Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых. 2013 год

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

ХIІІ Міжнародна науково-технічна конференція аспірантів і студентів

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

м. Донецьк 14-17 травня 2013 р.

УДК 681.51 Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молодих. Збірник наукових праць ХІII науково-технічної конференції аспірантів та студентів в м. Донецьку 14-17 травня 2013 р. - Донецьк, ДонНТУ, 2013. – 441 с. До збірника увійшли матеріали доповідей, представлені на ХІII 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, Краматорськ), Росії (Зерноград, Новочеркаськ, Ростов-на-Дону). Представлены результаты исследований и разработок молодых учёных из ведущих технических вузов Украины (Донецк, Мариуполь, Мелитополь, Краматорск), России (Зерноград, Новочеркасск, Ростов-на-Дону).

That is the collection of scientific articles of young researches from technical high schools of Ukraine (Donetsk, Mariupol, Melitopol, Kramatorsk), Russia (Zernograd, 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., Матюхін Є.О., Тарасюк В.П., Вовна О.В., Червінська Н.В., Чернишов М.М., Василець С.В., Ковальова І.В., Руссіян С.А., 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 29.03.2013 р.

С

ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», 2013 р.

1

1

Проблематика удосконалення технічних засобів автоматики і телекомунікацій

Проблематика усовершенствования технических средств автоматики и телекоммуникаций УДК 004.8 Problems of Improvement of Automation and Telecommunication Technologies

УДК 621.395 РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ РОЗПОДІЛУ АБОНЕНТІВ ГЕТЕРОГЕННИХ МЕРЕЖ Кануннікова К.П., студентка; Ткаченко Р.В., студент; Дегтяренко І.В., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Прискорений розвиток широкосмугового доступу, у тому числі бездротового доступу LTE, необхідний для розвитку економіки, вирішення задач національної безпеки і т.д. Сотові мережі четвертого покоління здатні надавати абонентам великий набір послуг, у тому числі широкосмуговий доступ до Інтернету та відео дзвінки, але при цьому пред'являють високі вимоги до якості каналу зв’язку та розміщенню базових станцій. Окрім цього, висока щільність абонентів особливо у міських умовах та значний об’єм даних реального часу роблять критичним питання ефективості використання частотно-часового ресурсу мережі. При цьому велика коштовність обслуговуючого обладнання бездротових телекомунікаційних систем робить актуальним питання оптимізації розміщення базових станцій. В Україні йде стрімкий зріст трафіку мобільного Інтернету, що змушує операторів модернізувати свої мережі. Але кожний оператор обмежений у частотному спектрі. На рисунку 1 приведений графік динаміки зростання потреб у пропускній здатності.

Рисунок 1- Динаміка зростання потреб у пропускній здатності планшетів і смартфонів Тому однією з концепцій вирішення цієї проблеми є використання гетерогенних мереж, що надає можливість розширити спектр послуг, пов’язаних з передаванням даних та забезпеченням ресурсів.

3

У даній роботі запропоновано алгоритм розподілу абонентів гетерогенних радіомереж, що містить у собі метод аналізу радіо покриття, який враховує адаптивне регулювання потужності випромінювання базової станції, розвантаження трафіку на мікросоти з використанням технології Wi-Fi, а також описаний математичний апарат, та розроблена програмна модель, яка дозволить оцінити переваги гетерогенних мереж. Таким чином, актуальність теми дослідження обумовлюється обмеженістю частотних ресурсів операторів, питаннями екологічності вирішення радіо планування . Основною задачею даної роботи є підвищення ефективності роботи мережі за рахунок розробки алгоритмуперерозподілу абонентів по базовим станціям гетерогенної мережі з урахуванням динаміки зміни радіусу стільника. В алгоритмі визначаються процеси функціонування мультисервісних мереж, що впливають на радіо покриття мережі. Даний алгоритм передбачає розбиття всієї області аналізу на М окремих елементів розрахунку. До складуаналізу радіо покриття входить розрахунок зони обслуговування.Виконується розрахунок зони обслуговування, обумовленою за рівнем прийнятої потужності сигналу базової станції (БС): ⃗, ⃗

( )⃗ =

⃗, ⃗ ⃗, ⃗

,

(1)

де:P (r⃗ ) − рівень приймальної потужності сигналу базової станції;Pnпотужність передавача;G −коефіцієнт посилення антени БС;G −коефіцієнт посилення антени абонентськоготерміналу;D R ⃗, r⃗ − діаграма спрямованості антени БС;D r⃗, R ⃗ −діаграма спрямованості антени абонентського терміналу;L – втрати потужності на поширення; Зона покриття кожної БС визначається за рівнем відношення потужності сигналу до потужності шуму і перешкод для кожного частотного каналу. При цьому у прямому каналі для сигналів кожного з них поміхою виступають сигнали інших БС, які працюють у тому частотному каналі. { )

де:

∑

(2)

- вектор ідентифікаторів БС кандидатів Nmax; Співвідношення сигнал/шум розраховуєтьсяза наступною формулою: [ ]

[ ]= де:

(r⃗ ),

∈

- рівень шуму;

[ ]

(⃗ )

,

{ )

(3)

(r⃗ )- потужність сигналу БС кандидата, яка працює у к-му

частотному інтервалі; Канальна швидкість може бути розрахована за допомогою табличної функції залежності від співвідношення сигнал / (шум + перешкода): С, = (

,

),

(4)

де: С , – канальна швидкість j-го елементу розрахункуn-ї БС; ( , )-таблична функція залежності від співвідношення сигнал / (шум); При цьому проводити розрахунок співвідношення сигнал/(шум) необхідно з урахуванням завантаженості кожної БС:

4

,

де:

− коефіціент завантаженності

=

∑ С ,

=

(⃗ ) ∑

(5)

-потужність шуму.

− ї БС;

С[ ]∗ [ ]

∑

∑

=

,

(⃗ )

(

,

(6)

, )

де: - загальна ємність каналу; - площа елемента розрахунку; – загальна кількість піднесущих у каналі; -кількість послуг; С- вектор значень канальної швидкості, необхідної для кожного сервісу; – вектор щільності розподілення кожної послуги; функція, яка імітує роботу планувальника ресурсів. Задаючи відповідні параметри відношення потужності сигналу до потужності шуму та втрат для кожного частотного каналу,обчислюємо діапазон зв'язку R, на підставі цих даних будується зона покриття БС з точки зору якості сигналу:

R опт 

SINRj, n Pr ,

(7)

де:Pr -вірогідність відмови в обслуговуванні. У разі перевантаження БС або у разі зміни параметрів SINR частотних каналів, необхідно оптимізувати зону обслуговування. У якості критерію, для визначення якості зв’язку після мінімізації потужності використаємовірогідність втрат: Pr(

< ℎ) = Pr

< (ℎ −

) = Ф( (ℎ −

)),

(8)

де: h- поріг допустимого значенняSINR; - відношення сигнал/шум, який не враховує наявність логонормальних замирань; Ф(х)- інтеграл вірогідності; - загасання сигналу.σ – СКО. Якщо розраховане значення вірогідності вважається вище порога вірогідності відказу для розглядаємого сервісу,то поточний елемент аналізу вважається, що він знаходиться у зоні гарантованого обслуговування.При цьому розраховується максимальне значення радіусу БС:

пор

Rmax=

,

(9)

де: Rmax- максимальне значення радіусу зони покриття БС;SINRпор -порогове значення сигнал/(шум+перешкода);Prmax -максимальна вірогідність втрат. На основі вищенаведених формул, розробимо програмне забезпечення, яке буде розподіляти абонентів зі зберіганням якості обслуговування у гетерогенній мережі.На рисунку 2 приведена блок-схема алгоритму розподілу абонентів гетерогенних радіомереж. Етапи впровадження гетерогенної радіомережі: крок 1: пошук “горячих” точек — цільове розгортення; крок 2: встановлення мікросот з точками доступу Wi-Fi; крок 3:впровадження децентралізованої технології SON. Основні характеристики моделі:  мікросоти розміщуються у місцях найбільшого скупчення абонентів;  якщо навантаження на мікросоту менше, ніж 35%, тоді для економії відбувається її відключення;  точки доступу Wi-Fi мають прямий шлюз до інтернету, тому розвантаження абонентів на Wi-Fi, дозволяє економити ресурси мобільної мережі; Використання мікросоти дозволяє знизити навантаження на макросоти на 53%. А використання Wi-Fi дає змогу розвантажити мікросоту на 28%.

5

Рисунок 2 - Блок схема алгоритму розподілу абонентів гетерогенних радіомереж Для здійснення безшовного хендоверу між 3GPP станрдартами та IEEE 802.11 використовуються:  протоколи управління мобільністю на базі хостів HBM (Host Based Mobility);  протоколи управління мобільністю на базі мережі NBM (Network Based Mobility). Прикладом протоколів HBM є протоколи MIPv4 (Mobile I Pversion 4) і DSMIPv6 (DualStack Mobile I Pversion 6), прикладом NBM - протокол PMIPv6 (Proxy Mobile I Pversion 6). Мережі LTE при взаємодії з мережами інших стандартів, відмінних від 3GPP, можуть використовувати різні протоколи управління. Вибір конкретного протоколу залежить від технічних можливостей мобільного терміналу та мережі доступу, а саме від типів підтримуваних ними протоколів (наприклад, MIPv4, DSMIPv6 або PMIPv6). Механізм такого вибору реалізований у вигляді мережевої процедури IPMS (IP Mobility Management Selection). Функціонування процедури вибору протоколів управління мобільністю IPMS здійснюється у випадках коли:  мобільний термінал здійснює реєстрацію допомогою мереж доступу non-3GPP;  мобільний термінал здійснює хендовер в мережу доступу non-3GPP. Процедура IPMS не використовується, коли доступ до базової мережі EPC здійснюється по-засобом мереж доступу стандартів 3GPP. Зі збільшенням ширини діапазону збільшується пропускна здатність сайта базової станції. Це, в свою чергу, призводить до зростання забруднення оточуючого середовища та затрат на CAPEX. Зростання пропускной здатності сайта без збільшення ширини діапазона дозволяє здійснити гетерогенна мережа. На рисунку 3 приведено інтерфейс програмного забезпечення.

6

Рисунок 3 – Інтерфейс моделі розвантаження мережі Переваги модернізація мережі:  знизяться затрати на CAPEX;  збільшіться ємність мережі , відповідно і кількість абонентів;  зростуть доходи оператора;  мікросота може використовувати той самий діапазон, що й макрос ота;  можливість динамічного включення/відключення мікросоти у разі збільшення/зменшення навантаження. Недоліки:  зростання затрат на ОPEX, переважено через зростання споживаної потужності. Перелік посилань 1. Jignesh S. Panchal Inter-Operator Resource Sharing in 4G LTE Cellular Networks// New Brunswick, New Jersey,October – 2011 2. 3GPP TS 36.902, “Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN); Self-configuringand self-optimizing network (SON) use cases and solutions.”

3. LTE SELF-ORGANISINGN E T W O R K S ( S O N ) Edit ed By Seppo Hämäläinen, Henning Sanneck, Cinzia Sartori // Nokia Siemens Networks.

4. Кириченко М.А. Алгоритмы расчёта радиопокрытия мультисервисных сотовых сетей связи / М.А. Кириченко // Информационные технологии моделирования и управления: науч.-техн. журнал. –2011. №5 (70). –С.528-534.

7

УДК 621.391 МОДЕЛЬ РАСПРОСТРАНЕНИЯ РАДИОВОЛН В ПРОМЫШЛЕННЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ Абрамов Р.Ш., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина») Постоянный мониторинг размещения оборудования, его технического состояния, и определения местоположения персонала в угледобывающей промышленности, позволяет сделать этот вид предприятия жизнеспособным, конкурентоспособным и прибыльным. В случае аварийной ситуации, очень сложно определить какой персонал оказался «в ловушке», его количество и точное местоположение. Идентификация и кодирования персонала является жизненно важной для центра технического обслуживания телекоммуникационной сети специального назначения в аварийных ситуациях и нормальных условиях эксплуатации. Для определения местоположения динамических объектов, недостаточно использовать витую пару «RS-485», так как, постоянно необходимо изменять длину кабеля, что негативно сказывается на надежность линии. Для этого должны быть проанализированы современные беспроводные технологии передачи информации в разрезе возможной эксплуатации в сложных условиях подземной части угледобывающего предприятия. Работа систем радиосвязи в шахтах, туннелях и других подземных сооружениях отличается рядом особенностей: − сильные затухания радиоволн в горных породах, зависящих от типа породы, их влажности, частоты, электромагнитного поля; − повышенными требованиями к аппаратуре вследствие высокой влажности, запыленности, повышенной взрывоопасности; − большим разнообразием параметров подземных сооружений (длина, форма и размеры поперечных сечений, материалы стен, число металлических проводников и т.п.). В данной статье построена модель распространения радиоволн в подземной части угледобывающего предприятия пакете LabView. Осуществили рассмотрение модели распространения радиоволн в выработки на математических компьютерных моделях. На рисунке 1 представлена лицевая панель модели, где задаются значения для проведения моделирования. На лицевой панели присутствует регуляторы: частоты передаваемого сигнала, мощности передатчика, КНД и КСВ для антенны передатчика, КНД и КСВ для антенны приемника, чувствительность приемника, погонное затухание и длина кабеля для фидера передатчика, погонное затухание и длина кабеля для фидера приемника. Так же на лицевой панели отображается результаты моделирования такие как: максимальное расстояние для заданных параметров, эффективная площадь приемной антенны и коэффициенты направленного действия. На рисунке 2 представлен блок диаграмм, где происходит расчет всего математического механизма модели, на этом блоке представлен ряд подпрограмм (SubView), таких как: Вт в дБмВт, Г в КПД, дБмВт в Вт, Затухание в фидере, КНД в Sэф, КНД из дБ, КСВ в КПД, Частота в длину волны.

8

Рисунок 1 – Лицевая панель модели LabView распространения радиоволн

Рисунок 2 – Блок диаграммы модели LabView распространения радиоволн в пространстве

9

Так же на блоке диаграмм реализованы такие вспомогательные функции как: цикл запуска программы, выход из цикла при помощи кнопки STOP, переключение между разными частями программы, временной счетчик.

Частота, МГц

Таблица 1 – Результаты моделирования Мощность передатчика, мВт 50 100 500 1000 200 36,0722 51,0138 114,07 161,32 400 18,0361 25,5069 57,0352 80,6599 1000 7,21444 10,2028 22,8141 32,264 2400 3,00602 4,25115 9,50587 13,4433 3000 2,40481 3,40092 7,60469 10,7547

Вывод: Можно сделать вывод о том, что распространение радиоволны в выработках подвергаются большим затуханием и дальность работы передатчика не превышает 160 метров, но в реальных условиях оборудование не работает на такой большой мощности. Поэтому рассматриваем мощность до 100мВт, то есть реальная дальность работы передатчика в выработки 50 метров в идеальной ситуации. Перечень ссылок 1. Молоковский И.А. Влияние окружающей среды на передачу радиосигналов в промышленных телекоммуникационных системах / Молоковский И.А. // Матеріали VIII Міжнародної науково-технічної конференції «Сучасні інформаційно-комунікаційні технології». Лівадія: ДУІКТ, 2012 р. – С. 147-149.

2. Турупалов В.В. Роль телекомунікаційних технологій у системах автоматизації підприємств гірничого-добувного комплексу / Турупалов В.В. // Научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект».- Донецк-2012. - №4. - С. 516 - 521.

3. Турупалов В.В. Повышение надежности технологических сетей связи / В.В. Турупалов, И.А. Молоковский // Сучасні інформаційно-комунікаційні технології: VII Міжнародна науково-технічна конференція: збірник тез. - К., 2011. - С. 152–154.

4. Турупалов В.В. Спеціалізована телекомунікаційна мережа в системі управління вугільною шахтою / В.В. Турупалов, Р.В. Федюн, В.О. Попов // Автоматика-2004: 11-я международная конфернция по автоматическому управлению, 27–30 сентября 2004 г.: тези докл. – К, 2004. - Т. 4. - С. 113.

5. Молоковский И.А. Исследование возможности передачи информации с по-мощью беспроводных технологий в теле-коммуникационных сетях промыш-ленных предприятий / Молоковский И.А. // Сборник научных трудов Донецкого национального технического университета, серия: «Вычислительная техника и автоматизация-2010». Донецк, 2010 р. – Выпуск 19 (171). – С. 77-82.

6. Савкин, М. М. Распространение радиоволн в горных выработках [Текст] / М. М. Савкин // Радиосвязь и высокочастотная телемеханика в горной промышленности : сб. науч. тр. / СО АН СССР. – Новосибирск, 1964. – С. 7–38.

10

УДК 621.395 РОЗРОБКА МОДЕЛІ НАДАННЯ ПОСЛУГ У МУЛЬТИОПЕРАТОРСЬКІЙ МЕРЕЖІ ЗА ДОПОМОГОЮ АЛГОРИТМІВ БАЛАНСУВАННЯ ТРАФІКУ Алтухов Д.С., студент; Дегтяренко І.В., доц., к.т.н. (Ph.D.) (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», г. Донецьк, Україна) На сьогоднішній день в Україні існує багато операторів мобільного зв’язку які забезпечують якісне покриття майже на всій території країни. Звичайний голосовий зв’язок є загальнодоступним як за технічними так і за фінансовими можливостями. Також активно розвивається мобільний Інтернет, чому сприяє стрімке зростання кількості планшетів, смартфонів, нетбуків які надають можливість користуватися послугами у будь-якому місці. І якщо у великих містах користувач мобільного пристрою все має великий вибір наявних мереж різних технологій, як то 2G(EDGE), 3G(CDMA, UMTS), WiFi, які надають високі показники обміну даними, то для користувачів, що мешкають у менших містах, вибір не таких великий. Особливо гостро це постає у приватних секторах міст, де інфраструктури кабельного Інтернету немає, а потреба у високошвидкісному Інтернеті є. Це ж стосується і сіл, зокрема сільських шкіл, для яких доступ до Інтернету є необхідністю для надання сучасного рівня навчання. Ці проблеми можна розв’язати завдяки переходу на мережі четвертого покоління (FourthGeneration, 4G), які забезпечать значно більші швидкості передачі даних, запропонують широкий спектр послуг та застосунків У даній роботі запропонована модель побудови та функціонування мережі нового покоління, алгоритм розподілу викликів у такій мережі, а також описаний математичних апарат та розроблена програмна модель, яка дозволить оцінити переваги запропонованих рішень. Для імітації надходження викликів у мережу від користувачів потрібно розробити генератор трафіку. Для цього потрібно розглянути основні типи трафіку у сучасних мультисервісних мобільних мережах, а також проаналізувати закони розподілу подій, характерних для цих видів трафіку. Основними джерелами трафіку у сучасних мультисервісних мережах є VoIP(voiceoverIP), HTTP(HyperTextTransferProtocol) та IPTV(протокол UDP). Результати досліджень показують, що для трафіку VoIP послідовність тривалостей розмов має експоненціальний розподіл, такий же розподіл має послідовність інтервалів між викликами. Для трафіку IPTV час обслуговування розділений також за експоненціальним законом, а проміжок між викликами описується розподілом Парето. ТрафікHTTP має розподілений за логнормальним законом проміжок між викликами, та розподілений за експоненціальним законом час обслуговування викликів. Процес надходження викликів моделюється як рекурентний, де момент надходження наступного виклику вираховується шляхом додавання випадкового інтервалу часу до попереднього. Випадкові інтервали між викликами 𝑧𝑖 для запитів трафіку VoIP формуються за експоненціальним розподілом з параметром потоку λ . Для цього потрібно для кожного випадкового числа r i (0, 1), щогенеруєтьсядатчиком псевдовипадкових чисел, вирішитирівняння: 1 − 𝑒 −𝜆𝑍𝑖 = 𝑟𝑖 , 𝑖 = 1,2, … Вирішуючицерівняннявідносно𝑧𝑖 ,маємо: 1

𝑧𝑖 = − 𝜆 ln(1 − 𝑟𝑖 )

(1)

𝜉𝑖 = −ℎ𝑖 ln(𝑟𝑖 ),

(2)

Час обслуговування і-го виклику розподілений за експоненціальним законом:

11

де ℎ𝑖 – середній час обслуговування і-го виклику, 𝑟– випадкове число рівномірно розподілене на проміжку [0,1]. Для моделювання надходження та обслуговування запитів IPTV випадкові інтервали між викликами формуються за розподілом Парето, яке при моделюванні отримується шляхом переходу від рівномірного розподілу методом зворотніх функцій [1]: 𝑧𝑖 =

𝛼

𝑏

�𝑟𝑖

,

(3)

де 𝑧𝑖 – i-й проміжок часу між викликами; 𝛼 – параметр форми розподілу; 𝑏 – мода розподілу, 𝑟– випадкове число рівномірно розподілене на проміжку [0,1]. Час обслуговування і-го виклику IPTV трафіку також розподілений за експоненціальним законом та розраховується за формулою 1.1. Для генерації випадкових проміжків між запитами HTTPтрафіку, розподілених за логнормальним законом, використовується зв’язок із нормальним розподілом. Для цього генеруємо нормально розподілену випадкову величину 𝑟𝑖 з математичним очікуванням 0 та дисперсією 1, та перейти до величини 𝜉𝑖 , розподіленої нормально з математичним очікуванням 𝜇 та стандартним відхиленням 𝜎, після чого розраховується її експонента: 𝜉𝑖 = 𝜇 + 𝜎 ∗ 𝑟𝑖 ,

𝑧𝑖 = exp(𝜉𝑖 )

(4)

(5)

Час обслуговування і-го виклику HTTPтрафіку розподілений за експоненціальним законом та моделюється за формулою 1. Таким чином можна згенерувати потік запитів від будь якого числа абонентів на будь якому інтервалі часу. Також реалізована можливість вибору типу кодеку для VoIP запитів, та вибір параметрів кодекуMPEG-4 для трафікуIPTV. На рисунку 1 наведено інтерфейс програми з реалізацією розрахунку трафіку:

Рисунок 1 – Інтерфейс програми розрахунку трафіку За допомогою розробленої програми отримаємо графіки навантаження (рис.2, 3, 4) при наступних параметрах моделювання: час моделювання – 3000 секунд, кількість абонентів 70, трафікVoIP (параметр потоку 5 викл/хв., середній час обслуговування 120 сек, кодек G.72624), трафікIPTV (параметр потоку 2 викл/хв., середній час обслуговування 180 сек, кодекH.264-352×288), трафікHTTP (параметр потоку 10 викл/хв., середній час обслуговування 5 сек).

12

Рисунок 3 – Графік навантаження IPTV

Рисунок 2 – Графік навантаження VoIP

Рисунок 4 – Графік навантаження HTTP Наступник крок – моделювання покриття мобільної мережі. Для розрахунку покриття базових станцій (БС) технологій LTE, UMTS, WiMAX та CDMA була використана модель StanfordUniversityInterim (SUI) [2]. Вона дозволяє розрахувати згасання сигналу від БС до мобільного терміналу (МТ) для різних типів місцевості (сільська, приміська, міська) на частотах від 2 ГГц за наступною формулою: 𝑑

𝑃(𝑑𝐵) = 𝐴 + 10𝛾𝑙𝑜𝑔10 �𝑑 � + 𝑋𝑓 + 𝑋ℎ + 𝑠, 0

(6)

де 𝑑0 =100 м, 𝑑 – відстань між БС та МТ у метрах. Коефіцієнт корекції висоти антени 𝛾 розраховується за наступною формулою:

(7)

де ℎ𝑏 − висота антени БС, 𝑎, 𝑏, 𝑐 − коефіцієнти, що визначаються типом місцевості.

(8)

𝑐

𝛾 = 𝑎 − 𝑏ℎ𝑏 + ℎ , 𝑏

4𝜋𝑑0

𝐴 = 20𝑙𝑜𝑔10 �

𝜆

�,

де 𝐴 − це згасання сигналу у вільному просторі, 𝜆 − довжина хвилі у метрах. Коефіцієнт корекції частоти та висоти підняття антени МТ розраховуються за наступною формулою: 𝑓

𝑋𝑓 = 6𝑙𝑜𝑔10 �2000�

ℎ

𝑟 𝑋ℎ = −10.8𝑙𝑜𝑔10 �2000 �,

(9) (10)

де 𝑓 − це частота у МГЦ,аℎ𝑟 висота антени сторони приймача у метрах. Ці співвідношення вірні для сільської та приміської місцевості. Для умов міста використовується наступна формула: 13

ℎ

𝑟 𝑋ℎ = −20𝑙𝑜𝑔10 �2000 �

𝑆 = 0.65(𝑙𝑜𝑔10 𝑓)2 − 1.3𝑙𝑜𝑔10 (𝑓) + 𝛼

(11) (12)

де 𝛼 = 5,2 дБ для сільської та приміської місцевості і 𝛼 = 6,6 дБ для міста. На основі вищевказаних формул була написана програма, яка дозволяє обрати один з трьох типів місцевості, вказати розміри ділянки у метрах, та на цій території розташувати БС різних технологій. При виборі БС треба вказати висоту підняття антени, та розташувати її на полі території, програма малює радіус покриття цієї БС. Інтерфейс програми представлено на рисунку 5.

Рисунок 5 – Інтерфейс програми розрахунку покриття Таким чином отримуємо карту покриття та надходження запитів від абонентів, що рухаються по цій карті. Наступний крок – розподіл цих запитів по тій чи іншій мережі. Отже об’єктом розробки є алгоритм розподілу трафіку в конвергентній мережі, який буде підтримувати та реалізовувати технологію мультихоумінгу та вертикального хендоверу. Він має реалізовуватись як комплексний критерій, що описує якість того чи іншого управлінського рішення. Набір параметрів, що повинні враховуватись при цьому включає: тип трафіку, параметри QoS (пропускна спроможність, затримка, джитер, втрати пакетів), параметри мобільного вузла (швидкість, місце розташування, доступні мережні інтерфейси, стан батареї), уподобання користувача, вартість, коефіцієнт хендовера та інші. В більшості сучасних алгоритмів при вирішенні задачі оптимального розподілу потоків в якості критерію виступають вільні ресурси мережі, тобто запити, які щойно поступили, направляються у мережі з найбільшими вільними ресурсами. Його недоліком є те, що при цьому не враховуються параметри якості обслуговування мережі та її тарифи. Ще одним з таких безпріоритетних алгоритмів є «циклічна послідовність» (RoundRobin). Цей алгоритм реалізований на комерційному обладнанні АТМ. Відносно нещодавно був розроблений критерій, заснований на функціях корисності, які є залежністю кількісної нормованої оцінки від певного параметра QoS каналу зв’язку та визначаються граничними значеннями кожного з параметрів і чутливістю певного типу трафіку до зміни параметра [3]: 𝐾𝑖𝑗 = [𝑈(𝑄𝑜𝑆)]𝑤1 ∗ [𝑈(𝐶)]𝑤2 = [𝑈(𝑏) ∗ 𝑈(𝜏) ∗ 𝑈(∆𝜏) ∗ 𝑈(𝐿)]𝑤1 ∗ [𝑈(𝐶)]𝑤2 → 1(13)

де U(x) – функція корисності параметра x, 𝑥𝜖{𝑏, 𝜏, ∆𝜏, 𝐿, 𝐶},i – номер мережі-кандидата; j - тип трафика; b – пропускна спроможність мережі; τ – затримка в мережі; Δτ – джитер в мережі; L – втрати пакетів; С - вартість одиниці даних в мережі; w 1 та w 2 – вагові

14

коефіцієнти, відповідно, параметрів QoS і вартості, визначається політикою операторів (за умовчанням w 1 = w 2 = 1). Розглянемо для прикладу більш детально вигляд функцій корисності для трафіку VoIP. Для пропускної здатності, затримки та втрат функції буде мати наступний вигляд: 𝜏

2 ∗ ln � 𝑚𝑎𝑥 − 1� 𝑠𝑔𝑛(𝑏 − 𝐵𝑚𝑖𝑛 ) + 1 1 𝜏𝑚𝑖𝑛 𝑢𝑉𝑜𝐼𝑃 (𝑏) = ; 𝑢𝑉𝑜𝐼𝑃 (𝜏) = 1 − ,𝑟 = 𝜏 2 𝜏𝑚𝑎𝑥 1 + � 𝑚𝑎𝑥 − 1� ∗ 𝑒 −𝑟𝜏 𝜏𝑚𝑖𝑛

𝑢𝑉𝑜𝐼𝑃 (𝐿) = (𝐿𝑚𝑎𝑥 )3𝐿

На рис.6 наведені діаграми, що відображають параметри якості роботи мережі при використанні різних критеріїв розподілу трафіку по мережах. Отже із отриманих результатів виходить, що найкращим критерієм розподілу трафіку як з точки зору абонентів, так і з точки зору операторів є критерій, що базується на функціях корисності.

160

140

140

117

113

120

100

100 80

Кількість відмов

72

63

Вартість, %

60 40 20

25

19

15

Затримка VoIP, мс

0 Функції корисності

Round Robin Найменше навантаження

Рисунок 6 – Результати моделювання Перечень ссылок 1. Бессараб В.И., Игнатенко Е. Г.,Червинский В. В. Генератор самоподобноготрафика для моделей информационныхсетей.// Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 15 (130). – Донецьк2008. – 214 с. С. 23-29.

2. NomanShabbir, Muhammad T. Sadiq, HasnainKashif, RizwanUllah, “Comparison of radio propagation models for long term evolution (lte) network”// International Journal of NextGeneration Networks (IJNGN) Vol.3, No.3, September 2011.

3. Cao Z., Zegura E. Utility Max-Min: An Application-Oriented Bandwidth Allocation Scheme, // Proc. IEEE INFOCOM'99, March - 1999.

15

УДК 621.395 ПРОКТИРОВАНИЕ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ В УСЛОВИЯХ Г.АММАН Альттабе Мосааб, магистрант; Хорхордин А.В., проф., к.т.н (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Г. Амман – столица Иордании и крупнейший город страны, Амман является важным промышленным и экономическим центром страны, В городе находятся предприятия обрабатывающей и пищевой промышленности, цементный и кирпичный завод. Также в городе находится большой аэропорт международного значения. Существующая телефонная сеть и сети передачи данных г.Амман, не всегда и не полностью обеспечивают всех абонентов необходимыми услугами. Кром того, качество предоставленных услуг во многих случаях неудовлетворительное из-за устаревшего и перегруженного оборудования и кабельной инфраструктуры. Также в городе Амман отсутствует единая сеть в отдельных районах с функцией предоставления услуг телевидения. Таким образом, задача проектирования мультисервисной телекоммуникационной сети в условиях г.Амман является важной и актуальной. В разработанной сети будут предоставлены следующие сетевые услуги: -услуги VoIP; -услуги Интернет; -услуги IPTV; -услуги хранения и передачи файлов (музыка, видео, фото, информация) на базе FTP сервера; -услуги Game-сервера. Рассмотрим подробнее каждый вид трафика, который будет передаваться в сети. Таблица 1– Общие характеристики трафика различных приложений пользователей Категория Взрывоподоб- Пачечность Терпимость к трафика ность задержкам VoIP Интер нет ІPTV FTP server Game server

Высокая

1

Средняя

10

Высокая Регламентируется

Пропускная способность, Мбит/c 21,3 кбит/с (G.729А) 0,512-2,048

Низкая Средняя

1,8 100

Низкая Реальное время Высокая Регламентируется

2,048-4,096 1,024-4,096

Низкая

10

Низкая

Низкая

Время ответа

Реальное время

Реальное время

0,512-1,024

Из таблицы 1 видно, что пропускная способность для проектированной сети должна составлять не менее 0,512-1,024. В сети передачи данных на уровне магистральной транспортной сети уровня ядра необходимо использовать каналы 10 Gigabit Ethernet с агрегацией трафика. Внешний канал Интернет должен поддерживать пропускную способность на уровне 100 Гбит/с, для чего также необходимо использовать каналы 10 Gigabit Ethernet с агрегацией трафика. Сеть будет строиться по смешанной топологии (тип топологии будет зависеть от уровня сети). На уровне ядра будет использована «ячеистая» топология, в основе которой

16

лежит объединение топологий «кольцо» между маршрутизаторами ядра. Для построения транспортной сети был выбран стандарт 10GBASE-LR.

Рисунок 1 - Функциональная схема сети Спроектированная телекоммуникационная сеть делится на 6 районов с узловой точкой ядра в каждом районе. С целью оптимизации для каждой зоны обслуживания была выделена своя подсеть. Адрес пользователям сети будут выдаваться динамично DHCP-сервером и для услуг VoIP конвертироваться в телефонные номера с помощью H.323-сервера VoIP-шлюза, который имеет таблицу конвертации. Для организации адресации между маршрутизаторами ядра необходимо выделить адресные пространства для организации двухточечних сетей, которыми являются глобальные маршруты, соединенные по принципу «точка-точка». Для некоторых приложений нужно гарантировать время реакции, пропускную способность сети и другие характеристик. Это обеспечивается технологией качества обслуживания QoS (Qualіty of Servіce) [1]. Она позволяет использовать распределение по категориям качества обслуживания и назначение приоритетов для разных видов трафика. Для трафика с большим приоритетом обеспечивается гарантированное качество обслуживания и лучшие условия передачи [2].

17

Таблица 2 – Распределение адресного пространства зон доступа к ресурсам сети Ресурс VoIP FTP Game Billing IPTV

Адресное пространство 10.3.0.100/22 10.3.0.101/22 10.3.0.102/22 10.3.0.103/22 10.3.0.104/22

Можно выделить следующие параметры QoS сервисов сети: - задержка передачи пакетов; - джиттер задержки пакетов; - потери пакетов. Для оценки качественных характеристик сети необходимо промоделировать проектируемую сеть в Packet Tracer 5. Модель сети изображено на рисунке 2.

Рисунок 2 – Модель сети в Packet Tracer Разработанная модель подтверждает, что данная сеть работает с необходимыми показателями качества. Таким образом, предложенные решения по проектированию мультисервисной телекоммуникационной сети позволяют обеспечить пользователей г.Амман современными телекоммуникационными услугами. Перечень ссылок 1. «Mobile marketing in Amman District», Jordan Press, 2011 2. Крылов В.В., Самохвалова С.С. – Теория телетрафика и ее приложения. – СПб.: БХВ-Петербург. –2005. – 288 c 3. Телекоммуникационные системы и сети: учебное пособие. В 3-х томах. Том 3. – Мультисервисные сети. под ред. В. П. Шувалова. Москва: Горячая линия – Телком, 2005.

18

УДК 621.395 АНАЛІЗ ЗАСОБІВ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПОКАЗНИКІВ QOS В ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МУЛЬТИСЕРВІСНИХ МЕРЕЖАХ Басов Д.В., студент; Червинський В.В., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) При збільшенні кількості послуг, що передаються, і зростанні географії своєї присутності все більше підприємств і організацій приходитьдо висновку щодо необхідностізбільшення об’ємів даних, які передаються, всерединівласної корпоративноїмережі. Створення мультисервісної (голос, відео, дані) територіально розподіленої інфраструктури дозволяє використовувати весь потенціал сучасних інформаційних технологій, що дає можливість налагодитиефективне функціонування компаніїта оптимізувати внутрішні бізнес-процеси підприємства.[1] Ефективність сучасних мультисервісних телекомунікаційних мереж тісно пов’язана з наданням послуг гарантованої якості. Отже забезпечення якості обслуговування у сучасних телекомунікаційних мережах є важливою задачею. Традиційні підходи до забезпечення якості обслуговування в мультисервісних телекомунікаційних мережах базуються на обробці пакетів потоків трафіку згідно рівня їх пріоритету. З розвитком телекомунікаційних мереж й появою великої кількості джерел трафіку подібний підхід до пріоритезації послуг може призвести до значного погіршення якості надання послуг мультисервісної мережі. Особливо це може вплинути на якість обслуговування сервісів чутливих до змін параметрів якості обслуговування та бізнесдодатків, що мають високу комерційну цінність. Серед основних механізмів забезпечення показників Quality of Service (QoS) на різних рівнях телекомунікаційної мережі є інструменти планування та канальні механізми управління трафіком. [2] Інструменти планування включають в себе набір алгоритмів та механізмів, що забезпечують функції планування в мультисервісних мережах (рис.1).

Рисунок 1 – Інструментипланування та канальні механізми

Class-Based Weighted Fair Queuing (CBWFQ, справедливе, виважене управління чергами на основі класів)  це композитний алгоритм зваженої справедливої черговості, що дозволяє визначати класи з налаштованим критеріям, таким як списки доступу (ACL), вхідний інтерфейс, протокол і так далі.

19

Modified Deficit Round Robin (MDRR) - це композитний механізм, заснований на використанні класів трафіку, що дозволяє організувати буферизацію до восьми класів трафіку. Він працює подібно CBWFQ і також дозволяє організовувати буферизацію трафіку чутливого до затримок у разі використання черги суворого пріоритету.

Low-Latency Queuing (LLQ) (використання черги суворого пріоритету у разі MDRR) – використовує виділену чергу для обробки трафіку чутливого до затримки, такого як відео.

Weighted random early detection (WRED) – механізм попередження перевантажень у мережі, що дозволяє здійснити інтелектуальне скидання пакетів на підставі маркування конкретного пакета в момент виникнення перевантаження. Пакети з меншим пріоритетом відкидаються більш агресивно при досягненні адміністративно заданого порогу заповнення черги. [3] Слід зазначити, що до категорії канальних механізмів можна віднести засоби обмеження швидкості, фрагментації і чергування пакетів, механізми компресії та налаштування буфера. Розглянемо більш детально кожен з них. Засоби обмеження швидкості (Policing) та вирівнювання трафіку (Shaping). Як засоби полісінга, так і засоби вирівнювання трафіку зазвичай ідентифікують порушення ідентично. Їх головна відмінність полягає в тому, як вони реагують на ці порушення. Фрагментація і чергування пакетів (Link Fragmentation and Inter leaving). У разі застосування низько швидкісних каналів для передачі великих пакетів в канал потрібен значний час. Цю затримку називають затримкою серіалізації і вона може призвести до того, що для голосових пакетів буде перевищено значення порога затримки та/або коливань затримки (jitter). Для того, щоб уникнути неефективного використання доступної смуги пропускання каналу застосовується механізм cRTP. Налаштування буфера TXRing – Тransmit Ring гарантує наявність готового до передачі фрейму на той момент, коли інтерфейс буде готовий прийняти трафік і, таким чином, домогтися 100 відсоткової утилізації каналу. Кожен з цих механізмів та інструментів використовується для забезпечені якості обслуговування. Для їх функціонування трафік має бути промаркований відповідно до рівня пріоритету, визначеного для нього. В умовах інтенсивного розвитку телекомунікаційних мереж, збільшення об’ємів даних, що передаються в них, зростання кількості користувачів та активної інтеграції послуг відсутність обґрунтованої методики пріоритезації послуг мультисервісних телекомунікаційних мереж може призвести до порушення балансу між послугами мережі та погіршення якості обслуговування тих чи інших послуг. Для підвищення рівня QoS у телекомунікаційній мережі пропонується розробити математично обґрунтовану методику пріоритезації послуг, що заснована на врахуванні вимог до якості обслуговування, які висуваються кожним класом послуг, та їх особливостей. [4] Розроблена методика надасть можливість справедливо розподіляти ресурси мережі між класами послуг, а також враховувати значимість кожного показника якості обслуговування для кожного конкретного класу послуг. Перелік посилань 1. Мультисервисные сети [Электронный ресурс]: статья/Инжиниринговая компанія «Укринформсвязь».

– Режим доступа: http://www.informsviaz.co.ua/inform_tech/multiservice.html.

2. ГургенидзеА.Т. Мультисервисные сети и услуги широкополосного доступа ⁄ Гургенидзе А.Т., Кореш В.И. – СПб: Наука и техника, 2003. – 400с.

3. Nichols K. Definition of the Differentiated Services Field (DS Field)in the IPv4 and IPv6 Headers⁄ K. Nichols. - RFC-2474, December 1998.

4. Бакланов И.Г. NGN. Принципы построения и организации ⁄ И.Г. Бакланов– М.: ЭкоТрендз, 2008. – 400 с.

20

УДК 004.738 ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЕТИ ДЛЯ ГОРОДСКОГО РАЙОНА В ДУШАНБЕ Бахруллои Ф., студент; Бойко В. В., ст. преподаватель (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Целью работы является выработка подхода к проектированию сети доступа для предоставления цифровых услуг в городе со смешанной застройкой и ограниченной платежеспособностью абонентов. Для примера берется район Сино в городе Душанбе — это деловой центр, в нем расположены различные объекты культуры и бизнеса, его население 238,1 тыс. человек, площадь — 48 кв. километров. Район разделен на микрорайоны и ПГТ, которые по численности населения могут объединяться в подрайоны. В городе уже существуют сети доступа, как проводные (ADSL от ДГТС), так и беспроводные (3G, Wi-Fi, WiMax). Однако проводные сети не удовлетворяют требованиям скорости, а беспроводные — стоимости. Поэтому актуальной является задача построения новой проводной мультисервисной сети, абонентами которой будут жители района, государственные учреждения и частные предприятия. Сеть строится по традиционной трехуровневой топологии, с маршрутизаторами ядра, распределения и доступа. Для связей между маршрутизаторами ядра наиболее подходящей является технология Ethernet 10Gb Base-LX, потому что, несмотря на ее большую стоимость, количество линий сравнительно невелико, и они максимально нагружены. Маршрутизация ядра состоит из одного маршрутизатора, который подключает все коммутаторы распределения и серверы услуг. К маршрутизатору ядра также подключается пограничный маршрутизатор. Уровень распределения построен по кольцевой топологии из 10 коммутаторов с 4 портами 10Gb Base-LX каждый, коммутатор обслуживает один подрайон, с него на уровень доступа выходят линии со скоростью передачи 1 Гбит/с (1000Base-ZX). Наибольшую проблему представляет построение сети уровня доступа, потому что требуется подвести линию к каждому абоненту, и стоимость капитальных и эксплуатационных затрат входит в стоимость предоставляемых услуг, а требование к сети — минимальная стоимость. Возможно использование 2 технологий — Ethernet 1000Base-ZX, и GEPON. По дальности прохождения сигнала Ethernet 1000Base-ZX без повторителя, по одномодовому оптоволокну, достигает 70 км. Скорость соответственно 1 Гб/с. Высокая защищенность данных, помехоустойчивость сигнала и надежность соединений. В технологии GEPON дальность связи достигает до 20 км по одномодовому оптоволокну. Скорость достигает до 1,25 Гб/с. Основным преимуществом GEPON является более эффективное использование канала передачи данных, повышение надежности в следствии использовании пассивных промежуточных узлов и терминальных узлов пользователей (при выходе из строя одного узла не влияет на работу остальных). Для сети доступа ограничение дальности связи в 20 км несущественно — как правило, радиус одного участка не превышает этой величины; а максимальная численность 128 абонентов в одном сегменте вполне соответствует его пропускной способности — как правило, средней скорости около 10 Мб/с достаточно для комфортной работы большинства пользователей. При сравнении технологий Ethernet и GEPON можно учесть еще такие факторы.

GEPON обеспечивает передачу не только потока данных, но и видеосигнала, тем самым разгружая основной информационный поток. Кроме того, общая пропускная способность около 1 Гбит/с в технологии GEPON используется также эффективно, как и в Ethernet, а значит, преимущества Ethernet перед разделяемой средой несущественны. В то же время, при перегрузке Ethernet очереди накапливаются в коммутаторах, которые в принципе имеют очень ограниченные возможности по распознаванию перегрузок и реакции на них. При перегрузке GEPON очереди накапливаются в узлах-отправителях, которые могут гораздо

21

более гибко реагировать на их переполнение — эта технология имеет гораздо более развитые средства управления трафиком на основе критериев качества. По цене построение сети по технологии Ethernet обходиться дороже чем GEPON на 40 %. Эти две технологии являются достаточно гибкими и масштабируемыми. Самым большим преимуществом пассивной сети является ее независимость от энергетических затрат и промежуточных соединений. В сети с активными оборудованием, при выходе из строя одного из узлов, не будет работать вся остальная часть сети. Исходя из подключения домов в исследуемом районе к разным силовым линиям, целесообразно выбрать технологию GEPON.

Рисунок 1 – Сравнение схем соединений Ethernet и GEPON

Перечень ссылок 1. Семенов Ю.А. Телекоммуникационные технологии: Учебное пособие- ГНЦ ИТЭФ, 2005. – 600 стр.

2. Олифер В. Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов.4-е изд. — СПб.: Питер, 2010. — 944 е.

22

УДК 621.39 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ БАЛАНСИРОВАНИЯ НАГРУЗКИ НА БАЗОВЫЕ СТАНЦИИ В СЕТЯХ LTE Бенавидес Э.Э., студент; Дегтяренко И.В., доц., к.т.н., (Ph.D.) (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) С каждым днем в мире увеличивается потребность иметь возможность широкополосного доступа везде, где бывает современный человек, не только дома или в офисе, но и в транспорте, на улицах. Из прогнозируемого числа в 1.8 млрд людей, которые к 2012 году обзаведутся широкополосным доступом, примерно две трети будут пользоваться им в мобильном варианте, причем большинство таких пользователей получат услуги благодаря сетями с поддержкой HSPA (HighSpeedPacketAccess) и LTE (LongTermEvolution). При внедрении сетей LTE появятся новые услуги, ранее не доступные при мобильном беспроводном доступе, например, интерактивное ТВ, мобильный видео-блоггинг, современные онлайновые игры и др. Повышение пропускной способности позволит в полной мере обеспечить пользователей данными услугами. Опыт, полученный при эксплуатации сетей с поддержкой HSPA показал, что если оператор обеспечивает качественное покрытие, предоставляет необходимые услуги и терминалы, использование мобильного широкополосного доступа быстро обретает популярность. Для минимизации затрат оператора на развертывание сети LTEможно использовать концепцию SelfOrganizingNetwork– SON. Использование SONпозволяет управлять диаграммой направленности антенн, дает возможность балансировать нагрузку на базовые станции. При внедрении уменьшаются операционные затраты за счет автоматизации выполнения типовых работ при планировании, разворачивании и оптимизации работы сети.

1. Постановка проблемы Во всех мобильных сетях существует такая проблема, что пользователи расположены на территории не равномерно. Это связано со скоплением внутри общественных центров, парков. В следствии, загрузка базовых станций оказывается не равномерной, некоторые базовые станции используются не эффективно. В сетях LTEбазовые станции имеют основную и периферийную зоны. Основные зоны не пересекаются. Периферийные зоны могут пересекаться. В периферийных зонах можно выбрать к какой из базовых станций подключить пользователя. В модели будет реализован критерий выбора. Критерий должен учитывать скорость на которой может быть обслужен пользователь каждой из базовых станций, затухание, джитер, задержку сигнала. Таким образом пользователь будет подключен к наименее загруженной базовой станции с наилучшими характеристиками качества обслуживания.

2. Моделирование покрытия Для реализации модели нужно смоделировать покрытие и расположение абонентов. Количество базовых станций равно 225, абонентов 900. Для расчета радиуса основной и периферийной зоны будет использована модель распространения радиоволн SUI. Данный методоснованнаанализерезультатовэкспериментальныхисследованийфункционированиясете йв частотном диапазоне 1,9 –3,5ГГц. Для модели выбран частотный диапазон LTE 2,1 ГГц. В методе классифицируется три типа местности А, В, С. Нами выбран тип местности В, который соответствуетумеренномузатуханиюсигналаврадиоканалеихарактеризуетсялибохолмистойсн ебольшойрастительностьюместностью, либоровнымрельефомсплотностьюрастительностиотумереннойдобольшой. Затухание будет рассчитываться по формуле: 23

𝑐

𝑑

𝐿 = [𝐴 + 10 �𝑎 − 𝑏ℎ𝑦 + ℎ lg �𝑑 �� + 𝑋𝑓 + 𝑋ℎ + 𝑦𝑣 𝑥, 𝑦

0

(1)

где A–определяет потери мощности при распространении волны в свободном пространстве на расстояние, равное опорному расстоянию 𝑑0 ; 𝑎, 𝑏, 𝑐 –константы, зависящие от типа местности; ℎ𝑦 – высота подвеса передающей антенны; 𝑑 – расстояние до передающей антенны; 𝑋𝑓 – корректирующий частотный параметр; 𝑋ℎ – корректирующий параметр, обусловленный высотой подвеса приемной антенны h; 𝑦𝑣 – среднеквадратическое отклонение величины ослабления мощности; 𝑥 – случайнаявеличина,распределеннаяпонормальномузаконуснулевымматематическиможидани емиединичнымсреднеквадратическимотклонением. Высотуподвесапередающейантенны можно установить в модели, для опыта выбрана высота 10 м. Координаты базовых станций задаются случайным образом, но так чтобы основные зоны не пересекались. Расположение абонентов также случайно. Результат моделирование покрытия представлен на рисунке 1.

Рисунок 1 – Расположение базовых станций и покрытие На рисунке представлена территория 30 на 30 километров. Звездочками обозначены базовые станции, точками абоненты. Вокруг каждой базовой станции изображена основная и периферийная зоны. В реальности антенны базовых станций не будут иметь идеальной круговой диаграммы направленности, но в модели допущено данной упрощение. Как видно на рисунке, пересекаются периферийные зоны двух - четырех базовых станций. Именно для пользователей находящихся в этих зонах нужно выбрать одну из базовых станций 3. Определение оказываемых услуг Для обеспечения лучших показателей качества, нужно разделить услуги на несколько категорий, чтобы в дальнейшем улучшать показатели QoSотдельно для каждой категории по разному. Основными услугами для сетей LTEбудут: VoIP, IPTV, интернет. Под услугой интернет будем понимать загрузку веб страниц, файлов и другие не учтенные приложения. По каждой из услуг нужно задать скорость на которой будет осуществляться работа. Для VoIPпри использовании голосового кодека G.711 требуемая пропускная способность составит 90 кбит/с. Для IPTVзададимся значением 4 Мбит/с, интернет – 5 Мбит/с. Данные значения можно регулировать в модели. Для голосового трафика будет предоставляться приоритет, скорость соединения будет 24

оставаться постоянной и снижаться не будет. Для двух других видов услуг при преувеличении нагрузки на базовую станцию, скорость соединения будет снижаться. Процент от всего количества пользователей будет: VoIP 10%, IPTV 45%, интернет 45%. Это соотношение может меняться, но данные значения выбраны для модели, так как предполагается, что сети LTEбудут предоставлять в основном широкополосный доступ.

4. Критерий выбора базовой станции Нужно определить к какой из базовых станций подключить абонента. Для этого нужно оценить параметры каналов связи, характер трафика, выбрать наиболее выгодный вариант распределения нагрузки с сохранением приемлемого качества обслуживания. Каждый тип трафика характеризуется своими требованиями к параметрам каналов связи. Если голосовой трафик требователен к задержке и её отклонению, то передача данных - к искажениям и потерям пакетов. Поэтому для каждого типа передаваемых данных целесообразно ввести функцию полезности, которая служит оценкой приемлемости канала связи для передачи этого трафика в данный момент. Для голосового трафика зависимость функции полезности u от доступной пропускной способности b будет иметь следующий вид : 𝑈𝑏 =

𝑠𝑔𝑛(𝑏−𝐵𝑚𝑖𝑛 )+1

,

2

(2)

где𝐵𝑚𝑖𝑛 – минимальная пропускная способность необходимая для работы используемого кодека и протокола голосовой связи; 𝑏–предоставляемая пропускная способность. Передача видео в реальном времени подобна по своим характеристикам к передаче голоса, однако при использовании адаптивных методов кодирования и контроле джиттера задержки допускается значительное снижение пропускной способности. Наименее требовательной к полосе пропускания является передача данных. Функция полезности для данного типа трафика выглядит так: log(𝑏+1)

𝑈𝑏 = log(𝐵

,

𝑚𝑎𝑥 +1)

(3)

где𝐵𝑚𝑎𝑥 – максимальная пропускная способность; 𝑏–предоставляемая пропускная способность. Значительное влияние на качество обслуживания оказывает задержка доставки данных. Также как и для пропускной способности, зависимость качества обслуживания от задержки у каждого типа трафика своя. Наиболее критичными к задержкам потоковая передача голоса и видео (особенно при использовании алгоритмов с большим коэффициентом сжатия). По рекомендации ITU-TG.114 для обеспечения качества голосовой связи выше среднего сквозная задержка должна быть меньше 400мс. Для передачи видео данных приемлемая задержка составляет 1000мс. Зависимость функции полезности от задержки в канале связи аналитически можно описать так: 1 𝑈t = 1 − 1 , (4) −rt 1+( −1)e ε

где 𝜀 –отношение максимально допустимой задержки к минимальной. 𝑟=

1 𝜀

2ln( −1) 𝜏𝑚𝑎𝑥

,

(5)

где 𝜏𝑚𝑎𝑥 – максимально допустимая задержка. Джиттер также в основном влияет на передачу голоса и видео. Ограничение для голоса составляет 10 мс. Таким образом сформированы зависимости уровня довольности пользователя от задержки, джиттера и пропускной способности, при пользовании каждой из трех услуг. Результирующим критерием будет произведением трех показателей на коэффициент, учитывающий затухание.

25

𝐾 = 𝑈𝑏 𝑈𝑡 𝑈𝑗 𝑐,

(6)

где 𝑈𝑏 – показатель полезности для пропускной способности; 𝑈𝑡 – показатель полезности для задержки;𝑈𝑗 – показатель полезности для джиттера; 𝑐– коэффициент учитывающий затухание.

5. Алгоритм работы модели На рисунке 2 изображен алгоритм основной программы. Все функции которые реализует алгоритм описывались ранее. Остановимся лишь на снижении скорости при перегрузке базовой станции. В модели максимальная пропускная способность БС составляет 40 Мбит/с. Эта цифра соответствует пропускной способности LTE-FDD(FrequencyDivisionDuplex), при ширине канала 20 Мгц. При нагрузке на базовую станцию более 40 Мбит/с, скорость соединения пользователей IPTV, интернет снижается и при следующем проходе алгоритма будет выбрана другая менее загруженная станция Данный алгоритм будет выполняться до техпор пока все базовые станции будут загружены менее максимальной пропускной способности. начало да

Задание координат базовых станций, координат абонентов, параметров системы

Нагрузка каждой БС меньше максимальной?

Определение основной и периферийной зон обслуживания каждой базовой станции

нет Снижение скорости для пользователей IPTV, интернет

Подключение абонентов в основных зонах обслуживания

В

В Для всех пользователей в периферийных зонах

А

Для всех БС в зоне которых находится пользователь

В

зависимости

от

услуги,

которой

пользователь, расчет критерия выбора 𝐾

конец

пользуется

= 𝑈𝑏 𝑈𝑡 𝑈𝑗 𝑐

Определение максимального К

А

Рисунок 2 - Алгоритм работы модели 6. Анализ результатов моделирования В результате работы алгоритма все пользователи подключены к базовым станции с наилучшими показателями качества и все базовые станции нагружены более равномерно. В модели сравнены два подхода, один стандартный, когда абоненты подключаются к 26

БС в зависимости от соотношения сигнал/шум, второй – предложенный. В модели рассчитано СКО нагрузки базовых станций. При использовании предложенного метода СКО снижается на 6 % . Ниже на рисунке 3 представлены гистограммы нагрузки базовых станций по двум из методов. На графике по оси Х нагрузка базовых станций в кбит/с, по оси у количество базовых станций с загрузкой попадающей в один из 10 интервалов. На гистограммах видно что загрузка базовых станций более равномерна при использовании функций полезности. Данные гистограммы демонстрируют полученный эффект для оператора связи. Так же не следует забывать, что функции полезности отражают уровень «довольности» абонента, т.е. при их использовании гарантировано улучшается качество услуг предоставляемых пользователям. В дальнейшем планируется улучшить показатели работы алгоритма и исследование, моделирование других алгоритмов для сравнения. Так же планируется задавать траекторию движения всех абонентов, для оценки работы системы в данном режиме и подсчета количества хендоверов.

а)

б)

Рисунок 3–Гистограмма загруженности базовых станций а - алгорит с использованием функций полезности б - без использования функций полезности Перечень ссылок 1.ШабунинС.Н.Распространениерадиоволнвмобильнойсвязи :учебноепособие/ С.Н. Шабунин, Л.Л. Лесная. Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2009. 103 с.

2. MorayRumney.LTEandtheEvolutionto 4GWireless: DesignandMeasurementChallenges. Agilent Technologies. – 557 p.

3. Дегтяренко И.В., Шахов Д.С., КнерцерД.А., Орехов А.А. Модель развития сетимобильного оператора при использовании технологии LTE/SON : научная статья

27

УДК 621.446 ФОРМУВАННЯ ОПТИМАЛЬНОЇ КОНЦЕПЦІЇ РОЗВИТКУ МЕРЕЖІ LTE В УМОВАХ УКРАЇНИ Бовтюк Д.А., студент; Коваленко К.С., студент; Юшкевич Ю.О., студентка; Дегтяренко І.В., доц., к.т.н., (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Оператори телекомунікаційних послуг використовували різні цифрові стандарти мобільного зв’язку. Внаслідок цього ринок було географічно розділено розгортанням мереж одного з двох домінуючих стандартів: GSM та CDMA. Така фрагментація зберігається у мережах другого і третього покоління. Але останні кілька років ми є свідками безпрецедентних змін у цій моделі – більшість провідних світових операторів зв’язку ставлять собі за мету впровадження одного стандарту, відомого як Long Term Evolution (LTE). На сучасному етапі розвитку інформаційних технологій попит на послуги мобільного широкосмугового доступу набуває дуже важливого значення, існуючі технології вже не забезпечують високої якості послуг, тому впровадження 4G, зокрема LTE, надасть операторам можливість розширити спектр послуг, пов’язаних з передаванням даних високошвидкісними каналами зв’язку. З точки зору абонентів, різке зростання швидкості передачі даних суттєво покращить якість наданих послуг, що сприятиме розповсюдженню нових мультимедійних сервісів (онлайн-ігор, соціальних мереж, відеоконференцій, систем моніторингу, інтерактивних застосунків). Наразі стає все більше мереж LTE, вже впроваджено в роботу 163 мережі в 67 країнах світу. Але під час розгортання такої мережі в Україні перед оператором обов’язково стануть такі проблеми, як відсутність частотних ресурсів та відсутність відповідних ліцензій. У зв’язку з цим відсутні і концепції розвитку LTE. Дана робота присвячена вибору оптимального шляху розвитку LTE-мережі в умовах України. У цій роботі розглянуто концепцію впровадження LTE на прикладі діапазону 1800 МГц, тому що він характеризується середнім розміром радіусу стільника, великою кількістю абонентського і термінального обладнання на світовому ринку. До того ж існують технологічні рішення Nokia Siemens Networks щодо рефармінгу мережі GSM-1800 та звільнення до 40% ресурсів за рахунок ортогонального ущільнення каналів, динамічної перебудови каналів приймача та оптимального використання AMR-кодеків. Запропоновано комплексний критерій оцінки ефективності роботи мережі: , - критерій енергетичної ефективності, який оцінює витрати енергії на забезпечення де необхідного рівня якості обслуговування та відображає ступінь екологічності рішення; критерій економічної ефективності, який відображає суму капітальних (CAPEX) та операційних (OPEX) витрат на запропоноване рішення; критерій інформаційної ефективності, який відображає середню пропускну здатність каналу зв’язку доступну абонентам мережі. Далі наведені формули для розрахунку даних критеріїв. ; де потужність передавача, дБм; коефіцієнт підсилення базової станції;

коефіцієнт підсилення телефона; діаграма направленості антени БС;

28

діаграма направленості антени мобільної станції; втрати дБм; ЕІВП, дБм; чутливість приймача, дБм тракті, дБ; ; дБ; запас на затемнення, дБ; виграш від хендовера. ;

максимально можливі втрати у фідерному запас на перешкоди,

; ; де

мережне обладнання; додаткове обладнання; невраховане обладнання; ; фонд оплати праці річний; cтрахові взноси у державні позабюджетні фонди; амортизаційні відчислення; матеріальні затрати; оренда місць підвісу базових станцій; інші витрати; витрати на науково-дослідні роботи. ; де

пропускна здатність каналу зв’язку від j-ї базової станції до i-го абонента;

кількість базових станцій; кількість абонентів; ; . Стандартом 3GPP TS 36.201 встановлено наступні смуги частот для роботи LTE: 1,4; 3; 5; 10; 15; 20 МГц. На першому етапі впровадження LTE-технології в Україні смуги 10, 15, 20 МГц відкинуто, тому що у діапазоні 1800 МГц неможливо одразу виділити стільки частотних ресурсів. Концепцію розвитку LTE представлено у вигляді графу станів, де вершини – частотні смуги, а значення ребер графу – CAPEX та кількість базових станцій (див. рис.1).

Рисунок 1 – Граф, що описує розвитку LTE-мережі Необхідно обрати оптимальний шлях розвитку мережі, для цього необхідно вирішити задачу багатокритеріальної оптимізації. Для розв’язання таких завдань у роботі запропоновано використовувати генетичні алгоритми. Генетичний алгоритм – метод, який використовується для вирішення завдань оптимізації і моделювання шляхом випадкового підбору і варіації потрібних параметрів з використанням механізмів, що нагадують біологічну еволюцію. Оптимізація відбувається з використанням методів природної еволюції: наслідування, мутації, відбору, кросинговеру. Основною характерною особливістю генетичного алгоритму є використання оператора “схрещення”, який призводить операцію рекомбінації рішень-кандидатів, призначення якої аналогічне призначенню схрещення в живій природі. Для вирішення даної задачі було розроблено спеціалізоване програмне забезпечення (див. рис. 2) Воно на основі параметрів LTE-мережі (кількість абонентів, частоту, обмеження на CAPEX, потужність, площу розгортання мережі, швидкість на одного абонента, кількість 29

років для повного впровадження мережі та ін.) розраховує параметри покрокового впровадження технології (необхідну смугу частот, кількість БС, тип антен, радіус стільника, CAPEX та ін.) та обирає оптимальну концепцію розвитку за допомогою генетичного алгоритму.

Рисунок 2 – Інтерфейс програми, що забезпечує вибір оптимальної концепції розвитку LTE мережі Результати, отримані за допомогою даного програмного забезпечення дають однозначне рішення поставленої задачі. Кінцевий граф розвитку мережі LTE-1800 зображено на рисунку 3.

Рисунок 3 – Граф оптимальної концепції розвитку мережі LTE у діапазоні 1800 МГц Таким чином, у роботі було розглянуто задачу рефармінгу частотного діапазону 1800 МГц. Введено комплексний критерій оцінки ефективності розвитку мережі, який залежіть від критеріїв енергетичної, економічної та інформаційної ефективності. Запропоновано застосування генетичного алгоритму для вибору оптимальної концепції розвитку LTEмережі на базі комплексного критерію. Розроблене програмне забезпечення, що проводить розрахунок даних критеріїв та реалізує оптимізацію за допомогою генетичного . Перелік посилань 1. Рутковська Д., Пилінський М., Рутковський Л. Нейронні мережі, генетичні алгоритми й нечіткі системи: Пер. З польськ. І. Д. Рудинського. – М.: Гаряча лінія – Телеком, 2006. – 452 с. С. 124-136 2. 3GPP TS 36.201. Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); LTE physical layer; Ceneral description (Release 9).

3. Nokia Siemens Networks. Five ways to make LTE 1800 refarming more effective. Електронний ресурс. Спосіб доступу: http://www.nokiasiemensnetworks.com/newsevents/insight-newsletter/articles/five-ways-to-make-lte-1800-refarming-more-effective-0

30

УДК 621.391 ВЛИЯНИЕ СВОЙСТВ МУЛЬТИСЕРВИСНОГО ТРАФИКА НА ВОЗМОЖНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ В СОВРЕМЕННЫХ СЕТЯХ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ Бойко А.А., студентка; Дегтяренко И.В., доц., (Ph.D.) (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Современные телекоммуникационные сети характеризуются быстрым ростом объемов трафика. По мнению аналитической группы Тасс-Телеком на протяжении последних 5 лет объемы мирового рынка информационных технологий возрастают в ежегодно на 10%. Исследования Cisco Visual Networking Index показывают, что IP-трафик будет возрастать на 29% с 2011 по 2016 год. Последние годы всё больше наблюдается тенденция к конвергенции телекоммуникационных услуг, что создает дополнительные трудности при передаче и обработке информации. Мультисервисный трафик требует приоретизации, и каждый класс предъявляет определенные требования к качеству обслуживания. В связи с этим необходимо обеспечить систему гибкого управления нагрузкой сети путем динамического перераспределения ресурсов канала связи (пропускной способности, скорости передачи и пр.). При этом необходимо учесть некоторые особенности современного мультисервисного трафика. Традиционные алгоритмы балансировки нагрузки могут быть существенно усовершенствованы за счет применения методов прогностического управления. Для телекоммуникационных сетей тема прогнозирования ещё недостаточно раскрыта. В статье затрагивается возможность составления долгосрочных прогнозов, что в дальнейшем позволит проводить стратегическое планирование телекоммуникационной сети с точки зрения эффективного использования ее ресурсов и избежания перегрузок, которые ведут к потерям информации. В самом общем виде балансировка нагрузки — это механизм, позволяющий распределить рабочую нагрузку по нескольким системам. Иногда такие системы именуют фермами или массивами. Распределяя нагрузку, администратор добивается максимального использования ресурсов серверов и в то же время снижает до минимума задержки отклика, а также время простоя систем. Избыточность изначально присуща массивам с балансировкой нагрузки. Если одна из систем массива дает сбой, ее нагрузка автоматически передается другой системе. Выделим две концепции балансировки нагрузки сети мобильной связи: 1. Изменение диаграммы направленности антенны базовых станций (БС) на примере Smart antenna; 2. Динамическое перераспределение ресурсов сети (технология SON) Smart antenna – это разновидность секторных антенн, которые используются для излучения радио сигнала базовой станции [1]. Главное отличие «умных антенн» заключается в том, что благодаря особой структуре антенной решетки они могут изменять свою диаграмму направленности вслед за перемещением абонента в пространстве, иными словами «следить» за абонентом. Smart antenna формирует несколько отдельных лучей, которые обладают игольчатой формой. Далее, в зависимости от местоположения абонента, данный луч за счет подачи различного уровня напряжения в различные части антенной решетки направляется в сторону абонента. Благодаря этому достигается сразу несколько преимуществ: 1. Во-первых, использование умных антенн позволяет использовать то же число кодов в каждом луче, что и во всей соте без использования Smart antenna. Таким образом, многократно увеличивается емкость соты и скорость передачи данных.

2. Во-вторых, использование Smart antenna позволяет существенно уменьшить излучаемую мощность от базовой станции. Это связано с тем, что требуется гораздо 31

меньшая энергия на формирование и излучение одного луча, т.к. обычная секторная антенна излучает энергию в широком диапазоне и, часто, на значительное расстояние.

3. В-третьих, улучшаются характеристики QoS, т.к. базовая станция может скорректировать свои «усилия» в каждой конкретной ситуации и передавать данные к каждому отдельному абоненту индивидуально. Таким образом, где бы абонент ни находился, в его сторону будет передан сигнал с достаточной мощностью, чтобы обеспечить необходимый уровень качества. Вместе с многочисленными преимуществами Smart antenna обладают и значительным недостатком – высокой стоимостью. Стоимость «умных» антенн может превышать стоимость обычных в несколько раз, что сводит к минимуму рентабельность их применения. Поэтому, на практике часто прибегают к менее затратным способам. Кроме того, такая антенна отличается достаточно большими габаритами.

Cамоорганизующиеся беспроводные сети (SON – self-organizing networks) — децентрализованные беспроводные сети, не имеющие постоянной структуры. Клиентские устройства соединяются «на лету», образуя собой сеть [2]. Каждый узел сети пытается переслать данные, предназначенные другим узлам. При этом определение того, какому узлу пересылать данные, производится динамически, на основании связности сети. Это является отличием от проводных сетей и управляемых беспроводных сетей, в которых задачу управления потоками данных выполняют маршрутизаторы (в проводных сетях) или точки доступа (в управляемых беспроводных сетях). Особенности беспроводных самоорганизующихся сетей: - общая среда передачи данных; - все узлы сети изначально равноправны; - сеть является самоорганизующейся; - каждый узел выполняет роль маршрутизатора; - топология сети может свободно меняться; - в сеть могут свободно входить новые и выходить старые узлы. Основные принципы сети SON – это самоконфигурация, самовосстановление и самооптимизация. Самоконфигурация представляет собой возможность базовых станций самостоятельно создавать список соседних БС, настраивать радиопараметры, рабочую частоту, мощность излучения и угол наклона антенны. Под самооптимизацией понимают автоматическое определение параметров базовых станций для обеспечения наивысшего качества обслуживания. Самовосстановление включает автоматическую реконфигурацию в случае отказа какой-либо БС. Эти принципы значительно снижают операционные затраты операторов мобильной связи на содержание сети. Для возможности управления нагрузкой сети необходимо более детально рассмотреть ее особенности. В пакетных мультисервисных сетях связи потоки пакетов существенно отличаются от модели пуассоновского потока, описываемого экспоненциальной функцией распределения интервала времени между моментами поступления пакетов. Здесь потоки пакетов формируются множеством источников запросов на услуги видео, данных, речи и др. Интенсивность нагрузки результирующего потока пакетов в каждый момент времени зависит от того, какими приложениями обслуживаются источники запросов и каково соотношение их численности для различных приложений. Из-за этого в итоговом трафике появляются долгосрочные зависимости в интенсивности поступления пакетов. Таким образом, трафик уже не является простой суммой множества независимых стационарных и ординарных потоков, что свойственно пуассоновским потокам телефонных сетей связи. В мультисервисных сетях с коммутацией пакетов трафик является разнородным, а передачу потоков всех приложений обеспечивает единая мультисервисная сеть с общими протоколами и законами управления. Из-за этого объединенному потоку пакетов свойственна так называемая «пачечность» трафика со случайной периодичностью и продолжительностью пиков нагрузки.

32

Исследования различных типов сетевого трафика за последние полтора десятка лет доказывают, что сетевой трафик является самоподобным (self–similar) или фрактальным (fractal) по своей природе. «Самоподобие» представляет собой свойство процесса сохранять свое поведение и внешние признаки при рассмотрении в разном масштабе [3]. Самоподобный процесс выглядит менее сглаженным, более неравномерным (т.е. обладает большей дисперсией), чем чисто случайный процесс. Рассмотрим некоторые характеристики самоподобных временных рядов. Случайный процесс X (t ) считается самоподобным с параметром Хэрста H > 0, если выполняется условие: d

X (t ) = a − H X (at ) ,

(1)

где статистическая характеристика процесса X (t ) не меняется при масштабировании по амплитуде на a − H и по времени на a для всех a > 0 . Когда мы говорим о сетевом трафике, то под самоподобием подразумевается повторяемость распределения нагрузки во времени при различных масштабах. Таким образом, трафик ТКС выглядит почти одинаково на больших интервалах (часы, сутки), так и на малых отрезках времени (секунды, миллисекунды). Числовой характеристикой случайного процесса, напрямую связанной с его предсказуемостью является интервал корреляции τ k определяемый выражением:

τk =

+∞

∫ r (τ ) dτ ,

(2)

0

где r (τ ) – нормированная функция корреляции случайного процесса. Все определения самоподобного процесса даются в условиях гиперболически убывающей корреляционной функции : r (τ ) ~ τ - β для τ → ∞, 0 < β < 1 , Параметр затухания β связан с ранее определенным параметром Хэрста таким соотношением: H = 1− β / 2 ,

(3)

(3)

отсюда +∞

τ k = ∫ τ − β dτ

(3)

0

Решая последнее выражение в общем случае, получим, что для случайного самоподобного процесса, характеризующегося 0 < β < 1 имеем бесконечно протяженный интервал корреляции: Данный результат обеспечивает собой принципиальную возможность прогнозирования самоподобного процесса. Конечно, в реальной ситуации τ k принимает конечное, но достаточно большое значение. Кроме того, с понятием самоподобный сетевой трафик тесно связано такое понятие как длительная память (долгосрочная зависимость), которое отражает степень связи между последовательными отсчетами процесса. Вероятность того, что процесс на следующем шаге отклоняется от среднего в том же направлении, что и на предыдущем, настолько велика, насколько параметр Хэрста H близок к единице. Именно благодаря свойству длительной памяти становится возможным долгосрочного прогнозирование трафика. Существует несколько наиболее известных и общепризнанных моделей прогнозирования временных рядов:

33

- методы прогнозирования, основанные на сглаживании, экспоненциальном сглаживании и скользящем среднем; - «наивные» модели прогнозирования; - средние и скользящие средние; - методы Хольта и Брауна; - метод Винтерса; - регрессионные методы прогнозирования; - методы Бокса-Дженкинса; - нейросетевые технологии. Большинству из них присущи такие недостатки, как небольшая точность, неспособность учесть механизмы, определяющие прогнозируемые данные, а также сезонные колебания и тенденции. Применение нейронных сетей является затруднительным в связи с необходимостью в больших вычислительных затратах. Среди вышеперечисленных следует выделить класс моделей Бокса-Дженкинса как достаточно новый и мощный класс алгоритмов прогнозирования временных рядов [4]. В это семейство входит несколько алгоритмов, самым известным и часто используемым из них является алгоритм ARIMA (p, q), а его развитие – ARFIMA (p, d,q). Существенным преимуществом данной методологии является то, что не предусматривается какой-либо определенной модели для прогнозирования данной временной серии. Задается только общий класс моделей, которые описывают временной ряд, позволяющий выразить текущее значение переменной через ее предыдущие. Затем алгоритм, подстраивая внутренние параметры, сам выбирает наиболее соответствующую модель прогнозирования. При создании модели ARFIMA первым делом оценивается стационарность ряда. При необходимости он приводится к стационарному виду. Далее определяются параметры авторегрессионной составляющей p , скользящего среднего q по поведению нормированной автокорреляционной функции. Дробно-интегрированная составляющая d может быть рассчитана по методу Виттла. Параметр d может принимать значения от 0 до1. Процессы с долгосрочной памятью имеют показатель d в пределах от 0 до 0,5. Исходя из всего вышесказанного можно сделать вывод о необходимости прогнозирования и динамической балансировки нагрузки в современных телекоммуникационных сетях, а в т.ч. и сетях мобильной связи. Наиболее рациональным является программное управление ресурсами канала связи, по которому проходит мультисервисный трафик. Учитывая особенности такого трафика можно проследить долгосрочную зависимость поступающей нагрузки, что позволит проводить эффективное стратегическое планирование телекоммуникационной сети. Перечень ссылок 1. Smart Antenna [электронный ресурс]. Режим доступа: http://celnet.ru/smartant.php 2. SelfOrganizing Network White Paper [электронный ресурс] / Nokia-Siemens, Inc. – Режим доступа: https://www2.nokiasiemensnetworks.com/SelfOrganizing_Network_SON_White_Paper.pdf 3. Костромицкий А.И. Подходы к моделированию самоподобного трафика / А.И. Костромицкий, В.С. Волотка // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2010. -№46. – с. 46-49.

4. Олійник Є.П. Методи прогнозування [электронний ресурс], 2012. – Режим доступа: http://elartu.tstu.edu.ua/handle/123456789/411

34

УДК 621.373.1 АНАЛIЗ ПАРАМЕТРIВ ЯКОСТI ОБСЛУГОВУВАННЯ У МЕРЕЖАХ МОБIЛЬНИХ ОПЕРАТОРIВ, ПОБУДОВАНИХ НА БАЗI РIЗНИХ ТЕХНОЛОГIЙ Бороздiн А.В., студент (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Загальне формування проблеми. Розвиток бездротового зв'язку супроводжується безперервною зміною технологій, в основі яких лежать стандарти стільникового зв'язку GSM і CDMA, а також стандарти систем передачі даних IEEE 802. Історично технології бездротового зв'язку розвивалися по двох незалежних напрямках – системи телефонного зв'язку (стільниковий зв'язок) та системи передачі даних (Wi-Fi, WiMAX). Але останнім часом спостерігається явна тенденція до злиття цих функцій. Більше того, обсяг пакетних даних у мережах стільникового зв'язку третього покоління (3G) вже перевищує обсяг голосового трафіку, що пов'язано з впровадженням технологій HSPA. У свою чергу, сучасні мережі передачі інформації обов'язково забезпечують заданий рівень якості послуг (QoS) для різних видів трафіку. Реалізується підтримка пріоритезації окремих потоків інформації, причому як на мережевому/транспортному рівнях (на рівні TCP/IP), так і на МАС-рівні (стандарти IEEE 802.16). Це дозволяє використовувати їх для надання послуг голосового зв'язку, передачі мультимедійної інформації і т.п. У зв'язку з цим саме поняття мереж наступного, третього, покоління (3G) нерозривно пов'язано зі створенням універсальних мобільних мультимедійних мереж передачі інформації. На сьогоднішній день Україна має у своєму розпорядженні зовнішні канали зв'язку з достатньою пропускною здатністю, практично в кожному населеному пункті є провайдери послуг доступу в зовнішню мережу, однак з'єднання між ними й кінцевим споживачем дотепер здійснюється в основному або по комутованих, або по виділених лініях. Як результат – низька швидкість обміну інформацією, ненадійність з'єднання, обмежені можливості підключення. Досить значною проблемою є прокладка кабельних ліній, часом вона неможлива, незручна й економічно недоцільна, особливо у великих містах. Мета роботи: пiдвищення параметрiв якостi обслуговування в мережах мобiльних операторiв на базi фемто-стiльникiв. Для досягнення поставленої мети необхiдно вирiшити наступнi задачi: 1) Проаналiзувати параметри QoS при впровадженні технології HSPA із використанням фемтостільників 2) Вибрати найбiльш оптимальну технологiю з точки зору забезпечення параметрiв QoS. Рiшення задач та результати дослiджень. У мережі GSM не може бути забезпечений необхідний рівень надання високошвидкісних сервісів. Для забезпечення вище заявлених послуг з необхідним рівнем якості необхідна швидкість 1-5 Мбіт/с, при цьому в районі перебуває багато міжнародних транспортних шляхів, на яких абоненти вимагають швидкості передачі даних при русі не менше, ніж 1 Мбіт/с, використовуючи послуги навігації й потокового цифрового телебачення. По технічних параметрах для передачі даних система UMTS/HSPA виграє у EDGE/GSM. Мережа передачі даних на базі технології HSPA значно перевершує EDGE по швидкості передачі як в умовах низкої (14,4 Мбіт/с проти 236,8 кбіт/с), так і в умовах високої мобільності (7,7 Мбіт/с проти 128 кбіт/с), а це означає, що якість послуг передачі даних буде значно вище.

35

У мережі GSM при оцінці енергетичного балансу радіолінії DL виходимо з того, що при швидкості передачі даних базовою станцією 236,8 кбіт/с, розмір зони обслуговування повинен бути таким же, як і у радіолінії UL, що працює зі швидкістю передачі даних 9,6 кбіт/с. Оскільки на каналах DL використовується вся потужність базової станції для зв'язку з одною абонентською станцією, то розмір зони обслуговування базової станції обмежений каналами UL. У такий спосіб при радіусі стільника більше 200 м швидкість передачі даних буде нестійкою та коливатися в межах від 9,6 до 144 кбіт/с, що не відповідає вимогам як сучасної мобільної мережі передачі даних, так і сучасним телекомунікаціям вцілому. Пропускна здатність і ємність системи UMTS/HSPA при передачі пакетних даних буде залежати від кількості користувачів, які з поділом у часі використовують основні та додаткові канали; відносних положень мобільних абонентів у межах зони обслуговування (чим ближче абонентська станція перебуває до центра стільники, тим з більшою швидкістю передачі данних вона може отримати обслуговування). Тому при радіусі стільника більше 200 м буде забезпечена швидкість у середньому 1-2 Мбіт/с. Часто обмін інформацією буде проходити через Інтернет, що вимагає ефективної обробки трафіку TCP/UDP/ІP у мережі UMTS/HSPA. У мережі UMTS/HSPA функції забезпечення якості обслуговування (QoS) реалізовані на основі підтримки протоколу IPv.6, і тому додатки, критичні до затримки пакетів, такі як передача мови, відеотелефонія, телебачення, будуть здійснюватися із забезпеченням необхідного QoS. У порівнянні з GSM і іншими наявними на сьогоднішній день мережами мобільного зв'язку UMTS/HSPA має нову й важливу особливість, а саме, дозволяє погоджувати характеристики радіоканалу доступу. Характеристиками передачі, що потребують погодження, можуть служити пропускна здатність, затримка при передачі й імовірність появи помилок у даних. Щоб система успішно працювала, UMTS/HSPA підтримує широкий спектр додатків, що задовольняє самим різним вимогам до якості обслуговування QoS. Канали HSPA, по яких передається інформація мають загальний характер, дозволяють добре забезпечувати існуючі додатки й сприяти розвитку нових додатків. Обґрунтуємо вибір технології HSPA у порівнянні з іншими технологіями радіодоступу – EDGE, CDMA-2000, LTE, Wі-Max, ґрунтуючись на аналітичних даних [1],[2],[3]. Зведені дані дослідження занесені в таблицю 1 і представлені на рисунках 1-3. Як показує аналіз основних характеристик мереж 2G/3G/4G найбільші швидкості на рівні доступу зможуть забеспечити технології LTE та Wi-MAX. HSPA-HSPA+ зможуть надати користувачам доступ з максимальною швидкістю 84 Мбіт/с, що достатньо для реалізації необхідних послуг та відповідає рекомендаціям щодо розвитку мереж 3-4G: до 100 Мбіт/с на рівні доступу мобільних мереж та до 1 Гбіт/с на рівні фіксованого доступу [4]. Швидкості більше 100 Мбіт/с на рівні мобільного доступу наврядше знайдуть застосування найближчі 5-10років. Крім того, LTE та Wi-MAX потребують більш широкої полоси частот (20МГц та 10МГц проти 5-15МГц HSPA) та більших капіталовкладень, а за розрахунками так званих бізнес-кейсів операторів технологія LTE не зможе окупити себе навіть за 7 років [3], тому вона буде впроваджена років через 5 точечно у районах великих міст з підвищенним навантаженням. Технологія LTE-Advanced та Wi-MAX 802.16m можуть бути викоритані в майбутньому для обміну інформацією між Node-B на транспортному рівні мережі. Технології 2G взагалі не відповідають не по одному з показників сучасному рівню розвитку телекомунікацій, особливо з точки зору потреб високошвидкісної передачі даних. Крім того, технологія UMTS/HSPA має перевагу по кількості наявних терміналів. Кількість терміналів LTЕ, а саме модемів, дорівнює 2. Телефонів LTЕ на ринку не представлено не тільки в Україні, а й в світі.

36

Таблиця 1 – Результати аналізу перспектив впровадження/розвитку 2G-4G технологій в Україні EDGE

EDGE, class32

CDMA2000

UMTS/ WCDMA

UMTS/ HSPA

UMTS/ HSPA+

3,1

0,384

14,4

84

0,128

5,76

23

LTE

Wi-MAX

Швидкість

UL,

0,236

0,474

Швидкість

DL,

0,096

0,096

Рівень складності при плануванні (від 1 до 10)

1

1

3

5

5

5

Капіталовкладення в інфраструктуру мережі (від 1 до 10)

2

2

5

5

7

7

Наявність частотного ресурса в Україні (кількість доступних смуг частот 5 МГц FDD)

0

0

3

3

3

3

3

2

Кількість необхідних смуг чатот 5 МГц

2

2

3

3

3

3

4

2

Щільність базових станцій (від 1 до 10)

5

5

5

7

9

9

Окупність (від 1 до

7

7

3

3

10

8

2

1

1356

854

543

345

567

12

2

4

Мбіт/с Мбіт/с

10) Наявність абонентських терміналів (кількість доступних в Україні)

1,8

128 26 26 6 8 0 10

10 0

Рисунок 1 – Швидкість в Uplink і Downlink для технологій 2,5G-3G,3,5G-4G

37

Рисунок 2 – Порівняльний аналіз основних характеристик впровадження/розвитку мереж 2G/3G/4G

Рисунок 3 – Порівняльний аналіз наявності абонентських терміналів з підтримкою технологій 2G/3G/4G Висновки Були розглянутi основнi параметри QoS для впровадження рiзних технологій із використанням фемтостільників. Було виявлено, що для розробки мережі раціональним є вибір технології UMTS/HSPA, як найбільш вiрогідного шляху розвитку мобільних мереж в Україні за всіма аспектами. Перелік посилань 1.Ojanperä, T. and Prasad, R., Wideband CDMA for Third Generation Mobile Communications, Artech House, 1998.

2.Saunders, S., Antennas and Propagation for Wireless Communication Systems, John Wiley & Sons, 1999.

3.Wacker, A., Laiho-Steffens, J., Sipilä, K. and Heiska, K., «The Impact of the Base Station Sectorisation on WCDMA Radio Network Performance», Proceedings of VTC’99, Houston, Texas, May 1999, pp. 261I-2615.

4.М. Ван Стеен , Э. Таненбаум. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. :Пер. с англ. – СПб.:Издательство “Питер”, 2003. –880 с.

38

УДК 681.324 ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ И РАЗРАБОТКА КРИТЕРИЯ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ПРОЦЕДУРЫ ВЕРТИКАЛЬНОГО ХЭНДОВЕРА Гришаева А.Д., студентка; Воропаева В.Я., доц., к.т.н (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Актуальность тематики исследования вытекает из тенденций развития рынка телекоммуникаций, который характеризуется, прежде всего, экспоненциальным возрастанием трафика данных в сетях мобильной связи: по прогнозам фирмы Ericsson к 2017 году ожидается 15-кратное увеличение объемов трафика до отметки 8000 петабайт ежемесячно по всему миру, в основном, за счет видеосервисов. При этом повышаются требования пользователей к набору и качеству инфокоммуникационных услуг, доступ к которым должен обеспечиваться в любое время и в любом месте (так называемая концепция ABC – «Always Best Connected»). Многообразие беспроводных технологий доступа (уровней WLAN, WMAN, WWAN) и увеличение количества мультистандартных терминальных устройств позволяет более эффективно использовать сетевой ресурс. С целью увеличения пропускной способности и расширения покрытия сети выгодно объединять ресурсы разнородных сетей, возможно, принадлежащих различным операторам, в единую гетерогенную беспроводную сеть. Такая концепция рассматривается как возможный сценарий развития для сетей связи пятого поколения (5G). В такой сети ключевой задачей является обеспечение мобильности и прозрачности перемещения пользователей. Хэндовер (англ. - handover, handoff) является ключевым механизмом, позволяющим бесшовно передвигаться по мобильной сети. Это процесс передачи управления соединением от одной точки доступа / базовой станции к другой. Хэндовер между соседними сотами сети одной технологии называется горизонтальным, хэндовер между различными типами сетей – вертикальным (Vertical HandOver, VHO) и имеет место в неоднородных (гетерогенных) сетях, построенных из сегментов различных беспроводных технологий. Традиционный механизм горизонтального хэндовера базируется на оценке RSS: хэндовер запускается, когда уровень RSS обслуживающей БС становится ниже порогового значения. Но в гетерогенной беспроводной среде параметры различных типов сетей не могут сравниваться непосредственно, поэтому RSS не является достаточным критерием для эффективного и интеллектуального хэндовера. Относительно процедуры вертикального хэндовера были попытки стандартизации со стороны Института инженеров электротехники и электроники (IEEE) в виде стандарта 802.21«Хэндовер, не зависящий от среды передачи» ("Media Independent Handover"). Однако стандарт 802.21 является общим описанием принципов построения системы и не содержит конкретной аппаратной или алгоритмической реализации: все тонкости внедрения, включая алгоритм принятия решения и осуществления хэндовера, остаются на усмотрение инженеров-разработчиков. Выделяют три этапа вертикального хэндовера: 1) сбор информации; 2) принятие решения о хэндовере и 3) собственно осуществление хэндовера [1]. На этапе сбора информации мобильный узел (МУ) с множественными сетевыми интерфейсами обнаруживает доступные беспроводные сети. Также необходимо собрать информацию о состоянии МУ, требованиях пользователя и других параметрах, входящих в критерий принятия решения о хэндовере. Входными параметрами для алгоритма VHO могут быть следующие: параметры пользователя (предпочтения, бюджет, профиль, скорость передвижения, местонахождение), QoS требования приложений, класс трафика (разговорный, потоковый, интерактивный, фоновый), параметры сети (QoS, загруженность, безопасность, стоимость обслуживания), параметры канала связи (RSS, соотношение сигналшум SNR, уровень битовых ошибок BER, задержка и джиттер), параметры МУ (уровень 39

заряда аккумулятора, потребляемая мощность). Хэндовер может запускаться при следующих условиях: выходе из зоны покрытия сети, возможности улучшения показателей качества или стоимости сети для определенных приложений пользователя, при изменении предпочтений пользователя. На этапе принятия решения определяется, когда осуществить хэндовер и в какую из доступных сетей. Эта фаза является наиболее критичной, поскольку от ее результата зависит качество предоставления услуг. Она включает в себя выбор входных параметров, их обработку и агрегацию в критерий выбора сети назначения. На этапе осуществления хэндовера происходит непосредственная передача текущего сеанса выбранной на предыдущем этапе сети доступа, что аппаратно можно реализовать на базе SDR (Software-Defined Radio) технологии. Способ обработки входных данных в алгоритме VHO может быть математический или вычислительный (интеллектуальный). В математических алгоритмах обработки формируется общая стоимостная оценка сети в виде функции (1) или (2), которая затем минимизируется: - кумулятивная форма критерия:

f n    ws , i  p n s

i

s ,i

 min;

(1)

- мультипликативная форма критерия: w

f n   p n s ,i  min, i ,s

s ,i

(2)

где pn – это стоимость і-го параметра услуги s в сети n; ws,i – это взвешивающий коэффициент, определяющий важность i-го параметра, при этом должно выполняться условие нормировки:

 ws  1 .

(3)

В интеллектуальных методах обработки параметров могут применяться аппарат фаззилогики, нейронных сетей, генетических алгоритмов и даже элементы теории игр. Методы, основанные на фаззи-логике, позволяют моделировать качественные аспекты экспертных знаний человека и его рассуждения, а также позволяют работать с неточными измерениями, что адекватно подходит для беспроводной связи [2]. Нейронные сети при использовании полного набора входных параметров и желаемых выходных, могут быть натренированы для оптимального осуществления процедуры вертикального хэндовера. И наконец, может использоваться комбинация фаззи-логики с нейросетями или генетическими алгоритмами для организации адаптивных механизмов вертикального хэндовера. Но если количество «перекрывающихся» участков сетей незначительно, то такое усложнение системы нерационально в силу значительных вычислительных затрат. Определение оптимального решения может осуществляться по многокритериальным алгоритмам - MCDM (Multiple Criteria Decision-Making). Наиболее распространенными среди них являются следующие: а) SAW (Simple Additive Weighting) – взвешенное суммирование; б) MWE (Multiplicative Weighting Exponent) – взвешенное умножение; в) TOPSIS (Techniques for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) – определение приближенности к «идеальному» решению; г) AHP (Analytic Hierarchy Process) – метод декомпозиции задачи; д)GRA (Grey Relational Analysis) – теория «серого анализа» и др [3]. Сравнительный анализ этих методов [4] показывает, что для голосового трафика больше подходят алгоритмы SAW и TOPSIS, а для трафика данных – GRA и MEW. Во многом эффективность работы этих алгоритмов зависит от уровней приоритетов (весовых коэффициентов) каждого их критериев, что объясняется различной чувствительностью определенных типов трафика к разным параметрам качества. Установить весовые 40

коэффициенты позволяет метод аналитического иерархического процесса (AHP), который построен на попарном компаративном анализе значимости параметров. В рамках данного исследования для формирования критерия VHO выбраны параметры: RSS, параметры QoS сети, тип трафика, стоимость обслуживания, безопасность и загруженность сети, а также скорость перемещения МУ как ограничивающий фактор при сравнении технологий. Для более эффективной процедуры хэндовера в условиях динамического изменения параметров сетей при высокой скорости передвижения абонента можно использовать прогнозирование уровня сигнала (RSS), например, по алгоритму GPT, который использует метод регрессионного анализа – метод наименьших квадратов. Обработка (нормирование) и агрегирование параметров осуществляется с применением аппарата фаззи-логики, который позволяет оценивать каждый из параметров 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. Для большинства выбранных параметров функции принадлежности имеют трапецеидальный вид и рассчитываются по формуле:  0 , якщо x  l або x  u w  x l , якщо l  x  c   w 2 x  l 2  w  A ( x)   u  x  xu , якщо c   w 2   u c  2  w w 1, якщо c   xc  2 2 

(4)

где l, u – это соответсвенно нижняя и верхняя границы области определения, c – центр и w – ширина верхней стороны симметричной трапеции. Фаззи-регуляторы оперируют нечеткими условными (if - then) правилами, заложенными в базу знаний, для преобразования нечетких входных данных в необходимые управляющие влияния, которые также носят нечеткий характер. Выбранные параметры обрабатываются параллельно в фаззи-регуляторах (Fuzzy Logic Controller - FLC), которые определяют, насколько каждая из доступных сетей подходит для определенного типа трафика. Выход системы нечеткой логики после дефаззификации и является критерием запуска хэндовера. А выбор сети назначения хэндовера осуществляется согласно MCDM-алгоритму TOPSIS: (5) ATOPSIS   arg max i c i , i  M где ci - это приближенность i-й сети-кандидата к идеальному решению, M – число доступных сетей. Перечень ссылок 1. Marquez-Barja / An overview of vertical handover techniques: Algorithms, protocols and tools / Carlos T. Calafate, Juan-Carlos Cano, Pietro Manzoni / Computer Communications – 2011 – № 34. — с.985-997.

2. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику / С.Д.Штовба. - Винница: Издательство Винницкого государственного технического университета, 2001. – 198с.

3. Mariem Zekri / A review on mobility management and vertical handover solutions over heterogeneous wireless networks / Mariem Zekri, Badii Jouaber, Djamal Zeghlache/ Computer Communications – 2012 – № 35. — с.2055-2068.

4. E. Stevens-Navarro and V. W. S. Wong, "Comparison between vertical handoff decision algorithms for heterogeneous wireless networks," in Vehicular Technology Conference, 2006. VTC 2006-Spring. IEEE 63rd, 2006, pp. 947-951.

41

УДК 681.324 АЛГОРИТМ МУЛЬТИХОУМИНГА, ОСНОВАННЫЙ НА МЕТОДАХ QoS МАРШРУТИЗАЦИИ Гусев И.В., студент; Дегтяренко И.В., доц., к.т.н., Ph.D. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) С ростом количества предоставляемых услуг и расширением географии своего присутствия все больше предприятий и организаций приходит к выводу о необходимости увеличения объема передаваемых данных внутри собственной корпоративной сети. Создание мультисервисной (голос, видео, данные) территориально-распределенной инфраструктуры позволяет использовать весь потенциал современных информационных технологий, что дает возможность наладить эффективное функционирование компании и оптимизировать внутренние бизнес-процессы предприятия. Основными аргументами в пользу мультисервисных сетей являются: - повышение эффективности использования каналов связи; - сокращение эксплуатационных затрат за счет использования единой инфраструктуры; - гибкие возможности по внедрению новых сервисов. Современные телекоммуникационные услуги, в особенности услуги реального времени (видеоконференции, VoIP) требуют от соединения заданного качества обслуживания, что в свою очередь ставит одну из ключевых задач – управление трафиком [1]. Под управлением трафиком понимается совокупность алгоритмических средств, реализованных как аппаратно, так и программно, направленных на обеспечение функционирования рассматриваемой сети с требуемым качеством обслуживания и эффективным использованием ресурсов. Этим занимаются протоколы маршрутизации, которые собирают информацию о топологии межсетевых соединений. В последнее время получают развитие алгоритмы мультихоуминга, позволяющие передавать данные одного логического соединения по нескольким физическим каналам. Их внедрение, во многих случаях, позволяет более эффективно использовать канальные ресурсы при передаче больших потоков данных. Основной задачей данной работы является разработка алгоритма мультихоуминга основанного на методах QoS маршрутизации. Классическая задача маршрутизации (подбора оптимального маршрута) решается на основе анализа таблиц маршрутизации, размещенных во всех маршрутизаторах и конечных узлах сети. Протоколы маршрутизации (например, RIP, OSPF, NLSP) следует отличать от собственно сетевых протоколов (например, IP, IPX). И те и другие выполняют функции сетевого уровня модели OSI - участвуют в доставке пакетов адресату через разнородную составную сеть. Но в то время как первые собирают и передают по сети чисто служебную информацию, вторые предназначены для передачи пользовательских данных, как это делают протоколы канального уровня. Протоколы маршрутизации могут быть построены на основе разных алгоритмов, отличающихся способами построения таблиц маршрутизации, способами выбора наилучшего маршрута и другими особенностями своей работы. Первоочередная задача алгоритма маршрутизации при обновлении таблицы маршрутизации состоит в определении наилучшей информации, которая должна быть внесена в таблицу. Алгоритмы маршрутизации используют различные метрики для определения наилучшего маршрута, но каждый алгоритм интерпретирует выбор лучшего варианта пути по-своему. Алгоритм маршрутизации рассчитывает число, называемое метрикой, для каждого сетевого маршрута. Сложные алгоритмы маршрутизации могут основывать выбор маршрута на основе нескольких параметров, объединяя их в одну общую метрику. Чем меньше метрика, тем лучше выбранный маршрут[2].

42

Метрики могут быть вычислены на основе одной или нескольких характеристик. Наиболее часто в алгоритмах маршрутизации используются следующие параметры метрики [3]: 1. Ширина полосы пропускания представляет собой средство оценки объема информации, который может быть передан по каналу.

2. Задержка — промежуток времени, необходимый для перемещения пакета по каждому из каналов связи от отправителя получателю. Задержка зависит от пропускной способности промежуточных каналов, размера очередей в портах маршрутизаторов, загрузки сети и физического расстояния.

3. Загрузка — объем операций, выполняемых сетевым устройством, таким, как маршрутизатор, или средняя загруженность канала связи.

4. Надежность обычно обозначает относительное значение количества ошибок для каждого из каналов связи.

5. Счетчик транзитных узлов — количество маршрутизаторов, через которые должен пройти пакет, прежде чем достигнет пункта назначения.

6. Стоимость — значение, обычно вычисляемое на основе пропускной способности, денежной стоимости или других единиц измерения, назначаемых администратором. Протоколы, основанные на методе вектора расстояния, требуют меньше вычислительных ресурсов маршрутизатора, чем протоколы с выбором по состоянию каналов связи с их сложными SPF-алгоритмами. С другой стороны, протоколы с выбором по состоянию каналов связи занимают меньшую часть полосы пропускания сети (кроме начального этапа изучения топологии сети) так, как они распространяют только информацию об изменениях, а не всю таблицу маршрутизации, что особенно важно для больших сетей. На рисунке 1 [4] представлена классификация протоколов транспортного уровня. Протоколы транспортной сети

Основанные на TCP

- HS-TSP; - Scalable TCP; - FAST TCP; - BIC, CUBIC; - Westwood+.

Основанные на UDP

- UDP lite; - RB UDP; - TSUNAMI; - UDT.

TCP-дружественное управление перегрузкой - RAP; - TFRC; - TEAR; - LDA+.

Поддержка маршрутизатором

- XCP; - CADPC/PTP.

Другие

- SCTP; - DCCP; - GRID FTP.

Рисунок 1 - Классификация протоколов транспортного уровня Важное место занимает маршрутизация с возможностью обеспечения качества обслуживания – QoS-маршрутизация. Задачей QoS-маршрутизации является нахождение такого пути между парой узлов, для которого при передаче данных значения ряда параметров по качеству обслуживания некоторого соединения заданных пользователем или провайдером не будут нарушены. В настоящее время существует множество алгоритмов QoS-маршрутизации. Один из алгоритмов предполагает использование метрики, построенной на линейной комбинации двух метрик, отображающих различные параметры каналов, для поиска наикратчайшего пути. Основными недостатками являются – использование линейной функции, что ведет к некорректному результату функционирования и высокая вычислительная сложность. Еще один алгоритм заключается в организации последовательного вычисления выполнимого пути. Сначала находится

43

оптимальный путь (пути) по одной из метрик и далее алгоритм проверяет его оптимальность для остальных метрик. В случае невыполнения поставленных условий оптимизация проводится по другой метрике до тех пор, пока не будет найден выполнимый путь. За сам механизм передачи данных отвечают протоколы транспортного уровня. Протоколы этого уровня предназначены для взаимодействия типа точка-точка. Пример: TCP, UDP, SCTP. Особое внимание необходимо уделить специализированному транспортному протоколу SCTP (Stream Control Transmission Protocol) – протокол передачи управления потоком. SCTP предоставляет функции транспортного уровня для большинства приложений сетей TCP/IP. Базовыми оригинальными свойствами протокола SCTP являются многопотоковость и мультихоуминг. Свойство многопоточности позволяет дробить потоки, которые могут доставляться независимо, и, таким образом, потеря сообщения в любом из потоков будет касаться лишь отдельных потоков. Мультихоуминг [5] – свойство отдельной SCTP-конечной точки поддерживать множество IP-адресов. Использование этого свойства позволяет использовать избыточные сети для увеличения доступности. Свойство мультихоуминга может облегчить проблемы, возникающие при появлении ошибок маршрутизации в медленных сетях TCP/IP. В настоящее время концепция мультихоуминга не применяется широко в сфере телекоммуникаций, так как еще до конца не разработаны алгоритмы его работы в сетях. Основной проблемой является нахождение объективного критерия для адекватного выбора оптимального пути. В идеальном случае критерий должен включать в себя QoS характеристики канала: пропускная способность, потери, задержка, джиттер и затраты на передачу данных по сети. В ходе исследований была разработана модель сети с использованием концепции мультихоуминга. Для моделирования был взят трафик NASA за один месяц. Разработанный алгоритм мультихоуминга представлен на рисунке 2. При проведении исследований, было применено несколько модификаций данного алгоритма. Помимо комплексного критерия применялась оптимизация по отдельным характеристикам канала. Исходя из полученных результатов, использование комплексного критерия оказалось самым эффективным. Использование многопоточности и мультихоуминга значительно увеличивает производительность и надежность телекоммуникационных сетей. Однако применять данную концепцию не всегда уместно. Следует отметить ряд недостатков: если все доступные узлу соединения будут все время активны во время сеанса, но в этом не будет потребности, то это будет не оптимально с экономической точки зрения; с другой стороны, для подключения узла к сети при необходимости необходимо определенное время, за которое будут происходить потери данных. Решением данной проблемы будет использование долгосрочного прогнозирования поведения трафика в сети, для своевременной подготовки необходимого канала связи. С помощью данной комбинации методов, достоинства концепции мультихоуминга будут задействованы в полном объеме. Таким образом, в данной работе предложен алгоритм мультихоуминга, основанный на методе, который заключается в организации последовательного вычисления выполнимого пути. Сначала находится оптимальный путь (пути) по одной из метрик и далее алгоритм проверяет его оптимальность для остальных метрик. работа услуг реального времени при применении мультихоуминга может быть некорректной или невозможной из-за различных или динамически меняющихся характеристиках каналов, выгоднее использовать многопоточность для больших объемов трафика не чувствительного к задержкам.

44

НАЧАЛО Сбор данных о соединениях Вычисление комплексного критерия Выбор первичного пути 2 Поступление трафика 1 Достаточно пропускной способности? Нет

Нет

Еще есть доступные соединения? Обработка трафика в соответствии с имеющейся пропускной способностью

Да

Трафик обрабатывается с необходимыми показателями QoS без

значительных потерь

2

Да Выбор дополнительного пути по рассчитанному критерию

2 1

Рисунок 2 - Алгоритм мультихоуминга Перечень ссылок 1. Гришаева, А.Д., Алтухов, Д.С., Дегтяренко, И.В. Применение механизма фаззилогики для распределения потоков трафика в гетерогенной мультиоператорской среде // 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. – с.20-22.

2. Программа сетевой академии Cisco CCNA 1 и 2. Вспомогательное руководство, 3-е изд., с испр.: Пер. с англ. – М.:Издательский дом «Вильямс», 2008. – с.768-801.

3. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы : Учебник для вузов. 4-е изд. – СПб.: Питер, 2010. – c.355-378.

4. Кучерявый Е.А. Управление трафиком и качеством обслуживания в сети Интернет.

– СПб.: Наука и Техника, 2004. – c.247-254.

5. Arshad, M.J., Mian, M.S.: Issues of Multihoming Implementation Using FAST TCP: A Simulation Based Analysis. Proc. IJCSNS 8(9), 104–114 (2008)

45

УДК 621.395 ПЛАНИРОВАНИЕ СЕТИ NGN ДЛЯ АДМИНИСТРАТИВНОГО ЦЕНТРА Г. БЕЙРУТ Кадур Мухаммед, магистрант; Червинский В.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Бейру́т – столица Ливана, крупный морской порт, финансовый и банковский центр страны. В Бейруте расположены самые крупные банки и коммерческие организации Ливана, представительства многочисленных международных организаций. В настоящее время возникла острая необходимость модернизации существующей телекоммуникационной сети оператора «OGERO» на базе современных ІP-технологий и коммутационной станции нового поколения. Емкость существующей телефонной сети г. Бейрут нуждается в расширении, кроме того, с развитием сетей передачи данных абоненты требуют от операторов расширения спектра услуг и уменьшения затрат на разговоры. Эти нужды абонентов можно удовлетворить с помощью следующих проектных решений: − модернизации телефонной сети за счет установления нового современного цифрового оборудования коммутации; − перехода к технологии All over ІP на транспортном уровне (ІP Backbone) между опорным оборудованием и выносными коммутационными модулями для уменьшения затрат на соединительные линии; − увеличения емкости каналов передачи данных и мощности коммутационного оборудования сети передачи данных. При модернизации сегмента городской телефонной системы важно не только обеспечить обычное установление соединений между абонентами, но и предоставить им доступ к дополнительным сервисам. В разработанной сети абонентам будут предоставлены такие услуги: − классическая телефония; − Интернет; − ІPTV; − передача данных. Услуги будут предоставляться следующим категориям абонентов: − абоненты квартирного сектора; − бизнес-абоненты; − абоненты административного сектора. Предварительная оценка трафика показывает, что транспортная сеть (ІP Backbone) нуждается в каналах пропускной способности 30 Гбит/с. На междугороднем направлении необходимо использовать канал STM-1. К ТфОП необходимо подключение по двум STM-1. К сети Интернет необходим канал 10 Гбит/с. Анализ возможных топологических решений для построения сети показал, что для обеспечения масштабируемости и производительности наиболее обоснованной выглядит топология "кольцо" на транспортном уровне, и гибридная иерархическая "дерево-звезда" на уровне доступа. Топологическая схема планируемой сети приведена на рис. 1. Для предоставления услуг передачи данных наиболее подходит технология ADSL 2+ на "последний миле" и Ethernet (Gіgabіt Ethernet) для прямых подключений DSLAM к маршрутизаторам доступа. Транспортную сеть планируется построить на базе технологии Gіgabіt Ethernet. Предполагаемая структурная схема сети приведена на рис. 2. Все абоненты сети подключаются к RІSLU - выносным абонентским концентраторам, которые размещены в коммутационных шкафах подъездов (для многоэтажных домов) и распределительных шкафах улиц (для частого сектора). Для обособления телефонного трафика и трафика

46

передачи данных на абонентской стороне установленные сплитеры и для передачи данных ADSL-модемы. Услуги ІPTV и Интернет предоставляются абонентам средствами сети передачи данных. Также для юридических лиц существует возможность аренды канала Интернет и подключение PBX каналами PRІ.

Рисунок 1 – Топологическая схема планируемой сети NGN RІSLU концентрируют абонентскую нагрузку и включаются в MMRSM при помощи каналов Е1. В MMRSM производится коммутация внутреннего телефонного трафика классической телефонии. Внешний трафик (АМТС, ТФОП и к другим MMRSM) направляется через опорное оборудование SM/CM. Опорное оборудование также выполняет функции управления MMRSM, коммутации, обработки ОКС №7, выступает в роли шлюза и билинг-платформы. Трафик передачи данных направляется к сети передачи данных через DSLAM и маршрутизатор доступа районов обслуживания по технологии Gіgabіt Ethernet. Далее маршрутизаторы доступа по технологии Gіgabіt Ethernet включены в транспортное оптическое кольцо ядра по технологии Gіgabіt Ethernet. Маршрутизаторы ядра объединены по технологии 10 GE, центральный маршрутизатор имеет выход через NAT в сеть Іnternet, доступ к внутренним ресурсам сети, серверам, которые находятся в демилитаризированной зоне DMZ. В сеть ТфОП выход выполняется через шлюз опорного оборудования. Также 47

48

Рисунок 2 – Структурная схема планируемой сети NGN

маршрутизатор ядра подключается к большому оптическому транспортному кольцу оператора «OGERO» национального уровня. Абонент подключается через абонентские линии и кроссово-комутационное оборудование к абонентским комплектам Z и U (в зависимости от того, абонент цифровой или аналоговый), которые расположены в модулях RІSLU. В MMRSM периферийные блоки соединяются с блоком пакетной коммутации последовательностью линий PІDB - PІCB DPІDB. В такой же последовательности, но в обратном направлении подключается блок пакетной коммутации к периферийному блоку ІPDLTU, который отвечает за организацию магистральных каналов с опорным оборудованием через ІР-сеть. ІPDLTU, в свою очередь, подключается к маршрутизатору доступа по технологии Gіgabіt Ethernet 1000Base-LX. С точки зрения протоколов опорное оборудование управляет MMRSM средствами протокола Sіgtran. Для оптимизации передачи данных в сети предполагается использовать протокол маршрутизации OSPF. На уровне доступа между MMRSM и оконечным оборудованием пользователя RІSLU выбран протокол V 5.2. Также по технологии Gіgabіt Ethernet 1000Base-LX к маршрутизатору доступа подключен DSLAM. С другой стороны DSLAM подключен к абонентскому кроссу. Учитывая то, что DSLAM имеет встроенные сплитеры, к нему также подсоединяются кабели от станционного кросса, т.е. он выполняет функции промежуточного кросса. На стороне абонента расположен абонентский сплитер, который разделяет по частоте сигнал телефонной сети и сигнал, предназначенный для ADSL-модема, к которому непосредственно подключаются устройства передачи данных. В соответствии со структурной схемой, маршрутизатор на уровне доступа является пограничным устройством между "последней милей" и сетью передачи данных. Подсоединяется маршрутизатор доступа к сети передачи данных по технологии Gіgabіt Ethernet 1000BASE-LX (до 1 Гбит/с). Маршрутизаторы ядра включены к уровню распределения через 10GBASE-LX (10 Гбит/с). 10GBASE-LX - поддерживает расстояние до 10 километров при использовании одномодового волокна. На уровне распределения существует резервный маршрут для перераспределения потоков трафика при возрастающей нагрузке. Анализ характеристик современных коммутационных систем показывает, что для существующей сети города Бейрут более всего подходит коммутационная система типа 5ESS Rel.16.1 5E-XC Softswіtch, которая имеет распределенную структуру. Для построения транспортной сети передачи данных наиболее гибким и универсальным, поддерживающим необходимое количество портов и легко интегрирующимся в ІP-сеть провайдера является оборудование фирмы Cіsco, а именно: маршрутизаторы Cіsco 7609 на уровне ядра, 2811 на уровне доступа. Исходя из того, что в сети уже используются DSLAM Huaweі 5300, для модернизации сети предполагается использование оборудования тот же самого вендора, но с большей емкостью и более современное, а именно Huaweі DSLAM 5603. Перечень ссылок 1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы.

– М.: Питер, 1999. – 672с.

2. М.О. Чумак. Цифровая система коммутации 5ESS и особенности ее проектирования: уч.пособие. – Одеса: УДАЗ – 1998 р.

3. Филимонов Ю.А. Построение мультисервисных сетей Ethernet. СПб.: БХВ– Петербург, 2007. – 592с.:ил.

4. Червинский В.В., Юсеф Касим. Исследование и разработка телекоммуникационной сети NGN для уловий г. Макеевка (Украина) // Materialy VII Miedzynarodowej naukowipraktycznej konferencji “Aktualne problemy nowoczesnych nauk - 2011”. Volume 26. Nowoczesne informacyjne technologie.: Przemysl. Nauka I studia – 96 str., С. 7-10.

49

УДК 621.39 РАЗРАБОТКА ТКС НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ NGN Майстренко А.С., студент; Яремко И.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Сегодняшним клиентам рынка инфокоммуникационных услуг требуется широкий класс разных служб и приложений, предполагающий большое разнообразие протоколов, технологий и скоростей передачи. При этом пользователи преимущественно выбирают поставщика служб в зависимости от цены и надежности продукта. В существующей ситуации на рынке инфокоммуникационных услуг сети перегружены: они переполнены многочисленными интерфейсами клиентов, сетевыми слоями и контролируются слишком большим числом систем управления. Более того, каждая служба стремится создать свою собственную сеть, вызывая эксплуатационные расходы по каждой службе, что не способствует общему успеху и приводит к созданию сложной сети с тонкими слоями и низкой экономичностью. При эволюции к прозрачной сети главной задачей является упрощение сети – это требование рынка и технологии. Большие эксплуатационные затраты подталкивают операторов к поиску решений, упрощающих функционирование, при сохранении возможности создания новых служб и обеспечении стабильности существующих источников доходов, подобных речевым службам. В основу концепции NGN заложена идея о создании универсальной сети, которая бы позволяла переносить любые виды информации, такие как: речь, видео, аудио, графику и т.д., а также обеспечивать возможность предоставления неограниченного спектра инфокоммуникационных услуг. Базовым принципом концепции NGN является отделение друг от друга функций переноса и коммутации, функций управления вызовом и функций управления услугами.[2] Идеологические принципы построения сети нового поколения следующие: − во-первых, подключение к сети должно быть максимально простым и удобным, без использования промежуточных систем, при этом использование традиционно применяемых протоколов и сервисов должно быть доступно в прежнем объеме; − во-вторых, сначала строится базовая пакетная транспортная сеть на базе компьютерных технологий, обеспечивающих соответствующее качество, надежность, гибкость и масштабируемость, а потом поверх этой сети строится мощный комплекс сервисов. В итоге все информационные потоки интегрируются в единую сеть. Требования к перспективным сетям связи: − “мультисервисность”, под которой понимается независимость технологий предоставления услуг от транспортных технологий; − “широкополосность”, под которой понимается возможность гибкого и динамического изменения скорости передачи информации в широком диапазоне в зависимости от текущих потребностей пользователя; − “мультимедийность”, под которой понимается способность сети передавать многокомпонентную информацию (речь, данные, видео, аудио и др.) с необходимой синхронизацией этих компонент в реальном времени и использованием сложных конфигураций соединений; − “интеллектуальность”, под которой понимается возможность управления услугой, вызовом и соединением со стороны пользователя или поставщика услуг; − “инвариантность доступа”, под которой понимается возможность организации доступа к услугам независимо от используемой технологии;

50

− “многооператорность”, под которой понимается возможность участия нескольких операторов в процессе предоставления услуги и разделение их ответственности в соответствии с их областью деятельности. Возможности сетей NGN: − Обеспечение создания, развертывания и управления любого вида служб (известных и еще неизвестных). Это включает службы, использующие любого рода среду с любыми схемами кодирования и сервисами (данных, диалоговыми, одноадресными, многоадресными и широковещательными, передачи сообщений, простой службой передачи данных), в реальном времени и вне реального времени, чувствительные к задержке и допускающие задержку, требующие различной ширины полосы пропускания, гарантированные и нет. − Четкое разделение между функциями служб и транспортными функциями, с тем, чтобы обеспечить разъединение служб и сетей, являющееся одной из основных характеристик NGN. − Предоставление как существующих, так и новых служб, независимо от типа используемых сети и доступа. − Функциональные элементы политики управления, сеансов, медиа, ресурсов, доставки служб, безопасности и т.д. должны быть распределены по инфраструктуре, включая как существующие, так и новые сети. − Осуществление межсетевого взаимодействия (interworking) между NGN и существующими сетями, такими как ТфОП, ЦСИС, СПС посредством шлюзов. − Поддержка существующих и «предназначенных для работы на NGN» оконечных устройств. − Решение проблем миграции речевых служб в инфраструктуру NGN, качества обслуживания (QoS), безопасности. − Обобщенная подвижность, которая позволит обеспечить совместимое предоставление услуг пользователям, то есть пользователь будет рассматриваться как единственное лицо при использовании им различных технологий доступа, вне зависимости от того, какими устройствами он располагает. Преимущества сети нового поколения: − Предоставление современных высокоскоростных сервисов. − Масштабируемость. − Совместимость с международными стандартами, доступ по общепринятым интерфейсам (таким, как Ethernet), поддержка традиционных сетевых технологий (ATM, FR и др.). − Мультипротокольная поддержка (прозрачность и гибкость). − Управление трафиком (Traffic Engineering). − Резервирование полосы пропускания. − Классификация видов трафика. − Управление качеством обслуживания (QoS). С технологией NGN непосредственно связаны новые методы предоставления услуг. Если раньше оператор предоставлял в аренду некоторый ресурс (каналы данных, телефонные линии.), причем арендованный ресурс сохранял в большой степени свои характеристики в течении эксплуатации, то теперь концепция изменилась. Оператор передает пользователю доступ к ресурсу, который находится у оператора, например доступ к сети Gigabit Ethernet. В результате встает задача регламентирования работы абонента в сети. Как следствие, оператор должен обезопасить свою сеть и других пользователей от неправильного пользования ресурсом. Как следствие, нет никакой надежды на то, что появятся единые нормы на параметры подключения к ресурсу, такие нормы оговариваются в контракте на подключение и получают форму соглашения о качестве предоставляемых услуг (SLA). Основная цель SLA - оговорить зону доступных действий пользователя в 51

соответствии с описанием, приведенным выше. SLA должен дополняться биллинговыми данными. По этой причине SLA оказывается очень большим документом и тем не менее не оговаривает все возможные ситуации на сети, это теоретически невозможно. Тем не менее, оказывается возможным оговорить все вероятные ситуации. Опыт работы по SLA должен иметь каждый оператор, поскольку в демократичном мире NGN, SLA - это единственный норматив, которому должны следовать в своей работе операторы. Также, SLA - это единственный метод регулирования взаимоотношений между операторами. Построение сети NGN позволяет уровневой архитектуре ее реализации выполнить классификацию различных компонентов сети в зависимости от их расположения. На самом верхнем уровне находится сеть управления и приложений. Это наиболее важный фрагмент сети NGN, поскольку именно здесь сосредоточены все услуги и элементы управления ими. В задачу магистральной сети входит объединение всех разрозненных фрагментов сети и предоставления доступа к вышестоящей сети управления и приложений. Магистральная сеть покрывает большие расстояния, поэтому в ней используется мощные волоконно-оптические системы передачи. Еще ниже находится распределительная сеть, которую часто называют «последней милей». Ее не стоит ассоциировать буквально с какими-то проводными абонентскими линиями. В этом фрагменте сети может быть использованы и беспроводные линии связи. На самом нижнем уровне модели находится абонентская сеть, которая является очень важным компонентом сети NGN. В ней находятся абонентские устройства, с помощью которых организован доступ абонентов к услугам оператора. В частном случае абонентская сеть может быть представлена только одним сетевым устройством, например, компьютером или IP-телефоном.[1] Выводы. Построение сети NGN — достаточно сложная задача для любой компании. Методы построения NGN тоже предлагаются разные от организации обмена между телефонными станциями с помощью IP-транспорта до услуг TriplePlay. Нужно учитывать много исходных факторов, которые влияют на успешное завершение проекта. Один из них это новизна технологии и высокая роль программного обеспечения, так что у оператора обычно нет уверенности в соответствии оборудования или внедряемых систем заявленным параметрам и поддерживаемым режимам работы. По этой причине следует отметить, что измерения подавляющего числа приложений NGN должны выполняться на всех стадиях новых проектов: на этапе выбора оборудования, при пуско-наладке и в процессе эксплуатации. В Украине NGN интересует в основном операторов мобильной связи, интернет-провайдеров и небольшие развивающиеся компании. Основной объем телефонной сети по-прежнему использует коммутацию каналов. Перечень ссылок 1. Журнал «Сети и бизнес» [электронный ресурс]/ Виктор Чемеровский – Аспекты создания NGN сетей - Режим доступа: http://www.sib.ua— Загл. с экрана.

2. Журнал «Сетевые решения LAN[электронный ресурс] / Дмитрий Чижиков Мониторинг мультисервисных сетей следующего поколения - Режим доступа: http://www.osp.ru/lan— Загл. с экрана.

52

УДК 681.324 МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ОЧЕРЕДЯМИ МАРШРУТИЗАТОРА В СЕТЯХ TCP/IP Мануйлова Л.В., студент; Батыр С.С., ассистент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Неравномерный рост скоростей каналов передачи данных неизбежно приводит к возникновению «узких» мест в телекоммуникационной сети и соответственно к возникновению перегрузок, особенно при подключении сетей доступа к транспортной сети. Предметом исследования в данной статье является маршрутизатор, одной из задач которого является предотвращение перегрузок в канале. Именно маршрутизатор с непосредственно подключенным каналом передачи данных обладает необходимой информацией о возникновении перегрузки в канале или состоянии, которое может повлечь за собой ее наличие. Маршрутизатор оценивает текущую степень загруженности выходной очереди и текущий рост или спад интенсивности нагрузки, и сообщает TCP передатчикам о необходимости снижения окна перегрузки. Для явного уведомления о перегрузке, путем соответствующей маркировки проходящих пакетов, используется протокол ECN (ExplicitCongestionNotification), описанный в документе RFC-3168. Если отсутствует поддержка ECN, то при угрозе перегрузки вместо маркировки пакеты могут сбрасываться в случайном порядке. В противном случае переполнение очереди приведет к множественным потерям пакетов и последующим периодическим чередованиям моментов переполнения и опустошения буфера маршрутизатора. В условиях конкуренции за полосу пропускания большого числа одновременных TCP сессий, принадлежащих разным приложениям с различным поведением, на входе агрегирующего порта маршрутизатора возникает трафик со сложной нелинейной динамикой. В данной статье рассматривается случай, когда конкурирующие соединения имеют одинаковый класс обслуживания и попадают в одну очередь, сравниваются различные современные методы управления очередями и проверяется их влияние на параметры качества передачи данных путем имитационного моделирования в симуляторе ns-2. Наиболее часто в сетях передачи данных используется пассивный механизм сброса излишка пакетов данных при переполнении очереди (DropTail). При передаче TCP трафика этот механизм приводит к возникновению явления глобальной синхронизации, когда при переполнении буфера маршрутизатора сбрасываются все приходящие пакеты, и все TCPпередатчики одновременно уменьшают размер TCP-окна, а потом синхронно его увеличивают, вызывая новую перегрузку. Кроме того, сброс пакетов в данном случае происходит уже в момент перегрузки, и не предпринимается активных действий для её предотвращения. Однако, в современных маршрутизаторах наиболее распространены методы активного управления очередью (AQM), заблаговременно предотвращающие переполнение буфера маршрутизатора. В данной статье рассматривается механизм раннего обнаружения перегрузок RED (RandomEarlyDetection) [1,2,3], в случайном порядке сбрасывающий пакеты с вероятностью, линейно увеличивающейся с ростом усредненной длины очереди, и его адаптивная модификация ARED (AdaptiveRED) [4]. Функции вероятностисброса/маркировки р для исследуемых алгоритмов описываются следующим образом( q – длина очереди (пакет), C – пропускная способность канала (пакет/с)): а) DropTail 0 если q  q max p , (1) если q  q max 1 53

где qmax – максимально допустимый размер очереди. б) RED RED случайно отбрасывает или маркирует поступающие пакеты, когда среднее значение длины очереди avg превышает минимальный порог minth . Вероятность отказа растет с увеличением средней длины очереди вплоть до значения максимальной вероятности сброса пакета max p . Когда средняя длина очереди достигает значение максимального порога

maxth , все пакеты получают отказ. Т.к. avg варьируетсяот minth до maxth , вероятность сброса/маркировки изменяется линейно от 0 до max p : pb 

avg  minth  max p maxth  minth

(2)

Финальная вероятность сброса пакетов pа медленно увеличивается с ростом числа пакетов count , которые поступили с момента сброса последнего пакета: pa 

pb 1  count  pb

(3)

Средняя длина очереди, которая рассчитывается каждый раз по поступлению нового пакета, определяется следующим образом:

avg  (1  wq )  avg  wq  q ,

(4)

где wq – весовой коэффициент очереди, avg – предыдущее значение средней длины очереди,

q – мгновенное значение длины очереди.

Таким образом, функция вероятности сброса пакета принимает следующий вид:

 avg  min th  max  min  max th th  p 0  1  

p

если

min th  avg  max th

если

avg  min th

если

avg  max th

(5)

На рисунках 1а и 1б представлены вышеописанные функции алгоритмов:

Рисунок 1 – а) функция сброса пакета для алгоритма RED, б) функция сброса пакета для алгоритма DropTail

54

Однако, недостатком REDявляется зависимость его поведения от установки фиксированных параметров, которые достаточно сложно подобрать, чтобы они адекватно соответствовали характеру поведения обрабатываемого трафика. в) ARED Для адаптивной подстройки параметров был предложен механизм ARED, который путем минимальных изменений исходного алгоритма, решает эту проблему, динамически изменяя max p в пределах от 1-50% в зависимости от средней загруженности очереди по принципу AIMD: max p  α если avg  target и max p  0.5  , (6) max p   max p  β если avg  target и max p  0.01 где

target  [minth  0.4  (maxth  minth ), minth  0.6  (maxth  minth )] ,

  min(0.01;

max p 4

) ,   0.9

(7) (8)

Чтобы уменьшить необходимость настройки других параметров RED, они также рассчитываются автоматически. Определеныследующиепроцедурыдля maxth и wq :

maxth  3  minth ,

(9)

1 ) С

(10)

wq  1  exp( 

Имитационное моделирование проводилось с использованием NS-2. Для оценки влияния алгоритмов управления очередью, а именно DropTail, RED, ARED, на качество передачи в сети было проведено моделирование перегрузки в канале между двумя маршрутизаторами, через которые передавался мультисервисный трафик 2-х типов: длительные TCP-сессии, создаваемые 100 одновременными FTP приложениями; короткие TCP-сессии, создаваемые HTTPисточниками.

Рисунок 2 – Топология сети для моделирования

55

Задержка в каналах передачи распределена по равномерному законув интервале от 1 до 20 мс. Скорость канала между маршрутизаторами ограничена 10 Мбит/с. Использовалась реализация протокола TCPReno. Результаты моделирования представлены на следующих графиках (рис.2-4) и в табл. 1:

а)

б)

в) Рисунок 3 – а) длина очереди (пакет/с) при DropTail,б) и в) мгновенная и средняя длина очереди (пакет/с) при REDи ARED 56

Рисунок 4 – Размер TCP-окна (пакет/с) для исследуемых алгоритмов Таблица 1 – Параметры исследуемого канала с перегрузкой в зависимости от используемого алгоритма обслуживания очереди при заданной длине очереди 100 пакетов Алгоритм

Средний размер очереди, пакет

Потери пакетов, %

Коэффициент использования канала

DropTail RED ARED

88 59 47

2,16 0,45 0,35

0,999 0,998 0,997

На основании полученных данных моделирования был проведен анализ исследуемых методов управления очередью, который позволяет утверждать, что использование в маршрутизаторах алгоритмовRED и ARED является более рациональным, чем DropTail, т.к. данные алгоритмыпозволяют минимизировать дрожание задержки пакетов путем контроля среднего размера очереди, большую стабильностьинтенсивности трафика и его непредвзятое обслуживание в случае кратковременных всплесков. Также, AREDза счет адаптированной подстройки параметра max p и автоматической настройки maxth и wq поддерживает предсказуемое значение средней длины очереди и снижает чувствительность параметров RED, уменьшается вероятность превышения верхнего порога и вариативность задержки. За счет чего, соответственно, увеличивается возможный объем переданных данных. Однако остается вопрос выбора диапазона, в пределах которого будет удерживаться очередь, и который должен соответствовать компромиссу между коэффициентом использования и величиной задержки в канале связи. Переченьссылок 1. FloydS. andJacobsonV., RandomEarlyDetectiongatewaysforCongestionAvoidance, IEEE/ACMTransactionson Networking, August 1993.

2. Misra V., Gong W., and Towsley D., Fluid-based Analysis of a network of AQM Routers Supporting TCP Flows with an Application to RED, in Proceedings of ACM/SIGCOMM, 2000.

3.Батыр С.С. Управление длиной очереди на пограничном маршрутизаторе участка сети Интернет /С.С.Батыр - ЗбірникнауковихпрацьДонІЗТ, № 30 .- Донецьк, 2012 - С.71-79 4. Floyd S., Gummadi R., and Shenker S., Adaptive RED: An Algorithm for Increasing the Robustness of RED’s Active Queue Management, August 2001.

57

УДК 004.716 РАСЧЕТ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ КОММУТАЦИОННЫХ УЗЛОВ IP-СЕТИ Мукимов Ш.С., студент; Бойко В. В., ст. преподаватель (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Актуальность. В настоящее время активно внедряются технологии IP-сетей. Данные технологии используют пакетную передачу данных, которая обеспечивает эффективную загрузку каналов связи, однако при управлении требуют использования сложных протоколов, на обработку которых требуется процессорное время коммутационного оборудования. Коммутационное оборудование характеризуется двумя показателями пропускной способности: скорость интерфейсов в битах на секунду и производительность оборудования – в пакетах в секунду - «Mpps». Если со скоростью интерфейсов есть четкое понимание, то касательно производительности такого сказать нельзя. Производители коммутационного оборудования заявляют фантастические цифры – например, Cisco приводит данные о десятках миллионов пакетов в секунду - «Mpps». Возникают вопросы: какую обработку проходит каждый пакет и сколько на это требуется процессорного времени оборудования? Так ли реальны заявленные «Mpps» производителем? Насколько постоянна производительность оборудования? Существуют анализы производительности коммутационного оборудования, но их результаты направлены для пользовательского выбора продукции, которая не ставит задачу провайдера. Например, производители сетевого оборудования Cisco, Juniper, HP в характеристиках приводят производительность в Mpps, но замер производительности выполнен только для одного размера пакета (чаще всего 64 байт) и без использования сетевого функционала (Static routing, ACL, NAT). Для грубой оценки максимальной производительности используется формула 1.

S

B ; 8b

где:

(1)

S – продуктивность, Мп/с; B – трафик, в Мбит/с; b – средняя длина пакетов, байт. Но она не учитывает логики обработки пакетов. А необходимо учитывать производительность системы от размера адресных таблиц, MAC, ARP, Routing, ACL и NAT. Цель: разработка методики расчета пропускной способности коммутационных узлов, которая учитывает сложность обработки пакетов. Задачи: - Обосновать целесообразность использования разрабатываемой методики расчета; - Разработать модель сети для исследования зависимости производительности устройства в Mpps; - Определить зависимость производительности устройства в Mpps от уровня сложности анализа и обработки пакета. Целесообразность использования разрабатываемой методики расчета. Каждый передаваемый пакет проходит анализ и обработку. Выполнение данных операций занимает процессорное время. От уровня сложности анализа пакета зависит время задержки. Коммутационное устройство работает с адресными таблицами, при увеличении которых снижается скорость анализа, в результате чего пакетная пропускная способность устройства снижается, возрастают задержки передачи данных, возникают потери. Вот неполный перечень задач, которые необходимо решить при обработке каждого(!) IP-пакета: - разбор IP-заголовка с определением IP-адреса получателя и отправителя, протоколов IV уровня и номеров портов; 58

- проверка в списках доступу адреса отправителя и получателя, протоколов и номеров портов; - проверка адресов в NAT-таблице для принятия решения о трансляции адресов и портов; - проверка адреса назначения по таблице маршрутизации для принятия решения о пути доставки; - преобразования адресов III уровня в адреса II уровня в сетях общего доступа; - замена IP-адресов, внесение в NAT-таблицу, завод таймеров на каждую запись; - переупаковка IP-пакетов, формирования кадров канальных технологий; - анализ полученных меток QoS, установка своих и постановка в приоритет очередей. И это только задачи, специфичные для обработки кадров, не учитывая общесистемных задач, таких, как ведение журнала кол-ва принятых и переданных данных на каждом интерфейсе, управление трафиком, развязка коллизий. Учитывая это «десятки Mpps» становятся несколько мифичными цифрами. Особенно это касается NAT, а тем более NAPT – потому что таблицы трансляций для больших размеров абонентской группы могут достигать десятков тысяч строк. Из этого всего вытекает необходимость точного расчета сети: как с точки зрения загрузки линий, так и с точки зрения коммутационных узлов. Поставлена задача: определить зависимость производительности устройства в Mpps от уровня сложности анализа и обработки пакета. Полученную зависимость можно применять в расчетах производительности оборудования, где аргументами расчета являются: средний размер пакетов; метод анализа заголовка пакетов (протокол); размеры адресной таблицы, списков доступа, таблицы трансляции адресов. Расчет выполняется на 2 и 3 уровнях OSI. Модель сети для исследования зависимости производительности устройства в Mpps от уровня сложности анализа и обработки пакета. Для исследования производительности массового дешевого оборудования, которое используется на уровне доступа, построена натурная модель, рис. 1.

Рисунок 1 – Модель сети для исследования производительности сетевого оборудования Генератор пакетов (ICMP Spamer 1.01 – специально разработан для отправки пакетов в сеть без задержек в ОС Windows, автор Вершина Е.М.) формирует трафик, который поступает на один из портов коммутационного устройства, с другого порта трафик фиксируется анализатором. После чего входящий (Трафик А) и исходящий (Трафик Б) трафики сравниваются. Опыт выполняется с различными настройками сетевого устройства: коммутация пакетов; маршрутизация; со списком доступа и без него; с функцией трансляции адресов NAT. Для детального анализа производительности ставится опыт с различной длиной пакетов. Опыт выполняется на различном оборудовании, выявляется зависимость производительности, которая будет основой для расчета. Анализ результатов исследования производительности устройства в Mpps от уровня сложности анализа и обработки пакета. Для исследования выбрано следующее оборудование: - коммутатор II уровня Planet FGSW-2402RS; - Wi-Fi маршрутизатор D-link DIR 300 с наличием WAN/LAN FastEthernet портов. В таблице 1 приведены результаты исследования реальной производительности коммутации пакетов для коммутатора II уровня Planet FGSW-2402RS в Mpps при отправке ICMP пакетов.

59

Таблица 1 – Производительность коммутатора Planet FGSW-2402RS в Mpps Размер пакета, байт

64

128

256

512

1024

1500

Кол-во пакетов

10000

10000

10000

10000

10000

10000

Время передачи, с

0,694

0,72

0,72

0,673

0,842

2,244

Пакетов в секунду

14403

13881

13895

14849

11865

3351

Скорость, Мбит/с

7,38

14,22

28,46

60,8

97,2

40,1

Графики зависимости скорости передачи данных и производительности коммутатора приведены ниже. Зависимость скорости ПД Мбит/с от размера пакета, Байт

Зависимость скорости Пак/с от размера пакета, Байт 120

16000 14000

100

12000

80

10000

60

8000 6000

40

4000

20

2000 0

0 64

128

256

512

1024

1500

64

128

256

а)

512

1024

1500

б)

Рисунок 2 – Зависимость скорости передачи данных и производительности коммутатора от размера пакета На графиках видно, что даже коммутатор II уровня не обеспечивает стабильную скорость передачи пакетов, которая подвержена изменению в зависимости от размера передаваемых пакетов. Производительность коммутатора при пакетах длиной 64-512 байт составляет 14000 pps, уже при длине пакета 1024 – 11865 pps, а при максимальной длине – 3351 pps. На графике 2,б видно, что из-за ограничения производительности оборудования скорость передачи данных (ПД) может сильно отличатся от заявленных 100 Мбит/с. При отправке коротких пакетов (64 байт) скорость ПД составляет 7,38 Мбит/с, что в 13 раз меньше заявленной 100 Мбит/с, которая обеспечивается передачей пакетов длиной 1024 байт. В таблице 2 приведены результаты исследования реальной производительности маршрутизации пакетов для маршрутизатора D-link DIR 300 в Mpps при отправке ICMP пакетов. Таблица 2 – Производительность маршрутизации D-link DIR 300 в Mpps Размер пакета, байт

256

350

512

750

1024

1500

Кол-во пакетов

1500

1500

1500

1500

1500

1500

Время передачи, с

0,75

1,089

0,785

0,924

1,255

1,092

Пакетов в секунду

2000

1378

1912

1623

1195

1373

Скорость, Мбит/с

4,09

3,85

7,83

9,74

9,8

16,5

Графики зависимости скорости передачи данных и производительности коммутатора приведены ниже.

60

Зав исимость скорост и ПД Мбит/с от размера пакет а, Байт

Зав исимость скорости Пак/с от размера пакета, Байт

18

2500

16 14

2000

12 1500

10 8

1000

6 4

500

2 0

0 256

350

512

750

1024

1500

256

а)

320

512

750

1024

1500

б)

Рисунок 3– Зависимость скорости передачи данных и производительности маршрутизатора от размера пакета На графиках видно, что производительность маршрутизатора составляет 1000-2000 pps. При увеличении длины пакетов производительность несколько снижается. На графике 2,б видно, что низкая производительность маршрутизатора ограничивает скорость ПД от заявленных 100 Мбит/с. Маршрутизатор обеспечил скорость ПД от 4 до 17 Мбит/с. При увеличении длины пакетов скорость ПД увеличивается, так как производительность устройства примерно равномерна. Выводы: В данной статье кратко рассмотрена проблема производительности оборудования, которая не учитывает логику обработки пакетов. Производитель указывает только пиковое значение, но в реале производительность может быть на порядок ниже. Построена натурная модель сети для оценки реальной производительности оборудования, в ней исследованы общесистемные задачи коммутация и маршрутизация данных на оборудованиях: Planet FGSW-2402RS, D-link DIR 300. Анализ результатов показал снижение производительности «пакетов в секунду» оборудования при увеличении длины передаваемых пакетов. При выполнении дополнительных общесистемных задач производительность оборудования снизится, но оценить влияние этих задач на производительность экспериментально представляется возможным. По данной методике исследования можно получить зависимость производительности оборудования от типа обработки пакетов, которую можно применять в последующих расчетах. Разрабатываемая методика расчета пропускной способности коммутационных узлов должна быть применима ко всем уровням сетевой иерархии, ее можно будет применять как на массовом и дешевом оборудовании уровня доступа, так и на магистральном уровне сети. Дальнейшее направление работы – использование имитационного моделирования для оценки производительности оборудования. Перечень ссылок 1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы, 3-е изд.: – СПб., Питер, 2006 – 958с; 2. Лора А, Чеппел, Эд Титтел. TCP/IP Учебный курс: Перевод с англ. – СПб:.БХВПетербург, 2003. 976 с.:ил.

3. Е. А. Кучерявый. Управление трафиком и качество обслуживания в сети ИНТЕРНЕТ.

– СПб.: Наука и Техника, 2004. -336 с.:ил.

4. http://www.compress.ru/article.aspx?id=11336 – Гигабитные сетевые адаптеры, методика тестирования

61

УДК 621.395 ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ СЕТЬ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ ДЛЯ УСЛОВИЙ Г. ШЫМКЕНТ (КАЗАХСТАН) Назаренко С.В., магистрант; Червинский В.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) В условиях глобальной информатизации общества возникают следующие требования к телекоммуникационной сети: − управление огромными объемами информационных потоков; − решение актуальных проблем коммутации пакетов; − отказ от традиционных услуг по предоставлению только голосовой связи; − единое информационное пространство. Одним из направлений решения данных задач является разработка сетей нового поколения, обладающих универсальной коммуникационной средой, предоставляющей пользователю доступ к максимальному количеству сервисов. При этом немаловажным является учет условий, в которых развертывается сеть. В данной работе представлен вариант телекоммуникационной сети нового поколения, разработанной для конкретных условий г. Шымкент. Шымке́нт (ранее Чимкент, каз. Шымкент) — областной центр Южно-Казахстанской области, входит в тройку крупнейших городов Казахстана и является одним из крупнейших промышленных и торговых центров страны. Шымкент — один из ведущих промышленных и экономических центров Казахстана. В городе насчитывается 69 промышленных предприятий цветной металлургии, машиностроения, химической, нефтеперерабатывающей и пищевой промышленности. Актуальность разработки телекоммуникационной сети нового поколения заключается в следующем. В городе Шымкент, на данный момент времени, нет оператора способного удовлетворить спрос на предоставление доступа к интегрированным широкополосным услугам, с возможностью их безболезненного наращивания, поэтому развертывание телекоммуникационной сети нового поколения является необходимым. Требуется разработать сеть нового поколения в городе Шымкент, ориентированную на широкий круг потребителей и обеспечивающую комплексное предоставление инфокоммуникационных услуг, а также провести интеграцию такой сети с традиционными сетями связи. В разрабатываемой сети предполагается предоставление следующих сетевых услуг: - телефония VoIP; - широкополосный доступ к Интернет; - цифровое телевидение и видео по запросу IPTV+VoD. Услуги будут предоставляться следующим категориям абонентов: - абоненты квартирного сектора; - бизнес-абоненты; -абоненты административного сектора. На основе проведенного анализа технологий взаимодействия узлов ядра сети нового поколения сделан вывод о том, что протокол SIP больше всего подходит для реализации сети с предоставления услуг «tripleplay», поскольку максимально эффективно использует архитектуру IP-сети передачи данных, Кроме того, архитектура VoIP сетей на базе данного протокола обладает высоким уровнем масштабируемости. Наиболее эффективной технологией для строительства сети доступа нового поколения в г.Шымкент для предоставления услуг TrіplePlay является Ethernet. Технология имеет хорошие экономические показатели, минимальные технологические ограничения и разрешает постоянно расширять набор предлагаемых абонентам услуг.

62

В качестве транспортной технологии предполагается использование IP/MPLS на основе 10 GigabitEthernet в оптической сети DWDM. Топология сети – «звезда». Сеть должна обладать масштабируемостью и гибкостью. Каналы связи должны иметь запас по пропускной способности. Архитектура сети должна быть основана на 3-х уровневой модели, включающей следующие компоненты: уровень услуг (сервера), уровень управления (программный коммутатор), магистраль (10 Гбит/с), уровень распределения (1 Гбит/с), уровень доступа (100 Мбит/с). Глубокое проникновение оптики для предоставления качественных широкополосных услуг. В качестве маршрутизатора ядра наилучшим вариантом является использование CiscoCRS-1 8-10GBE и 16-GBE, с поддержкой 10 GigabitEthernet. Для четырех узлов, генерирующих максимальную абонентскую нагрузку 65 Гбит/с, достаточно одного коммутатора ядра, минимальной конфигурации (с одной стойкой). Максимальная нагрузка, создаваемая одним узлом ядра, составляет 17,6 Гбит/с. Нагрузка на канал Интернет во «внешний мир» - 21111,23 Мбит/с, нагрузка на каналы PSTN - 301,125 Мбит/с, на канал от серверов IPTV+VoD - 258 Мбит/с. Таким образом, на уровне доступа от абонентов должна быть обеспечена скорость доступа до 10 Мбит/с. На уровне коммутаторов доступа - до 1 Гбит/с. На уровне ядра емкость кольца должна обеспечивать пропускную способность 30-50 Гбит/с. Внешний канал Интернет – 30 Гбит/с, внешний канал к PSTN – 500 Мбит/с. На рис. 1 представлена схема ,отражающая архитектуру предполагаемой сети нового поколения для условий г. Шымкент. Приведенное на рис. 1 устройство SoftSwitch – это не только одно из сетевых устройств. Это так же и сетевое архитектурное решение. Сигнальный шлюз (SG) – обеспечивает доставку к SoftSwitch сигнальной информации, поступающей со стороны ТфОП, и в обратном направлении. Транспортный шлюз (TG) – на него поступают потоки пользовательской информации со стороны ТфОП, он преобразует эту информацию в пакеты, и передаёт её по протоколу IP в сеть с коммутацией пакетов, причём делает это всё под управлением SoftSwitch. Шлюз доступа (AG) – служит интерфейсом между IP-сетью и проводной или беспроводной сетью доступа, передаёт сигнальную информацию к SoftSwitch, преобразует пользовательскую информацию и передаёт её либо другому порту этой же IP сети, либо в другую сеть с коммутацией пакетов, либо к транспортному шлюзу, для последующей передачи в ТфОП. Для присоединения к Softswitch сегментов современных телефонных сетей на основе VoIP используются серверы. Поскольку в настоящее время существует две технологии VoIP– SIP (SessionInitiationProtocol) и Н.323, в состав Softswitch входят SIP-серверы и Н.323сервсры. Эти серверы взаимодействуют с MGC по протоколам сигнализации SIP/SIP2 и Н.323 соответственно. В качестве коммутатора 3-го уровня выбран CiscoCatalyst 6509 с модулями WS-X670410GE и WS-X6416-GBIC, так как в любом узле сети находится большое количество коммутаторов доступа. В качестве коммутатора выбран Cisco BTS 10200. Cisco BTS 10200 является классонезависимым телефонным сетевым коммутатором. Он выполняет функции интеллектуального управления вызовами, установления, управления, маршрутизации и терминации голосовых соединений в пакетной сети VoIP посредством передачи команд медиашлюзам. Немаловажным для разрабатываемой сети является оценка ее качественных характеристик. Одной из таких характеристик является задержка передачи голосового трафика.

63

Рисунок 1 – Архитектура сети нового поколения для г. Шымкент Чтобы проанализировать наиболее сложные случаи, суммарную задержку пакета при прохождении от узла с абонентами промышленного сектора к узлу с абонентами жилого сектора рассчитана для кодеков G.711 и G.723. В результате общая задержка для передачи IP-телефонии в сети для кодека G.711 составляет 123 мс, что меньше требуемых 200 мс и обеспечивается отличное качество связи. Использование кодека G.723 обеспечивает хорошее качество, так как задержка составляет 239 мс и меньше 400 мс. Таким образом, в сети обеспечивается необходимый уровень обслуживания. Выводы. В данной статье представлена телекоммуникационная сеть нового поколения, разработанная для условий г. Шымкент (Казахстан). Внедрение данной сети обеспечит ее абонентов базовой широкополосной телекоммуникационной услугой TriplePlay и даст следующие преимущества: – позволит передавать в одной сети информацию любого вида: голос, данные, видео с гарантией качества – поддержкой QoS. - даст возможность предоставления любого вида услуг без кардинальной перестройки существующей сети.

– предоставит жителям города современные высокоскоростные сервисы (VoIP, VPN, VOD, Internet и др.), возможность работать с любыми IP приложениями сети Интернет. Перечень ссылок 1. Описание магистральной части решения Cisco. [Электронный ресурс] –Электроне текстовые данные. – Режим доступа: http://syssoft-group.ru/pages/magistral/ 2. Применение технологии Ethernet для построения мультисервисных сетей. [Электронный ресурс] –Электроне текстовые данные. – Режим доступа: http://www.ctt.com.ua/content/print.asp?sn=291&ver=full.

3. Продукция фирмы Cisco. [Электронный ресурс] –Электроне текстовые данные. – Режим доступа: http://www.ske-service.ru/brand.php?bid=57.

4. Разновидности Ethernet. [Электронный ресурс] – Электроне текстовые данные. – Режим доступа: http://data-transfer.ru/archives/26raznovidnosti-ethernet/.

5. Технологии передачи данных и VoIP. [Электронный ресурс] –Электроне текстовые данные. – Режим доступа: http://www.konturm.ru/tech.php?id=tech.

64

УДК 004.057.4 РАЗРАБОТКА МЕТОДА УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ В IP-СЕТИ Ткаченко М.А., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) В общем объеме современных достижений в области телекоммуникационных технологий особую актуальность приобретают проблемы анализа и моделирования компьютерных сетей, в том числе, анализа и оптимизации трафика. Построить сеть, которая гарантированно пропускала бы весь трафик в случае активной сетевой работы всех пользователей, практически нереально. С увеличением интенсивности использования сетевых приложений вероятность кратковременной перегрузки сети будет только повышаться. Сама сеть не гарантирует доставку информации. Если пакет с данными не может быть передан, он удаляется и, естественно, теряется. В сетях, где передается голосовой трафик это недопустимо. Любая потеря пакетов приведет к возникновению "провалов". В этом случае можно решить проблему, если предоставить передаче голоса более привилегированные условия, чем, например, протоколу пересылки почтовых сообщений. Научно-образовательская сеть URAN. Эта сеть предназначена для обеспечения учреждений, организаций и физических лиц в сферах образования, науки и культуры Украины информационными услугами для реализации профессиональных нужд и развития этих отраслей. Она строится по иерархическому принципу: в каждом городе Украины, являющимся значительным центром научной и образовательной деятельности, создается региональный узел сети на базе университета или научного учреждения города. Топология данной сети на уровне ядра показана на рисунке 1.

Рисунок 1 - Топология сети URAN на уровне ядра 65

Недостатки данной сети. Первым недостатком является использование такой топологии сети. Это не эффективно, ведь она не предусматривает случая выхода из строя линий связи или активного оборудования. Если, например, выйдет из строя оборудование в городе Донецке, то другие города не смогут с ним связаться. Вторым недостатком является использование в данной сети в качестве транспортной технологии разных модификаций технологии Ethernet: Fast Ethernet, Gigabit Ethernet, 10 Gigabit Ethernet. А недостаток состоит в том, что этой технологией не поддерживается качество обслуживания пользовательского трафика и отсутствует приоритетность при принятии трафика. Т.е. данной технологии безразлично, какой трафик проходит по сети (голосовой, файловый или др.). Для сети URAN это очень существенные недостатки, т.к. в ней передаются чувствительные к задержкам данные (мультимедийный трафик). Вариантом устранения этих недостатков является внедрение классов обслуживания для различных видов трафиков. Если использовать технологию многопротокольной коммутации меток (MultiProtocol Label Switching) MPLS на транспортном уровне можно обеспечить эффективную передачу трафика с поддержкой параметров QoS (Quality of Service- качество обслуживания). Опишем суть технологии MPLS. Суть технологии MPLS. В основе MPLS лежит принцип обмена меток. Значение поля метки уникально для участка пути между соседними узлами сети MPLS, которые называются маршрутизаторами, коммутирующими по меткам LSR (Label Switched Router). Пограничным входящим маршрутизатором LSR в каждый пакет, поступающий в сегмент MPLS, добавляется поле метки, класс услуги, индикатор стека меток и время жизни пакета. При определении значения поля метки данного пакета осуществляется определение его класса обслуживания FEC (Forwarding Equivalence Class). Входной LSR анализирует заголовок пришедшего извне пакета, устанавливает, какому FEC он принадлежит, снабжает этот пакет меткой, которая присвоена данному FEC, и пересылает пакет к соответствующему LSR. Далее, пройдя в общем случае через несколько LSR, пакет попадает к выходному LSR, который удаляет из пакета метку, анализирует заголовок пакета и направляет его к адресату, находящемуся вне MPLS-сети. Маршрут от пограничного входящего до пограничного исходящего LSR называется “маршрут, скоммутированный по метке” LSP(Label Switched Path). Возможности управления трафиком в сети MPLS реализовываются с помощью технологий трафика инжиниринга Traffic Engineering (TE) за счет выбора оптимального маршрута прохождения трафика, использования процедур распределения загрузки сети и балансировки трафика. Основной механизм TE в MPLS – использование однонаправленных туннелей (MPLS TE tunnel) для задания пути прохождения определенного трафика. Так как туннели – однонаправленные, то обратный путь может быть совершенно другим Применение в сети URAN Сеть URAN состоит из более, чем 15 городов. Для удобства опишем принцип работы технологии MPLS на примере 3городов (Луцк, Киев, Житомир). В качестве топологии сети эффективно использовать топологию смешанного типа. Маршрутизаторы ядра будут связываться по топологии “кольцо”, а коммутаторы доступа – по топологии “звезда”. Принцип работы технологии MPLS в сети URAN представлен на рисунке 2. Пусть пользователь из города Житомир (IP-адрес компьютера 192.168.1.1) участвует в конференции с пользователем из города Луцк (IP-адрес 192.168.3.1). Опишем путь прохождения пакета. От компьютера он поступает в коммутатор доступа и затем попадает в маршрутизатор ядра. Там определяется класс обслуживания этого пакета и путь, по которому он пойдет. Передача пакета с данной категорией трафика (мультимедийный) имеет 66

наивысший приоритет. К пакету прикрепляется метка (в нашем случае 18) и он направляется на следующий маршрутизатор. Для пакета с метой 18, следующим маршрутизатором является маршрутизатор ядра города Луцк. Там метка удаляется и маршрутизатор направляет пакет адресату (компьютеру 192.168.3.1).

Рисунок 2- Принцип работы технологии MPLS в сети URAN Здесь используются однонаправленные туннели, поэтому обратный путь будет другим. От пользователя города Луцк пакет поступает на коммутатор, а оттуда на маршрутизатор ядра. Там ему прикрепляется метка 15 (наивысший приоритет для этого маршрутизатора). Для метки 15 в этом маршрутизаторе задан следующий шаг - маршрутизатор ядра города Киев. Там метка переназначается. Теперь метка равна 23 (наивысший приоритет для этого маршрутизатора). Следующий шаг - маршрутизатор ядра города Житомир. Там метка удаляется и маршрутизатор направляет пакет адресату (компьютеру 192.168.1.1). Передача другого вида трафика происходит аналогичным образом. Рассмотрим пример, если в данной сети не будет использоваться технология MPLS. Информация о данной сети будет распространяться с помощью какого-либо протокола маршрутизации (RIP, OSPF, IS-IS). Известно, что все протоколы маршрутизации — как дистанционно-векторные (например, RIP), так и состояния связей (OSPF и IS-IS), определяют для трафика, направленного в конкретную сеть, кратчайший маршрут в соответствии с некоторой метрикой. Выбранный путь может быть более рациональным, если в расчет принимается номинальная пропускная способность каналов связи или вносимые ими задержки, либо менее рациональным, если учитывается только количество промежуточных маршрутизаторов между исходной и конечной сетями, но в любом случае выбирается единственный маршрут даже при наличии нескольких альтернативных. Неэффективность такого подхода представлена на рисунке 3. Несмотря на то, что между городами Житомир и Луцк имеется два пути: через маршрутизатор ядра города Луцк и через маршрутизаторы ядра городов Киев и Луцк — весь трафик от Житомира к Луцку в соответствии с принципами маршрутизации, принятыми в сетях IP, направляется по первому пути. Только потому, что второй путь немного длиннее, чем первый (в нем на один транзитный узел больше), он игнорируется, хотя мог бы задействоваться параллельно с первым путем.

67

Рисунок 3 - Неэффективность загрузки ресурсов сети путями, определяемыми протоколами маршрутизации Еще один коренной недостаток традиционных методов маршрутизации трафика в сетях IP заключается в том, что пути выбираются без учета текущей загрузки ресурсов сети. Если кратчайший путь уже перегружен, то пакеты все равно будут посылаться по этому пути. Так, и для нашей сети, изображенной на рисунке 3, первый путь задействуется и в том случае, если его ресурсов постоянно не хватает для обслуживания трафика от города Житомир к городу Луцк, а второй путь простаивает, несмотря на то ресурсов хватило бы для качественной передачи трафика. Налицо явная ущербность методов распределения ресурсов сети — одни из них работают с перегрузкой, а другие не используются вовсе. Выводы: Можно сделать вывод о том, что в данной сети нельзя использовать только обычные протоколы маршрутизации, т.к. им свойственно выбирать пути только по критерию кратчайшего расстояния, а не загрузки ресурсов. Необходимо применять технологию MPLSTE, которая выбирает оптимальный путь прохождения трафика и тем самым обеспечивает выполнение требований QoS для разных видов трафика. Перечень ссылок 1. Воропаєва В.Я. Алгоритми оптимальної маршрутизації в мережах складної топології // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 106. - Донецьк-2006. С. 45-50 2. Гольдштейн А.Б. Механизм эффективного туннелирования в сети MPLS / А.Б. Гольдштейн // «Вестник связи». – М., 2004, №2 3. Кучерявый Е.А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет / Е.А. Кучерявый. – СПб. Наука и Техника , 2004. -336 стр.

4. Украинская научно-образовательная телекоммуникационная сеть УРАН [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.uran.net.ua/~rus/frames.htm

68

УДК 681.518 МЕТРИКИ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ПРОТИВОПЕРЕГРУЗОЧНЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПРОТОКОЛА ТСР

Трикоз В.В., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) На сегодняшний день существует большое количество метрик для оценки работы механизмов управления перегрузками. Наиболее широко используют следующие метрики: - пропускная способность; - задержка; - количество потерянных пакетов; - отклик на внезапное изменение или кратковременное событие; - минимизация колебаний в пропускной способности или в задержках; - справедливость распределения и сходимость; - устойчивость в сложных режимах работы; - устойчивость к отказам и некорректному поведению пользователей; - возможность развертывания; - метрики для специфического вида трафика; - пользовательские метрики. Многие из выше приведенных метрик имеют интерпретации для сетей, потоков или пользователей. Например, сетевые метрики рассматривают суммарную пропускную способность, потоковые метрики рассматривают сквозное время пересылки для передачи данных или сквозную задержку и скорость отбрасывания пакета для интерактивного трафика, пользовательские метрики рассматривают время ожидания пользователя [1]. Из всех вышеперечисленных метрик рассмотрим подробнее те, которые влияют на качество работы противоперегрузочных алгоритмов транспортного уровня стека ТСР/ІР. Метрика для справедливости распределения ресурсов между потоками. Для расчета данной метрики используется критерий индексов справедливости, предложенный в [2]. Рассчитывается по формуле: N

fairness( x ) =

∑ xi

2

i =0

N

N ⋅∑x i =0

(1) 2 i

где xi ≥ 0 – значение ресурса i -го соединения.

1 Индекс находится в пределах от (в худшем случае) до 1 (в лучшем случае). n Максимум достигается, когда все пользователи получают одинаковое распределение k ресурсов. Индекс равен , где для k пользователей ресурсы распределены равномерно, а n пользователей получили нулевое распределение [2]. n−k Минимальная и средняя задержка доставки. Пропускная способность — один из основных факторов, оказывающих влияние на скоростные характеристики сети. Еще один фактор, очень близко связанный с пропускной способностью — задержка. Задержка в общем ее понимании может быть соотнесена с задержками в процессе передачи данных по сети, которых может быть несколько разных видов. Справедливым будет утверждение, что задержка – это скорость прохождения одного конкретного пакета через канал передачи данных – от пункта А к пункту Б. Пропускная способность же указывает на количество данных (можем тоже для наглядности представить количество пакетов), которые могут 69

пройти через некоторый интерфейс за единицу времени (обычно берутся секунды). Однако задержка и пропускная способность взаимосвязаны. Если теоретическая величина пропускной способности фиксирована, практическая, или эффективная пропускная способность изменяется, и на нее воздействуют долгие задержки. Слишком большая задержка в слишком короткий промежуток времени может создать своеобразный затор, который будет препятствовать полному заполнению канала данными, таким образом значительно снижая эффективность пропускной способности канала. Справедливо и обратное: если реальная загрузка (утилизация) канала приближается к 100%, а пользователи все продолжают слать потоки данных (такое случается, когда суммарная теоретическая пропускная способность каналов от всех пользователей превышает пропускную способность общего канала, по которому их трафик идет, скажем, к серверу или ISP) – пользователи замечают резкое увеличение задержки пакетов при прохождении через общий канал. Это происходит в результате того, что пакет, вместо того, чтобы попасть в канал передачи, стоит в очереди – собственно, задерживается [3]. Потери. Показатели потери пакета могут быть рассчитаны на основе сетевой или потоковой метрик. Когда оценивают влияние потери пакета на производительность механизма управления перегрузками, исследователи часто используют показатель потери/маркирования и показатель события перегрузки (показатель события потери), где событие перегрузки и событие потери заключаются в одной или более потерь пакетов за один RTT. В некоторых случаях полезно понимать различие между отбрасыванием пакетов маршрутизатором вследствие перегрузки и потерей пакетов в сети вследствие искажения. Во втором случае причина предупреждения потенциально высоких показателей потери пакетов в режиме работы, который содержит пути с многочисленными перегруженными каналами. В таких режимах работы высокие показатели потери пакетов могут привести в перегруженных каналах растрачивание дефицитной пропускной способности путем транспортировки пакетов, которые только будут отброшены перед доставкой к приемнику[1]. Рассмотрим влияние потери пакетов на передатчики. Регулирование трафика в TCP подразумевает существование двух независимых процессов: контроль доставки, управляемый получателем с помощью параметра window, и контроль перегрузки, управляемый отправителем с помощью окна перегрузки cwnd (congestion window) и ssthreth (Slow start threshold). Окно перегрузки позволяет управлять информационным потоком со стороны передатчика, блокируя возможные перегрузки и потери данных в промежуточных узлах сети. Если перегрузка не происходит, CWND становится больше окна, объявленного получателем, и именно последнее будет ограничивать поток данных в канале. Размер окна, объявленный получателем, ограничивается произведением полосы пропускания канала (бит/с) на RTT. Если же происходит перегрузка, размер CWND уменьшается до величины одного сегмента [4]. Используя формулу (1) проведем расчет справедливостей распределения пропускной способности и количества потерянных пакетов между потоками. Входными параметрами для расчета являются: - количество пользователей N=60; - пропускная способность канала С=10 Mбит/с; - размер окна для і-го пользователя; - количество потерянных пакетов і-ым пользователем; Последние два параметра из выше перечисленных получены в результате моделирования работы алгоритмов TCP Reno и TCP Vegas в пакете прикладных программ MATLAB. Пропускная способность і-го пользователя рассчитывается по формуле: ci Ti = (2) N h + ∑ ci i =1

70

где ci – размер окна для і-го пользователя, h – количество переходов пакета через маршрутизатор. Для расчета справедливости распределения пропускной способности из (1) и (2) получим следующее выражение 2

fairness( throughput )Re no

Nc  ∑ i  910 2 =  i =1 N  = = 0 ,48 60 ⋅ 28500 2  N ⋅  ∑ ci   i =1 

(3)

2

Nc  ∑ i  928 2 (4) fairness( throughput )Vegas =  i =1 N  = = 0 ,74 60 ⋅ 19293 2  N ⋅  ∑ ci   i =1  Расчет индекса справедливости для количества потерянных пакетов выполним на основании (1) 2

fairness( lost packet )Re no

 N vl  ∑ i  289 2 =  i =1 N  = = 0 ,24 60 ⋅ 5687 2  N ⋅  ∑ vli   i =1 

(5)

2

 N vl  ∑ i  19 2 (6) fairness( lost packet )Re no =  i =1 N  = = 0 ,16 60 ⋅ 37 2  N ⋅  ∑ vli   i =1  где vli – количество потерянных пакетов для і-го пользователя. На основе полученных результатов можно сделать вывод, что при использовании TCP Reno распределение пропускной способности между пользователями более неравномерное, чем при использовании TCP Vegas. Вследствие такого распределения пропускной способности алгоритмом TCP Reno возникает большее количество потерь пакетов, чемв канале связи с использованием TCP Vegas. Также стоит отметить, что количество переданных данных в случае использования алгоритма TCP Vegas больше, чем в случае использования алгоритма TCP Reno. Данное явление можно объяснить тем, что при использовании TCP Vegas наблюдается меньшее колебание размера окна, чем при использовании TCP Reno.

Перечень ссылок 1. RFC 5166 Metrics for the Evaluation of Congestion Control Mechanisms[Электронный ресурс]// S. Floyd – режим доступа: http://tools.ietf.org/html/rfc5166 2. R. Jain, D.M. Chiu, and W. Hawe, A Quantitative Measure of fairness and discrimination for resource allocation in systems, DEC TR-301, Littleton, MA: Digital Equipment Corporation, 1984.

3. Брэдли Митчел Пропускная способность и задержка [Электронный ресурс]/перевод с англ. Дениса Матвеева//Нестор — 2002.

— №12 — Режим доступа: http://www.nestor.minsk.by/sr/2002/12/2122201.html 4. Семенов Ю.А. Протокол TCP [Электронный ресурс]// Режим доступа: http://book.itep.ru/4/44/tcp_443.htm

71

УДК 681.51 ОСОБЕННОСТИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ ТРК «ГРАНД» Тутутченко Д.В., студент; Федюн Р.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) На сегодняшний день коммерческий успех предприятий непосредственно зависит от перечня и уровня телекоммуникационных услуг, которые предоставляются его сотрудникам и посетителям. При этом важен принцип построения корпоративной сети и её стоимость. Одним из наиболее перспективных направлений развития телекоммуникационных сетей является построение мультисервисных сетей с интеграцией разных услуг на базе IPпротокола. Основная задача таких сетей состоит в обеспечении сосуществования и взаимодействии разнородных коммуникационных подсистем в единой транспортной среде, когда для передачи обычного трафика (данных) и трафика реального времени (голоса и видео) используется одна инфраструктура. Стоит отметить, что концепция мультисервисности содержит несколько аспектов, относящихся к различным сторонам построения сети. Во-первых, конвергенция загрузки сети, определяющая передачу различных типов трафика в рамках единого формата представления данных. Например, в настоящее время передача аудио- и видеотрафика происходит в основном через сети, ориентированные на коммутацию каналов, а передача данных — по сетям с коммутацией пакетов. Конвергенция загрузки сети определяет тенденцию использования сетей с коммутацией пакетов для передачи и аудио- и видеопотоков, и собственно данных сетей. Однако это не отрицает требования дифференцирования трафика в соответствии с предоставляемым качеством услуг. Во-вторых, конвергенция протоколов, определяющая переход от множества существующих сетевых протоколов к общему (как правило, IP). В то время как существующие сети предназначены для управления множеством протоколов, таких как IP, IPX, AppleTalk, и одного типа данных, мультисервисные сети ориентируются на единый протокол и различные сервисы, требующиеся для поддержки различных типов трафика. В-третьих, физическая конвергенция, определяющая передачу различных типов трафика в рамках единой сетевой инфраструктуры. И мультимедийный, и голосовой трафики могут быть переданы с использованием одного и того же оборудования с учетом различных требований к полосе пропускания, задержкам и «дрожанию» частоты. Протоколы резервирования ресурса, формирования приоритетных очередей и качества обслуживания (QоS) позволяют дифференцировать услуги, предоставляемые для различных видов трафика. В-четвертых, конвергенция устройств, определяющая тенденцию построения архитектуры сетевых устройств, способной в рамках единой системы поддерживать разнотипный трафик. Так, коммутатор поддерживает коммутацию Ethernet-пакетов, IPмаршрутизацию и соединения АТМ. Устройства сети могут обрабатывать данные, передаваемые в соответствии с общим протоколом сети (например, IP) и имеющие различные сервисные требования (например, гарантии ширины полосы пропускания, задержку и др.). Кроме того, устройства могут поддерживать как Web-ориентированные приложения, так и пакетную телефонию. В-пятых, конвергенция приложений, определяющая интеграцию различных функций в рамках единого программного средства. Например, Web-браузер позволяет объединить в рамках одной страницы мультимедиа-данные типа звукового, видеосигнала, графики высокого разрешения и др. В-шестых, конвергенция технологий выражает стремление к созданию единой общей технологической базы для построения сетей связи, способной удовлетворить требованиям и региональных сетей связи, и локальных вычислительных сетей. Такая база уже существует:

72

например, асинхронная система передачи (АТМ) может использоваться для построения как региональных, так и локальных вычислительных сетей. В-седьмых, организационная конвергенция, предполагающая централизацию служб сетевых, телекоммуникационных, информационных под управлением менеджеров высшего звена, например, в лице вице-президента. Это обеспечивает необходимые организаторские предпосылки для интегрирования голоса, видеосигнала и данных в единой сети. Все перечисленные аспекты определяют различные стороны проблемы построения мультисервисных сетей, способных передавать трафик различного типа как в периферийной части сети, так и в ее ядре. Внедрение новых телекоммуникационных технологий в современном бизнесе стало одним из ключевых факторов получения дополнительных конкурентных преимуществ. Современные телекоммуникационные технологии, внедренные в корпоративные сети, разрешают компания более эффективно решать такие бизнес-задачи, как расширение клиентской базы, повышение управляемости и прозрачности бизнеса, снижение затрат, повышение информационной безопасности. Согласно с прогнозами развития телекоммуникационного рынка локальные операторы связи отвечают общемировым тенденциям в отношении предоставления телефонного соединения по IP-каналам – VoIP. Одна с основных причин, из-за которой они стремятся подключить клиентов по IP-сети, состоит в том, что за счет использования мультисервисной сетевой инфраструктуры корпоративные клиенты могут в одном канале связи получить больше услуг за низшей себестоимостью: телефония, Internet, видеотелефония, мультимедийные конференции и т.д. Это означает, что запрос на подключение к телефонии у операторов по VoIP-каналам ниже, чем по традиционному. А с позиции расширения колличества телефонных линий и стоимости звонков, то VoIP-каналы разрешают корпоративным клиентам экономить на меж-городских и меж-офисных звонках и при этом сохранять номер при переездах из офиса в офис. Общая площадь трехэтажного здания ТРК «Гранд» составляет 12092 кв.м. Комплекс состоит из торговой и развлекательной частей: первая охватывает около 50 торговых заведений, в частности, спортивный супермаркет, магазины техники и электроники, детских товаров, косметики и парфюмерии, магазин повседневной одежды, магазин товаров для дома, магазин мебели, магазин ковров, продуктовый супермаркет и ряд заведений быстрого питания, а вот вторая включает в себя 3D-кинотеатр, боулинг клуб, и опять же заведения быстрого питания.Здесь также можно приобрести ювелирные изделия или, скажем, зоотовары, заказать изысканные плетеные вещи, пошив или ремонт одежды, воспользоваться услугами парикмахера или мастера по ремонту мобильных телефонов, радиотелефонов и фотоаппаратов, выбрать путевку на летний отдых, а при потребности даже договориться об организации свадьбы. Современные тенденции построения телекоммуникационных сетей в промышленных и коммерческих структурах, допускают наличие сложных разнородных сетей передачи данных, сетей сбора технологической информации, телефонных систем. Объединение их в единственную структуру и исследование характеристик таких сетей является актуальным заданием для широкого круга организаций. Создание локальной вычислительной сети (ЛВС) с использованием современного оборудования и программного обеспечения – уже давно не роскошь, а одна из основных составляющих современного бизнеса. В целом предприятие ТРК «Гранд» при создании ЛВС получает: - единое информационное пространство; - оперативность получения информации - возможностьформированияконсолидированныхотчетов уровня предприятия; - централизацию финансовых и информационных потоков данных; - возможность оперативного сбора и обработки информации; - снижение расходов при использовании серверных решений;

73

- возможность обработки мультимедиа потоков данных; - снижение расходов на связь между подразделами. Информационная модель сети строится исходя из организационной структуры и взаимодействий между компонентами сети. Организационная структура представлена на рис. 1.

Рисунок 1 – Организационная структура сети Комплекс состоит из 3 этажей.На каждом содержатся разные компоненты сети, которые будут составлять сеть доступа.Каждый такой компонент состоит из определенного числа пользователей (зависит от размера компонента и его важности). В целом, все рабочие пользуются такими видами услуг: 1) Internet (Wi-Fi) для посетителей; 2) Internet для администрации; 3) Internet для арендаторов; 4) База данных для арендаторов; 5) База данных для администрации; 6) IP-телефония местная; 7) IP-телефония внешняя; 8) Видеонаблюдение; 9) VOD (реклама). Каждый отдел имеет свои права доступа к сервисам.Имеется в виду, что отмечена сама возможность доступа терминала к сервису, но это не значит, что каждая категория абонентов пользуется всеми сервисами одинаково.Поэтому их можно разделить на группы доступа: 1) Посетители; 2) Система видеонаблюдения; 3) Рекламно-информационное оборудование; 74

4) Администрация; 5) Арендаторы; 6) Служба охраны. Каждый отдел комплекса характеризуется определенным видом потребительских услуг и характером создаваемого трафика. Описание информационной модели сведем в табл. 1, где покажем необходимость тех или других услуг каждому элементу сети. Таблица 1 – Описание информационной модели ТРК «Гранд» 1.

2.

3.

4.

Категория пользователей Посетители Система видеонаблюдения Рекламно-информационноеоборудование Администрация

-

5. Орендаторы

6. Служба охраны

Услуги Internet (Wi-Fi) для посетителей Видеонаблюдение VoD (реклама) Internet для администрации; База данных для администрации; IP-телефония местная; IP-телефония внешняя Internet для арендаторов; База данных для арендаторов; IP-телефония местная; IP-телефония внешняя IP-телефония местная; IP-телефония внешняя

Заключение. Применение мультисервисных сетей дает ряд стратегических преимуществ:  уменьшить расходы на поддержание информационной инфраструктуры;  повысить производительность труда сотрудников;  увеличить надежность сети;  снизить затраты на междугородние телефонные переговоры;  предоставлять большое количество услуг на основе одной построенной сети передачи данных. В данной работе описаны особенности предоставления телекоммуникационных услуг для среды торгово-развлекательного комплекса «Гранд». Внедрение описанных решений позволит повысить уровень производительности рабочего коллектива в целом, а также послужит толчком для дальнейшего внедрения и развития телеком-услуг в данном комплексе. Перечень ссылок 1.Основы построения телекоммуникационных систем и сетей: учебник для вузов / [В.В. Крухмалев, В.Н. Гордиенко, А.Д. Моченов, В.И. Иванов, В.А. Бурдин,А.В.Крыжановский,Л.А.Марыкова] ; под.ред. В.Н. Гордиенко и В.В. Крухмалева. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 504с.

2.Шувалов В.П. Телекоммуникационные системы и сети: Учебное пособие. В 3-х тт.: Т.3:Мультисервисные сети / В.В. Величко, Е.А. Субботин, В.П. Шувалов и др. - М., Горячая линия-Телеком, 2005. - 592 с.

3.Филимонов А.Ю. Построение мультисервисных сетей Ethernet / Филимонов А.Ю. – Петербург: БВХ-Петербург, 2007. – 592с.

4.Алексей Шереметьев. Мультисервисные сети [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.compress.ru/article.aspx?id=9404&iid=399 5. Колпаков И.,Колгатин С., Балков М. Мультисервисныесети: стратегия планирования[Электронный ресурс]// Режим доступа: http://www.telesputnik.ru/archive/84/article/60.html 75

УДК 681.324 СРАВНЕНИЕ ПРОТОКОЛОВ МАРШРУТИЗАЦИИ ДЛЯ БЕСПРОВОДНЫХ МОБИЛЬНЫХ AD-HOC СЕТЕЙ Климов И. А., студент; Червинская Н. В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина)

Сегодня интенсивно развивается научное направление в области построения телекоммуникационных систем с переменной топологией сети. Подобные системы получили название MANET (Mobile аd hoc Networks). Итак, MANET это беспроводные децентрализованные сети, самоорганизующиеся, которые состоят из мобильных устройств. Каждое такое устройство может независимо перемещаться в любых направлениях, и, как следствие, часто разъединяться и подключаться c соседями. Сети MANET самоорганизующиеся и обладают следующими преимуществами над беспроводными сетями традиционной архитектуры: - Возможность передачи данных на большие расстояния без увеличения мощности передатчика; - Устойчивость к изменениям в инфраструктуре сети; Возможность быстрой реконфигурации в условиях неблагоприятной электромагнитной обстановки; Беспроводные сети, построенные на базе мобильных устройств, обладают рядом особенностей: - Мобильность узлов ведет к дополнительному повышению динамичности топологии сети, так как к возможности обрыва связи из-за помех или включения / выключения узла добавляется вероятность его перемещения; - Запас источников питания мобильных узлов может быть ограничен, в связи с чем при проектировании аппаратных средств и протоколов необходимо учитывать еще и энергопотребления (особенно это касается сенсорных сетей). Основные проблемы MANET: Сегодня можно выделить несколько классов проблем: - Проблема обеспечения помехоустойчивости; - Проблема обеспечения безопасности передаваемых данных; - Проблема общей пропускной способности сетей; - Проблема эффективности применяемых методов маршрутизации Для успешного применения в Ad hoc-сетях протоколы маршрутизации должны обладать следующими качествами: 1. Обеспечивать надежную доставку пакетов в условиях постоянно изменяющейся топологии сети, когда использование классических механизмов гарантированной доставки, как, например, на транспортном уровне в протоколе ТСР, затруднено.

2. Обеспечивать малое время построения маршрута в условиях постоянно изменяющейся топологии сети.

3. Обладать механизмами оперативного обнаружения разрыва маршрута и его восстановления.

4. Обладать высокой масштабируемостью, т.е. обеспечивать высокую производительность сети при различных ее размерах.

5. Поддерживать QoS. Существующие протоколы маршрутизации по принципу работы можно разделить на: 1) Проактивные или табличные (англ. proactive, table-driven). Периодически рассылают по сети служебные сообщения с информацией обо всех изменениях в ее топлогии. В результате каждый узел сети на основе данной информации строит маршруты до всех 76

остальных узлов и сохраняет их в таблицу маршрутизации, откуда они считываются при необходимости передачи сообщения какому-либо адресату.

2) Реактивные или работающие по запросу (англ. reactive, on-demand). Составляют маршруты до конкретных узлов лишь при возникновении необходимости в передаче им информации. Для этого узел-отправитель широковещательно рассылает по сети сообщениезапрос, которое должно дойти до узла-адресата. В ответ адресат высылает сообщениеподтверждение, из которого отправитель узнает необходимый маршрут и записывает его в свою таблицу маршрутизации. Для повторных отправок сообщений данному адресату маршрут просто считывается из таблицы. Если обнаруживается его разрушение, то запускается так называемая процедура поддержания маршрута, которая фактически заключается в поиске нового маршрута до адресата.

3) Гибридные (англ. hybrid). Данные протоколы комбинируют механизмы проактивных и реактивных протоколов. Как правило, они разбивают сеть на множество подсетей, внутри которых функционирует проактивный протокол, а взаимодействие между ними осуществляется реактивными методами. В крупных сетях это позволяет сократить размеры таблиц маршрутизации, которые ведут узлы сети, т.к. им необходимо знать точные маршруты лишь для узлов подсети, к которой они принадлежат. Также сокращается и объем рассылаемой по сети служебной информации, т.к. основная ее часть распространяется лишь в пределах подсетей. По критерию определения оптимальности маршрута: 1) Протоколы вектора расстояния (англ. distance-vector, hop-count). Всегда считают оптимальным маршрут, содержащий наименьшее число хопов (ретрансляций пакета) между отправителем и адресатом.

2) Протоколы со сложной метрикой маршрутов или протоколы состояния каналов (англ. link-state). Используют комплексную оценку маршрутов по нескольким параметрам, в которые, помимо числа хопов, обычно входят задержка на доставку пакета, пропускная способность канала и др. Основные протоколы маршрутизации: AODV (англ. Ad hoc On-Demand Distance Vector) - протокол динамической маршрутизации для мобильных ad-hoc сетей (MANET) и других беспроводных сетей. Есть реактивным протоколом маршрутизации, т.е. устанавливает маршрут к адресату по требованию. Как следует из названия, для вычисления маршрутов используется дистанционно-векторный алгоритм маршрутизации.

DSR (Dynamic Source Routing - Динамическая маршрутизация от источника) - протокол маршрутизации для MANET с топологией mesh. Cхож с AODV в том, что также формирует маршрут по-требованию, посредством передачи broadcast-запроса. Однако, он использует явную маршрутизацию, не полагаясь на таблицы маршрутизации на каждом промежуточном устройстве. Явное задание маршрута требует накопления адресов каждого устройства между источником и приемником во время его поиска. Информация о накопленном пути пополняется узлами, обрабатывают broadcast-запросы источника. Изучены таким образом пути и используются для маршрутизации пакетов. В результате, маршрутизируемые пакеты содержат адрес каждого устройства, через который они прошли. Благодаря явном задаче маршрутов, вся информация о них непрерывно обновляется мобильными узлами (пока через них проходит поток данных). Это позволяет избежать необходимости в периодической проверке маршрута (в отличие от AODV). В результате остаются только фазы поиска и поддержки. В любом случае, маршрут генерируется, только если сообщение с запросом достигло намеченного узла адресата (в ответ прилагается цепочка узлов, накопленный в запросе).

OLSR (англ. Optimized Link-State Routing) - протокол маршрутизации для MANET, который также может использоваться в других беспроводных сетях. OLSR - проактивный протокол маршрутизации, использующий обмен сообщениями приветствия и контроля для получения информации о топологии сети. Узлы используют эту информацию для 77

определения следующего скачка в пути маршрутизации пакета. Каждый узел сети m выбирает несколько узлов из числа своих соседей (т.е. из узлов, с которыми у него подключена). В итоге в сети формируется набор узлов MPR (m). Каждый узел сети сохраняет свою таблицу маршрутизации, которую формирует на основании информации о топологии сети. Она распространяется по всей сети с помощью служебных пакетов выбора маршрута Topology Control (TC). Причем только MPR-узлы участвуют в пересылке ТС-пакетов, другие узлы принимают и обрабатывают такие пакеты, но не пересылают их дальше. При разработке нового протокола 802.11s, рабочая группа фактически пошла по этому пути и создала новый гибридный протокол маршрутизации HWMP. HWMP (Hybrid Wireless Mesh Protocol) на основе хорошо известного протокола дистанционно-векторной маршрутизации по запросу (Ad Hoc On Demand Distance Vector, AODV). Однако в HWMP механизмы маршрутизации работают на MAC-уровне, где доступна информация о соседних узлах и условиях беспроводной передачи, что делает алгоритмы маршрутизации более эффективными. Гибридный протокол маршрутизации HWMP (Hybrid Wireless Mesh Protocol) объединяет в себе два режима построения путей: реактивный и проактивный, которые могут быть использованы как отдельно, так и одновременно в одной сети. При этом используются широковещательные пакеты. Протокол маршрутизации HWMP обязателен для всех устройств стандарта IEEE 802.11s, как протокол по умолчанию. Для выбора оптимальных маршрутов в сети используются различные критерии (метрики). Метрики могут включать в себя такую информацию, как длина пути (количество шагов), надежность, задержка, пропускная способность, загрузка, стоимость передачи трафика и так далее. Наиболее распространенной метрикой является длина пути. Другие протоколы определяют число шагов - сколько сетевых устройств (например, маршрутизаторов) должен пройти пакет на своем пути к получателю. К таким протоколам относятся AODV, DSR, OLSR. Стандарт IEEE 802.11s требует, чтобы все устройства поддерживали метрику времени передачи в канале (Airtime Link Metric). Это обязательное метрика необходима для совместимости устройств. Она задается формулой (1) Ca = (O + Bt / r) / (1 - ef) ,

(1)

где O и Bt - константы, определенные стандартом для различных физических реализаций (802.11a, 802.11b): Bt - число битов в тестовом пакете (8192 бит), O - накладные расходы доступа к каналу, которые включают в себя заголовки пакетов, кадры протоколов доступа и т.д.; r - скорость передачи данных в канале (Мбит / с); ef - вероятность возникновения ошибки (измеряется экспериментально на пакетах длиной Bt). Эта метрика представляет собой оценку времени передачи (в секундах) пробного пакета длиной Bt с учетом возможных ретрансляций при потерях в канале. Способ определения параметров r и ef в стандарте не приводится, однако можно предположить, что для этого должна использоваться периодическая рассылка пробных пакетов длиной Bt = 8192 бит. Каждый класс протоколов потенциально имеет свои преимущества и недостатки при использовании в условиях мобильных Ad hoc-сетей. Например, проактивные протоколы обладают явным преимуществом перед реактивными во времени построения маршрута. У проактивных протоколов этот процесс, по сути, происходит заранее, и требуется лишь считать маршрут из таблицы, тогда как реактивным протоколам необходимо разослать широковещательный запрос и дождаться подтверждения от адресата. Однако проактивным протоколам необходимо постоянно осуществлять широковещательные рассылки, на что может расходоваться значительная доля пропускной способности сети, особенно в условиях крупных сетей с высокой мобильностью узлов.

Wireless MESH (ячеистые сети, также называемые многоузловыми, mesh peer-to-peer, multi-hop, сетями). Работа сетей Mesh - это подкласс мобильной сети, использующей принцип доступа к узлам в зависимости от ситуации (MANET). Маршрутизаторы могут свободно перемещаться и организовать себя в единую сеть произвольной архитектуры.

78

Таким образом, топология беспроводной сети может быстро и непредсказуемо меняться. Такая сеть может работать автономно или быть связанной с внешней сетью или Интернет. Сети MESH являются, самовосстанавливающиеся: сеть будет работать, даже если в сети имеется неисправный узел или потеряно подключение. В результате такой организации сети получается очень надежная сетевая инфраструктура. Это понятие применимо к соответствующим беспроводным сетям, проводным сетям, и взаимодействует на уровне программного обеспечения.

Рисунок 1 Беспроводные маршрутизаторы MESH образуют беспроводную сеть (WLAN) Произведем моделирование работы протоколов маршрутизации и проанализируем полученные результаты. Моделирование работы протоколов будет проводиться в среде имитационного моделирования NS (Network Simulator). В зависимости от размера сети, а именно от количества узлов в ней, определим задержки, возникающие при передачи данных. Условия моделирования следующие : • модель канального уровня – IEEE 802.11g (Wi-Fi), с фиксированной пропускной способностью 20 Мб/с; • рабочий диапазон – 2,4 ГГц; • модель распространения сигнала – двулучевая; • размеры сети – 10, 20, 30, 40 и 50 узлов соответственно; • тип трафика – CBR (Constant Bit Rate) с размером пакета 512 байт и интенсивностью отправки 20 пакетов в секунду; • протокол транспортного уровня – UDP; • время работы сети – 300 с. Результаты моделирования зависимости задержки передачи данных от количества узлов в сети приведены на рис.2, где d – это время необходимое для передачи данных от источника до получателя, а N – число узлов в сети. На рисунке 2 видно, что наименьшую задержку в среднем обеспечивает протокол HWMP, а OLSR показывает наибольшую задержку. AODV не смотря на его долгую процедуру инициализации соединения, находится не в самом худшем положении. Это связано с тем, что со стремительным ростом количества ретрансляторов в сети ее динамика очень усиливается и стационарные записи в таблицах маршрутизации OLSR устаревают все чаще, а огромные широковещательные пересылки обновленных таблиц сильно снижают 79

общую полезную пропускную способность. Из-за этого OLSR при большом количестве узлов в сети показывает не столь эффективную работу. Показатели HWMP обусловлены в первую очередь тем, что при построении маршрута по запросу данный протокол имеет наиболее свежую информацию о состоянии сети. Во вторых в протоколе HWMP используется метрика ALM (Airtime link metric), обязательная для стандарта IEEE 802.11s, которая учитывает условия доступа к среде передачи и позволяет найти более эффективный маршрут. d, c

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 10

15

20

25 HWMP

30

35 OLSR

40

45

50

55

N

AODV

Рисунок 2 – Зависимость задержки передачи данных от количества узлов в сети Заключение Следует, конечно, отметить, что коэффициент доставки пакетов при AODV может быть заметно выше, чем, например, при OLSR, однако время этой доставки иногда может быть крайне большим, вследствие чего переданные сообщения уже не будут нести той информативности. Поэтому при не больших размерах сети OLSR все же достаточно хорошо справляется с поставленной задачей, а при значительном росте узлов требуется гибридный протокол. Дальнейшим направлением развития MANET является построение систем связи, предназначенных для передачи интенсивного трафика, в том числе и трафика реального времени (голосовой и видеоинформации). Ключевым фактором, влияющим на такие параметры как производительность сети и задержка передачи данных, является работа протокола маршрутизации. Перечень ссылок 1. Климов И. А. Пояснительная записка к курсовому проекту по дисциплине «Проектирование средств и систем ТКС» Донецк 2013 г.

2. В.М. Винокуров, А.В. Пуговкин, А.А. Пшенников Маршрутизация в беспроводных мобильных Ad hoc-сетях: научная статья.

3. Зайцев Д. А., Шинкарчук Т. Н. Моделирование телекоммуникационных сетей в системе NS. 4. Bin Huang, Yan He and Dmitri Perkins «Investigating Deployment Strategies for MultiRadio Multi-Channel Residential Wireless Mesh Networks» 5. Терновой М. Ю. «Мобильные сети: IP маршрутизация и алгоритмы MANET маршрутизации»

80

2

Автоматизація, електрообладнання і комп’ютерно-інтегровані засоби управління на підприємствах паливно-енергетичної галузі

Автоматизация, электрооборудование и компьютерно-интегрированные средства управления на предприятиях топливно-энергетической отрасли Control Systems, Electric Equipment and Computer-Integrated Controls for Fuel and Energy Industry УДК 622.458+681.518.52 ВИБІР І РОЗРОБКА ТЕХНІЧНИХ ЗАСОБІВ АВТОМАТИЗАЦІЇ СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСОМ ПРОВІТРЮВАННЯ ПІДГОТОВЧОЇ ВИРОБКИ ШАХТИ Ткаченко І.Ю., студент; Оголобченко О.С., доц., к.т.н (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», г. Донецьк, Україна) Проведення підготовчих виробок на газових шахтах пов'язане з проявом практично всіх природних і виробничих небезпечних чинників. Так, при проведенні підготовчих виробок відбувається до 35% вибухів метану і вугільного пилу 60% газодинамічних явищ, більше 9% екзогенних та ендогенних пожеж [1]. Одним з напрямків запобігання зазначених факторів є подача в підготовчу виробку необхідної кількості повітря в нормальному і аварійних режимах провітрювання. Швидкість руху повітря встановлюється Правилами безпеки у вугільних шахтах, виходячи з необхідності виключення місцевих і пластових скупчень метану, видалення з проведеної виробки в найкоротший розрахунковий час отруйних продуктів вибуху і створення нормальних температурних умов у виробці. Процес провітрювання на газових шахтах здійснюється, як правило, нагнітальним способом за допомогою вентиляторів місцевого провітрювання (ВМП) встановлюються на наскрізний виробці [2]. Організація процесу провітрювання, вибір, установка і робота вентиляторів ВМП регламентується Правилами безпеки у вугільних шахтах, Інструкцією з контролю складу рудникового повітря, визначення багатогазованості і встановлення категорій шахт за метаном, Інструкції з розгазування гірничих виробок, розслідування, обліку та попередження загазувань [3,4,5]. Для підвищення ефективності провітрювання підготовчих виробок необхідно автоматично управляти процесом провітрювання в залежності від поточних значень нормованих параметрів рудничної атмосфери виробки, її загазування, подачі повітря в забій і працездатності вентиляторів. На рисунку 1 наведена пропонована структурна схема системи автоматичного управління процесом провітрювання підготовчої виробки газової шахти. Система дворівнева - на верхньому рівні управління розташована підсистема моніторингу та диспетчерського управління, а на нижньому три підсистеми: підсистема аерогазового контролю параметрів рудничної атмосфери в підготовчій виробці, підсистеми автоматичного управління вентиляторами ВМП і підсистема автоматичного управління розгазуванням підготовчої виробки. Фізичний та логічний зв'язок між промисловими контролерами, вимірювальними перетворювачами і виконавчими механізмами підсистем та їх інтеграцію в єдину систему автоматичного управління процесом провітрювання підготовчої виробки забезпечує локальна промислова мережа (ЛПМ). Підсистема моніторингу та диспетчерського управління це програмно-апаратний комплекс диспетчера шахти для збору, зберігання і відображення інформації в режимі реальному часу про протікання та управління процесом провітрювання підготовчої виробки. Вимоги до 81

підсистеми наступні:  забезпечити обмін даними та обробку інформації в реальному часі з усіма підсистемами системи автоматичного управління процесом провітрювання підготовчої виробки;  здійснювати обробку та відображення в табличному і графічному вигляді на мнемощіті, моніторі або панелях візуалізації диспетчера шахти наступну інформацію: поточна величина концентрації метану в місцях встановлення датчиків метану відповідно до вимог ПБ; поточна величина швидкості повітря в підготовчій виробці; стан вентиляторів ВМП (включені - вимкнені, наявність напруги живлення); поточна величина подачі вентилятора (швидкість повітря в подає повітропроводі); зняття блокування на включенні групового апарату системи електропостачання підготовчої виробки;  ведення бази даних з технологічною інформацією, її архівування та резервування;  генерування звітів про хід процесу провітрювання підготовчої виробки;  здійснювати дистанційне управління робочим і резервним вентиляторами ВМП (включити - вимкнути).

Рисунок 1 - Структурна схема системи автоматичного управління процесом провітрювання підготовчої виробки газової шахти Підсистема аерогазового контролю параметрів рудничної атмосфери в підготовчій виробці призначена для безперервного місцевого та централізованого контролю величин швидкості повітря і метану в гірничій виробці, видачі сигналу на автоматичне відключення електричної енергії контрольованого об'єкта при досягненні гранично допустимої концентрації метану. Вимоги до підсистеми наступні:  забезпечити безперервний контроль поточної величини концентрації метану в при вибійному просторі підготовчої виробки довжиною понад 10 м і у вихідних струменях при довжині виробки понад 50 м; за наявності в тупиковій частині виробки пересувної електропідстанції - у підстанції; в підготовчих виробках, небезпечних за пластовими скупченнями метану, довжиною більше 100 м, якщо в них застосовується електроенергія, - додатково біля місць можливих скупчень; біля ВМП з електричними двигунами при розробці пластів, небезпечних за раптовими викидами, а також при установці вентиляторів у виробках з вихідним струменем повітря з очисних і тупикових виробок;  здійснювати відключення електроенергії з електроустаткування підготовчої виробки при уставці на концентрацію метану: у при забійній просторі підготовчої виробки - 2% у вихідному струмені підготовчої виробки - 1%;  здійснювати передачу безперервного уніфікованого сигналу про об'ємній частці метану в підсистему моніторингу та диспетчерського управління;

82

 забезпечити безперервний контроль поточної величини швидкості повітря в підготовчій виробці і передачу безперервного уніфікованого сигналу про величину швидкості повітря в підсистему моніторингу та диспетчерського управління. Підсистема автоматичного управління вентиляторами ВМП призначена для управління вентиляторами місцевого провітрювання ВМП і відключення електропостачання електроспоживачів, як можливого джерела ініціювання вибуху метано-повітряного середовища, при відхиленні від заданого режиму провітрювання підготовчої виробки. Вимоги до підсистеми наступні:  здійснювати імпульсне включення основного і при необхідності резервного вентилятора ВМП;  забезпечити безперервний контроль надходження повітря по повітропроводу в вибій підготовчої виробки;  забезпечити регульовану витримку часу на включення групового апарату системи електропостачання з моменту встановлення заданого режиму провітрювання виробки;  здійснювати автоматичне відключення групового апарату системи електропостачання з регульованою витримкою часу з моменту порушення заданого режиму провітрювання виробки;  забезпечити при необхідності автоматичне регулювання робочого режиму вентилятора ВМП;  здійснювати передачу контрольної інформації в підсистему моніторингу та диспетчерського управління. Підсистема автоматичного управління розгазуванням підготовчої виробки призначена для управлінням розгазування підготовчої виробки при її технологічному або аварійному загазуванні. Вимоги до підсистеми наступні:  формування інформації про загазування виробки і передача її в підсистему моніторингу та диспетчерського управління;  при виникненні місцевого загазування в при вибійному просторі підготовчої виробки забезпечити збільшення швидкості подачі повітря в вибій;  при виникненні загального загазування підготовчої виробки поряд зі збільшенням швидкості подачі повітря в забій забезпечити розбавлення метано-повітряної суміші в вихідному потоці в гирлі виробки до встановлення нормативної концентрації метану; Відповідно до зазначених вимог до підсистем системи автоматичного управління процесом провітрювання підготовчої виробки газової шахти, проведено аналіз існуючих технічних засобів автоматизації та отримані наступні результати. Підсистема моніторингу та диспетчерського управління являє собою SCADA-систему. В даний час існує велика кількість SCADA-систем, деякі види яких застосовуються і для вугільних шахт. Наприклад, SCADA TRACE MODE 6 Adastra система виробництва Research Group, Ltd (Москва, Росія), яка використовується в уніфікованої телекомунікаційної системи диспетчерського контролю та автоматизованого керування гірничими машинами і технологічними комплексами типу УТАС, розробленої ДП «Петровський завод вугільного машинобудування" (м. Донецьк , Україна). Відомі розробки з диспетчеризації вугільних шахт компанією "Дейта Експрес», ВАТ «Автоматгормаш ім. В.А. Антипова "(м. Донецьк, Україна). Підсистема аерогазового контролю параметрів рудникової атмосфери може бути реалізована з використанням відомих аналізаторів метану АТ1.1, АТ3.1, АТБ, вимірювача швидкості і напряму руху повітря ІСНВ або сучасних розробок - підсистеми управління параметрами навколишнього середовища шахти системи УТАС, системи аерогазового захисту типу SMP-NT / та інших. Підсистема автоматичного управління вентиляторами ВМП може бути реалізована з використанням апаратури контролю надходження повітря в тупикові виробки АПТВ (Росія) або аналогічної типу АКТВ (Україна). Для автоматичного регулювання подачі вентилятора ВМП підсистема повинна містити спеціальну систему автоматичного регулювання (САР),

83

залежно від прийнятого способу регулювання вентилятора. Наприклад, найбільш ефективним способом регулювання відцентрового вентилятора є регулювання частоти обертання приводного електродвигуна. З цією метою, наприклад, може бути прийнятий вибухозахищений перетворювач частоти для гірничої промисловості типу DYNAVERT (Німеччина) або пристрій управління комплектне частотне регульоване типу УКЧВ-132 (Україна). Регулювання подачі вентилятора ВМП потрібно для забезпечення розрахункового значення витрати повітря в залежності від змінної протяжності виробки; прогнозного метановиділення; кількості людей, що працюють у виробці; мінімальній швидкості повітря у виробці; мінімальній швидкості повітря в при вибійному просторі з урахуванням температури; по газах, що утворюється при вибухових роботах в забої виробки; витоків повітря з вентиляційного трубопроводу [2]. Для підсистеми автоматичного управління розгазуванням підготовчої виробки не існує технічних засобів автоматизації для управління розгазування. В «Інструкції з розгазування гірничих виробок, розслідування, обліку та попередження загазувань» наведено порядок розгазування і конструкція спеціального пристрою для «ручного» розгазування підготовчої виробки [5]. Використовуючи наведену інформацію, і з урахуванням сформульованих вимог до розглянутої підсистемі, розроблено пристрій автоматичного управління розгазування тупикової виробки типу АУРВ, яке може бути використане в структурі підсистеми автоматичного управління розгазуванням підготовчої виробки. На рисунку 2 наведена структурна схема пристрою АУРВ. На рисунку 2 позначено: ДЗС - датчик контролю положення заслінки ЗС (відкрита, закрита) ДМ1, ДМ2 - датчики контролю концентрації метану; БВІ - блок введення інформації; БМ - блок мікроконтроллера; БДП - блок передач даних; БВК - блок виведення команд; ПУ - пульт місцевого управління; ЕОМ - промисловий комп'ютер підсистеми моніторингу та диспетчерського управління провітрювання підготовчої виробки; ПВІР ВМ - пускач електродвигуна виконавчого механізму; САР 1 - система автоматичного регулювання подачі ВМП робочого; САР 2 - система автоматичного регулювання подачі ВМП резервного.

АУРВ БПД

ЕОМ ПВІР ВМ

ДЗС БВІ

БМ

БВК

ДМ1 ДМ2

САР 1 САР 2

ПУ

Рисунок 2 – Структурна схема пристрою АУРВ Основним блоком пристрою є блок мікроконтролера БМ, що здійснюються прийом інформації від датчиків, обробку та зберігання в пам'яті даних, а також формує команди на виконавчі пристрої і управляє передачею даних до ЕОМ підсистеми моніторингу та диспетчерського управління провітрювання підготовчої виробки. Блок БВІ здійснює: перетворення струмових сигналів від датчиків метану ДМ1 і ДМ2 в 84

сигнал напруги (використовуються прецизійні резистори), гальванічну розв'язку ліній зв'язку пристрою з контактними датчиками положення заслінки ЗС (використовуються оптопари), захист мікроконтролера пристрою від можливих перенапруг у сполучних лініях датчиків за допомогою стабілітронів і резисторів, які також забезпечують іскробезпеку ліній датчиків, що важливо для використання пристрою в підземних умовах шахт. При цьому блок живлення БП пристрою повинен бути іскробезпечним (на рисунку не показаний). Блок БВК забезпечує передачу команд управління від блоку БМ до виконавчих пристроїв та до системи САР. Для включення пускача ПВІР блок БВК містить тиристорну оптопару, тиристор якої повинен включатися безпосередньо в ланцюг дистанційного управління магнітного пускача. Для передачі команди в САР застосовується релейна група. Зв'язок мікроконтролера пристрою з ЕОМ підсистеми моніторингу і диспетчерського управління здійснюється за допомогою блоку передачі даних БПД з модулем інтерфейсу RS485. Модуль містить, окрім власне приймача і передатчика, перетворювач напруги з розділовим трансформатором для їх живлення та оптронної розв'язки вхідних ланцюгів. Ці елементи дозволяють забезпечити гальванічну розв'язку лінії зв'язку і приєднаних до неї пристроїв. Структурна схема підсистеми автоматичного управління розгазуванням підготовчої виробки газової шахти наведена на рисунку 3. ЕД САР 2 ЕД

ВМП резерв.

САР 1

ВП ВМП робочий

к ЭВМ

АУРВ

ЗС

ДЗС

ВМ

ПВІР ВМ

ДМ2

Q2

ДМ1

Q1

Рисунок 3 - Структурна схема підсистеми автоматичного управління розгазуванням підготовчої виробки На рисунку 3 позначено: АУРВ - пристрій автоматичного управління розгазування тупикової виробки; ДЗС - датчик контролю положення заслінки ЗС (відкрита, закрита); ВМ виконавчий механізм заслінки ЗС; ДМ1 і ДМ2 - датчики метану; ПВІР ВМ - пускач електродвигуна виконавчого механізму; Q1-подача вентилятора ВМП, Q2 - витрата повітря через розгазовуючий трубопровід; ЕД - приводний електродвигун вентилятора ВМП; ВП - вентиляційних трубопровід (повітропровід); САР1, САР2 - система автоматичного регулювання подачі відповідно робочого і резервного вентилятора ВМП. Згідно з правилами безпеки у вугільних шахтах для провітрювання підготовчої вироб85

ки газової шахти застосовуються два вентилятори ВМП, один робочий, другий - у резерві. Вибір вентилятора ВМП для роботи здійснюється підсистемою автоматичного управління вентиляторами ВМП. Паралельна робота вентиляторів ВМП не передбачена. Для розгазування підготовчої виробки, в повітропроводі ВП пропонується використовувати спеціальну заслінку ЗС з електроприводом ВМ, яка розміщується в тупикової частині повітропроводу в 5-10м від гирла виробки. Регулюючи положення заслінки ЗС, частина повітря Q2 з повітропроводу скидається через невеликий відрізок труби з турболізатором в гирлі виробки для розмішування концентрації метану у вихідному струмені до нормативного значення - 1%. Датчик ДМ1 встановлюється в при вибійному просторі підготовчої виробки - під покрівлею на відстані 3-5 м від вибою на стороні, протилежній вентиляційному трубопроводу. Уставка спрацьовування датчика -2%. Датчик ДМ2 встановлюється у вихідному струмені підготовчої виробки - на відстані 10-20 м від гирла виробки під покрівлею на боці, протилежному вентиляційному трубопроводу. Уставка спрацьовування датчика - 1%. Датчики ДМ1 і ДМ2 не входять до складу підсистеми аерогазового контролю параметрів рудникової атмосфери. Припинення та поновлення електропостачання електроприймачів підготовчої виробки при загазування і розгазування здійснюється підсистемою аерогазового контролю параметрів рудникової атмосфери. Алгоритм управління автоматичним розгазування підготовчої виробки наступний. При досягненні концентрації метану в забої виробки значення 2% (фіксується датчиком ДМ1) пристрій АУРВ формує повідомлення диспетчеру шахти - "Місцеве скупчення метану". Одночасно в автоматичному режимі надходить команда на САР1 працюючого вентилятора ВМП для збільшення подачі вентилятора до номінального значення. Далі здійснюється контроль концентрації метану у вихідному струмені повітря в гирлі виробки (датчик ДМ2). Якщо контрольне значення концентрації метану перевищити 1%, то пристрій АУРВ формує повідомлення диспетчеру шахти - "Загальне загазування виробки» і передає команду на автоматичне відкриття заслінки ЗС (команда передається в пускач ПВІР для його включення). Після відкриття заслінки ЗС триває контроль концентрації метану в при вибійному просторі і в гирлі виробки. При зниженні контрольованих величин до нормованих значень заслінка ЗС закривається і частота обертання приводного електродвигуна ЕД працюючого вентилятора ВМП переключається на необхідну частоту згідно розрахунку для провітрювання виробки в нормальному режимі. Пристрій АУРВ формує повідомлення диспетчеру шахти - "Виробка розгазована". Слід зазначити, що коефіцієнт співвідношення а = Q2 / Q1 лишається постійним протягом усього часу розгазування. Перелік посилань 1. Александров С.Н., Булгаков Ю.Ф., Яйло В.В. Охрана труда в угольной промышленности: Учебное пособие для студентов горных специальностей высших учебных заведений / Под общей ред. Ю.Ф. Булгакова. - Донецк: РИА ДонНТУ, 2007.-516 с.

2. Ушаков К.З., Бурчаков А.С., Пучков Л.А., Медведев И.И. Аэрология горных предприятий: Учебник для вузов. – М.: Недра, 1987.- 421с.

3. Правила безпеки у вугільних шахтах. Наказ Державного комітету України з промислової безпеки, охорони праці та гірничого нагляду №62 від 23.03.2010. -150с.

4. НПАОП 10.0-5.19-04 «Инструкция по контролю состава рудничного воздуха, определению газообильности и установлению категорий шахт по метану» приказ Государственного комитета Украины по надзору за охраной труда от 26.10.2004 г. №236.

5. НПАОП 10.0-5.22-04. «Инструкция по разгазированию горных выработок, расследованию, учету и предупреждению загазирований» приказ Государственного комитета Украины по надзору за охраной труда от 26.10.2004 г. №236.

86

УДК 622.012 АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ТРАНСПОРТА ГОРНОЙ МАССЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПОВЕРХНОСТИ ШАХТЫ Ананичев В.В., студент; Дубинин С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) На горнодобывающих предприятиях отвалы служат для складирования породы. Комплекс механизмов и сооружений, предназначенных для этой цели, именуются отвальным или хвостовым хозяйством. Преимущественно отвалы имеют коническую форму и оборудованные рельсовой канатной откаткой. Выбор конфигурации системы транспортирования породы на отвал производится исходя из местных условий: ситуационного плана, расстояния транспортирования, емкости, производительности и срока службы отвалов, влажности и крупности транспортируемой породы, технико-экономических показателей. Породный комплекс относится к технологическим объектам шахты с низким уровнем автоматизации. На данном объекте зачастую применяется малоэффективное ручное управление, которое приводит к существенным материальным затратам, и не исключает аварийные ситуации. Таким образом, повышение уровня автоматизации породного комплекса является актуальной задачей. Для учета производительности породных отвалов так же необходимо знать количество вывозимой породы на отвал. Контроль 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 доставки горной массы на отвал представлена на рисунке 1. Горная масса в бункер 1 поступает с конвейера 14, который оборудован блоком управления 15 аппаратуры АУК-3 . При достижении верхнего уровня в бункере 1 порода поступает в вагонетку 5 через затвор 2, который оборудован приводом 3 и пусковой аппаратурой 4, и при достижении установленной максимальной массы, которая определяется весоизмерительной платформой 6, вагонетка направляется на отвал 18 за счет лебедки 11, которая оборудована приводным электродвигателем 9, пусковой аппаратурой 8 и регулятором скорости 10. С тензодатчиков весоизмерительной платформы сигналы поступают на весовой индикатор типа CI-5200A, где сигналы усредняются, и далее поступаю на устройство автоматической загрузки и транспортирования вагонеток УЗТВ 16. Контроль уровня горной массы в бункере осуществляется аппаратурой контроля горной массы АКГМ с устройством контроля уровня горной массы УКГМ, которое устанавливается в специальное отверстие на верхнем перекрытии бункера. Также предусмотрены концевые датчики: датчик наличия вагонетки на загрузочной площадке Д1 и датчик положения вагонетки Д2, который предназначен для исключения переподъема вагонетки. Информация со всех датчиков поступает в устройство УЗТВ, которое обрабатывает полученную информация, вырабатывает управляющие воздействия, а также передает информацию на ПГД. Пульт горного диспетчера включает в себя мнемосхему, промышленный компьютер ПК диспетчера, пульт управления аппаратуры АУК-3, устройство оперативной связи УОС. Процесс транспортирования породы может осуществляться как автоматически с учетом всех параметров и формированием команд автоматического управления затвором бункера, работы конвейера и движением вагонетки к местам погрузки и разгрузки, так и

87

дистанционно оператором посредством пульта управления и индикации ПУИ 16, либо с пульта горного диспетчера. Новым в предложенной системе является автоматическое измерение массы породы в вагонетке при разгрузке бункера. Измерение массы породы в вагонетках необходимо для нормальной работы лебедки (так как при перегрузке вагонеток происходит чрезмерная нагрузка на двигатель, канат, что приводит к лишним затратам электроэнергии, к экономическим затратам, если какой то из элементов, входящих в состав лебедки, выйдет из строя). Принцип работы данной автоматизированной системы заключается в том, что появляется возможность свести к минимуму человеческое влияние на погрузочные и транспортные работы, ускорить процесс погрузки, увеличить точность показаний веса транспортируемой горной массы и осуществлять ее подсчёт. Для реализации данного процесса транспортирования горной массы на отвал разработано устройство автоматической загрузки и транспортирования вагонеток, структурная схема которого приведена на рисунке 2. ПГД МНЕМОСХЕМА

Дисплей

ПУ АУК-3

ПК Диспетчер

УГС 20 ЗС

15 БУ АУК-3

17

16 ПУИ

УЗТВ

14 УКГМ

1

8 13

12

Р

П

АКГМ

9

10

М

11

18 4

3

Д2

УС

П

2

19

5

Д1

7 6

СI5200A

Рисунок 1 – Технологическая схема доставки горной массы на отвал

88

УКЗВ

БСА

УКЗБ

ПУИ

БСД

МК

БУ АУК-3

ЭД К

ПАЛ

ЭД Л

ПАЗ

ЭД З

БПИ ДНЗ БСД ДНР

УС БП

УЗТВ

ПГД

Рисунок 2 - Структурная схема устройства автоматической загрузки и транспортирования вагонеток Данное устройство работает следующим образом: информация с аппаратуры контроля горной массы (АКГМ), датчиков наличия вагонетки на загрузочной (ДНЗ) и разгрузочной (ДНР) площадках, через блок согласования дискретных сигналов (БСД), а информация с устройства контроля загрузки вагонетки (УКЗВ) через блок согласования аналоговых сигналов (БСА) поступает на микроконтроллер (МК). В МК обрабатывается поступившая информация и вырабатывается управляющее воздействие. Информация о текущем состоянии процессов объекта передается через блок передачи информации (БПИ) на пульт горного диспетчера (ПГД). В случае достижения верхнего уровня в бункере отключается конвейер, оборудованный блоком управления аппаратуры АУК-3 и опрашивается ДНЗ: если вагонетка отсутствует на загрузочной площадке, тогда через пусковую аппаратуру привода лебедки (ПАЛ) включается лебедка и доставляет вагонетку на загрузочную площадку, затем подается сигнал на пусковую аппаратуру привода задвижки бункера (ПАЗ), задвижка открывается и вагонетка наполняется до тех пор, пока УКЗВ не выдаст сигнал о том, что достигнута уставка массы. Затем на ПАЗ подается сигнал на закрытие бункер. Включается лебедка и поднимает вагонетку на отвал. Для того, чтобы вагонетка не проехала место разгрузки, в конце подъема устанавливается ДНР, который при срабатывании будет свидетельствовать о прибытии вагонетки. Данным процессом можно управлять как непосредственно с пульта управления (ПУИ), так и удаленно с пульта диспетчера (ПГД). Таким образом, предложенное устройство позволяет комплексно автоматизировать объекты, участвующие в процессе транспортирования горной массы на отвал, обеспечить контроль количества горной массы, загружаемой в вагонетку, что позволяет стабилизировать усилия на приводном двигателе и подъемном канате. Это обеспечивает снижение энергозатрат на транспортирование, равномерность распределения горной массы на отвале и снижение аварийных ситуаций. 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, 5-е изд., стер. – М.: Издательский дом «Додэка-XXI», 2008. – 560с.

89

УДК 620.92 РОЗРОБКА ГІБРІДНОЇ ВЕРТИКАЛЬНООСЬОВОЇ ЕНЕРГОУСТАНОВКИ З ВИКОРИСТАННЯМ ЕФЕКТУ МАГНУСА Атрошенко В.С., студент; Дмитренко М.О., студент; Прокопов Р.В., студент; Жарков В.Я., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Пропонована корисна модель відноситься до вертикальноосьових безредукторних вітро-гідравлічних енергоустановок, призначених для перетворення механічної енергії рідини та вітру в електричну енергію. Пошук прототипу. Відома вітроустановка, постачена робочим колесом з горизонтальною віссю обертання, обертовий момент на якому виникає в результаті ефекту Магнуса [1]. Робоче колесо установлено на поворотній голівці для орієнтації щодо напрямку вітру і виконано у виді трьох радіальних валів, на які насаджені порожнисті циліндри з шайбами на кінці. Обертання циліндрів щодо їхніх подовжніх осей здійснюється через планетарний редуктор від головного вала, а при пуску установки - від електродвигуна. При великих швидкостях вітру з метою гальмування обертання циліндрів пусковий двигун працює в якості генератора. Недоліком названої вітроустановки є неможливість використання її для перетворення гідравлічної енергії в електричну. Відомий також перетворювач потоку газу або рідини, який може бути використаний в робочих колесах вітроагрегатів, вентиляторів або вільнопотокових гідромашин з горизонтальною віссю обертання [2]. На осях робочих лопатей установлені з можливістю обертання порожнисті циліндри з відкритими для потоку торцями і поворотними лопатками на циліндричній поверхні. При обертанні робочого колеса циліндри починають обертатися і відповідно до ефекту Магнуса виникають зусилля, спрямовані перпендикулярно осям циліндрів,породжуючи додатковий момент на горизонтальному валові робочого колеса. За розрахунками, відношення енергії, необхідної для обертання циліндрів і виникнення ефекту Магнуса, до енергії, одержуваної за рахунок цього ефекту, для вітроагрегату дорівнює приблизно 1:10 [2]. Недоліком названого перетворювача є неможливість використання його в потоці рідини змінного рівня,наприклад в каналі чи в потоці скидної води, оскільки циліндри можуть частково чи повністю виниряти із потоку рідини, що призведе до зриву ефекту Магнуса. Крім того, обертання робочого колеса з обертовими циліндрами на осях робочих лопатей заважатиме проходу суден, риби, чи їх пошкодженню і травмуванню. На обертових циліндрах з поворотними лопатками можливе накопичення водоростей, що заважатиме роботі. Найбільш близьким за технічною сутністю до описаної корисної моделі вибрано безредукторний вітроагрегат [3], що містить вітродвигун з вихідним валом і електромеханічний перетворювач у вигляді циліндричних, коаксіально розташованих, з радіальним зазором, рухомого та нерухомого магнітопроводів, з повздовжніми пазами в прилеглих поверхнях, паралельними спільній осі магнітопроводів, і кільцевої обмотки збудження, розташованої на нерухомому магнітопроводі в площині, перпендикулярній спільній осі магнітопроводів, що ділить нерухомий магнітопровід навпіл, всередині якого розташований, зв'язаний з валом вітродвигуна. Рухомий магнітопровід виготовлений з можливістю обертання в підшипниках, які закріплені в підшипникових щитах по торцям електромеханічного перетворювача. Нерухомий магнітопровід набраний із листів електротехнічної сталі у вигляді двох однакових пакетів, розміщених в стальному циліндричному ярмі, між якими розташована кільцева обмотка збудження, в пазах

90

нерухомого магнітопроводу розташовані якірні обмотки, з'єднані за схемою синхронного генератора [3]. Недоліком пристрою найближчого аналога є потреба в додатковому джерелі збудження і неможливість використання його для перетворення гідравлічної енергії вільного потоку рідини в електричну енергію. Задача корисної моделі. В основу корисної моделі поставлена задача удосконалення вертикальноосьової енергоустановки з використанням ефекту Магнуса, яка додатково містить багатополюсний синхронний електрогенератор на постійних магнітах, порожнистий циліндр з валом, розташований знизу від вітродвигуна у вільному потоці рідини,наприклад у річці, вали вітродвигуна і порожнистого циліндру розташовані співвісно і з'єднані через обгінну муфту, вал порожнистого циліндру розташований у закріпленій втулці і кінематично з'єднаний з ротором багатополюсного синхронного електрогенератора на постійних магнітах. Поставлена задача вирішується тим, що вертикальноосьова енергоустановка (ВЕУ) з використанням ефекту Магнуса, що містить вертикальноосьовий роторний вітродвигун, наприклад типу Савоніуса, з вихідним валом, згідно корисної моделі, додатково містить багатополюсний синхронний електрогенератор на постійних магнітах, порожнистий циліндр з валом, розташований знизу від вітродвигуна у вільному потоці рідини, наприклад у річці. Вали вітродвигуна і порожнистого циліндру розташовані співвісно і з'єднані через обгінну муфту, вал порожнистого циліндру розташований у закріпленій втулці і кінематично з'єднаний з ротором багатополюсного синхронного електрогенератора на постійних магнітах. Особливість корисної моделі полягає у використанні ефекту Магнуса для перетворення енергії потоку рідини (наприклад води в річці, в каналі, скидної води тощо) у механічну енергію тяги для привода електрогенератора за рахунок розміщення полого циліндра з вертикальною віссю обертання у вільному потоці рідини, перпендикулярною напрямку потоку. Таким чином, запропонована корисна модель за рахунок удосконалення розширює функціональні можливості відомого пристрою, і може бути використана для перетворення гідравлічної енергії вільного потоку рідини і вітру в електричну енергію. Будова запропонованої гібрідної вертикальноосьової енергоустановки з використанням ефекту Магнуса подано на рисунку1. На рисунку 2 подана схема утворення поперечної сили від ефекту Магнуса. Гібрідна вертикальноосьова енергоустановка з використанням ефекту Магнуса містить зверху, над потоком рідини 1, роторний вертикальноосьовий вітродвигун 2, наприклад типу Савоніуса, з вигнутими відносно повздовжньої осі лопатями 3 і вихідним валом 4, багатополюсний синхронний електрогенератор 5 на постійних магнітах. Порожнистий циліндр 6 з валом 7, розташований знизу від вітродвигуна 2 у вільному потоці рідини 1, наприклад у річці, каналі, скидній воді тощо. Вали 4, 7 вітродвигуна 2 і порожнистого циліндру 6 розташовані співвісно і з'єднані через обгінну муфту 8. Вал 7 порожнистого циліндру 6 розташований у закріпленій втулці 9 і кінематично з'єднаний з валом 10 ротора багатополюсного синхронного електрогенератора 5 на постійних магнітах. Звичайні генератори з ротором на постійних магнітах і статором з котушками на сталевих осердях мають магнітне залипання, що вимагає певної сили вітру для запуску ВЕУ. Це не виключає їхнє застосування, але, на наш погляд, більш прийнятними є генератори з котушками без осердя, тому що запускаються вони від слабкого вітру. При малих обертах напруга на котушках, ЕРС самоіндукції й сила опору вітродвигуну незначні. При збільшенні обертів збільшується потужність навантаження, ЕРС самоіндукції, що породжує сипу опору обертанню вітродвигуна, але ВЕУ вже запущена й працює. Збільшення потужності навантаження вимагає й збільшення потужності вітродвигуна. Запропонована конструкція синхронного генератора 5 на постійних неодимових магнітах складається із двох сталевих обертових дисків ротора із закріпленими на них неодимовими магнітами й нерухомим статором з котушками без осердя. Магніти встановлені з полярністю, що чергується, тому кількість магнітних полюсів генератора повинна бути парною. Магніти обох дисків спрямовані

91

один до одного різнойменними полюсами. Між магнітами дисків у повітряному зазорі створюється магнітний потік Ф, що проходить через котушки нерухомого статора. Диски ротора з'єднані з валом 10 синхронного електрогенератора 5 і кінематично – з вихідним валом 4 вітродвигуна 2. Обертаючись, диски збуджують своїми магнітними силовими лініями ЕРС у котушках статора. Цей генератор може бути як однофазний так і трифазний.

Рисунок 1 – Будова інтеграційної вертикальноосьової енергоустановки

Рисунок 2 - Схема утворення поперечної сили від ефекту Магнуса Гібрідна вертикальноосьова енергоустановка працює таким чином. За рахунок енергії вітру, вал 4 вітродвигуна 2 обертається і через обгінну муфту 8 та вал 7 обертає порожнистий циліндр 6, вертикально розташований в потоці рідини 1, наприклад в річці,каналі чи в потоці скидної води. Разом з порожнистим циліндром 6, у закріпленій втулці 9 обертається вертикальний вал 7, який кінематично з'єднаний з валом 10 багатополюсного синхронного електрогенератора 5 на постійних магнітах. На циліндр 6, загальмований в потоці рідини 1, що набігає перпендикулярно його твірним лініям, діє сила F, спрямована убік руху потоку. Якщо циліндр 6 змусити обертатися, то в результаті ефекту Магнуса з'явиться поперечна сила F п , перпендикулярна силі F і твірним лініям циліндра 6 (поперечна сила, величина якої залежить від розмірів і швидкості обертання циліндра, густини рідини, в'язкості і швидкості). Поперечна сила 92

спрямована від сторони обертового тіла, на якій напрямок обертання і напрямок потоку протилежні, до сторони, на якій ці напрямки співпадають. Зимою, при замерзанні води втулка 9 забезпечує вільне обертання вала 7. При відсутності вітру ВЕУ може бути запущена від електрогенератора 5 в режимі електродвигуна. Згідно закону електромагнітної індукції в елементарних провідниках якоря (на рисунку 1 багатополюсний ротор з постійними магнітами і нерухомі обмотки якоря не показані) електрогенератора 4 індукується електрорушійна сила (ЕРС), величина якої визначається за формулою (1) e=Blv

(1)

де l - активна довжина провідника, що рівна довжині магнітного полюса; v - швидкість переміщення магнітного полюса відносно якоря, визначається за формулою (2) v=

dx , dt

(2)

де х - координата переміщення магнітного полюса відносно якоря. Період зміни цієї ЕРС відповідає повороту ротора на одне полюсне ділення. Тому частота зміни ЕРС буде визначатися за формулою (3) f=рn

(3)

де р - число пар магнітних полюсів на роторі; n - частота обертання ротора, с-1. Із останньої формули слідує, що за рахунок збільшення кількості пар магнітних полюсів на роторі можна досягти номінальної частоти струму при меншій частоті обертання вала енергоустановки, тобто обійтися без мультиплікатора. Висновок. Запропонована гібрідна вертикальноосьова енергоустановка з використанням ефекту Магнуса може знайти застосування на комбінованих гідро-вітрових електростанціях на невеликих річках, каналах, скидній воді тощо. Конструкція багатополюсного генератора на неодимових магнітах дозволяє обійтися без мультиплікатора, що збільшує ККД енергоустановки. Перелік посиланнь 1. Пат. 4366386 США, МПК F03B5/00, F03D7/06. Вітроустановка, що використовує ефект Магнуса: Magnus air turbine system/ Hanson Thomas F. - Опубл. 28.12.82.

2. Заявка 3800070 ФРН, МПК4 F03D5/00. Перетворювач енергії потоку газу або рідини: Fluidischer Energiewandler /Hermann M. - Опубл.13.07.89.

3. Пат. 26300 Україна, МПК (2006) F03D7/06. Безредукторний вітроагрегат/ В.Я. Жарков, А.В. Жарков, А.В. Вужицький. - Опубл.10.09.07 - Бюл. №14. – 2007.

4. Пат 31846 Україна. МПК (2006) F03B5/00, F03D7/00. Вериткальноосьова енергоустановка з використанням ефекту Магнуса/ В.Я. Жарков, В.С. Атрошенко, А.О. Манич, Є.П. Слєпкін, Д.М. Мисов.- Опубл.25.04.2008. –Бюл. №8.

93

УДК 621.311.442.4 ПОБУДОВА АСКОЕ НА ПІДПРИЄМСТВІ Безбородова О.В., студентка; Шлепньов С.В., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Автоматизована система комерційного (контролю) обліку електроенергії забезпечує комерційний облік електроенергії (або потужності). Системи енергообліку дозволяють виробляти облік споживання електроенергії і тепла на об'єктах житлового, комерційного та виробничого призначення [1]. У загальному вигляді склад АСКОЕ можна представити таким чином: а) лічильники енергії та потужності (з цифровим інтерфейсом або імпульсним виходом), а також пристрої збору та передачі даних (ПЗПД), такі як мультиплексори, телесуматори і т.п.; б) комунікації (комутовані телефонні канали зв'язку, виділені телефонні канали, радіоканали і т.п.) і апаратура зв'язку (модеми, радіомодеми, мультиплексори і пр.); в) ЕОМ з встановленим спеціалізованим ПЗ (для збору та аналізу даних від кількох лічильників або груп споживачів); г) ПЗ обміну даними вимірювань з іншими підприємствами або постачальником електроенергії. АСКОЕ будь-якого рівня складності (енергосистеми, МЕМ, ПЕМ, РЕМ, ПС, ЕС, великого споживача) будується за однаковою схемою. Відмінності виявляються в конфігурації і кількості технічних і програмних засобів. До складу енергосистеми може входити кілька підприємств, таких як ПС, РЕМ, ПЕМ, МЕМ і ЕС. Побудова систем контролю і обліку споживання підприємством електричної енергії необхідна для виконання таких завдань: 1. Точне вимірювання параметрів поставки (споживання енергоресурсів з метою забезпечення розрахунків за енергоресурси відповідно до реальних обсягів їх поставки) споживання і мінімізації невиробничих витрат на енергоресурси, зокрема, за рахунок використання більш точних вимірювальних приладів або підвищення синхронності збору первинних даних; 2. Діагностика повноти даних з метою забезпечення розрахунків за енергоресурси відповідно до реальних обсягів їх поставки (споживання за рахунок підвищення достовірності даних), що використовуються для фінансових розрахунків з постачальниками енергоресурсів і субабонентами підприємства та прийняття управлінських рішень; 3. Комплексний автоматизований комерційний і технічний облік енергоресурсів і контроль їх параметрів по підприємству до діючої тарифної системи з метою мінімізації виробничих і невиробничих витрат на енергоресурси; 4. Контроль енергоспоживання по всіх енергоносіях, точках і об'єктах обліку в заданих тимчасових інтервалах (5, 30 хвилин, зони, зміни, доби, декади, місяці, квартали і роки) щодо заданих лімітів, режимних та технологічних обмежень потужності, витрат, тиску і температури з метою мінімізації витрат на енергоресурси і забезпечення безпеки енергопостачання; 5. Фіксація відхилень контрольованих параметрів енергоресурсів, їх оцінка в абсолютних і відносних одиницях для аналізу як енергоспоживання, так і виробничих процесів з метою мінімізації витрат на енергоресурси і відновлення виробничих процесів після їх порушення через вихід контрольованих параметрів енергоресурсів за допустимі межі;

94

6. Сигналізація (кольором, звуком) про відхилення контрольованих величин від допустимого діапазону значень з метою мінімізації виробничих витрат на енергоресурси за рахунок прийняття оперативних рішень; 7. Прогнозування (коротко-, середньо-і довгострокове) значень величин енергообліку з метою мінімізації виробничих витрат на енергоресурси за рахунок планування енергоспоживання; 8. Автоматичне управління енергоспоживанням на основі заданих критеріїв та пріоритетних схем включення (відключення споживачів - регуляторів з метою мінімізації виробничих витрат на енергоресурси за рахунок економії ручної праці і забезпечення якості управління); 9. Підтримка єдиного системного часу з метою мінімізації невиробничих витрат на енергоресурси за рахунок забезпечення синхронних вимірювань [2]. Розглянемо побудову АСКОЕ на одній із шахт міста Шахтарська. На шахті використовуються більше 30 чарунок-приєднань. Але тільки на 26 приєднаннях встановлено лічильники для контролю спожитої електроенергії та потужності з наступними властивостями: 1. Вимірювання активної електричної енергії; 2. Захист від розкрадань енергії (індикація неправильних підключень, зворотного напрямку струму, занижених і завищених фазних напруг); 3. Удосконалена колодка зажимів, що забезпечує надійність кріплення проводів; 4. Підвищена ступінь захисту від дій постійних і змінних магнітних полів; 5. Технологічний запас по класу точності становить не менше 50%; 6. Мале власне енергоспоживання; 7. Розширений температурний діапазон (від -40 ° С до +55 ° С); 8. Зручність монтажу (приєднувальні розміри і компоновка колодки затискачів забезпечують встановлення при заміні індукційних лічильників без доопрацювання кабельних ліній); 9. Можливість встановлення на DIN-рейку; 10. Реєстрація впливу магнітного поля (в новому дизайні корпусу) [3]. Попередні розрахунки дозволили встановити, що при приєднанні до схеми електропостачання шахти декількох лічильників можна було б детальніше контролювати споживання електричної енергії, активної та реактивної потужності, а також слідкувати за годинами мінімуму – максимуму (так як схема електропостачання складна і підприємство працює безперервно). В цьому випадку ефективність застосування збільшиться, а окупність витрат настане майже через 2 роки. Перелік посилань 1. //електронний ресурс http://ru.wikipedia.org/ режим доступу 2. //електронний ресурс http://vk.com/away.php?to=http%3A%2F%2Fwww. ua.all.biz%2Fschetchik-trehfaznyj-mnogotarifnyj-nik-2301-g83791%23%21prettyPhoto/ режим доступу 3. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий: учебник для вузов – 2-е изд. – М.: Интермет Инжиниринг, 2006. – 672 с.

95

УДК 62-523.2 ИЗУЧЕНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ МАШИН ПО КРИТЕРИЮ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКОЙ СОВМЕСТИМОСТИ СРЕДСТВАМИ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Болгова А.С., студент; Перелома К.А., студент; Задорожняя И.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донбасская государственная машиностроительная академия», г. Краматорск, Украина) Механические колебания в рабочих механизмах промышленных машин оказывают негативное влияние не только на прочность, они могут в значительной степени усложнить и даже нарушить естественный технологический процесс производства. В значительной степени это актуально для машин металлургической промышленности – листоправильных агрегатов, трубоправильных и прокатных станов, отклонения от технологии производства на которых приводят к ухудшению качества листов и труб, буксованию валков прокатных станов. Тяжелые динамические режимы характерный для прокатного оборудования, характер нагружения элементов которого зачастую является ударным. Динамические нагрузки, определяющие уровень допустимых нагрузок по условиям прочности и усталости, играют важную роль при исследовании процессов в переходных режимах. Правильно рассчитанные эквивалентные нагрузки и их учет при математическом моделировании повышает достоверностьпрочностных расчетов, позволяет оптимизировать технологические режимы, осуществить конструктивные мероприятия, повышающие надежность и долговечностьоборудования. Динамические нагрузки, возникающие вприводах прокатных станов, крайне отрицательно влияют на процесс прокатки, поэтому при расчетах элементов механических передач на выносливость необходимо корректно определять величины амплитуд ичастот колебаний.Основной причиной динамических перегрузок являются интенсивные повторнократковременные режимы работы в сложных условиях окружающей среды металлургического производства, при наличии упругих механических связей системы, зазоров и несовершенства системы электропривода. Это приводит к отклонению параметров прокатки от заданных технологическим процессом и нарушению формирования требуемых физикомеханических свойств прокатываемого металла, уменьшению точности работы механизма, появлению вибраций и опасных резонансных явлений. Подавлениеупругих колебаний, возникающих в электроприводах при пуске и ударных нагрузках,существенно увеличит срок службы передаточных устройств, вызовет снижениединамических нагрузок, что приведет к уменьшению потребления энергии набесполезные колебательные движения, а также уменьшит тепловые нагрузки двигателяи управляемого преобразователя. Условия эксплуатации прокатных станов предъявляют ряд требований к переходным процессам по колебательности, времени регулирования, перерегулированию, динамическому падению скорости, статическому падению скорости, следовательно, необходим поиск оптимальных современных решений по демпфированию упругих колебаний. Выявление наиболее рациональных методов достижения минимума колебательности даст возможность с минимальными затратами улучшить качество переходныхпроцессов и тем самым продлить срок службы оборудования. Известны следующие способы гашения упругих механических колебаний: – технологические (за счет управления технологическим процессом [1]); – конструктивные (основаны на выборе оптимальных конструктивныхпараметров в процессе проектирования приводов[2]);

96

– введение в систему дополнительных демпфирующих устройств (гидравлических,пневматических, механических, на основе пар трения [3]); – электротехнические (электромеханический, электродинамический [3-5]). Одним из рациональных способов демпфирования упругихколебаний является электротехнический, поскольку он сравнительно просто реализуется, может быть использован для любой электромеханической системы ине требует дополнительных материальных затрат. Для анализа электромеханической системы целесообразно применять обобщенные оценки влияния упругих звеньев механической передачи, которые имеютразличную степень влияния на демпфирующую способность электропривода иопределенные границы существенности влияния вышеуказанных параметров наподавление упругих механических колебаний [3-5]. В работах [5, 6] произведено исследование влияния динамических нагрузок нарежимы работы прокатного оборудования, на основе моделирования переходных процессов в среде Simulink пакета Matlabв ыявлены основные негативные факторы ихвоздействия. Таким образом, для улучшения режимов работы прокатного оборудованияподавление упругих механических колебаний является очень важным аспектом. В качестве объекта для исследования был взят электропривод рольганга прокатного стана, параметры которого представлены в таблице 1. Таблица 1 – Параметры электропривода рольганга № п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Характеристика Номинальная мощность двигателя, P н , кВт Номинальное напряжение на зажимах якоря двигателя,U н , В Номинальный ток якоря двигателя, Iн , А Номинальная частота вращения двигателя, n н , об/мин Момент инерции двигателя, J 1 Электромагнитная постоянная времени, Т э , с Номинальный ток преобразователя, I dн , А Действующее значение фазнойЭДС, Е 2ф , В Номинальное напряжение преобразователя, U dн , В Некомпенсированная постоянная времени контура тока,Т зi , с Постоянная времени фильтра в цепи ОС по скорости, Т ф , с Напряжение источника питания элементов САР, U пит , В

Для рассматриваемого электропривода необходимо составить схему (рисунок 2), на базе которой будет создана математическая модель.

Рисунок 2 – Структурная схема электропривода рольганга

97

Величина 200 440 788 500 46,5 0,0175 800 600 600 0,005 0,01 12 структурную

Структурная схема представлена на рисунке 2 и содержит такие элементы: ω 1 – скорость двигателя; ω 2 – скорость рабочего рольганга; Uз – напряжения задания; Iя – ток якоря двигателя; Мд – момент, развиваемый на валу двигателя; Мс – момент сопротивления на валу двигателя; Му – момент упругих колебаний; Тэ – электромагнитная постоянная времени; Кс – коэффициент обратной связи по скорости; Кт – коэффициент обратной связи по току;Кп – коэффициент передачи преобразователя; КФн – коэффициент пропорциональности ЭДС скорости ω 1 ; С 12 – приведенный коэффициент жесткости; Тμ – некомпенсированная постоянная времени контура тока; Rя – суммарное сопротивлениея корной цепи двигателя. Математическая модель исследуемой электромеханической системы электропривода рольганга выполнена в инструментальной среде Simulink пакета Matlab и приведена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Математическая модель среде Simulinkпакета Matlab Оценить свойства электромеханической системы можно по виду графиков переходных процессов, которые отображены на рисунке 4 для основных координат электропривода – тока и момента для типовых настроек системы автоматического управления (САУ). Так как процессы являются неоптимальными, то система нуждается в коррекции. В частности может быть применен критерий электромеханической совместимости процессов [7]. Метод оптимизации на основе электромеханической совместимости процессов позволяет производить коррекцию соотношений параметров с целью активного подавления упругих колебаний. Максимум демпфирующей способности электропривода зависит в предельном случае только от коэффициента соотношения инерционных масс γ. Следовательно, если по требованиям технологического процесса или при действии ограничений на координаты в электромеханической системе показатели предельного взаимодействия реализовать затруднительно, то требуемое соотношение параметров системы автоматического управления можно скорректировать [8]. Коррекция параметров системы электропривода достигается как в рамках систем каскадного (подчиненного) регулирования или модального управления. С учетом настройки регуляторов согласно

98

методике электромеханической совместимости [7, 8] переходные процессы в электромеханической системе привода рольганга принимают вид рисунка 5.

Рисунок 4 – Графики переходных процессов в системе электропривода рольганга для случая типовых настроек САУ

Рисунок 5 – Графики оптимальных переходных процессов в системе электропривода рольганга для случая типовых настроек САУ Результаты анализа переходных процессов по показателям качества приведены в таблице 2. Таблица 2 – Показатели качества Типовая настройка

С учетом оптимизации

Колебательность, μ

3,5

1,5

Перерегулирование, σ, %

41

12

Степень затухания, η

11,4

35

Время регулирования, t p , c

0,34

0,114

Коэффициент динамичности, К Д

1,8

1,2

Логарифмический декремент затухания, λ

1,8

4

Показатели качества

Таким образом, на основании предложенной методики оптимизации были определены необходимые соотношения параметров регуляторов тока искорости электропривода

99

рольганга в системе автоматического управления, реализованной по принципуподчиненного регулирования. Математическое моделирование позволяет заключить, что активное демпфирование упругих электромеханических колебаний достигается выбором определенного соотношения динамических параметров системы. Параметры электромеханической системы находятся во взаимосвязи, но предельная степень демпфирования колебаний зависит только лишь от коэффициента соотношения инерционных масс γ. Соотношения параметров системы электропривода при предельной степени демпфирования могут не отвечать требованиям к процессам или ограничениям со стороны оборудования и их можно скорректировать. Коррекция требуемого соотношения параметров достигается в динамике за счет эффекта косвенного изменения коэффициента инерционных масс γ. Оптимальные соотношения параметров обеспечивают в электромеханической системе с упругими связями процессы эквивалентные процессам в одномассовой системе электропривода с оптимальными показателями. Реализовать предлагаемые расчетные соотношения при оптимизации системы с компенсацией влияния упругих сил инерционными возможно в системах подчиненного и модального управления. Полученные результаты исследования электромеханической системы свидетельствуют о возможности ограничения динамических нагрузок в электроприводах промышленных машин, в частности, металлургических, и рекомендуются для практического применения при проектировании электроприводов и оптимизации параметров систем при реконструкции действующих прокатных станов. Перечень ссылок 1. Бычков В.П. Электропривод и автоматизация металлургического производства. – М:Высшая школа. – 1977 – 392 с.

2. Смирнов В.В. Механика привода прокатных станов/ В.В. Смирнов, Р.А. Яковлев. – М.: Металлургия. – 1977. – 216 с.

3. Ключев В.И., Жильцов Л.В., Калашников Ю.П. Состояние и перспективы развития теории электропривода с упругими механическими связями // Электричество. – 1981. – №7.– С. 29-32.

4. Задорожний Н.А. Элементы теории электромеханического взаимодействия вдвухмассовых системах электропривода с упругими механическими связями: учебное пособие по дисциплине «Теория электропривода» для студентовспециальности «Электромеханические системы автоматизации и электропривод»дневной формы обучения. – Краматорск: ДГМА. – 2006. – 72 с.

5. Борцов Ю. А. Автоматизированный электропривод с упругими связями / Ю. А. Борцов, Г. Г. Соколовский. – СПБ.: Энергоиздат, 1992. – 228 с.

6. 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.

7. Задорожний Н.А. Принцип электромеханической совместимости в приводах машин с упругими механическими связями / ЗадорожнийН.А. // Вісник Національного технічногоуніверситету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”. – 1999.

– Вип. 61. – С. 123 – 124.

8. Задорожняя И. Н. Оценка влияния механического демпфирования на динамику электропривода с упругими связями / И. Н. Задорожняя, Н. А. Задорожний, А. Ф. Тарасов // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”. – 2005. – Вип. 45. – С. 176 – 179.

100

УДК 658.26:621.31 ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА СХЕМЫ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ АДМИНИСТРАТИВНО – ТОРГОВОГО КОМПЛЕКСА Буйнов С.И., студент; Бершадский И.А., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) В данной статье рассматривается экономический выбор схемы электроснабжения административно-торгового комплекса (1 вариант – схема с распределительным пунктом (РП), 2 – без РП), в который входит: главный офис компании телефонной связи ОАО «Укртелеком» - ТП2 (расчётная мощность составляет Sр=265,06кВт, I и II категория электроснабжения, коэффициент мощности cosφ=0,92), административно-торговый центр «Континент» - ТП1 (Sр=1129,77 кВт, I и II категория электроснабжения, cosφ=0,91), магазин «Эльдорадо» - ТП3 (Sр=366,16 кВт, I, II категория электроснабжения, cosφ=0,93). .

Рисунок 1 – Схема электроснабжения (без РП) для первого варианта

Рисунок 2 – Схема электроснабжения (с РП) для второго варианта.

101

Из каталога выбираю стоимость оборудования и заношу в Табл.1 и Табл.2. Таблица 1 - Стоимость оборудования (вариант 1, без РП). камера№ 8 9 6 24

назначение вводная ячейка ячейка трансформатора яч. секцион. выключ. яч. секц. разъеденителя Трансформатор ( ТМГ ) 400/6 - 10/0.4 ( ТМГ ) 250/6 - 10/0.4 ( ТМГ ) 1000/6 - 10/0.4

кол-во 6 6 4 4

цена, грн 55 930 13 925 48 600 10 850

всего 335 580 83 550 194 400 43 400

2 2 2

46 750 36 750 116 250 всего

93 500 73 500 232 500 1 056 430

7480

520 итого

972 400 2 028 830

кабель АПвЭП-10 3х120

Таблица 2- Стоимость оборудования (вариант 2, с РП). камера№ 8 9 6 24 13 1

назначение вводная ячейка яч. трансформатора яч. секцион. выключ. яч. секц. разъеденит. яч. тр-ра напряжения яч. отход. линии на РП Трансформатор ( ТМГ ) 400/6 - 10/0.4 ( ТМГ ) 250/6 - 10/0.4 ( ТМГ ) 1000/6 - 10/0.4

кол-во 6 6 4 4 2 2

цена,грн 55 930 13 925 48 600 10 850 23 630 46 250

всего 335 580 83 580 194 400 43 400 47 260 92 500

2 2 2

46 750 36 750 116 250 всего

93 500 73 500 232 500 1 196 220

3974

130 итого

516 620 1 712 840

кабель АПвЭП-10 3х120

В дальнейшем привожу формулы для расчета, а сам расчет для первого и второго варианта заношу в Табл.3 и Табл.4. Расчёт капиталовложений Капиталовложения в КЛ. Кабель прокладывается в траншее с учётом переходов через дорожные покрытия. Категория грунта – II (Легкий суглинок, лёсс, гравий, песок со щебнем, супесь со строймусором). Вариант 1: Длина кабеля от ГПП до ТП2 2х1768м. От ГПП до ТП1 2х1807м. От ТП1 до ТП3 2х165м. Всего 7480м. Длина кабельных линии (КЛ) из четырёх кабелей составляет l4 =1739м. Длина КЛ из двух кабелей составляет l2 =262м. Вариант 2: Длина кабеля от ГПП до РП 2х1768м. От РП до ТП1 2х54м. От ТП1 до ТП3 2х165м. Всего 3974м. Длина КЛ линий из двух кабелей составляет l2 =1987м.

102

Для расчёта используем укрупнённые стоимостные показатели [1]. К К . Л = (k П . К . ⋅ l ) + (kС .Ч .2 ⋅ l2 ) + (kС .Ч .4 ⋅ l4 ) где: k П . К . - укрупнённые стоимостные показатели прокладки кабелей с учётом материалов; kС .Ч .2 - укрупнённые стоимостные показатели строительной части при прокладке двух кабелей; kС .Ч .4 - укрупнённые стоимостные показатели строительной части при прокладке четырёх кабелей. Капиталовложения в подстанции. КП= kО. + kС .Ч /С где: kО. - стоимость устанавливаемого оборудования на трёх подстанциях; kС .Ч . - укрупнённые стоимостные показатели строительной части здания закрытых распределительных устройств 6-10 кВ без учёта стоимости электрооборудования [1]. Суммарные капиталовложения К= К К .Л + К П /С СУМ Расчет ежегодных издержек Ежегодные издержки по КЛ. Издержки на обслуживание и амортизационные отчисления на капитальный ремонт: обс К .Л

= И

к.р (α ам + α об )

100

⋅ К К .Л ,

к.р где: α ам - амортизационные отчисления на капитальный ремонт в % от капитальных затрат, к.р α ам = 0,3 ; α об - затраты на обслуживание в % капитальных затрат, α î á = 2 [1].

Амортизационные отчисления на реновацию: рен К .Л

И=

рен α ам

100

⋅ К К .Л ,

рен где: α ам - амортизационные отчисления на реновацию в % капитальных затрат, рен α ам = 7, 2 .

Ежегодные издержки по подстанции. Издержки на обслуживание и амортизационные отчисления на капитальный ремонт: обс П /С

= И

к.р (α ам + α об )

100

⋅ К П /С ,

к.р где: α ам - амортизационные отчисления на капитальный ремонт в % от капитальных затрат,

к.р α ам = 2,5 ;

α об - затраты на обслуживание в % капитальных затрат, α об = 3 [1]. Амортизационные отчисления на реновацию: рен П /С

И=

рен α ам

100

⋅ К П /С ,

рен рен где: α ам - амортизационные отчисления на реновацию в % капитальных затрат, α ам = 3,3 . Суммарные издержки на обслуживание и амортизационные отчисления на капитальный ремонт.

103

обс = И сум И Кобс. Л + И Побс/ С

Суммарные амортизационные отчисления на реновацию. рен = И сум И Крен. Л + И Прен/ С

Ежегодные издержки на компенсацию годовых потерь электроэнергии Потери электроэнергии в линиях электропередач. Потери эл. энергии в линии рассчитываем по времени наибольших потерь: S2 ∆WЛ = 2 ⋅ RЛ ⋅τ max , U где: S - максимальная мощность передаваемая по электрической сети; U – напряжение электросети; Rл – активное сопротивление линии. Для типовых графиков нагрузки время наибольших потерь:

τ max = (0,124 + T ⋅10−4 ) 2 ⋅ 8760 , где: Т – время использования максимальной нагрузки. Активное сопротивление кабеля: сопротивление кабеля. Общие потери электроэнергии в линиях:

l RЛ= r0 ⋅ , где: 2

r0

– удельное активное

∆WЛ = ∆WЛ (1) + ∆WЛ (2) + ∆WЛ (3)

Вариант 1: Т =5400ч. Линия 1 от ГПП до ТП2 l =2х1768м. S=265,06кВА. Линия 2 от ГПП до ТП1 l =2х1807м. S=1637,39кВА. Линия 3 от ТП1 до ТП3 l=2х165м. S=366,16кВА. ∆WЛ ( вар1) = 24322,8 кВт∙ч. Вариант 2: Т =5400ч. Линия 1 от ГПП до РП l =2х1768м. S=1902,45кВА. Линия 2 от РП до ТП1 l =2х54м. S=1637,39кВА. Линия 3от ТП1 до ТП3 l=2х165м. S=366,16кВА. ∆WЛ ( вар 2) = 31985, 2 кВт∙ч. Потери электроэнергии в трансформаторах.

2

S  1 ∆Wтр = n ∆PххTгод + ∆Pкз  max  τ max , n  Sн  где: ∆Pхх - потери холостого хода, кВт; ∆Pкз - потери короткого замыкания, кВт; S max - максимальная электрическая нагрузка, МВА; Sн - номинальная мощность трансформатора, МВА; n – количество трансформаторов. Tãî ä = 8760 ч. Общие потери электроэнергии в трансформаторах: ∆WТР ( вар1,2) = ∆WТР (ТП 1) + ∆WТР (ТП 2) + ∆WТР (ТП 3) .

ТП1- два тр-ра ТМГ: Sн =1000 кВА, S max =1271,23кВА; ТП2- два тр-ра ТМГ: Sн =250 кВА, S max =265,06кВА; ТП3- два тр-ра ТМГ: Sн =400 кВА, S max =366,16кВА.

104

∆WТР ( вар1,2) = ∆98246,7 WТР (ТП 1) + кВт∙ч/год ∆WТР (ТП 2) + ∆WТР (ТП 3)

Потери электроэнергии по вариантам. ∆Wсум = ∆WЛ + ∆WТР , ∆Wсум ( вар1) = 122569,5 кВт∙ч/год; ∆Wсум ( вар 2) = 130232 кВт∙ч/год.

Стоимость годовых потерь электроэнергии. И пот= Сэл ⋅ ∆Wсум ,

где: Сэл =1 грн./кВт·ч – средний тариф за электроэнергию для 2 класса. Таблица 3 - Основные технико-экономические показатели сравниваемых вариантов. Показатели

Вариант I

Вариант II

Капиталовложения, тыс. грн. Суммарные издержки по обслуживанию оборудования и амортизационные отчисления на капитальный ремонт, тыс. грн./год Суммарные амортизационные отчисления на реновацию, тыс. грн./год Стоимость годовых потерь электроэнергии, тыс. грн./год

12 035.96

11 197.3

592.9

578.1

1 577.8

1 527.45

122 569.5

130 232

Таблица 4 - Оценка электроснабжения предприятия

экономической

эффективности

варианта

Показатель

внешнего Значение

Количество сэкономленной электроэнергии ∆W = Wсум II − Wсум I , тыс. кВт∙ч

7662,5

Стоимость сэкономленной электроэнергии, ∆И пот = И пот II − И пот I , тыс. грн./год Разница в издержках на обслуживание и амортизационных отчислениях на обс обс капитальный ремонт ∆И обс = И сум I − И сум II , тыс. грн./год

7.663

Балансовая прибыль П б = ∆И пот − ∆И

обс

, тыс. грн./год

14.8 -7.137

Вывод: рассматриваемые варианты в данном случае отличаются длиной используемого кабеля, потерями электроэнергии и количеством используемых ячеек КСО. Сечение кабеля, количество и мощность трансформаторов одинаковая. Хотя потери электроэнергии в более дорогом варианте I меньше (что в некоторых случаях может иметь преимущество в период эксплуатации). Но в данном расчёте балансовая прибыль получается отрицательной, поэтому выбирается более дешёвый вариант II. Потому, что за срок окупаемости вариантов электрооборудования (4 года), вариант I не компенсирует за счёт меньших потерь электроэнергии стоимость варианта II. Перечень ссылок 1. Экономическое обоснование технических решений в дипломных проектах по электроснабжению предприятий АПК/ Н.Г. Королевич, В.В. Ширшова, Г.И. Янукович. – Минск: БГАТУ, 2008. – 78с.

2. Федоров А.А., Каменева В.В. Основы электроснабжения промышленных предприятий: Учебник для вузов.– 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергия, 1979. – 408 с., ил.

3. Правила устройства электроустановок. – Х.: Изд-во «Форт», 2009. – 704 с.

105

УДК 622.647.2 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНВЕЙЕРНОГО ТРАНСПОРТА С ПРИМЕНЕНИЕМ КООРДИНИРУЮЩЕГО УСТРОЙСТВА СТАБИЛИЗАЦИИ ГРУЗОПОТОКА КОНВЕЙЕРНОЙ ЛИНИИ Бутко А.А., магистрант; Ставицкий В.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Увеличение производительности угледобычи предъявляет повышенные требования ко всем технологическим процессам горного предприятия. Одной из актуальных задач является обеспечение бесперебойной работы системы подземного транспорта, в том числе, конвейерного. Современные подземные конвейерные линии характеризуются значительной протяженностью и разветвленностью транспортных магистралей, изменяющих со временем свои параметры: длину, топологию и т.п. [1]. Характерной особенностью для шахтных конвейерных линий является высокая неравномерность грузопотока, вызванная тем, что конвейерная линия по своему технологическому назначению является транспортным объектом, обслуживающим очистной и подготовительный забой. Именно 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 [3]. 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 [4]. 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. Итак, рассматриваемый в данной статье объект автоматизации, представляет собой конвейерную линию (участковую и магистральную) с аккумулирующим бункеромпитателем. Участковая конвейерная линия состоит из трех ленточных конвейеров типа 2Л80у с протяженностью каждого конвейера 300 м и шириной ленты 800 мм. Участковая конвейерная линия предназначена для транспортирования породы, поступающей от 106

добычного участка, непосредственно в аккумулирующий бункер-питатель. Бункер-питатель, в свою очередь, применяется типа ШМ-50 объемом 50 м3. Магистральная конвейерная линия состоит из двух ленточных конвейеров типа 2Л-100у с протяженностью каждого конвейера 400 м и шириной ленты 1000 мм. Магистральная конвейерная линия предназначена для транспортирования породы, поступающей из бункера-питателя, непосредственно к погрузочному пункту. На рисунке 1 приведена технологическая схема стабилизации грузопотока конвейерной линии с помощью промежуточной емкости бункер-питатель.

3

2Л-80у БУК №1

3

САУКЛ №2

2Л-80у БУК №2

3

САУКЛ №2

2Л-80у БУК №3 САУКЛ №2

ПУ

9

2

САУКЛ №2

БП ШМ-50 БИ ПШ

КУ

5 ВДУ

4

8

RS-485

7

ВДУ

6 КВ

6

2Л-100у БУК №2 САУКЛ №1

2Л-100у БУК №1 САУКЛ №1

ПК диспетчера

ПУ САУКЛ №1

1

Рисунок 1 - Технологическая схема стабилизации грузопотока конвейерной линии с помощью промежуточной емкости бункер-питатель Принцип работы автоматизированной системы заключается в следующем: с ПК диспетчера шахты подается сигнал 1 на пульт управления (ПУ) системы САУКЛ №1 на включение магистральной конвейерной линии. Затем аналогичным образом подается сигнал 2 на ПУ системы САУКЛ №2 на включение участковой конвейерной линии. Следующим этапом процесса является включение в работу самого координирующего устройства стабилизации грузопотока конвейерной линии (КУ). Включение данного устройства происходит с ПК диспетчера шахты через интерфейс RS-485. Затем горная масса 3, поступающая от добычного участка, с помощью участковой конвейерной линии транспортируется в аккумулирующий бункер-питатель. Под опорами бункера-питателя БП устанавливают тензометрические преобразователи ВДУ, которые преобразуют силу тяжести бункера с заполняющим его материалом в электрический сигнал. Этот сигнал 4 (информация о состоянии загрузки бункера) поступает на координирующее устройство, где данный сигнал анализируется, а также анализируется сигнал 7, поступающий с конвейерных весов забункерного магистрального конвейера о состоянии загрузки ленты, и затем выдается команда 5 на открытие/закрытие шибера Ш бункера. Далее стабилизированный грузопоток 6 с помощью магистральной конвейерной линии транспортируется к погрузочному пункту. Следует отметить, что благодаря встроенному в координирующее устройство блоку индикации БИ, можно на наглядном примере получать информацию о состоянии шибера бункера (открыт/закрыт), а также о достижении аварийного уровня угля в бункере. В случае, если уровень угля в бункере достиг аварийного, а шибер бункера полностью открыт, то с 107

координирующего устройства поступает сигнал 9 на блок управления третьего конвейера БУК №3 на отключение участковой конвейерной линии с последующим оповещением диспетчера шахты об аварии. Таким образом, принцип работы данной автоматизированной системы заключается в том, что появляется возможность свести к минимуму человеческое влияние на процесс конвейерного транспорта шахты в целом, тем самым существенно повысить экономический эффект и обеспечить безопасность трудящихся. Структурная схема координирующего устройства стабилизации грузопотока конвейерной линии имеет следующий вид, представленный на рисунке 2.

КУ ВДУ

БСС

БППИ

ПК

БВК

ПВИ ЭШ

МК

КВ

БИ

БП

Бст БУК

Рисунок 2 - Структурная схема координирующего устройства стабилизации грузопотока конвейерной линии На рисунке 2 приняты следующие обозначения: ВДУ – весовые датчики уровня; КВ – датчик конвейерные весы; БП – блок питания; БСт – блок стабилизации; МК – микроконтроллер; БСС – блок согласования входных сигналов; БВК – блок выводных контактов; БППИ – блок приема и передачи информации; ПК – персональный компьютер диспетчера шахты; БУК – блок управления конвейером; БИ – блок индикации; ПВИ ЭШ – пускатель электродвигателя шибера. 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.

4. Дмитриева В.В. Разработка и исследование системы автоматической стабилизации погонной нагрузки магистрального конвейера: дис. … кандидата техн. наук: 05.13.06 / Дмитриева Валерия Валерьевна. – М., 2005. – 162 c.

108

УДК 622.539 ГИДРОСТАТИЧЕСКИЙ АНАЛОГОВЫЙ УРОВНЕМЕР Войтов А.Ю., студент; Никулин Э.К., доц., к.т.н., с.н.с.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Для разработки системы автоматического регулирования подачи насосов как дополнительной функции базовой аппаратуры автоматизации шахтной водоотливной установки необходима замена существующих дискретных электроконтактных датчиков уровня на аналоговый уровнемер, контролирующий уровень воды в приемном колодце в заданном технологическом диапазоне. В качестве аналогового уровнемера предлагается устройство, состоящее из приемного (измерительного) узла и серийно выпускаемого дифференциального манометра сильфонного или мембранного типа (МС, МД) в комплекте с усилителем постоянного тока типа УП-20. Конструктивная схема устройства приведена на рис. 1.

Uп Приемный узел уровнемера ДТ 5 представляет собой коробку 1 с Uвых(hi) U УП-20 измерительной (импульсной) трубкой 36В 4 2 для подсоединения узла к манометру Pa 3 3, имеющему 2 камеры, разделенные (-) упругим элементом 4 (круглой I I (+) гофрированной мембраной в 6 P a манометрах типа ДМ или сильфоном – Pa dт в МС). Измерительная трубка приемного узла подведена к плюсовой камере манометра, а его минусовая 2 hт камера сообщается с атмосферой. hi Таким образом устройство является дифференциальным, так как измеряет Vк0 разность давлений Р а (атмосферного) 1 hк 0 и Р н (гидростатического). В центре 0 А упругого элемента, преобразующего dк давление в камере «+» (пропорциональное уровню воды в водосборнике 6) в линейное перемещение мембраны, жестко Рисунок 1. – Конструктивная схема уровнемера укреплен ферромагнитный сердечник 5, который перемещается внутри неподвижной катушки дифференциального измерительного трансформатора ДТ, состоящего из первичной обмотки и двух одинаковых встречно включенных вторичных обмоток. На выходе такого трансформатора появляется разность напряжения ∆U, пропорциональное перемещению сердечника. В связи с малой величиной перемещения сердечника (порядка 5 – 10 мм), обусловленной диапазоном применения закона Гука для упругих элементов подобных преобразователей, такой уровнемер имеет линейную выходную характеристику: ∆U = кh i , в связи с чем он хорошо зарекомендовал себя при измерении уровней жидкостей, в том числе и сильно загрязненных взвешенными твердыми частицами, что характерно для шахтных вод. Работа устройства заключается в следующем. При нижнем отключающем уровне воды в водосборнике измерительная коробка 1 не погружена в жидкость и объем воздуха, заключенный между плоскостями сравнения 0-0 и I-I и равный V 0 находится под атмосферным давлением Р 0 . При этом давление в камерах «+» и «-» одинаковое, а перепад 109

∆Р = 0. Ферромагнитный сердечник 5 занимает среднее положение относительно катушки ДТ и сигнал на выходе трансформатора ∆U = 0. При наполнении водосборника водой

уровень в нем растет и растет давление в точке А, пропорционально уровню: Р а = Р 0 +ρgh i . Под действием этого давления начальный объем воздуха V 0 уменьшается за счет сжатия. Это давление передается в камеру «+» манометра, где на чувствительный элемент действует разность давлений: Р а – Р 0 = ∆Р = ρgh i .

Под действием этого перепада давления упругий элемент деформируется и перемещает сердечник 5 от среднего положения вверх, баланс сигналов на вторичных обмотках ДТ нарушается и на выходе возникает ЭДС рассогласования:

∆U = кh i , где к = const – коэффициент пропорциональности, характеризующий упругие свойства воспринимающего элемента (мембраны, сильфона); h i – текущий уровень воды в водосборнике. Конструктивной особенностью таких уровнемеров является недопущение захода столба жидкости в импульсную трубку 2. Так как в противном случае, последняя постепенно засоряется илистыми отложениями, находящимися в воде, что приводит к потере функционального назначения прибора в целом. С этой целью приемный узел проектируется с таким расчетом, чтобы при максимальном сжатии начального объема воздуха V к в измерительной коробке оставался бы объем Vк 0 , не занятый водой. Считая, что сжатие начального объема воздуха происходит изотермически, основным расчетным уравнением в этом случае служит известное соотношение: Р0 V0 = PAV1 ,

(1)

где Р 0 , Р А – начальное и конечное давление: Р 0 = Р а ; Р А = Р а +Р(h); V 0 , V 1 – начальный и конечный объем воздуха в устройстве: V 0 = V к +V тр +V м , V 1 = K v V к +V тр +V м ; V к , V тр , V м – соответственно объемы приемной коробки, импульсной трубки и «+» камеры манометра; K v – запас по объему: K v = 0,15…0,2. С учетом принятых соотношений, уравнение (1) запишем в виде

(

)

(

)

P0 Vк + Vтр + Vм = РА К vVк + Vтр + Vм .

После преобразований последнего уравнения и решения относительно V к имеем: Vк =

РА − Р0 Vтр + Vм . Р0 − К v PА

(

)

(2)

Поскольку Р А – Р 0 ≈ ΔР; Р А = Р 0 + ΔР, то уравнение (2) приводим к виду Vк =

(Vтр + Vм )

 Р0   ∆Р (1 − K v ) − K v 

,

(3)

где V м – объем «+» камеры уровнемера (для дифманометра ДМ: V м = 0,0005 м3, для дифманометра МС: V м = 0,0001 м3); Р 0 – атмосферное давление на отметке расположения уровнемера, которое можно рассчитать, использовав основное уравнение равновесия газов, которое для условий шахт имеет вид [1]:

110

 αH   P0 = Pa  1 + T0  

3, 4

,

(4)

где Р 0 – атмосферное давление в шахте на глубине Н; Р а - нормальное атмосферное давление на поверхности шахты; α = 0,01 К/м – температурный градиент для «сухих» стволов; Т 0 – нормальная абсолютная температура на поверхности шахты. Объем импульсной трубки определим из формулы Vтр =

πd т2 4

⋅ lт ,

(5)

где d т – внутренний диаметр импульсной трубки, м (d т = 0,0125 м); l т – монтажная длина трубки, м. Определяется диапазоном измерения уровня и превышением над перекрытием зумпфовой части водосборника: l т = Н пред +Δl. Здесь Н пред = К р h i max – предельный измеряемый уровень, м; h i max - максимальный уровень, м (см. рис. 1); К р – коэффициент запаса по измеряемому уровню воды в водосборнике. Определяется типом применяемого насоса. Например для насоса типа ЦНС – 300-600 К р = 1,33; Δl – превышение места установки дифференциального манометра над перекрытием зумпфа, м. Обычно эта величина составляет Δl = 1,0…1,5 м Аналогично определяется объем приемной коробки: Vк =

πd к2 4

(6)

hк

где d к и h к – соответственно диаметр и высота приемной коробки. Приняв из конструктивных соображений h к = d к , из (6) найдем:

hк = d к = 3

4Vк

π

,

(7)

где величина V к определяется из уравнения (3). Вывод. В результате исследований получены новые расчетные формулы для определения основных параметров гидростатического аналогового уровнемера: l т , h к , d к в зависимости от типа насоса его всасывающей способности, высоты водоподъема и технологических ограничений: К v = 0,2 и К р = 1,33. Перечень ссылок 1. Гейер В.Г., Тимошенко Г.М. Шахтные вентиляторные и водоотливные установки: Учебник для вузов. – М.: Недра, 1987. – 270 с.

111

УДК 681.5.042 ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ШАХТНОЙ КАЛОРИФЕРНОЙ УСТАНОВКИ Волочай М. С., студент; Скоробогатова И.В., ассистент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Калориферные установки относятся к жизненно важным объектам угольных шахт. Для предотвращения обмерзания ствола, подъёмных сосудов и канатов, а также создания нормальных климатических условий для работающих людей воздух, подаваемый в шахту в холодное время года, подогревается в калориферных установках [1]. На шахтах используют калориферные установки двух типов: со специальным вентилятором и безвентиляторные, в которых прохождение воздуха через калориферы происходит за счёт разрежения, создаваемого вентилятором главного проветривания. В технологической схеме калориферных установок шахт обычно используют водяной и паровой калориферы. Воздух, проходя водяной, а затем паровой калориферы, прогревается до температуры 50 – 600 С, после чего доводится до температуры 10 – 160 С путём смешивания с наружным воздухом в специальной смесительной камере и нагревается специальными вентиляторами в ствол или, как в большинстве случаев, засасывается вентилятором главного проветривания. В соответствии с Правилами безопасности в угольных и сланцевых шахтах $164 при стволах и штольнях с поступающей струёй воздуха должны быть калориферные устройства, обеспечивающие поддержание температуры воздуха не менее +2 0С в 5 м от сопряжения канала калорифера со стволом (штольней). При неудовлетворительной работе калориферных установок может наблюдаться обмерзание стволов. Эксплуатация подъемных установок в таких условиях усложняется, так как резко увеличивается вероятность зависания сосудов на проводниках, покрытых слоем льда. Одной из актуальных задач в области автоматизации калориферных установок является задача усовершенствование средств регулирования подачи теплого воздуха, а также измерение воздуха в стволе шахты. Существующие системы автоматического управления имеют ряд недостатков и недоработок, усовершенствование их является актуальной задачей на сегодняшний день [2]. Стабилизация температуры в стволе шахты калориферной установки может быть достигнута по трем вариантам:  регулирование количества теплоносителя, подаваемого в секцию. В этом случае регулирующее воздействие подается на исполнительный механизм, который управляет вентилем на трубопроводе теплоносителя;  ступенчатое регулирование количество теплоносителя и плавное изменение воздуха, проходящего через калорифер;  изменение количества воздуха, проходящего через калорифер, путем регулирования значения количества воздуха поступающего через заборную будку (холодного воздуха). В этом случае регулирующее воздействие подается на исполнительный механизм, который управляет положением ляды. Управляемым параметром шахтной калориферной установки является температура в стволе шахты, управляющими – расход теплоносителя и атмосферного воздуха, возмущающими – влажность, запыленность (определяются особенностью месторасположения калориферной установки), изменение температуры теплоносителя, изменение температуры холодного воздуха. Температура измеряется термопреобразователем сопротивления медным типа ТСМ1187. Давление и расход теплоносителя и воздуха измеряются манометром и дифманометром

112

- расходомером с дистанционной передачей сигналов на вторичный прибор, который размещается в котельной. Для автоматизации шахтных калориферных установок применяются следующие виды аппаратур: АКУ-63, АКУ 3.1.1 М (для районов с холодным климатом, для шахт, имеющих мощные калориферные установки), АКУ 3.2.1М (для районов с умеренным климатом, для маломощных калориферных установок) [3].

Рисунок 1 - Структурная схема системы автоматического управления шахтной калориферной установкой На рисунке 1 обозначено: t – датчик температуры; h – датчик уровня; Qv – датчик расхода воздуха; Qt – датчик расхода теплоносителя; G - блок питания; DD1 – микроконтроллер; DA1…4 – оптопары; K1…4 – реле; R1…8 – резисторы. Сигналы с датчиков поступают на порты соответствующие порты микроконтроллера, который, сравнивает полученные сигналы с заданными значениями, соответствующими нормальному функционированию калориферной установки. С микроконтроллера сигнал поступает через оптопары, которые служат для гальванической развязки, на реле и на исполнительные механизмы (ляды, задвижки и т.д.). Анализ аппаратуры управления подогревом воздуха в стволе шахты показал, что у существующих САУ калориферной установкой имеется ряд недостатков, а именно: значительное время запаздывания, устаревшие элементы и недостаточная точность. Таким образом, для устранения этих проблем предлагается перевести аппаратуру на современную микроэлектронную базу (рис. 1). 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.

3. Автоматизация и автоматизированные системы управления в угольной промышленности / Под ред. Б.Ф.Братченко – М.: Недра, 1976. – 383с.

113

УДК 622.647 АВТОМАТИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ СКОРОСТИ КОНВЕЙЕРОВ Глянь Д.В., студент; Ешан Р.В., ассистент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) В угольной промышленности ленточные конвейеры являются одним из наиболее распространенных средств транспортировки угля. Грузопоток из лавы не является постоянной величиной, вследствие чего значительную часть времени конвейер работает с неполной загрузкой. Мощность приводных двигателей конвейеров достигает сотен киловатт, поэтому улучшение энергетических показателей привода позволит уменьшить расходы на электроэнергию. Для решения этой задачи целесообразно регулировать скорость движения ленты в зависимости от грузопотока [1]. Рассмотрим такую систему автоматического управления – блок стабилизации погонной нагрузки на ленту конвейера (БСПН)(Рисунок 1).

Рисунок 1 – Структурная схема САУ Для стабилизации погонной нагрузки на ленту конвейера необходимо проводить 2 измерения: измерение скорости и массы погруженного угля. Сигнал с датчика веса ДВ и датчика скорости ДС поступает на БСПН. Питание схемы осуществляется с искробезопасного блока питания. Датчик скорости подключен к схеме через согласующее устройство. В качестве средства измерения скорости используется датчик ДКС. В блоке размещена согласующая схема, которая выполняет функцию преобразования – с датчика снимается не уровень сигнала, а его частота, что обеспечивает большую защищенность от помех. Так же обеспечивается понижение уровня напряжения с датчика 114

скорости и гальваническая развязка его присоединения к БСПН. Датчик веса располагается на предыдущем конвейере, это дает возможность быстрее реагировать на изменения грузопотока. В условиях угольной шахты рекомендуется использовать тензорезистивные датчики веса, они являются более надежными средствами измерения, а так же просты в обслуживании и эксплуатации по сравнению с оптическими и гидравлическими датчиками. БСПН обрабатывает сигналы с датчиков и через интерфейс RS-485 выдает регулирующее воздействие на преобразователь частоты ПЧ, к которому подключен электродвигатель привода конвейера. Для контроля работы устройства в блоке присутствует жидкокристаллический индикатор, на который выводится информация о скорости и производительности конвейера. Количество угля на ленте, т.е. масса поступающего груза, является изменяющимся параметром, а скорость – регулируемым. Блок стабилизации погонной нагрузки на ленту конвейера совместно с преобразователем частоты должен поддерживать постоянство коэффициента отношения грузопоток/скорость: 𝑞𝑟 𝑘= = 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡, 𝑣 где q r – масса угля на одном погонном метре ленты предыдущего конвейера; v – скорость текущего конвейера. Для настройки устройства необходимо знать технические характеристики конвейеров: номинальную скорость текущего конвейера, и q r при номинальной производительности предыдущего конвейера: 𝑄∙𝑔 , 36 ∙ 𝑣 где Q – производительность предыдущего конвейера, g = 9,8 м/с2 – ускорение свободного падения, v – скорость текущего конвейера. При уменьшении поступления угля на ленту конвейера 𝑞𝑟 уменьшается, вследствие чего коэффициент k тоже уменьшается. БСПН регистрирует изменения и плавно регулирует скорость, пока k не достигнет требуемого значения. Для управления и безопасной работы конвейер должен быть подключен к аппаратуре автоматизированного управления. В БСПН предусмотрена совместная работа с комплексом АУК.1М. Необходимо обеспечить имитацию датчика скорости, так как реле скорости комплекса АУК.1М отключит конвейер при снижении скорости ниже 75% от номинальной [2]. Для этого на вход датчика в комплексе подается уровень напряжения соответствующий номинальной скорости конвейера. Управление конвейером осуществляется с пульта аппаратуры АУК.1М. Сигнал о запуске/остановке поступает на БСПН, откуда подается соответствующая команда на преобразователь частоты, который управляет электроприводом конвейера. Таким образом, регулировка скорости движения тягового органа в зависимости от грузопотока позволит увеличить эффективность использования ленты, повысить срок её службы, а так же снизить энергопотребление, что немаловажно в условиях низкой рентабельности шахт. 𝑞𝑟 =

Перечень ссылок 1. Гаврилов П.Д., Гимельшейн Л.Я., Медведев А.Е. Автоматизация производственных процессов. –М.: Недра, 1985.-214с.

2. Батицкий В.А., Куроедов В.И., Рыжков А.А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности.–М.: Недра, 1991.-303с.: ил.

115

УДК 622.647.1-83 АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ В ПРОЦЕССЕ ЕГО ПЕРЕВОДА С КВАЗИЧАСТОТНОГО РЕЖИМА НА ЕСТЕСТВЕННУЮ МЕХАНИЧЕСКУЮ ХАРАКТЕРИСТИКУ Головатый М.В., студент; Маренич К.Н., доц., к.т.н. (Ph.D.) (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Квазичастотный режим позволяет поддерживать работу асинхронного двигателя (АД) на фиксированной пониженной скорости, создавая при этом удвоенный электромагнитный момент и возможность реверса без контакторной коммутации[1]. Этот эффект приемлемо использовать для электроприводов транспортных установок(например, скребкового конвейера), в связи с возможностью преодоления моментов сопротивления, существенно превышающих паспортное значение критического момента АД. Однако проблемным вопросом является процесс переключения асинхронного двигателя с квазичастотного режима на электропитание от трехфазной системы напряжений промышленной частоты. Это обусловлено возможной пространственной несовместимостью векторов потокосцепления предшествующего и последующего режимов [2], что создает тормозной эффект АД в момент их переключения (рис.1) [3].

Задачу подавления ударных моментов в АД при его разгоне путем дискретного повышения частот питающего напряжения можно решить в разомкнутых системах управления полупроводниковыми преобразователями за счет программного изменения во времени управляющих воздействий, подаваемых на вход преобразователя, и обеспечения фазонаправленного включения последующего режима. При равенстве по модулю и совпадении по фазе векторов начальных и установившихся потокосцеплений статора (ротора) величина переходного момента АД равна нулю [2]. Данное условие может быть выполнено при плавном изменении частоты подводимого к АД напряжения. Для обеспечения двигательного момента АД соотношение частот сетевого и квазисинусоидального напряжения составляет (3n±1), где n – число натурального ряда. При этом, соотношение fC/ fM = (6n±1)позволяет достичь полной симметрии форм квазисинусоидальных напряжений в фазах и полуволнах [3]. Очевидно, что разгон АД целесообразно производить с фиксированной частоты fM = 50/7=7,14 Гц.

116

Задача реализации управляемого разгона АД должна решаться путем дискретного повышения частоты квазичастотного напряжения исходя из принципа совпадения по фазе векторов токов, напряжений, потокосцеплений, соответствующих моменту окончания предшествующего и моменту начала последующего режима электропитания АД. Учитывая, что трех фазная система квазичастотных напряжений может быть достигнута как при fC/ fM = (6n±1), так и при fC/ fM = (3n±1) уместно предположить, что первым этапом управляемого разгона двигателя должен стать перевод его с частоты 7,14 Гц на 12,5 Гц, сопровождаемый повышением частоты переключения групп тиристорных ключей. Учитывая, что открытое состояние тиристоров в каждой группе по своей продолжительности будет противоречить продолжительности включенного состояния групп тиристоров при fC/ fM = (3n±1), в данном случае рационально устранить четные либо нечетные интервалы включения групп тиристоров из совокупности соответствующей fC/ fM = (6n±1). Подобный же подход уместен и для последующего промежуточного интервала адаптации пространственного положения векторов потокосцепления двигателя с режимом электропитания номинальным напряжением. В данном случае уместно увеличить частоту напряжения до 16,67 Гц (fC/ fM = 3n) полагая, что соответственно будет увеличена частота переключения тиристорных ключей, а периодическая форма напряжений в фазах тиристорного регулятора будет обеспечена чередованием включенных состояний и пауз между ними. Диаграмма последовательности включения тиристоров для формирования частот 7,14 Гц, 12,5 Гц и 16,67 Гц приведена в табл. 1. Таблица 1 – Диаграмма последовательности включения тиристоров Частоты

7,14 Гц

Интервалы коммутации

Включенные тиристоры VS1

VS2

VS3

I

●

●

II

●

● ●

●

IV

●

●

V

●

I

●

●

●

●

●

пауза ●

●

V

●

пауза

VI

●

●

I

●

●

II

пауза

III

пауза

IV

●

●

●

III IV

VS6

пауза

II

16,67 Гц

●

●

●

VS5 ●

III

VI

12,5 Гц

VS4

●

● ●

●

V

пауза

VI

пауза 117

●

Таким образом, разгон привода осуществляется путём подачи на АД напряжений последовательности частот: fC/ fM = 7; fC/ fM = 4; fC/ fM = 3; fC/ fM = 1 (рис. 2).

fM=7,14 Гц

fM=12,5 Гц

fM=16,67 Гц

fС=50 Гц

Рисунок 2 – Диаграмма формирования квазисинусоидальных напряжений в процессе разгона АД

Перечень ссылок 1. Маренич К.Н. Асинхронный электропривод горных машин с тиристорными коммутаторами / К.Н. Маренич.–Донецк : ДонГТУ, 1997.– 64 с 2. Трещев И.И. Методы исследования машин переменного тока / И.И. Трещев. – Л.: Энергия, 1969. – 235 с.

3. Маренич К.Н. Асинхронный електропривод подземного скребкового конвейера с тиристорным пуско-защитным аппаратом / Дис.канд. техн. наук: 05.09.03 – Донецк., ДПИ, 1991. – 238с.

118

УДК 622.6-05 СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ШАХТНОЙ ПОДЪЕМНОЙ УСТАНОВКИ С АКТИВНЫМ РЕЗЕРВИРОВАНИЕМ Дряпочка М.А., студент; Василец С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Повышение технико-экономических показателей функционирования клетевой подъемной установки во многом определяются эффективностью функционирования системы автоматического управления [1]. Известна система управления и автоматизации подъемной установки фирмы «АВВ» [2], построена на основе микропроцессорных программируемых контроллеров. Алгоритм управления подъемной машины реализуется главным контроллером. Система стволовой сигнализации и связи соединяется с системой управления подъемом посредством модемной связи. Наглядная визуальная информация о состоянии механизмов в стволе представляется на экране компьютера оператора подъемной машины. Также известно об использовании аппарата защиты и контроля движения (АЗКД) шахтной подъемной установки (ШПУ), который обеспечивает контроль основных параметров подъемной установки (скорость, ускорение и положение подъемного сосуда). Связь с главным контроллером осуществляется по Ethernet каналу. Для оператора предусмотрено автоматизированное рабочее место (обеспечивается визуализация текущего состояния измеряемых величин и всех возможных аварийных ситуаций) [3]. Для осуществления связи с подъемным сосудом и реализации некоторых функций в алгоритмах работы стволовой сигнализации также используется стволовая радиостанция фирмы «FHF» типа MR90, являющейся многоканальной системой радиопередачи речи и данных для применения в подземных выработках. Система радиосвязи служит для посылки информации от технологического оборудования в клети в систему управления подъемной машины [4]. Общим недостатком таких технических решений является централизованная структура, что снижает надежность функционирования ШПУ, поскольку при выходе из строя главного контроллера данные о технологическом процессе не передаются на пульт диспетчера. Цель работы – усовершенствование микропроцессорной системы управления клетевой подъемной установкой за счет рассредотачивания структуры системы управления и использования активного резервирования компонентов. В настоящее время повышение надежности и долговечности оборудования, уменьшение расхода электроэнергии, увеличение производительности, а также контроль всех технологических параметров, влияющих на рабочее состояние подъемной установки, осуществляется при помощи современных средств автоматизации. Наиболее рациональным с точки зрения контроля является разработка автоматизированной системы, позволяющей собирать информацию со всех мест технологического участка, осуществлять их непосредственную обработку и передачу. Использование цифровых датчиков и средств микропроцессорной техники для обработки и передачи информации позволяет с высокой точностью контролировать достаточное количество параметров шахтной подъемной машины, передавать данные на пульт диспетчера и на верхний уровень системы автоматизации, сохранять показания датчиков за продолжительный период и анализировать характер их изменения во времени. Для автоматизации шахтной подъемной установки предлагается следующая структура (рис.1):

119

120

БПИ2

БПИ1

ДМГ

ДТП

ИП

ОЭВМ

МК2

УП

МК1

БПИВК

БПИ4

ДТ

ДТО

ДН

ДПМ

УВ

СИФУ

Рисунок 1 – Структурная схема автоматизированной системы объекта

БПИ3

ДСК

ДМПК

Б

Клеть

На схеме приведены следующие обозначения: ОЭВМ – оператор ЭВМ, БПИВК – блок приема информации и выдачи команд, СИФУ – система импульсно-фазового управления, УВ – управляемый выпрямитель, ДПМ – двигатель подъемной машины, Б – барабан, ДН – датчик напряжения, ДТО – датчик температуры обмоток, ДТ – датчик тока, ДТП – датчик температуры подшипникового узла, ДСК – датчик скорости клети, ДМПК – датчик местоположения клети, ДМГ – датчик массы груза, БПИ1,2,3,4 – блок приема информации от датчиков, ИП – источник питания, УП – устройство переключения, МК1 – основной микроконтроллер, МК2 – резервный микроконтроллер. Принцип работы данной системы заключается в следующем: в машинный зал, а также вверху, внизу ствола и у копра устанавливаются соответствующие блоки БПИ1,2,3,4, которые в свою очередь осуществляют прием информации от технологических датчиков контроля технологического процесса. Каждому сигналу от датчика, с целью передачи его на большие расстояния без потерь, присваивается соответствующий адрес, при помощи которого блок приема информации и выдачи команд будет проводить опрос каждого блока и передача данных осуществляется по протоколу. Эти сигналы поступают в цифровом виде на блок приема информации и выдачи команд. Далее вся информация поступает оператору ЭВМ на пульт управления, откуда ведется контроль за состоянием технологического процесса, где оператор собирая данные, может осуществлять управление двигателем подъемной машины в соответствии с заданными параметрами и режимами работы. Во всех блоках в качестве устройства согласования для аналоговых сигналов используются операционные усилители, а для дискретных применяется гальваническая развязка. Блок приема информации и выдачи команд предусматривает в своем составе два микроконтроллера (основной и резервный), которые соединены между собой устройством переключения. При выходе из строя основного микроконтроллера устройство переключения включает в работу резервный микроконтроллер. Для большей эффективности работы, диаграмма подъема условно делится на восемь участков и при сбое системы резервный микроконтроллер начинает свою работу с того момента, на котором остановился основной. Таким образом, в ходе проведенной работы была спроектирована автоматизированная система контроля функционирования шахтной подъемной установки, которая за счет использования современных элементов микропроцессорной техники, рассредоточенной структуры и активного резервирования вычислительного контроллера, позволит повысить надежность и эффективность работы технологического процесса клетевого. Перечень ссылок 1. Руководство по ревизии, наладке и испытанию шахтных подъмных установок: нормативное производственно-практическое издание/ Бежок В.Р., Калинин В.Г., Коноплянов В.Д., Курченко Е.М./ Под общей редакцией В.А. Корсуна, - Донецк, 2009. 672 с.

2. ABB AB – Mine Hoist Systems [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.mining-technology.com/contractors/.

3. Шахтный подъем: Научно – производственное издание/ Бежок В.Р., Дворников В.И., Манец И.Г., Пристром В.А.; общ. ред. Б.А. Грядущий, В.А. Корсун. – Донецк: ООО «Юго – Восток, Лтд», 2007. – 624 с., 494 ил., 233 библиогр.

4. Каталог продукции компании FHF [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://www.fhf-bt.org/.

121

УДК 621.317.61:622.012.2 ОБГРУНТУВАННЯ ПРИНЦИПУ ДВОБІЧНОГО ЗНЕСТРУМЛЕННЯ МІСЦЯ УШКОДЖЕННЯ КАБЕЛЯ ЖИВЛЕННЯ АСИНХРОННОГО ДВИГУНА Дулін І.А., студент; Ковальова І.В., ст.преп., к.т.н. (ГВУЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) В процесі експлуатації шахтного рудникового електрообладнання можливі часті механічні ушкодження гнучких кабелів живлення, що може призвести до виникнення одного з найнебезпечніших аварійних станів у шахті – короткого замикання.(к.з.) Величина струму к.з. може досягти декількох тисяч Ампер. А існуюча тенденція до підвищення номінальної напруги живлення та зниження електричного опору силових кіл електрообладнання ще більш сприяє збільшенню струмів к.з. Виділена при цьому теплова енергія може не тільки призвести до пошкодження електрообладнання, але й викликати пожежу або вибух метано – повітряної суміші. Існуючі технічні рішення (МСЗ, реле витоку та ін.) передбачають певний термін спрацьовування захисту, відповідно до нормативних документів [1], однак, після захисного відключення напруги живлення струмопостачання аварійного силового приєднання буде підтримуватись зворотною ЕРС обертання асинхронних двигунів (АД) раніш ввімкнених споживачів, які переходять до режиму вибігу. В небезпечних умовах шахти цей термін струмопостачання доцільно максимально зменшити. Цим вимогам відповідає технічне рішення, дія якого основана на роз’єднанні трифазної схеми статора за наявності струму у штучно створеному колі визначення оперативного параметру (ЛВП) між статором двигуна і його заземленим металевим корпусом [2]. Схема ЛВП утворена послідовним з’єднанням конденсаторів С3 – С4 і діода VD1, що забезпечує: підтримання режиму ізольованої нейтралі мережі за відсутності ушкодження кабелю живлення АД; унеможливлює протікання постійного струму, включаючи оперативний струм дільничного апарата захисту від витоків струму на землю, тобто не впливає на його працездатність. Функції пристрою знеструмлення кабелю (ПЗК) можуть бути реалізовані схемою, яка наведена на рис. 1.

D1.1 =1

KM1.1

D1.2 =1

-

R8

C2

+

KM1.2

KM1

VT4 VD5

KM1.3 Обмотка статора АД

R1 VD1

KМ1.4 36В HL1

R9

C1 C4 R3

C3

R5

R2 +

R4 R6

DA1 =1

R7 VD3

Рисунок 1 – Принципова електрична схема пристрою ПЗК При подачі напруги у коло статора асинхронного двигуна, загоряється лампа HL1, що свідчить про ввімкнення пристрою ПЗК. В момент виникнення ушкодження в кабелі живлення АД створюється імпульс напруги обмеженої тривалості на резисторі R1, достатній для приведення в дію реагуючого органу засобу відокремлення зворотного енергетичного потоку асинхронного двигуна, за рахунок чого напруга у конденсаторі С3 перетворюється у 122

пропорційну напругу на резистор і R2 і порівнюється із уставкою мінімального рівня, що знімається з резистора R4. За наявності струму в колі конденсатора С3, компаратор DA1 формує логічну «одиницю», яка запам’ятовується тригерною ланкою D1.1 – D1.2 і через оптрон VD4 вмикає проміжкові реле, яке своїми контактами вмикає силовий комутаційний апарат КМ1. Конденсатор С2 задіяний для затримки на відключення цього реле на невеликий термін, достатній для гасіння зворотного енергетичного потоку АД. При цьому загоряється світлодіод VD5, який свідчить про спрацьовування пристрою. Повернення ПЗК до початкового стану здійснюється розрядом конденсатора С4 шляхом замикання слаботочного контакту КМ1.4 силового комутаційного апарату. Процеси, що відбуваються в мережі АД при ушкодженні в кабелі живлення, а також при спрацювуванні ПЗК можуть бути досліджені засобами комп'ютерного моделювання. Скористаємося розширенням SimPowerSystem системи MATLAB. На рис. 2 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); 5. Резистори R1-R3 – 20000Ом, резистор R4 – 2000Ом; 6. Ємність С1 - 0,5*10-6 Ф/км, С2 - 0,60*10-6 Ф/км.

Рисунок 2 – SimPowerSystem – модель дільничної мережі з пристроєм ПЗК Були промодельовані 2 види к.з. і отримані відповідні залежності зміни струму в місці ушкодження (з урахуванням захисного усунення зворотних енергетичних потоків та без): 1. Однофазне к.з. (фаза А) на землю – струм к.з. в колі замикання виміряний – амперметром А7 (рис. 3); 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. 4).

123

а)

б)

а)

б)

Рисунок 3 – струм к.з. в аварійному колі при однофазному к.з. фази А на землю (амперметр А7): а) без спрацьовування ПЗК; б) із спрацьовуванням ПЗК

Рисунок 4 – струм к.з. у фазах А, B, C при двофазному к.з. між фазами А і В на землю (амперметри А1, А3, А5) ): а) без спрацьовування ПЗК; б) із спрацьовуванням ПЗК Також був отриманий інформаційний сигнал у вимірювальному колі пристрою ПЗК (напруга на резисторі R2) в разі виникнення вказаних аварійних станів (рис. 5).

Рисунок 5 – Інформаційний сигнал у вимірювальному колі пристрою ПЗК Отримані залежності (рис. 5) свідчать про здатність запропонованого пристрою ПЗК своєчасно виявляти виникнення аварійного стану к.з., а захисне усунення зворотних енергетичних потоків АД пристроєм ПЗК дозволяє істотно зменшити час протікання аварійного процесу (рис. 3,4). 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.

2. Патент на КМ 73720 (UA), МПК (2006.01) Н02Н 3/08 Пристрій захисту від впливу зворотного енергетичного потоку асинхронного двигуна на точку ушкодження в кабелі живлення / К.М. Маренич, І.В. Ковальова, І.О. Лагута − u 2012 01848. Заявл. 20.02.2012. Опубл 10.10.2012. Бюл. №19.

124

УДК 62-83 АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ЭЛЕТРОПРИВОДОВ НАМОТОЧНО-РАЗМОТОЧНЫХ УСТРОЙСТВ Зубко Е.С., студент; Толочко О.И., проф., д.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) В металлургической промышленности одними из наиболее сложнорегулируемых механизмов являются намоточно-размоточные устройства. К электроприводу этих механизмов предъявляется ряд требований, обусловленных постоянно изменяющимися параметрами объекта регулирования, такими как масса и радиус рулона – m , Rp, от которых в свою очередь зависит величина момента инерции привода J. При моделировании моталок очень часто используют уравнение движение для постоянного момента инерции, подставляя в него переменное значение, что приводит к искажению результатов. Рассмотрим электропривод моталки с двигателем постоянного тока (ДПТ). Электропривод моталки обязан обеспечивать постоянное натяжение полосы. При этом с изменением радиуса рулона, а, соответственно, и с нарушением пропорциональной зависимости линейной скорости от угловой появляется необходимость регулирования скорости в двух зонах (по цепи якоря и по цепи возбуждения). Рассмотрим математическое описание механической части привода. Запишем уравнение движения привода с переменным моментом инерции [1], зависящем от угла поворота вала двигателя  : d  2 dJ  M  M c  M дин = J   . dt 2 d

(1)

где M дин – динамический момент на валу двигателя; J  -суммарный момент инерции двигателя и наматывающего устройства, приведенный к валу двигателя;  – угловая скорость двигателя; M c  M пол  М тр ,

(2)

M пол  FR p

(3)

– полезный момент, необходимый для создания заданного натяжения в безредукторном приводе; М тр  M 0 sign( )

(4)

– момент трения. Выразим в уравнении (1) величину J  через радиус Rp и массу m рулона. Момент инерции рулона состоит из двух частей: неизменного (вращающихся частей механизма и собственно момента двигателя) и меняющегося с изменением радиуса рулона момента инерции наматываемого рулона [2]: 2

J  Jд  Jб  m

2

( R p  Rб ) 2

,

(5)

где

m  qb( R p 2  Rá 2 ) – масса рулона. Подставляя (6) в (5), получим: 125

(6)

4

J   J д  J б  qb

4

( R p  Rб ) 2

 J 0  qb

Rp 2

4

,

(7)

где 4

J 0  J д  J б  qbRб / 2

(8)

– постоянная составляющая момента инерции. Определим производную момента инерции по радиусу рулона, используя h зависимость: R p  Rб  c , где с  , где Rб – радиус пустого барабана, с – приращение 2 радиуса рулона Rp при повороте двигателя на 1 радиан, h – приращение радиуса рулона Rp при повороте двигателя на 1 оборот. dJ  dJ  2qb 3   Rp . d c  dR p c

(9)

На основе полученных зависимостей запишем уравнение динамического момента: M дин J 

d  2 qb 3 Rp .  dt c

(10)

Как было сказано ранее, в роли электропривода рассматриваемой моталки выступает двигатель постоянного тока с тиристорным возбуждением. Применяется двухконтурное регулирование скорости с ПИ-регулятором тока якоря и ПИ-регулятором скорости, также на входе системы установлен фильтр для уменьшения перерегулирования по управляющему воздействию. Регулирование потока также двухконтурное с Ирегулятором ЭДС и ПИ-регулятором потока двигателя. Математическая модель системы, представленная на рис. 2, выполнена в программе MatLAB Simulink в относительных единицах без учета момента трения. На рис. 1 представлены графики изменения основных величин в данной системе.

3 V1 I V2 R w F M Tm Ed

2.5

2

1.5

1

0.5

0

-0.5

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Рисунок 1 – Графики изменения основных величин в системе регулирования электропривода намоточно-размоточного устройства.

126

Рисунок 2 - Математическая модель системы регулирования электропривода намоточноразмоточного устройства В данной работе рассмотрена система управления электроприводом намоточноразмоточного устройства. При построении математической модели данной системы бралось во внимание влияние наличия дополнительного слагаемого, обусловленного переменностью момента инерции, в уравнении движения привода. Полученные результаты отличаются от таковых при пренебрежении этой составляющей, поэтому можно сделать вывод, что использование систем с уравнением движения привода для постоянного момента инерции может привести к появлению больших погрешностей. Перечень ссылок 1. Чиликин М.Г. Общий курс электропривода: учебн. пособие [для студ. высш. учебн. завед] / Сандлер А.С. – М.: Энергоиздат, 1981. – 576 с.

2. Башарин А.В. Управление электроприводами: учебное пособие [для студ. высш. учебн. завед] / Новиков В. А., Соколовский Г. Г.– Л.: Энергоиздат, 1982 – 392c.

127

УДК 614.841.332 ВЫБОР ОПТИМАЛЬНЫХ С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ СРОКОВ ДИАГНОСТИКИ СИЛОВЫХ КОНТАКТНЫХ СОЕДИНЕНИЙ НИЗКОВОЛЬТНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЕЙ Ковалев А.П., проф., д.т.н.; Соленая О.Я., аспирант; Стопник А.Е., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Актуальность вопроса. По данным МЧС Украины за период с 2002 по 2011 гг. от электротехнических причин в жилом секторе в сетях до 1 кВ произошло 123169 пожаров, материальный ущерб от которых составил свыше 1638 тыс. гр. В это число пожаров входят и те, которые происходили в сетях 0,38 кВ из-за нагрева силовых контактных соединений (розетки, выключатели, вводные щиты и т.д.). Пожар в квартирах от случайного появления ослабленного и опасно искрящего контактного соединения может произойти из-за увеличения с течением времени переходного сопротивления между контактирующими поверхностями. Количество тепла, которое выделяется в контактном соединении, зависит от его конструкции и частоты обработки контактирующих поверхностей [1]. Интенсивное выделение тепла в электрическом контактном соединении ведет к нагреву изоляции проводника, на котором может находиться пожароопасная пыль и при достижении температуры самовоспламенения пыль загорается. Для обеспечения надежной работы контактных соединений, предотвращения перегрева, окисления, деформации (старения), необходимо своевременно производить проверку их состояния. Поэтому задача, связанная с определением оптимальных с точки зрения пожарной безопасности сроков диагностики силовых электрических контактных соединений является актуальной. Цель работы. Разработать математическую модель для оценки оптимальных с точки зрения пожарной безопасности сроков диагностики силовых контактных соединений (СКС). Результаты исследования. Под безопасным состоянием СКС будем понимать такое состояние, при котором температура их нагрева рабочими токами находится в допустимых пределах. Для определения интервала времени между диагностикой контактного соединения примем ряд допущений: - время нахождения СКС в опасном состоянии можно определить только в результате диагностики; - диагностика абсолютно надежна; - длительность диагностики θ<<τ (где τ - интервал времени между последующими диагностическими проверками СКС). Обозначим через ξ(t) процесс изменения состояния СКС. Предположим, что ξ(t) принимает соответственно два значения: 0 и 1, где 0 – безопасное состояние СКС; 1 – опасное состояние СКС (искрит, нагрето до недопустимой температуры). Рассмотрим ξ(t) как случайную функцию, которая имеет следующий характер изменения во времени. Существуют чередующиеся отрезки времени

ξ 0( 0 ) , ξ1( 0 ) ,…, ξi( 0 ) ,… ξ n( 0) , на которых ξ(t) = 0 и отрезки ξ1(1) ,…, ξi(1) ,… ξ m( 0 ) , на которых ξ(t)=1. Для СКС промежутки ξi( 0 ) являются безопасными, а ξi(1) - опасными (рис. 1).

128

ξ (t)

θ

ξ0(1)

1

θ

ξ0(0) τ

ξ2(1)

ξi(1)

ξ2(0)

ξ1(0)

0 τ

θ

ξ1(1)

ξi(0)

τ

τ

τ

t

Рисунок 1 – Случайный процесс изменения состояния СКС Пусть ξ i( 0 ) имеют одно и то же распределение: F (t ) =P(ξi(0) < t ) =1 − exp(−λ t ) .

(1)

Все величины ξi( 0 ) и ξi(1) взаимонезависимые [2]. Рассмотрим поведение СКС между проверками. В момент t с вероятностью P= (t ) exp(−λ t ) СКС будет находиться в безопасном состоянии, а с вероятностью F (t ) = 1 − exp(−λ t ) – в опасном. Среднее время безопасного состояния СКС в интервале (0, τ): τ

T =

∫ 1 − F ( t ) dt .

(2)

0

Обозначим через К(τ) отношение (τ + θ ) / T . Среднее время нахождения СКС в необнаруженном отказавшем состоянии окажется минимальным в том случае, когда К(τ) принимает минимальное значение:

τ +θ = = min τ min K (τ ) min τ τ τ T

τ +θ

.

(3)

∫ exp(−λt )dt 0

Дифференцируя выражение (3) по τ и приравнивая производную нулю, получаем уравнение вида: exp(−λτ ) − 1 − τλ − λθ =0 .

(4)

Для СКС низковольтных электрических сетей всегда выполняется условие [3]:

λτ < 0,1 . Разложим экспоненциальную функцию exp(−λτ ) в ряд Маклорена в окрестности точки τ = 0 . Подставив три первых члена разложения в уравнение (4) и решив его относительно τ, получим:

τ=

2θ

λ

.

(5)

Подставляя вместо λ значение, выраженное через число выхода из строя СКС n (за время наблюдения t) и общее число СКС N, за которыми было установлено наблюдение, преобразуем формулу (5) в следующий вид:

τ=

129

2θ Nt . n

(6)

Используя формулу (2) при заданном интервале времени между проверками τ 0 можно определить среднее время d нахождения СКС в необнаруженном отказавшем состоянии: τ0

d = τ 0 − T = τ 0 − ∫ exp(−λ t )dt = τ 0 − 0

1

λ

[1 − exp(−λτ 0 )].

(7)

В случаях, когда λτ 0 < 0,1 , формула (7) имеет вид: d=

τ 02 λ 2

.

(8)

Если интервал времени между проверками СКС выбирать используя формулу (5), т.е. считать, что τ 0 = τ , то значение d будет минимальным. Подставив значение τ, полученное из формулы (5) в формулу (8), получим: d =θ .

Пример. Под наблюдением по плану [NMt] в течение времени T = 1 год находилось N = 2200 силовых контактных соединений в системе электроснабжения 100-квартирного дома. За это время в системе электроснабжения квартир вышло из строя n = 15 контактных соединений (сопротивление контактов увеличилось в 3 раза). Длительность одной проверки θ = 1 час. Определить, через сколько времени необходимо проверять состояние силового контактного соединения, чтобы время нахождения контакта в дефектном состоянии было минимальным. Решение.

= τ

2 ⋅ 1 ⋅ 2200 ⋅ 8760 = 1603 ч.

15

Таким образом, для того, чтобы после отказа силового электрического контактного соединения время его нахождения в опасном (отказавшем) состоянии было минимальным, достаточно производить их диагностику для данного примера путем контроля температуры нагрева каждые 1600 ч., т.е. приблизительно 5 раз в год. Перечень ссылок 1. Смелков Г.И. Пожарная безопасность электропроводок / Г.И. Смелков. – М: Кабель, 2009. – 328 с.

2. Тихонов В.И. Марковские процессы / В.И. Тихонов, М.А. Миронов. – М.: Сов. радио, 1977. – 486 с.

3. Ковалев А.П., Шевченко А.В., Муха В.П., Белоусенко И.В. О выборе сроков профилактики автоматических средств защиты // Промышленная энергетика № 2, 1994. - С.

9-10.

130

УДК 622.457 РЕГУЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ШАХТНЫХ ВЕНТИЛЯТОРОВ Кузнецов Р.Е., студент; Ешан Р.В., ассистент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) Проведение работ в шахте или руднике, создание комфортных условий в подземных выработках зависят от работы вентиляторных и калориферных установок и состояния систем проветривания шахты. На привод вентиляторов главного проветривания расходуется большое количество электроэнергии, поэтому необходимо рациональное использование ее. Следовательно, автоматизации и проектирование экономичной, надежной и долговечной САУ регулирования производительности является важной задачей. Однако автоматическое регулирование производительности представляет сложную техническую задачу, поскольку наряду с широким диапазоном изменения производительности необходимо обеспечить высокие экономические показатели и соответствующие ПБ условия в шахте [1]. Регулирование производительности вентиляторов осуществляется по информации, поступающей с датчиков метана, углекислого газа, давления, расхода воздуха и обрабатывающейся в блоке управления в системе автоматического регулирования. Производительность вентиляторной установки регулируется различными способами: изменение угла установки лопаток рабочего колеса, дроссельное (реализуется посредством установки вспомогательных регулирующих шиберных затворок, с помощью которых создается дополнительное сопротивление движению воздуха), изменение угловой скорости (частоты вращения) рабочего колеса, изменение направляющего (спрямляющего) аппарата. Экономичность регулирования зависит от многих условий (глубины регулирования, временных этапов работы при пониженных производительностях), поэтому наиболее лучший способ автоматизации, в каждом случае будет индивидуальный и выбираться индивидуально по предварительному анализу. Способ изменения частоты вращения рабочего колеса реализован на установках с вентиляторами ВЦД-32 или ВЦД-40 на основе асинхронного машинно-вентильного каскада (АМВК). Регулирование угловой скорости двигателей вентиляторов производится путем подачи в их ротор противо-э.д.с. машин постоянного тока Uэ. Чем больше значение Uэ , тем меньше ток ротора двигателя вентилятора и момент , который он развивает. Вследствие этого уменьшается частота вращения рабочего колеса вентилятора и , следовательно, его производительность. При низкой частоте вращения (от 0,5 до 0,75 номинальной) машины постоянного тока соединяются последовательно. При больших скоростях (0,75 и выше) – машины постоянного тока соединяются параллельно. Пуск двигателей вентилятора производится с помощью роторных сопротивлений , которые затем отключаются. Энергия скольжения двигателей вентилятора рекуперируется в сеть. Регулирование подачи вентиляторов изменением скорости электропривода имеет ряд существенных преимуществ по сравнению с другими способами регулирования: высокая экономичность, которая зависит от экономичности регулируемого электропривода; возможность применения вентилятора простейшей конструкции без направляющего аппарата и устройства поворота лопаток колеса; расширенная область экономичной работы. Существует асинхронно машинно-вентильные каскады с последовательнопараллельным включением машин постоянного тока и одной машинной постоянного тока. Необходимо создать функциональную схему данной САУ (рисунок 1), т.е. совокупность блоков (звеньев) системы по выполняемым ими функциями, учитывая все входные, выходные воздействия в системе.

131

БУ – блок управления МПТ - машины постоянного тока М – двигатель В-вентилятор С- вентиляционная сеть ДВ - датчик воздуха U з – задающее напряжение; U ф – фактическое напряжение с датчика скорости воздуха; U y – управляющее напряжение (противо-э.д.с.) ∆U – сигнал рассогласования ω – угловая частота вращения вала ΔP – депрессия, создаваемая вентилятором Q в – расход воздуха Выходной параметр объекта – количество воздуха, в те участки объекта, где происходит измерение датчиком расхода воздуха. Входное воздействие – задание требуемой скорости вращения асинхронного двигателя. Упрощенную передаточную функцию звена “вентиляционная сеть” можно записать[1]: 𝑊𝑐 (𝑝) =

𝐾в ∗ 𝑒 −𝑝𝜏 1 = , 𝑇в 𝑝 + 1 50𝑝 + 1

K в – коэффициент передачи выработки; τ = l/a - время чистого запаздывания (l – протяженность выработки, a – скорость потока воздуха) ; T в – постоянная времени выработки 𝑇в =

𝐿𝑎 ∗ 𝑙 , 𝑅𝑄в + 𝑅в

где La ,l – соответственно акустическая масса и длина участка выработки; R – аэродинамическое сопротивление сети; R в ,Q в – соответственно внутреннее сопротивление и производительность вентилятора. Блок управления и механизм машин постоянного тока описывают передаточной функцией апериодического звена первого порядка

где

𝑊БУ−МП (𝑝) =

К му - коэффициент усиления;

Т му = - постоянная времени.

𝐾му 0.1 = , 𝑇му 𝑝 + 1 0.1𝑝 + 1

Датчик расхода воздуха Д в динамическом отношении представляют усилительным звеном с передаточной функцией

132

𝑊д (𝑝) = 𝐾д = 1, где К Д - коэффициент усиления датчика расхода воздуха. Номинальные значения угловой скорости вращения электродвигателя рассчитывают по соотношению: 𝜋 ∗ 𝑛дв 𝜔дв = , 30 где 𝑛дв - частота вращения вала электродвигателя, оборотов/мин, выбирают по технической характеристике принятого двигателя. Передаточную функцию двигателя (ДВ) представляют так: 𝑊дв (𝑝) =

𝐾дв 0.46 = . 𝑇1 𝑝 + 1 0.54𝑝 + 1

Передаточная функция вентилятора W в (p) может быть представлена апериодическим звеном первого порядка: 𝑊в (𝑝) =

𝐾в 6 = , 𝑇в 𝑝 + 1 30𝑝 + 1

где Т в – постоянная времени, а значение K в - коэффициента усиления звена вентилятора устанавливают расчетным путем исходя из номинальных значений: угловой скорости вращения электродвигателя вентилятора 𝜔в и линейной скорости подачи воздуха 𝑉в. В соответствии с методикой, изложенной в [2], рассчитываем параметры ПИДрегулятора для описанного выше объекта управления. Использование ПИД-регулятора обеспечивает регулирование производительностью вентиляторной установки во всех режимах работы. Необходимо управлять производительностью вентилятора и всей системы, поддерживать производительность, для этого и используется ПИД-регулятор, он регулирует сигнал на необходимый уровень в зависимости от изменения показаний системы. Пропорциональная составляющая это разница между необходимым значением и текущим, работает в момент появления рассогласования уставки и объекта. Интегральная составляющая необходима для компенсирования внешних воздействий на систему. Дифференциальная составляющая используется для урегулирования задержек между воздействием и реакцией системы. Закон описывающий ПИД-регулятор представлен: 𝑊𝑝 (𝑝) = 𝐾в +

Для передаточной функции объекта:

где 𝑇01 =50

𝑇02 =50

𝑊𝑜 (𝑝) =

𝑇03 =0.56

1 + 𝑇𝐷 𝑝 𝑇𝑢 𝑝

𝑘𝑜 , (𝑇01 𝑝 + 1)(𝑇02 𝑝 + 1)(𝑇03 𝑝 + 1) 𝑘𝑜 =0.276

𝑇𝐷 =

𝑇02 ∗ 𝑇03 = 2764 8 ∗ 𝑘0 ∗

𝐾𝐷 = 4 ∗ 𝑇03 = 200 𝑇𝑢 = 50

На рисунке 2 представлена модель САУ вентилятора главного проветривания предназначенная для использования в программе Mathlab, приложение визуального моделирования Simulink для изучения влияния ПИД-регулятора на динамические характеристики.

133

Результаты моделирования приведены на рисунке 3.

Из полученного графика переходного процесса можно определить динамические характеристики: время переходного процесса - 𝑡𝑝 = 26,5 с перерегулирование - 𝜎 = 7.5 % Направлением совершенствования рассмотренной модели является разработка алгоритмов формирования сигнала задания по производительности вентилятора главного проветривания в зависимости от состояния шахтной атмосферы (концентрация метана, углекислого газа, температуры и т.д.) Перечень ссылок: 1.Гаврилов П.Д., Гимельшейн Л.Я., Медведев А.Е. Автоматизация производственных процессов. Учебник для вузов. М.Недра, 1985,215 с.

2.Лукас В.А. Теория автоматического управления: Учеб. Для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Недра , 1990. – 416 с.

134

УДК 681.527 АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЕМ РАБОЧЕГО ОРГАНА КОМБАЙНА В ПРОФИЛЕ ПЛАСТА Лахам С.А., студент; Василец С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) К основным устройствам управления добычным комбайнов относятся автоматический регулятор нагрузки, обеспечивающий требуемый режим работы машины; система управления положением режущих органов; аппаратура управления двигателями комбайна; аппаратура защиты электродвигателей от перегрузок и короткого замыкания и тому подобное. На сегодняшний день добываемый на шахтах Украины уголь характеризуется существенной зольностью. Это снижает энергетические параметры добываемого угля, вызывает необходимость в обогащении. Для повышения качества угля используются автоматические регуляторы положения рабочего органа по профилю пласта. Наиболее распространенной системой автоматического регулирования нагрузки резания очистного комбайна является регулятор УРАН-1М. Регулятор имеет два канала: скорости и нагрузки, которые совместно работают на устройства выхода. К каналу нагрузки относятся: датчик тока, программа тока и импульсное устройство. В блоке канала нагрузки сравниваются напряжение пропорциональное фактическому току двигателя Iд и напряжение программы токовой уставки. При разности этих значений пределах ± 5% Iу регулятор по каналу нагрузки не работает (зона нечувствительности). При разности значения в пределах 5-25% больше Iу из блока контроля нагрузки в блок контроля скорости выдается напряжение Uн на импульсное уменьшение скорости подачи до значения установления тока Iд в пределах ±5% Iу. Если рассогласование тока Iд больше 25% тока Iу, то блок БКН выдает непрерывный сигнал на уменьшение скорости подачи. При недогрузе двигателя комбайна, т.е. когда Iу >> Iд, блоком БКН выдается напряжение на увеличение скорости подачи до значения, установленного программой скорости. К основным недостаткам данного технического решения относится отсутствие учета гипсометрии пласта и осуществление регулирования за счет изменения скорости подачи, а не непосредственно изменения положения рабочих органов. Поэтому актуальным является разработка автоматического регулятора положения органов резания в зависимости от профиля пласта. Такие недостатки могут быть устранены путем создания алгоритма работы комбайна, который бы позволял максимально учитывать гипсометрию пласта. Для достижения задачи была создана модель в среде Matlab, которая имитирует работу всей вынесенной системы подачи очистного комбайна с преобразователем частоты в цепи приводного асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором. Асинхронный двигатель в фазных координатах описан следующей системой дифференциальных уравнений:

U S   RS O   I S  d ψ S    +    =  U r   O Rr   I r  dt ψ r  U sA  i sA  ψ sA  U ra  ψ ra          U S = U sB , I S = i sB ,ψ S = ψ sB , U r = U rb ,ψ r = ψ rb  U sC  i sC  ψ sC  U rc  ψ rc 

(1)

(2)

Модель реализована несколькими подсистемами, указанными на рисунке 1. Подсистема 1 моделирует питающую сеть асинхронного двигателя с преобразователем

135

частоты; подсистема 2 представляет собой непосредственно асинхронный двигатель с к.з. ротором. При моделировании учитывался рабочий орган комбайна (подсистема 3). Для его имитации Мс изменялся случайным образом, что позволило моделировать прохождение рабочего органа комбайна через породу или уголь. Для этого был рассчитан момент сопротивления двигателя при прохождении рабочего органа через уголь или породу и при работе модели происходило случайное переключение между указанными значениями с определенной временной задержкой.

Рисунок 1 – Модель ВСП комбайна с преобразователем частоты Были получены следующие зависимости скорости, тока, электромагнитного момента и момента сопротивления от времени.

136

Рисунок 2 - Зависимости скорости (а), электромагнитного момента (б), тока ротора (в) и момента сопротивления (д) от времени График на рисунке 2 (д) отображает изменение гипсометрии пласта, т.е. прохождения рабочего органа комбайна через породу или уголь. На промежутке, когда момент равен 15Нм рабочий орган комбайна проходит через уголь, а при 40Нм – через породу. И в зависимости 137

от этого изменяется величина электромагнитного момента, скорость и частота вращения двигателя. Таким образом, судить о границе «порода-уголь» можно путем измерения тока ротора двигателя. В результате был разработан следующий алгоритм автоматического управления рабочим органом, представленный на рисунке 3.

Рисунок 3 – Алгоритм работы регулирования положения рабочего органа по току Принцип работы алгоритма следующий: задаются две уставки тока I1 , I 2 соответствующие прохождению комбайна через уголь и породу соответственно. Затем происходит измерение тока в двух точках и производится сравнение значения тока в этих точках с уставкой тока, соответствующей углю. В случае равенства значений рабочий орган поднимается вверх, а в противном случае – вниз. Таким образом, данная система позволяет значительно повысить экономический эффект и увеличить удельный вес угля в общей массе. Перечень ссылок 1. Морозов В.И. Очистные комбайны. Справочник. Москва: Горная Книга. 2006 – 650с.

2.Маренич К.Н. Асинхронный электропривод горных машин с тиристорными коммутаторами. Донецк : ДонДТУ, 1997 - 64 с.

3. Герман-Галкин С.Г. Matlab & Simulink. Проектирование мехатронный систем на ПК – СПб.: КОРОНА-Век, 2008 – 368с.

138

УДК 621.311.017 АНАЛІЗ ШЛЯХІВ ЗНИЖЕННЯ ВТРАТ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ У МІСЬКИХ РОЗПОДІЛЬЧИХ МЕРЕЖАХ Лісієнко Д.А., студент; Шлепньов С.В., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Великими споживачами електричної енергії є промислові міста. Електричні мережі великих промислових міст нашої країни були побудовані у післявоєнний час і прокладення нових повітряних ліній ускладнено, тому застосовується прокладка кабельних ліній. Специфікою міських мереж є те, що побудова нових ліній електропередачі пов’язана зі значними витратами і часто просто не можлива з причин екологічного характеру. Тому доводиться збільшувати потужність енергії, що передається по існуючим лініям, за рахунок збільшення сили струму, але вже вони зношені і застарілі. Ріст потужностей змушує шукати нові шляхи вирішення проблеми. Передача та розподіл електроенергії в електричних мережах обов’язково супроводжуються втратами електроенергії. Фактичні втрати електроенергії в електромережах (ФВЕ) містять в собі дві складові: технологічні втрати електроенергії (ТВЕ), комерційні втрати електроенергії (КВЕ). Зниження втрат електроенергії - одне із завдань енергозбереження. На рис.1 представлені дані про відносні втрати електроенергії в електричних мережах низки країн. У країнах Західної Європи та Японії відносні втрати електричної енергії коливаються у діапазоні 4 – 8,9 %, дещо вищій показник у Канаді 9,8%. В Україні та Росії відносні втрати електричної енергії складають 12,3 % та 13,7 %, що є найбільшим показником серед розглянутих країн.

14 12

%

10 8 6 4 2 0 Германія Японія

Італія

Франція Швейцарія Іспанія

Австрія Канада

Країни Відносні втрати електроенергіі

Нова Україна Зеландія

Росія

Рисунок 1 - Втрати електроенергії в електричних мережах країн світу (складено на основі [1]) Із загальної величини технічних втрат близько 78% доводиться на електричні мережі з класом напруги 110 кВ і нижче, у тому числі 33,5 % у мережі 0,4 - 10 кВ [1]. З об'єктивних причин завантаження електричних мереж 0,4 кВ збільшуватиметься у зв’язку з ростом потреб побутових споживачів електроенергії, тоді і доля втрат у розподільчих мережах найближчими роками буде зростати. Тому розробка заходів стосовно зниження втрат в електричних мережах 0,4 - 10 кВ досить актуальна. Згідно з [2] одним з ефективних технічних заходів є встановлення пристроїв для компенсації реактивної потужності.

139

На прикладі ділянки мережі "Донецьких міських електричних мереж" ПАТ "ДТЕК Донецькобленерго" проведемо розрахунок компенсації реактивної потужності. У складній розгалуженій розподільчий мережі маємо однотрансформаторну абонентську підстанцію (АПС), тип трансформатору ТМ – 63/10. На шинах низької напруги 0,4 кВ встановлені лічильники активної та реактивної електроенергії. Вихідні дані показання лічильників за період - березень 2013 року: W P = 1457 кВт·г - показання лічильника активної енергії; W Q = 2127 квар·г - показання лічильника реактивної енергії; Т = 600 г - період зняття свідчення лічильників електроенергії (місяць), година. Результуюча середня активна потужність:

Р1 =

WP 1457 = = 2 ,4 кВт .

T 600

Початковий коефіцієнт потужності перераховується з:

 WQ cosφ1 =   WP

2    − 1  

−0 ,5

 2127  2  =   − 1  1457  

−0 ,5

= 0 ,57 .

Результуюча середня реактивна потужність: Q1 =

WQ T

=

2127 = 3,5 квар .

600

Повна потужність: S=

P 2 ,4 = = 4 ,2 кВA . cosφ1 0 ,5

Розрахунок після компенсації реактивної потужності: Необхідний коефіцієнт потужності приймаємо рівним cos φ 2 = 0 ,9 . Активна потужність після компенсації:

Р2 = S ⋅ cosφ 2 = 4 ,3 ⋅ 0 ,9 = 3,9 кВт . Реактивна потужність після компенсації Q 2 = S 2 − P 2 = 4 ,3 2 − 3,9 2 = 1,8 квар . Необхідна потужність компенсуючого пристрою:

Q КП = Р 2 ⋅ k = 3,9 ⋅ 0 ,957 = 3,7 квар , де коефіцієнт k при зміні cosφ з величини 0,57 до 0,9 буде дорівнювати k = 0,957 [3]. Отже, аналізуючи отримані результати можемо сказати, що у даному випадку компенсація реактивної потужності не буде ефективним засобом енергозбереження. Тому необхідно шукати інші шляхи по зниженню енерговитрат. Перелік посилань 1. Снижение потерь электроэнергии в электрических сетях. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.abok.ru/for_spec/articles.php?nid=2833 2. Методичні вказівки з аналізу технологічних витрат електроенергії та вибору їх зниження. – Київ, ОЕП "ГРІФРЕ", 2004. – 159 с.

3. Расчет реактивной мощности.[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://electrocontrol.com.ua/stati-sxemy-i-spravochnaya-informaciya/raschet-reaktivnojmoshhnosti-prednaznachennoj-k-kompensacii-koefficienta-moshhnosti.html

140

УДК 669.162.263.44 АВТОМАТИЧЕСКАЯ СТАБИЛИЗАЦИЯ ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ГОРЕНИЯ В ГОРНЕ ДОМЕННОЙ ПЕЧИ С УЧЕТОМ ПОДАЧИ ПЫЛЕУГОЛЬНОГО ТОПЛИВА Лопадчак А.А., магистрант; Кравченко В.П., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, Украина) Одним важнейших параметров, которые характеризуют процессы в горне доменной печи, является теоретическая температура горения (ТТГ). Для эффективного протекания процессов доменной плавки важно поддерживать теоретическую температуру горения на определенном уровне. Поскольку ТТГ зависит от различных факторов, то для поддержания ее на заданном уровне необходимо изменять (регулировать) некоторые из них. При выборе параметров комбинированного дутья стремятся к сохранению теоретической температуры горения топлива у фурм (Т). Требование относительного постоянства Т сохраняется и при вдувании пылеугольного топлива (ПУТ). В связи с этим возникает необходимость уточнения расчёта Т с учётом влиянии ПУТ. Тепловой баланс зоны горения (ЗГ) учитывал следующие приходные статьи: тепло горения углерода кокса, природного газа, ПУТ, включая теплоту реакций летучих веществ, физическое тепло дутья, физическое тепло поступающего в ЗГ кокса. Расходные статьи теплового баланса включали теплоту диссоциации пара, тепло, уносимое из ДП ЗГ золой кокса и ПУТ, тепло продуктов горения. Было принято, что зола кокса покидает зону горения с температурой шлака, а зола ПУТ - температурой горения. Незначительное физическое тепло природного газа ПУТ и транспортирующего азота не учитывалось. В расчёте также не учтены тепловые эффекты реакций окисления элементов чугуна в ЗГ из-за отсутствия достоверной информации о степени их развития. Весь тепловой баланс составлялся на I кг углерода кокса, сгорающего у фурм (Сф). Было получено следующее уравнение:

𝑇=

9797+𝑚ПУТ 𝑞ПУТ +𝑉ПГ 𝑞ПГ +𝑉д ��сд +𝜑с𝐻2𝑂 �𝑡д −10806𝜑�−

𝐴 𝐴 𝑣 100 ∑ −𝑞пл.шл. �0,01𝑚ПУТ 𝐴ПУТ + 𝑘 �−𝑡шл 𝑐шл 𝑘 +𝑡𝑘 𝑐𝑘 +𝑞𝑥 𝑝 𝑘 𝐶 𝐶 𝐶 𝑝𝑣 𝐶 𝑘

𝑘

𝑐 𝑉+0.01 𝑐шл 𝑚ПУТ 𝐴ПУТ

𝑘

𝑘

,

где 9797 – тепловая реакция горения углерода до СО, кДж/кг; m пут - массовый расход ПУТ, кг/кг С ф ; q пут – срядняя теплота сгорания ПУТ до СО с учетом летучих веществ, кДж/кг; 𝐴ПУТ – средняя зональность ПУТ, % V ПГ – объемный расход природного газа, м3/кг С ф ; Q ПГ – тепловой эффект реакции неполного сгорания природного газа =1694 кДж/м3; Vд – объемный расход дутья, м3/кг С ф ; с д , с Н2О, с г, - теплоемкости дутья, водяного пара, продуктов горения, кДж/(м3 оС); φ – влажность дуть, дол.ед; t 2 - температура дутья. °С; q пл.шл. – теплота плавления шлака. кДжкг; А к , С к , и v к – содержание золы, углерода и летун их веществ в коксе. %; с шл и с к - теплоемкость шлака и кокса» кДж/(кг оС) t шл - температура шлака = 1500 °С; t K - температура поступающего в зону горения кокса = 1400 °С; p v -средняя плотность летучих веществ, кг/м3; ∑ 𝑞𝑥 𝑝 -суммарный тепловой эффект реакций летучих, кДж м3; V г - объём продуктов горения, м3.

141

(1)

Показатели работы ДП, влияющие на С ф , сказываются и на значении Т. Для учета их влияния предварительно рассчитывались удельный расход кокса и степень прямого восстановления железа r d . В соответствии с формулой увеличение расхода ПУТ снижает температуру горения. Но в меньшей степени, чем вдувание природного газа. При чем различные марки углей поразному снижают Т. Наиболее сильное влияние оказывают газовые и длиннопламенные угли. Снижение Т при вдувании тощих углей и антрацита значительно меньше (рис.1).

Теоретическая температура горения, ͦС

2100 2080 2060 2040 2020 2000 1980 1960 1940 0

20 Антрацит

40

60

80

Расход ПУТ, кг/т чугуна Длиннопламенные Тощие

100

120 Газовые

140 Смесь

Рисунок 1 – Влияние расхода ПУТ из разных марок углей на теоретическую температуру горения При традиционной технологии ведения плавки с вдуванием в горн природного газа для стабилизации ТТГ, как правило, регулируют подачу количества вдуваемого природного газа. В данное время, в связи с повышением стоимости природного газа, в горн доменной печи на многих печах вдувают пылеугольное топливо, в связи с этим изменилось соотношение факторов, которые влияют на ТТГ. Если природный газ понижает ТТГ, то ПУТ несколько ее повышает. В таких условиях стабилизация ТТГ должна происходить за счет изменения факторов, которые наиболее существенно влияют на ТТГ. Одним из таких факторов является влажность дутья. В данной работе исследуется влияние влажности дутья для стабилизации ТТГ с учетом различного количества и состава вдуваемого ПУТ. Перечень ссылок 1. М. В. Лядский, З. К. Афанасьева, Т. А. Ивлева. Эффективность использования ПУТ в доменных печах. Метал и литье Украины , №11-2008, с. 8 2. Ярошевский С. Л. Выплавка чугуна с применение ПУТ. – М.Металургия. 1998. – 176 с.

3. Ноздрачев В. А., Ярошевский С. Л., Терещенко В. П. Перспективные технологии доменной плавки с применением кислорода и пылеугольного топлива. — Донецк: Новый мир. 1996. — 173 с.

4. Кравченко В.П., Томаш А.А. , Афанасьева З.К. расчет теоретической температуры горения топлива при вдувании ПУТ – Университетская наука – 2009, тезисы докладов междунар. научно-техническая конференция, ПГТУ.-Мариуполь, 2009.

142

УДК 621.446 АВТОМАТИЧЕСКОЕ ЧАСТОТНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПРИВОДА ТУРБОКОМПРЕССОРА ВОЗДУХОРАЗДЕЛИТЕЛЬНОЙ УСТАНОВКИ Лоскутов Р.И., студент; Василец С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) В настоящее время металлургия является основным потребителем сжатого кислорода, который применяется при производстве чугуна и стали (конвертерное производство стали, электросталеплавильное производство и кислородное дутье в доменных печах). Для получения кислорода используются воздухоразделительные установки (ВРУ), которые включают оборудование для сжатия и очистки атмосферного воздуха, его охлаждения до криогенных температур, разделения методом ректификации, нагрева полученных продуктов, их компремирования и перекачки[1]. В частности, на Донецком электрометаллургическом заводе в кислородно-компрессорном цеху используются 4 турбокомпрессорные установки производительностью по 750 м3/мин и давлением - 5,6 бар (изб.), каждая из которых оборудована асинхронными электродвигателями (напряжением 6 кВ и мощностью 4 МВт). Режим работы ВРУ характеризуется изменяющимся потреблением пневмоэнергии, что изменяет нагрузку турбокомпрессорной установки и может привести к недопустимым колебаниям давления в сети. Основная задача регулирования режима работы турбокомпрессора состоит в поддержании заданного давления сжатого воздуха в пневмосети путем изменения производительности компрессоров в соответствии с потреблением сжатого воздуха. Для этого высоковольтный асинхронный электропривод турбокомпрессора предлагается оснастить частотным преобразователем, что в совокупности с автоматическим регулятором позволит поддерживать постоянное давление в системе при переменном расходе, а также снизить вероятность провалов давлений. Частотное регулирование позволяет существенно снизить расход электроэнергии, повысить уровень автоматизации технологического процесса, увеличить наработку на отказ электродвигателей. Таким образом, актуальным является разработка системы автоматического регулирования компрессорной установки, оснащенной частотно-регулируемым асинхронным электроприводом. В качестве преобразователя частоты может быть использован высоковольтный преобразователь фирмы RockwellAutomation (Allen-Bradley) - PowerFlex7000 [5]. Такой преобразователь предлагается использовать в системе автоматического управления, структурная схема которой приведена на рисунке 1. Фактическое давление воздуха в пневматической сети измеряется датчиком давления 1 на выходе компрессора, сигнал которого поступает на модуль управления, где производится сравнение с уставкой. При возникновении сигнала рассогласования, модуль управления дает команду блоку частотного преобразователя, который, в свою очередь, формирует сигнал на увеличение или уменьшение частоты вращения приводного электродвигателя турбокомпрессора. В ходе работы установки непрерывно снимаются и анализируются показания датчиков температуры двигателя 3, подшипников 4 и температуры масла 5. Работа маслонасоса, в процессе работы турбокомпрессора осуществляется за счет измерения давления масла 7 на выходе насоса. При понижении давления масла или его уровня в маслобаке ниже заданных, модуль управления останавливает компрессор и включает сигнализацию. Во время пуска компрессора информация с датчиков уровня масла 6, давления масла 7 и его температуры поступает в модуль, где анализируется и вырабатывается сигнал на включение основного электродвигателя компрессора. Структурная схема модуля управления приведена на рисунке 2. Основным элементом устройства является микроконтроллер, который предназначен для обработки информации от

143

Рисунок 1 - Модернизированная схема управления компрессором датчиков и органов управления, принятия логических решений и своевременного формирования управляющего сигнала на частотный регулятор. Информация в устройство поступает от датчика тока о величине силы тока в статорной обмотке приводного электродвигателя турбокомпрессора, датчиков температуры масла, подшипниковых узлов и температуры обмоток двигателя, датчика уровня масла в системе маслосмазки, датчика давления масла в системе смазки. Сигналы в микроконтроллер поступают через блок согласования входного сигнала, где осуществляется преобразование сигналов, гальваническая развязка линии связи устройства с контактными датчиками и органами управления с помощью транзисторных оптопар. Блок согласования выходного сигнала предназначен для преобразования выходного сигнала микроконтроллера в сигналы управления пусковой аппаратурой приводного электродвигателя маслонасоса и клапанами. Сигналы формируется с помощью транзисторных ключей. Для передачи информации между устройством и ЭВМ оператора компрессорной станции устройство содержит специальный адаптер передачи данных интерфейса RS-485. Так же предусмотрен блок противопомпажной защиты выполненной на базе оборудования CompactLogix. Как известно, работа центробежного компрессора при возникновении помпажа недопустима, так как при этом имеет место сильная вибрация, большие перегрузки узлов всей установки, резкие колебания нагрузки на приводной электродвигатель, что снижает моторесурс турбокомпрессора и приводит к выходу нагнетателя из строя [3]. В соответствии со структурной схемой разработана принципиальная электрическая схема микропроцессорного устройства автоматизации турбокомпрессора, которая выполнена на микроконтроллере Atmel Tiny26 с встроенным аналого-цифровым преобразователем. В качестве адаптера передачи данных принят драйвер LTC485.

144

Рисунок 2 – Структурная схема связи модуля управления турбокомпрессора с внешними устройствами Для повышения эффективности роботы турбокомпрессора воздухоразделительной установки и поддержания постоянного давления воздуха в пневмосети предлагается автоматическое регулирование производительности турбокомпрессорной установки. Регулирование осуществляется посредством частотного преобразователя - PowerFlex7000 путем изменения частоты вращения приводного электродвигателя. В качестве базовой аппаратуры антипомпажной защиты используется блок CompactLogix фирмы ALLEN-Bradley Rockwell Automation с передачей данных в компьютер.

Для визуализации хода технологического процесса, работы турбокомпрессора и всей воздухоразделительной установки, а также оповещение об авариях, архивации данных предусмотрено рабочее место оператора с промышленным компьютером. Перечень ссылок 1. Получение кислорода / Д.Л.Глизманенко. - 5-е изд. - М.: Химия, 1972. - 752с.

2. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности / В. А. Батицкий. – Москва: Недра, 1991. – 303 с.

3. Нищета В.В., Свистельник А.В., Таргонский В.А. Как и куда исчезает моторесурс компрессорной машины. / Вибрация машин: измерение, снижение, защита. – 2007. - №4. – С.50-59.

4. Процессы и аппараты кислородного и криогенного производства / И.С. Оконский, А.А. Осокин, Ю.С. Федюуов. – М.: Машиностроение, 1985. – 256 с.

5. Каталог частотных преобразователей фирмы Rockwell Automation (Allen-Bradley) [Офиц. сайт]. – Режим доступа: http://controller.tdia.ru/vvppt.shtml 145

УДК 669-412:51-74 ТРЕХМЕРНАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ СЛЯБА ПО ХОДУ ПРОДВИЖЕНИЯ В ПЕЧИ С УЧЕТОМ СОСТОЯНИЯ ИЗОЛЯЦИИ ТРУБ ОПОРНОЙ СИСТЕМЫ Маштакова А.Г., магистрант; Симкин А.И., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, Украина) Нагрев слябов перед прокаткой в толстолистовом цехе ЧАО «ММК им. Ильича» производится в нагревательных семизонных печах с шагающими балками, с двухсторонним нагревом, с торцевым посадом и выдачей. Металл нагревается в результате радиационного теплообмена (лучеиспускания) от стен печи и продуктов сгорания топлива и конвективного теплообмена, возникающего при соприкосновении металла с продуктами сгорания. Задача управления методическими печами заключается в целенаправленном ведении технологического процесса, обеспечении автоматизированного сбора и обработки информации, необходимой для оптимизации работы печей, а также в выработке и реализации управляющих воздействий на технологический объект управления. Существующая автоматизированная система управления нагревом металла в методических печах введена в эксплуатацию в 1983 году и предназначена для управления процессами транспортирования и нагрева металла на участке. При управлении должны обеспечиваться необходимые, в соответствии с условиями прокатки, значения температуры поверхности металла и перепада температур по сечению заготовки на выходе из печи при согласовании темпа работы прокатного стана и минимальных затратах на передел. К основным задачам верхнего уровня относятся: задача расчета заданных значений температуры в зонах, задача выдачи этих значений на автоматические регуляторы локальных систем, ведение базы данных, выдача различных видеоформ с информацией на технологические посты и др. Моделирование процессов нагрева металла является составной частью общей задачи построения автоматизированной системы управления нагревом металла. Назначение математической модели нагрева состоит в том, чтобы обеспечить систему информацией о температуре заготовок в текущей момент, и о возможной траектории нагрева в будущем - в зависимости от предполагаемых условий нагрева. На основе результатов расчета математической модели ведется автоматизированное управление методической печью. Для математического моделирования теплового состояния нагреваемого сляба в действующей системе используется одномерное (по толщине сляба) дифференциальное уравнение теплопроводности для плиты. В связи с тем, что современные компьютеры обладают большим быстродействием, авторами предлагается заменить одномерную модель оценки теплового состояния слябов на трехмерную. В этом случае изменение температуры металла по его толщине, ширине и длине описывается как: ρ(Т)с(T)

∂ ∂T ∂ ∂T ∂ ∂T ∂T = �λ(T) � + �λ(T) � + �λ(T) � ∂x ∂y ∂y ∂z ∂z ∂τ ∂x

(1)

где τ – время, ρ - массовая плотность, кг/м3 ; λ(Т) – коэффициент теплопроводности металла, Вт/(м⋅град); с(Т) – удельная теплоемкость металла, Дж/(кг⋅град); x, y, z – декартовы координаты. Удельная теплоемкость и теплопроводность металла являются функциями температуры. Уравнение теплопроводности дополняется граничными условиями II рода: - нижняя поверхность: −λ

∂T = Ep + αk (Tз − Tм ) ∂y 146

при

b <x<l 2

(2)

-

верхняя поверхность:

−λ λ

-

боковая поверхность:

∂T = qp ∂y

при

0≤x≤

b 2

∂T = αм Eэф − Eм + αk (Tз − Tм ) ∂y λ

∂T =0 ∂y

при x = 0 и x = l

(3) (4) (5)

где α м – коэффициент поглощения металла (определяется по справочным данным); α к – коэффициент теплоотдачи конвекцией (α к = 30 Вт/(м2 ⋅ К)); Е м - излучательная способность элемента нижней поверхности металла; Е эф - плотность потока эффективного излучения зоны; q p - теплообмен на участке контакта нижней поверхности металла с опорной шиной подовой трубы; l – половина расстояния между опорными трубами; b – ширина рейтера. В уравнении (3) теплообмен на участке контакта нижней поверхности металла с опорной шиной подовой трубы определяется как: qp =

λэк (Тм − Тш ) h

(6)

где h – высота шины; λэк - эквивалентный коэффициент теплопроводности (константа, определяется по справочным данным); Т м - текущее значение температуры нижней поверхности металла; Т ш – текущее значение температуры нижней поверхности шины. В уравнении (4) плотность потока эффективного излучения зоны Е эф определяется как: где

�эф Еэф = ψ(Li )E

(7)

Li – текущее значение длины зоны; 𝜓(𝐿𝑖 ) - безразмерная функция распределения (вид функции определяется по справочным данным для каждой зоны); 𝐸�эф - средняя плотность эффективного излучения зоны, определяется как: �эф = εэф С0 ( E

Тз 4 ) 100

(8)

где Т з – температура в зоне; 𝜀эф - степень черноты в зоне (константа, определяется по справочным данным); С о – коэффициент излучения абсолютно черного тела (С 0 =5,67 Вт/(м2·К4)). Нагреваемый в методической печи металл непрерывно соприкасается с водоохлаждаемыми опорными трубами, плохо прогревается в местах соприкосновения и около них, что приводит к возникновению неравномерности нагрева, как по сечению, так и по длине заготовки. Таким образом, трубы опорной системы испарительного охлаждения имеют большое влияние на тепловую работу зоны нижнего обогрева и тепловую работу печи в целом. Теплообмен на участке контакта опорной трубы с нижней поверхностью металла описывается на основе уравнений взаимосвязи теплового потока через трубу и температуры металла в месте контакта. Результирующая плотность потока излучения на элемент нижней поверхности сляба находится как: Ер = αм Eэф [φмз + (1 − αт )(1 − φмз )φ ����� тз ] + αм (1 − φмз )Ет + 147

где

����� + αм (1 − αт )(1 − φмз )φ ����� тм Ем − Ем

(9)

α т – коэффициент поглощения труб (или изоляции труб);

Ет - излучательная способности трубы при средней температуре; �м – излучательная способность нижней поверхности металла при средней температуре; Е Е м - излучательная способность элемента нижней поверхности металла; ϕ мз - угловой коэффициент переноса с поверхности dF на зону; 𝜑тм - средний угловой коэффициент переноса с нижней поверхности трубы на металл; ����� 𝜑� тз - средний угловой коэффициент с поверхности одной трубы на зону. В уравнении (9) величина ϕ мз определяется как: φмз =

1 2l − b − x x−b � + � 2 �h2 + (2l − b − x)2 �a2 + (x − b)2

где a – длина рейтера; х - текущая координата. Величины 𝜑 ����� и φ ���� тм тз находятся из выражения:

(10)

⎡ �1 + (2l − b)2 − 1 ⎤ l−b h ⎢1 − ⎥ � тм = φ � тз = φ (11) 2𝑙 − 2b h ⎢ ⎥ h ⎣ ⎦ Решая дифференциальное уравнение теплопроводности (1) методом конечных разностей можно получить итерационные формулы для расчета температуры сляба в процессе нагрева. Модель нагрева слябов в методической печи с шагающими балками реализована в программной среде С++Builder, и позволяет рассчитать температурное состояние металла в процессе нагрева с учетом влияния изоляции подовых труб, и определить распределение температуры по сечению сляба на выдаче из печи. Для проверки адекватности модели, полученные результаты сопоставлялись с опытными данными, полученными во время экспериментальных прогонок сляба в печи с зачеканенными термопарами. Разница между расчетными и экспериментальными значениями температур в методической зоне не превышает 25 ºС, сварочных зон – 15 ºС, томильной зоны ±6 ºС. Несоответствие температурных полей объясняется погрешностями измерения температуры в зонах печи и погрешностями эксперимента. Выводы: 1. Разработана трехмерная математическая модель нагрева слябов в методической печи с шагающими балками, которая учитывает влияние изоляции труб опорной системы на температурное состояние нагреваемой заготовки.

2. Трехмерная математическая модель реализована программно, и позволяет рассчитать распределение температуры по сечению сляба в процессе нагрева в печи.

3. Разработанную программу оценки теплового состояния сляба целесообразно использовать как часть программного обеспечения АСУТП нагрева металла перед прокаткой для информационного обеспечения подсистемы управления. Перечень ссылок 1. Кривандин А.В. Тепловая работа и конструкция печей черной металлургии./Кривандин А.В., Егоров А.В. – М: Металлургия, 1989. – 462 с.

2. Быков В.В. Выбор режимов нагрева металла / Быков В.В., Франценюк И.В., Хилков Б.М., Щапов Г.А. – М: Металлургия, 1980. – 168 с.

148

УДК 622.532 УСЛОВИЯ УСТОЙЧИВОЙ РАБОТЫ ОБРАТНОГО КЛАПАНА В ПУСКОВОМ РЕЖИМЕ ВОДООТЛИВНОЙ УСТАНОВКИ Мистибиркина Э.В., студентка; Никулин Э.К., доц., к.т.н., с.н.с. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) При пуске центробежного насоса водоотливной установки при полностью заполненном водой нагнетательном трубопроводе весьма актуальными являются вопросы, связанные с надежностью работы напорного обратного клапана. Для того, чтобы в этом случае открылся обратный клапан, напор, развиваемый насосом при нулевой подаче Н 0 , должен быть равен сумме геометрической высоты водоподъема Н Г и потере напора на обратном клапане ΔН кл : H 0 = H Г + ∆Н кл .

(1)

Как известно, потеря напора на обратном клапане, расчетная схема которого приведена на рис. 1, при его открытии определяется по следующей формуле:

p2 D

∆H кл =

d p1 Рисунок 1 – Расчетная схема обратного клапана

p1 − p2 , ρg

(2)

где р 1 и р 2 – соответственно давления воды перед клапаном и за клапаном, Па; ρ – плотность воды, кг/м3; g – ускорение силы тяжести, м/с2. Для открытия обратного клапана без учета его веса должно иметь место следующее условие: p1 ⋅

πd 2 4

≥ p2 ⋅

πD 2 4

,

(3)

После преобразования соотношения (3) имеем 2

D p1 ≥ p2   . d

Используя выражения (2) и (4), а также считая, что приближенно

(4) p2 ≈ H Г , получим ρg

2

∆H кл

D p2   2   D  2  p − p2 p  D  d = 1 =   = 2   − 1 =   − 1 H Г . ρg ρg ρg  d    d  

(5)

Для обратных клапанов, которыми оборудуются водоотливные установки, обычно D принимают ≈ 1,05 . Тогда из (5) находим d ∆H кл ≈ 0,1H Г . Следовательно, движение воды в напорном трубопроводе начинается при напоре H 0' :

H 0' > H Г + ∆H кл > H Г + 0,1H Г > 1,1H Г .

149

После преобразований последнего выражения имеем: H 0' ≥ 1,1 .

HГ

(6)

На основании проведенных исследований, устойчивость режима пуска и последующей работы насосной установки возможна при выполнении следующего соотношения

nmin = n

НГ , Н 0'

(7)

где п – номинальная скорость вращения рабочего колеса насоса; п min – минимально допустимая скорость вращения рабочего колеса насоса. После подстановки значения H 0' из (6) в (7) и соответствующих преобразований получаем п п~ = min ≈ 0,953 , п

(8)

где п~ – безразмерный комплекс, который отражает максимально возможную глубину регулирования скорости вращения рабочего колеса насоса и определяет время достижения минимальной скорости вращения п min при пуске насоса согласно формуле (9) t = п~ ⋅ 60 , где t – время, с. Кроме того, комплекс п~ является расчетным параметром при расчете максимально допустимой геометрической высоты водоподъема Н Г с использованием известного соотношения для турбомашин вида Н 0' ~ 2 =п . Н0

(10)

Н 0' = п~ 2 ⋅ Н 0 .

(11)

Из соотношения (10) следует

Подставив Н 0' из (11) в неравенство (6), найдем

п~ 2 НГ ≤ ⋅ Н0 , 1,1

(12)

где Н 0 – паспортная величина, определяемая для конкретного типа насоса из справочной литературы. Из (12) получаем Н Г ≤ 0,8256 Н 0 .

(13)

Полученное соотношение удовлетворяет общепринятому условию устойчивой работы H водоотливной установки, выражающимся известным неравенством: Г ≤ 0,95.

H0 Вывод В результате проведенных исследований получены расчетные формулы и соотношения для определения параметров п~ , Н Г и t, обеспечивающих устойчивую работу обратного клапана в пусковом режиме водоотливной установки.

150

УДК 669.162.23:51-74 УПРАВЛЕНИЕ НАГРЕВОМ НАСАДКИ ВОЗДУХОНАГРЕВАТЕЛЯ ДОМЕННОЙ ПЕЧИ С ИНДИВИДУАЛЬНЫМ ПОДВОДОМ ПРИРОДНОГО ГАЗА НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ Мордовец А.А., магистрант; Кобыш Е.И., магистр; Симкин А.И., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, Украина) Для отопления доменных воздухонагревателей обычно используется чистый доменный газ, калорийность которого может изменяться в пределах 650-950 ккал/м3. В условиях повышения температуры дутья возникает необходимость обогащения доменного газа высококалорийными добавками: природным, коксовым газом или мазутом. При традиционном отоплении доменных воздухонагревателей газовая смесь, содержащая высококалорийную добавку, подается от смесительной установки на блок воздухонагревателей доменной печи. Но такой подход имеет ряд недостатков в связи с тем, что при централизованном обогащении доменного газа топливом высокой калорийности отсутствует возможность подачи на каждый из кауперов газовой смеси с различной теплотой сгорания. Так как в каждый момент времени три из четырёх воздухонагревателей блока находятся в режиме нагрева насадки и существенно различаются температурным состоянием купола и насадки, то нет необходимости в каждый из кауперов подавать газовую смесь с одинаковой теплотой сгорания. Следовательно, при таком способе отопления блока кауперов происходит перерасход дорогостоящей высококалорийной добавки, что является экономически нецелесообразным. К тому же, как указывается в работе [1], воздухонагреватели блока доменной печи могут иметь различные теплотехнические и конструктивные характеристики, поэтому в данном случае отопление всех кауперов топливной смесью одинаковой калорийности неоправданно. Учитывая все перечисленные недостатки, для рационального использования высококалорийной добавки предложена подача в доменный газ топлива высокой калорийности индивидуально на каждый воздухонагреватель блока. Определение теплоты сгорания смеси доменного газа и, избранного в качестве высококалорийной добавки, природного газа осуществляется по уравнению: р нсм

Q

=

Q р (τ ) ⋅ Fд (τ ) + Q р нд

н п. г .

⋅ Fп.г . (τ ) ,

Fд (τ ) + Fп.г . (τ )

(1)

где Q р (τ ) – теплота сгорания доменного газа, ккал/м3, нд

Qр

н п. г .

– теплота сгорания природного газа, ккал/м3,

Fд (τ ) – расход доменного газа, м3/с, Fп. г . (τ ) – расход природного газа, м3/с. Из уравнения (1) следует, что расход природного газа, необходимый для поддержания заданной калорийности смеси, рассчитывается следующим образом:

Fп.г . (τ ) = Fсм (τ ) ⋅

Q р (τ ) − Q р н см

Q

р

н п. г .

н д.

−Q

р

,

(2)

нд

где Fсм (τ ) – расход газовой смеси, м3/с. В период нагрева насадки важно учитывать ограничение температуры купола воздухонагревателя, которое обычно составляет 1350°С. Исходя из этого, нагрев насадки 151

каупера условно можно разделить на два периода: нагрев купола до максимально допустимой температуры и прогрев насадки по высоте до момента достижения низом насадки температуры 400 °С (технологическое ограничение). Поэтому в начале периода нагрева насадки целесообразно подавать газовую смесь высокой калорийности, а при достижении куполом максимально возможной температуры, в целях экономии высококалорийной добавки, снизить калорийность топлива и осуществлять прогрев насадки по высоте, поддерживая при этом температуру купола на заданном значении. Было установлено [3], что температура купола составляет 1350°С при калорийности топлива не менее 840 ккал/м3. Для предотвращения перегрева стенок камеры горения и нарушений в работе воздухонагревателя максимальная калорийность топливной смеси принимает значение не выше 1150-1200 ккал/м3 [2].

5

Начало 6

1 Ввод Qп.г., Qсм., Fcм.

Ввод теплоты сгорания высококалорийной добавки, заданной теплоты сгорания и расхода газовой смеси

Расчёт горения топлива

7

2

Моделирование нагрева насадки

Начало цикла 1 tниз.<400

8

3 Qд.г.=127,7·СО+ +108·Н2+358·СН4+ +234·Н2S

Расчёт текущей калорийности доменного газа

4

Вывод tкуп., tниз., Fп.г.

9

Fп.г.=Fсм.·(Qсм.-Qд.г.)/ /(Qп.г.-Qд.г.)

Определение расхода высококалорийной добавки, необходимого для достижения заданной калорийности газовой смеси

Конец цикла 1

5 6 Конец

Fд.г.=Fсм.-Fп.г.

6

Рисунок 1 - Блок-схема алгоритма расчёта необходимого расхода высококалорийной добавки при нагреве насадки доменного воздухонагревателя На базе компьютерной модели [3] был имитирован нагрев насадки каупера с раздельной подачей доменного и природного газа по алгоритму, блок-схема которого представлена на рисунке 1. Калорийность природного газа постоянна и равна 8200 ккал/м3.

152

Расход топливной смеси также является постоянной величиной, равной 50 000 м3/ч. Теплота сгорания смеси в начальный период нагрева насадки принята 1150 ккал/м3. При нагреве купола до 1350°С калорийность газовой смеси составила 840 ккал/м3. Если при сжигании топлива возникающая температура не превышает допустимую температуру купола воздухонагревателя, то расход топлива и условия его сжигания в период нагрева насадки не меняются. В данном случае затраты и температура газа-теплоносителя при входе в насадку неизменны в течение всего периода нагрева насадки. Если температура горения топлива превышает допустимую температуру купола, то условия сжигания топлива изменяются путём увеличения коэффициента избытка воздуха для горения так, чтобы температура купола сохранялась максимально возможной. Для изменения коэффициента избытка воздуха существует два варианта: увеличение расхода воздуха на горение при неизменном расходе доменного газа или уменьшение расхода доменного газа при постоянном расходе воздуха на горение. Были рассмотрены оба способа регулирования температуры купола доменного воздухонагревателя [3]. В таблице 1 представлен суммарный за период нагрева насадки расход природного газа для различных способов подачи топлива и изменения коэффициента воздуха при регулировании температуры купола. Таблица 1 - Суммарный расход высококалорийной добавки при различных способах отопления каупера При подаче топлива от газосмесительной станции Суммарный расход высококалорийной добавки за период нагрева насадки, м3 Продолжитель-ность периода нагрева насадки, мин.

При раздельном подводе видов топлива Изменение Изменение коэффициента коэффициента избытка воздуха избытка воздуха увеличением расхода уменьшением расхода воздуха газа

1588,6

862,9

902,5

124

161

195

Результаты показали, что раздельный подвод топливных составляющих позволяет существенно снизить расход высококалорийной добавки. Изменение коэффициента избытка воздуха путем увеличения расхода воздуха на горение приводит к увеличению количества продуктов сгорания. Следовательно, теплообмен между газом-теплоносителем и насадкой более интенсивный. Изменение коэффициента избытка воздуха путем уменьшения расхода доменного газа при неизменном расходе воздуха на горение сокращает количество продуктов сгорания и снижает интенсивность теплообмена. В данном случае время на прогрев насадки увеличивается, но эффективность использования топлива повышается, так как температура покидающих насадку продуктов сгорания меньше, чем в первом случае. Перечень ссылок 1. Грес Л.П. Высокоэффективный нагрев доменного дутья / Л.П. Грес Днепропетровск: Пороги, 2008.- 492с.; 2. Шкляр Ф.Р. Доменные воздухонагреватели. Конструкция, теория, режимы работы /Ф.Р. Шкляр, В.М. Малкин, С.П. Каштанова.- Москва : Металлургия, 1982.- 176с.; 3. Кобыш Е.И. Компьютерная модель работы доменного воздухонагревателя/ Е.И. Кобыш, А.И. Симкин, А.А. Койфман / / Вестник Приазовского государственного технического университета - Мариуполь, 2012. - № 25. - С 239-345.

153

УДК 681.5.042 САУ РАЗГОНОМ ШАХТНЫХ ПОДЪЕМНЫХ УСТАНОВОК С АСИНХРОННЫМ ПРИВОДОМ Павловская К.А., студент; Неежмаков С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», Донецк, Украина) В настоящее время 90% парка шахтных подъемных машин Украины оснащены асинхронными двигателями с фазным ротором и пусковым реостатом. Замена его на более современные системы привода требует длительного времени и значительных материальных затрат. Менее затратным способом, не требующим остановки подъемов, является их модернизация. Это не решает коренным образом проблему, но все же улучшает технические показатели подъемных установок, повышает их производительность и надежность работы. В рабочем цикле подъемных установок важными являются периоды разгона и замедления машин. От них напрямую зависит производительность подъема и безопасность его работы. Практически все подъемные установки Украины с асинхронным приводом предусматривают регулирование скорости на стадии пуска путем переключения ступеней роторного сопротивления. Обычно количество таких ступеней не превышает восьми. На рис.1 приведены диаграмма пуска асинхронного двигателя и диаграмма скорости подъемной машины в период ее разгона. В ней приняты следующие условные обозначения: V

ω

Vн V5 V4 V3 V2

V1

0

MC.H M1

MCP M2

M

0

t

Рисунок 1 - Диаграмма пуска и скорости подъемной машины – МСН – номинальный статический момент, создаваемой нагрузкой подъемной машины; – М1 и М2 – соответственно нижний и верхний моменты переключения двигателя; – МСР – средний момент переключения двигателя; – ω – угловая скорость вращения двигателя; – V, V1, V2, V3, V4,V5,VH – соответственно линейная текущая скорость, скорости переключения и номинальная скорость. Идея такого пуска состоит в последовательном, ступенчатом уменьшении величины роторного сопротивления за счет шунтирования его ступеней силовыми контактами контакторов ускорения. В этом случае разгон двигателя осуществляется путем ступенчатого

154

перехода с одной искусственной механической характеристики на другую. После полного шунтирования роторного сопротивления двигатель переходит на самую жесткую, естественную механическую характеристику и этим завершается период разгона подъемной установки. Нижний момент переключения ступеней роторного сопротивления М1 обычно принимается равным 1.2МСН, верхний предел М2 = 1.6МСН. Отсюда средний момент создаваемый двигателем в период разгона составит 1.4МСН. Уравнение движения подъемной машины, приведенное к валу подъемного двигателя имеет вид:

Mд  Мс  J

d . dt

Здесь МД – момент, развиваемый на валу двигателя, нм; МС – момент, создаваемый статической нагрузкой, нм; J – суммарная масса всех вращающихся и поступательно движущихся частей подъемной установки (ротор двигателя, зубчатые колеса редуктора, барабаны подъемной машины, напрвляющие шкивы, подъемные сосуды, канаты и др.), d приведенная к валу двигателя, нмс2; – угловое ускорение, вращающихся элементов dt подъемной установки, с-2. Так как пусковой момент двигателя изменяется от максимального М2 до минимального М1, то и ускорение на этих участках носит переменный характер. Следовательно, скорость на диаграмме скорости (Рис.1) выглядит как совокупность криволинейных участков. В таких случаях уместно говорить о среднем значении ускорения, которое определяется как

a СР 

VH tP

,

где VH – номинальная скорость движения подъемных сосудов, м/с;

tP – время разгона, с. Совершенно очевидно, что при неизменном среднем двигательном моменте MСР , что определяется параметрами настройки системы автоматического пуска асинхронного привода подъемной машины, и изменении нагрузки MC , средняя величина ускорения при разгоне будет изменяться. Возникновение чрезмерных значений ускорения может привести к проскальзыванию канатов многоканатной подъемной установки со всеми вытекающими нежелательными последствиями, созданию недопустиных динамических нагрузок на элементы подъемной установки (канаты, зубья редуктора, шпонки коренного вала и др.). Распространенная в настоящее время система автоматического разгона подъемной установки с асинхронным приводом и роторным сопротивлением основывается на установке определенных временных интервалов работы двигателя на каждой ступени роторного сопротивления, рассчитанных на подъем номинального груза. В реальных условиях значения транспортируемого груза может изменяться в пределах от нуля до 1.5МСН на скиповых и от 1.2 МСН до +1.2 МСН и того больше на клетевых подъемных установоках. Это не позволяет контролировать среднюю величину ускорения при таком принципе управления разгоном. Контроль ускорения на участке разгона, впрочем как и на участке замедления, весьма важен, особенно на многоканатных подъемных установках. Поэтому более эффективной следует считать автоматизацию разгона в функции ускорения и тока. Общий вид предлагаемой структурной схемы системы автоматизации разгона в функции ускорения и тока приведен на рис.2.

155

Канал тока

IЗ

 I

I

ДТ

УСТ ИЛИ

a

Канал ускорения ДС

ГТИ

з

a

V

 a

УСУ

ДУ

ИТ

БТ КС

Канал короткозамыкателя

КЗ

Рисунок 2 – Структурная схема системы управления разгоном В схеме приняты следующие обозначения: ДТ – датчик тока статора двигателя, ДС – датчик скорости подъемной машины, ДУ – датчик ускорения, УСТ – узел сравнения токов, УСУ – узел сравнения ускорений, ГТИ – генератор тактовых импульсов, ИТ – импульсный трансформатор, БТ – блок тиристоров, КЗ – короткозамыкатель, КС – контакторная станция, ИЛИ – логический элемент, I, Iз – соответственно текущий и заданный ток, a и aз– текущее и заданное ускорение. Структурная схема предусматривает использование контакторной станции, состоящей из двух групп контакторов. В одной группе собраны нечетные контакторы (1У, 3У, 5У, 7У), а в другой группе собраны четные контакторы (2У, 4У, 6У, 8У). Каждая из этих групп управляется одним тиристором. В схеме представлены два независимых канала управления: по току и ускорению. Эти каналы позволяют контролировать сответственно тепловое состояние электродвигателя и среднее значение ускорения в процессе разгона подъемной установки. Канал тока состоит из датчика тока статора приводного двигателя ДТ, узла сравнения токов УСТ. Результатом этого сравнения является сигнал  I . Этот сигнал поступает на вход логического элемента ИЛИ, который реагирует только на превышение текущего тока статора над заданным значением. То есть на сигнал  I . Аналогичным образом работает канал ускорения. Аналоговый сигнал от датчика скорости ДС поступает на датчик ускорения ДУ, где он преобразуется в аналоговый сигнал реального ускорения. В узле сравнения ускорений УСУ он сравнивается с заданным ускорением aЗ . Результат сравнения  a подается на второй вход логического элемента ИЛИ, который реагирует только на сигнал

 a .

156

Если текущее значение тока и текущее значение ускорения не превышают свои заданные значения, то на выходе логического элемента присутствует сигнал уровня «0». Наличие превышения текущего значения над заданным хотя бы одного из этих двух параметров приводит к появлению на выходе логического элемента ИЛИ сигнала «1». Выходной сигнал логического элемента воздействует на генератор тактовых импульсов ГТИ. Этот генератор воспроизводит последовательность прямоугольных импульсов. Если на вход генератора тактовых имппульсов поступает сигнал уровня «1», то генератор блокируется и генерация импульсов прекращается. При появлении на входе генератора сигнала уровня «0» генерация импульсов возобновляется. Эти импульсы поступают на вход импульсного трансформатора ИТ, который формирует остроугольные управляющие импульсы для блока тиристоров БТ и одновременно представляет собой гальваническую развязку. С помощью тиристоров этого блока включаются контакторы ускорения, расположенные на контакторной станции КС. Блок корткозамыкателя КЗ обеспечивает открывание отдельного тиристора– короткозамыкателя. Он обеспечивает включение последнего контактора в случае достижения скорости близкой к синхронной и работе двигателя на искусственной (мягкой) механической характеристике. Это позволяет сразу, не дожидаясь включения всей последовательности предыдущих контакторов, перевести двигатель на работу по самой жесткой, естественной механической характеристике. Такие меры позволяют исключить чрезмерное увеличение скорости, что опасно для подъемной установки. Реализация логической части этой системы управления производится на базе микропроцессора (котроллера) в соответствии с разработанным алгоритмом, реализущим описанный процесс управления. Гальваническая развязка выходных цепей контроллера и исполнительных коммутирующих элементов (реле, индикаторов) осуществляется с помощью оптронов. Перечень ссылок 1. Киричок Ю.Г., Чермалых В.М. Привод шахтных подъемных установок большой мощности. М., «Недра», 1972, с. 336.

2. Белый В.Д., Найденко И.С. Шахтные многоканатные подъемные установки. М., «Недра», 1966.

3. Иванов А.А. Автоматизация шахтных подъемных машин с асинхронным приводом. М., Углетехиздат, 1957.

4. Правицкий Н.К. Рудничные подъемные установки. М., Госгортехиздат, 1963.

5. Бежок В.Р., Калинин В.Г., Коноплянов В.Д., Курченко Е.М. Руководство по ревизии, наладке и испытанию шахтных подъемных установок. 3–е изд. перераб. и доп. – Донецк: Донеччина, 2009. 672с.

157

УДК 622.532 ВСАСЫВАЮЩАЯ ЛИНИЯ НАСОСНОЙ УСТАНОВКИ КАК ЗВЕНО СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ Перлик Л.А., студент; Никулин Э.К., доц., к.т.н., с.н.с.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Всасывающая линия насосной установки во многом определяет пропускную способность системы шахтного водоотлива и безаварийные режимы работы насосов и трубопроводной сети. Всасывающая линия включает в свой состав приемный колодец, гидравлически соединенный с водосборниками, и всасывающий трубопровод, подключенный ко всасывающему патрубку насоса [1].

1. Приемный колодец. Приемный колодец с водосборником служит для аккумулирования шахтного притока, поступающего из горных выработок, и организации циклической работы насосной установки в зависимости от уровня наполнения колодца, контролируемого электроконтактными датчиками, установленными на разных отметках относительно пола приемного колодца. Цикл работы насосной установки состоит из двух периодов: рабочего, при котором насос работает на номинальной подаче и периода паузы, при котором насос отключен от электропитающей сети. Втечение рабочего периода осуществляется откачка воды из водосборника и снижение уровня до отключающей отметки ОУ, а втечение паузы происходит наполнение водосборника и повышение уровня до верхней отметки ВУ. Таким образом моменты начала и конца упомянутых периодов определяются соответствующими уровнями воды в приемном колодце. Объем воды, заключенный между отметками ОУ и ВУ, (см. рис 1.) является регулировочной емкостью Wp , в пределах которой происходит изменение уровня во времени согласно дифференциальному уравнению вида dh(t ) Qn (t ) − Qн (t ) , = dt F

(1)

где h(t) – текущий уровень в приемном колодце, м; F – площадь зеркала воды, м2; Qп(t), Qн(t) – соответственно текущие значения шахтного притока и подачи насоса, м3/с. Обозначив разность величин Qп(t) и Qн(t) через 2 ∆Q(t), уравнение (1) запишем в виде (t) Q н Qп(t) dh(t ) (2) F = ∆Q(t ) dt 0 0 ВУ Перейдя к Лапласовому изображению, исходное Нвг Pa уравнение представим в виде Wp 2 1 1 (3) F ⋅ Ph( p ) = ∆Q( p ) ОУ h(t) Откуда получим передаточную функцию рассматриваемого звена в виде

Рисунок 1. – Расчетная гидравлическая схема всасывающей линии насосной установки

W1 ( p ) = где к1 =

158

1 -2 ,м .

F

h( p ) к = 1, ∆Q( p ) p

(4)

Таким образом в динамическом отношении приемный колодец водоотливной установки представляет собой интегрирующее звено.

2. Всасывающий трубопровод. Всасывающий трубопровод является неотъемлемой частью насосной установки и во многом определяет ее экономичность и безаварийность эксплуатации. Для оценки динамических свойств всасывающего трубопровода как звена системы автоматического регулирования составим основное дифференциальное движение жидкости по трубопроводу под действием приложенных движущих гидродинамических сил. Для этого рассмотрим расчетную схему, приведенную на рис. 1, и для выбранных сечений 1-1, 2-2 составим уравнение Бернулли относительно плоскости сравнения 0-0:

P1 α 1V12 P α V2 + + Z1 = 2 + 2 2 + Z 2 + ∆H пот1− 2 , 2g 2g ρg ρg

(5)

где Р 1 и Р 2 – полные давления в сечениях 1-1 и 2-2, Па; V 1 и V 2 – средние скорости жидкости соответственно понижения (повышения) уровня в приемной емкости и движения воды в трубопроводе (сечение 2-2), м/с; Z 1 и Z 2 – расстояние центров тяжести соответственно сечений 1-1 и 2-2 относительно плоскости сравнения 0-0, м; ∆Н пот1-2 – потеря напора во всасывающем трубопроводе на участке, заключенном между сечениями 1-1 и 2-2, м; α 1 и α 2 – коэффициенты Кориолиса в соответствующих сечениях. В рассматриваемом случае величины в уравнении (5) принимают следующие значения: α V2 V 1 =0; α 1 = α 2 ; Z 1 =Н вг ; Z 2 =0; Р 1 = Р а ; Р 2 = Р а +Р в ; ∆H пот1− 2 + 2 2 = aвQ 2 , где Р а – 2g атмосферное давление; а в – сопротивление всасывающего трубопровода, с2/м5; а в Q2 – общие потери напора во всасывающем трубопроводе, м; Q – подача насоса, м3/с; Р в – вакуумметрическое давление, развиваемое насосом, Па. После подставлений значений величин в уравнение (5) получим Pa P P + 0 − H вг = a + в + 0 + aвQ 2 , откуда ρg ρg ρg

(

Pв = − ρg H вг + aвQ 2

)

(6)

Под действием вакуумметрического давление, определяемого по формуле (6), происходит движение жидкости по всасывающему трубопроводу. Динамика этого движения описывается уравнением механики m

dv =F, dt

(7)

где F – движущая сила, Н; m – масса движущего потока: m=ρLω, кг; ρ – плотность жидкости, кг/м3; l – строительная длина рассматриваемого трубопровода, м; πd ω – площадь проходного сечения трубопровода: ω = в , м2; 4 d в – внутренний диаметр трубопровода, м; Q v – средняя скорость потока по сечению трубопровода: v = , м/с.

ω

Для нашего случая движущая сила F связана с порождающим ее вакуумметрическим давлением Р в уравнением:

159

F = Pв ⋅ ω

(8)

С учетом найденных соотношений уравнение (7) запишем в виде

(

ρlω dQ = − ρgω H вг + aвQ 2 ω dt

)

После соответствующих преобразований окончательно получим

(

l dQ = − H вг + aвQ 2 gω dt

)

(9)

Уравнение (9) нелинейно относительно параметра Q. С целью его линеаризации разложим нелинейный член а в Q2 в ряд Тейлора:

aвQ 2 = aвQ02 + 2 aвQ0 (Q − Q0 ) = 2 aвQ0Q − aQ02 = к1Q − к2 , где к1 = 2 aвQ0 , к2 = aвQ02 ; Q 0 - подача насоса в точке разложения : Q 0 =Q н =const; Q=f(t) – текущее значение подачи в данный момент времени t. После подстановки значения линеаризованного члена a в Q2 в (9) и соответствующих преобразований получаем линеаризованное дифференциальное уравнение движения жидкости во всасывающем трубопроводе насосной установки: T

dQ(t ) + Q(t ) − Q0' = −к0 H вг (t ) , dt

1 к2 = const ; к0 = ; Q=Q(t); Н вг =Н вг (t); к1 к1 рассматриваемого динамического звена. Перейдя к Лапласовому изображению, получим

где Q0' =

T=

(10) l gωк1

- постоянная времени

TpQ ( p ) + Q( p ) = −к0 H вг ( p ) .

(11)

На основании (11) передаточную функцию рассматриваемого звена запишем в виде W2 ( p ) =

Q( p) к =− 0 .

H вг ( p ) Tp + 1

(12)

Таким образом, в динамическом отношении всасывающий трубопровод представляет собой апериодическое звено. Знак минус в выражении (12) может быть опущен, так как он указывает на то, что с увеличением подачи насоса, его геометрическая высота всасывания уменьшается. Вывод. В результате проведенных исследований были получены передаточные функции звеньев всасывающей линии, необходимые для дальнейшей разработки системы автоматического регулирования подачи насоса шахтной водоотливной установки. Перечень ссылок 1. Гейер В.Г., Тимошенко Г.М. Шахтные вентиляторные и водоотливные установки: Учебник для вузов. – М.: Недра, 1987. – 270 с.

160

УДК 621.313 ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ОБСЛУГОВУВАННЯ УСТАТКУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНИХ СИСТЕМ

Мінченко О.М., студент; Полковниченко Д.В., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Найважливішим завданням в сучасній промисловості є питання забезпечення максимального виробничого ефекту (отримання максимального прибутку). Вирішення даного завдання в електричних системах багато в чому залежить від надійності роботи та від раціональності системи технічного обслуговування і ремонтів (ТОіР) електроустаткування. У теперішній час для підтримки електроустаткування в працездатному стані використовуються ряд технічних заходів, обсяг і періодичність виконання яких нормується системою планово-попереджувальних ремонтів (ППР). Однак в сучасних економічних умовах ефективність виконання заходів, що регламентовані цією системою, є дуже низькою. Технічне обслуговування й ремонт електроустаткування часто проводиться несвоєчасно. Це викликано тим, що виконання ТОіР у СРСР регламентувалося системою державних і галузевих нормативів, які визначали плани - як, коли, у якому обсязі й ким повинні здійснюватися відповідні роботи. Ця система ППР носила витратний характер, не мала достатню гнучкість, але забезпечувала експлуатацію устаткування відповідно до галузевих норм і стандартів безпеки. Однак, при переході від планової економіки до ринку, підприємства не змогли мати втрати на ТОіР у колишньому обсязі, що привело в багатьох галузях до постійного невиконання планів ремонтів, до втрати надійності устаткування й збільшенню ресурсів, необхідних для підтримки його працездатності в майбутньому. Також існуюча на даний час в Україні система ТОіР не як не сприяє підвищенню керованості електричних систем, що є основною вимогою до інтелектуальних електричних мереж (Smart Grid). За даними, що наведені в [1], витрати на технічне обслуговування устаткування в енергетичному секторі в країнах ЕС складають $18 на кінську силу (к.с.) – при роботі до виходу із ладу, $13 на к.с. – за системою ППР та $9 на к.с. – при системі обслуговування за фактичним станом (ОФС). До того ж порівнюючи системи ППР і ОФС можна виділити основні переваги другого підходу [2]: - при ППР біля 50% робіт виконується без фактичної на то необхідності; спостерігається зниження надійності устаткування відразу після проведення ремонту; виконується заміна деталей з великим залишковим ресурсом; - при ОФС завжди відомий фактичний стан устаткування; підвищується ефективність ремонту за рахунок післяремонтного діагностування; вірогідно визначаються строки необхідних робіт із профілактики та ремонту устаткування. Хоча ОФС й вимагає додаткових витрат на оснащення устаткування системами моніторингу і діагностики, але як показує практика ці витрати швидко окупаються та приносять додатковий прибуток. Метою системи ОФС є підвищення надійності та зниження експлуатаційних витрат. Згідно до основної концепції системи ОФС для ухвалення рішення про необхідність виконання яких-небудь відбудовних і ремонтних робіт треба мати оперативну інформацію про технічний стан вузлів або електроустаткування в цілому. Тому одним з основних є завдання вибору методу діагностики для одержання інформації про технічний стан із заданою вірогідністю. Таким чином, для підвищення економічної ефективності виробництва і конкурентноздатності підприємства актуальним питанням є впровадження та використання системи обслуговування і ремонтів електроустаткування за фактичним станом.

161

Для реалізації системи ОФС необхідне виконання наступних умов [3]: економічна доцільність; придатність устаткування до контролю технічного стану; наявність приладової бази; методика визначення технічного стану і його прогнозування; спеціально навчений персонал. Економічна доцільність переходу на систему ОФС є незаперечною, а практично усі елементи електроустаткування є придатними до контролю їх стану. Але впровадженню системи ОФС з технічної точки зору перешкоджає наявність на ринку великої кількості вимірювально-діагностичних комплексів, складність розроблених методів і методик прогнозування технічного стану, а також людський фактор (результати контролю прямо залежать від кваліфікації фахівця, складність навчання фахівців, необхідність наявності великого штату співробітників, що займаються діагностикою, необхідність досить великого часу для проведення діагностування, відсутність технологічних карт, висока ймовірність одержання некоректного висновку при однократних обстеженнях устаткування, висока складність складання висновку про залишковий ресурс механізму). До того ж відсутні спеціалізовані правила і норми техніки безпеки для проведення діагностування. Показники надійності та безвідмовності будь-якого електроустаткування електричної системи залежать від умов і режимів експлуатації, параметрів конструкції, а також застосовуваних методів і засобів його ТОіР. Відмови електроустаткування за їх фізичною природою є наслідком фізико-хімічних процесів, що безпосередньо або побічно впливають на працездатність елементів і виникнення ушкоджень, які визначаються типом матеріалу, що використовується, місцем протікання процесів старіння та відновлення, видом енергії, що визначає характер відповідного процесу, експлуатаційним і ремонтним впливом, внутрішнім механізмом процесів. Кожен метод технічної діагностики заснований на контролі протікання певного фізичного процесу. Параметри цього процесу зв'язані відомою закономірністю з технічним станом контрольованого вузла електроустаткування. Таким чином, за зміною параметрів процесу можна судити про зміну стану вузла, що діагностується. Взаємозв'язок параметрів фізичного процесу з технічним станом досліджуваного вузла не завжди буває однозначним. На протікання процесу можуть впливати інші фактори, що є причиною низької вірогідності деяких методів. З іншого боку, різна технічна реалізація того самого методу діагностики може забезпечувати одержання результатів, що відрізняються за точністю. Крім того, зміна методики виміру приводить до наявності в одного методу декількох діагностичних параметрів, що відрізняються вірогідністю отриманої інформації. Основним завданням технічного діагностування є одержання достовірної інформації про технічний стан електроустаткування в процесі його експлуатації. Воно вирішується на основі виміру, контролю, аналізу й обробки кількісних та якісних значень параметрів електроустаткування, а також шляхом керування устаткуванням відповідно до алгоритму діагностування. Аналіз причин виникнення дефектів електроустаткування показує, що технічний стан кожного з них характеризується як тільки йому властивими індивідуальними, так і загальними ознаками. Для кожного виду устаткування характерні свої типові дефекти, що багаторазово зустрічаються в експлуатації. Об'єднавши всі дефекти й ознаки їхньої появи в окремі групи, можна одержати структуру діагностування електроустаткування, що складається із трьох рівнів і підсистем: перевірки функціонування, виявлення дефектів, оцінки і прогнозування працездатності. При цьому на кожному наступному рівні використовуються результати попередніх рівнів. Технічна діагностика електроустаткування містить у собі два головних напрямки - оперативну і ремонтну діагностику. В основні завдання оперативної діагностики входять: - раннє виявлення дефектів на працюючому або виведеному з роботи для обстеження (але не розібраному) устаткуванні;

162

- прогнозування розвитку дефектів, оцінка їхньої небезпеки та загального стану устаткування. Діагностування технічного стану і прогнозування надійності можна здійснювати на різних стадіях створення і використання електроустаткування: на етапі проектування, виробництва та експлуатації. На етапі експлуатації електроустаткування вихідними даними є передбачувані закономірності зміни його технічних параметрів. Запропонована блок-схема процесу прийняття рішення про проведення ремонту електроустаткування наведена на рис.1. Вхідний контроль і прогноз Експлуатація

Вихід зі строю

Так

Організаційнотехнічне забезпечення ремонту

Ні Так

tроб < Tдіагн. j Ні Проведення діагностування

Проведення діагностування

Прогнозування Tдіагн. j

Ні

Потрібне ТОіР

Так

Стан задовільний

Ні

Списання

Так

Рисунок 1 – Пропонована блок-схема процесу прийняття рішення про проведення ремонту електродвигуна У більшості випадків надійна робота електроустаткування пов’язана зі станом його ізоляції. Аналіз схем побудови ізоляційних конструкцій показує, що для різних видів електроустаткування набір діагностичних методів різний. При цьому надійність діагностики вимагає збільшення кількості методів і періодичності, а, з іншого боку, економічний аспект змушує зменшувати обсяг робіт. В останні роки пропонується підхід, який отримав назву "багатопараметричної діагностики" (БПД). Згідно БПД визначається оптимальний набір методів діагностики залежно від виду електроустаткування. В табл.1 наведені результати дослідження ефективності методів діагностики для різних видів електроустаткування [4]. Як видно з даних табл.1, для всіх видів ізоляції найбільш надійним методом діагностики технічного стану є вимір характеристик часткових розрядів. Для маслонаповненого устаткування ефективним є аналіз масел (за розчиненими газами, вологовмістом, концентрацією фуранових з'єднань й антиоксидантів). Гарну інформацію про дефекти з тепловиділенням дає тепловізійний контроль. При використанні БПД виникає необхідність оцінки результатів діагностики технічного стану устаткування. Нормовані показники кожного методу різні, немає можливості зіставля-

163

ти "прямо" отримані за різними методиках дані. Із цієї причини була прийнята нова процедура "класифікації", що дозволяє розділити технічний стан устаткування на кілька класів залежно від рівня отриманої характеристики. Деякі системи класифікацій наведені в табл.2, а більш докладно п’ятирівнева система класифікації з визначенням особливостей дефекту і обсягом рекомендацій наведена в табл.3 [5]. Таблиця 1 – Ефективність методів діагностики для різних видів електроустаткування Методи Тепловізійна діагностика Аналіз масла При експлуатації КонтВід стороннього роль tg δ джерела КонтПри експлуатації роль чаВід стороннього сткових джерела розрядів Контроль опору постійному струму від стороннього джерела

Електричні машини -

-

Трансформатори + +++ +

Вимірювальні ТС і ТН ++ +++ +++

-

-

++

++

-

+++

+

+++

+++

+

-

++

+++

+

+

++

-

++

+

-

+

+

++

Кабелі

КРП

-

-

ОПН +++ -

Таблиця 2 - Системи класифікації технічного стану електрообладнання 1

Дворівнева класифікація

2

Трирівнева класифікація

3

П’ятирівнева класифікація

«Успішно – неуспішно» (так – ні) - Норма (так) - Погіршене - Предаварійне (ні) - Норма (так) - Норма з відхиленнями - Норма зі значними відхиленнями - Погіршене (ні) - Предаварійне

Таблиця 3 – П’ятирівнева система класифікації технічного стану Технічний стан ізоляції Предаварійне Погіршене зі значними відхиленнями Норма

Ступінь розвитку дефекту ізоляції Неприпустимий дефект, необхідно негайне відключення Небезпечний дефект, експлуатація можлива при прискореному контролі Розвинутий дефект; характеризується прискореним темпом розвитку

зі слабкими відхиленнями

Отримана характеристика дефекту перевищує рівень шумів

без зауважень (сигнал на рівні шумів)

Характеристики на рівні шумів

164

Ремонтно-профілактичні заходи Демонтаж із заміною обладнання на нове Підготовка і планування капітального ремонту Експлуатація з наступним (планованим) ремонтом. Можливий ремонт на місці Експлуатація при дотриманні профілактичних заходів Експлуатація без обмежень

Коли виконано обстеження технічного стану, для висновку за результатами діагностики (при використанні декількох методів) розумно використовувати "песимістичну оцінку", у даній ситуації в цілому по об'єкту приймається гірший діагноз. Як було вже сказано вище використання системи ОФС дозволяє також контролювати якість проведення ремонтних та монтажно-налагоджувальних робіт, що значно впливає на надійність роботи устаткування. Виконаний аналіз дозволив сформувати область застосування технічних засобів діагностики при використанні системи ОФС (рис.2). Діагностика електроустаткування

При проведенні технічного обслуговування

При ремонтах

Визначення необхідності і термінів заміни вузлів

Контроль при виконанні ремонтних операцій

Уточнення періодичності проведення контролю технічного стану і технічних заходів

Контроль якості ремонту

Визначення термінів проведення поточного і капітального ремонтів

Рисунок 2 - Область застосування технічних засобів діагностики при використанні ОФС Таким чином, проведені дослідження показали, що впровадження системи ОФС електроустаткування електричних систем дозволить знизити витрати на проведення ТОіР та підвищити надійність електропостачання споживачів за рахунок зменшення кількості аварійних відмов. Але для цього необхідно вдосконалювати методи діагностики і прогнозування технічного стану електроустаткування; розробляти комбіновані технічні засоби діагностики і прогнозування технічного стану; підвищувати кваліфікацію і професіоналізм персоналу електричних систем, що обслуговує електроустаткування; створювати на підприємствах електроенергетики спеціалізовані лабораторії, завданням яких є проведення діагностування і прогнозування технічного стану устаткування. Перелік посилань 1. Технология обслуживания по фактическому состоянию [Электронный ресурс]. – Загл. с экрана. – Режим доступа: http: // www.vdmk.com / information / tofs.htm.

2. Холоденин А.А. Сравнение стратегий технического обслуживания электрооборудования. / А.А. Холоденин // Материалы Х региональной научно-технической конференции «Вузовская наука – Северо-Кавказскому региону». СевКавГТУ, 2006. - Режим доступу до журн.: http://www.ncstu.ru.

3. Дрыгин М.Ю. Построение системы ремонтов горного оборудования / М.Ю. Дрыгин // Электронный научный журнал «Исследовано в России». - Режим доступу до журн.: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2009/081.pdf.

4. Возможности диагностики высоковольтного оборудования без их вывода из эксплуатации для обоснования объема ремонта [Электронный ресурс]. – Загл. с экрана. – Режим доступа: http://www.diacs.com/ru/article/1_3.pdf.

5. Радченко В.В. Диагностика изоляции статорных обмоток высоковольтных двигателей нефтеперекачивающих станций на рабочем напряжении / А.П. Горских, А.Г. Кошель, Ю.П. Аксенов // Трубопроводный транспорт. - 1999. - № 3.

165

УДК 62-523.2 ИНЖЕНЕРНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ДИНАМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В СРЕДЕ GRAPHICAL USER INTERFACE MATLAB Ребедак О.А., аспирант; Задорожний Н.А., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донбасская государственная машиностроительная академия», г. Краматорск, Украина) Основные тенденции развития электропривода механизмов, выполняющих сложные технологические операции, определяют решение вопросов анализа и синтеза электромеханических систем с упругими звеньями. На характер переходных процессов в механической системе оказывает значительное влияние переходный процесс в двигателе, и полное представление о работе машины можно получить только в результате тщательного изучения процессов, протекающих в каждом из элементов системы (электрические, упругие, магнитные, инерционные, упруго – диссипативные связи), с выяснением взаимной связи этих процессов. Известно, что механическая часть автоматизированного электропривода является системой связанных масс. Эти массы совершают поступательные или вращательные движения с различными скоростями. Характерной особенностью механической части является наличие упругих связей и зазоров в передачах. При изменении нагрузки массы имеют возможность взаимного перемещения. Величина этих перемещений определяется жесткостью связей. В результате в электромеханической системе возникает колебательный процесс, приводящий к дополнительным динамическим нагрузкам. Данные нагрузки отрицательно влияют на качество переходных процессов в электромеханических системах и снижают ресурс оборудования за счет накопления усталостных напряжений в элементах механической конструкции. На современном этапе наибольшее распространение и развитие получает подход к ограничению динамических нагрузок средствами электропривода. Основоположником этого направления является автор [1]. Один из методов синтеза систем на основе максимального демпфирования упругих колебаний средствами электропривода предложен по результатам научно-исследовательских работ в Донбасской государственной машиностроительной академии (кафедра электромеханических систем автоматизации) в работе [2]. В работах [1, 2] хорошо раскрыты особенности электромеханического взаимодействия в двухмассовых и многомассовых электромеханических системах и показаны различные варианты настроек систем автоматического управления (САУ) для реализации максимальной демпфирующей способности электропривода. Однако в данных работах недостаточное внимание уделено исследованию демпфирующей способности электропривода при переменных параметрах электромеханической системы. Ведь единожды рассчитав параметры электромеханической системы, и выполнив по этим расчетам настройку контуров управления САУ, оптимальность переходных процессов будет достигнута только в случае совпадения истинных параметров системы с расчетными, что на практике бывает очень редко. Ведь меняется нагрузка (заполнение ковша грунтом, вес груза, масса заготовки при обработке на станке) – меняется соотношение инерционных масс механизма. Меняется жесткость кинематической цепи (перемещение грузоподъемной тележки по металлоконструкции крана, увеличение-уменьшение длины рабочих канатов) – меняется постоянная времени упругих колебаний механической подсистемы электропривода и т.д. Целью работы является исследование типовой двухмассовой электромеханической системы при переменных параметрах. Для этих целей была выбрана среда разработки MATLAB GUI (Graphical User Interface). Более подробно с ней можно ознакомится в работе [3]. Основное удобство заключается в совмещении среды разработки Windows-приложений (собственно сам MATLAB GUI) с мощными вычислительными и математическими 166

возможностями основного ядра MATLAB и его пакетов расширения [4]. Немаловажным является и то, что работа в этой среде достаточно проста – элементы управления (кнопки, раскрывающиеся списки и т.д.) размещаются при помощи мыши, а затем программируются события, которые возникают при обращении пользователя к данным элементам управления [5]. Исследование типовой двухмассовой электромеханической системы производилось при помощи характеристического полинома, представленного в обобщенных параметрах. Данный характеристический полином получен путем нахождения передаточной функции электромеханической системы (ЭМС) по управляющему воздействию для обобщенной структурной схемы электропривода с линейной механической характеристикой двигателя. Более подробно ознакомится с методикой получения характеристического полинома и нормированием уравнения можно в [2]. Характеристический полином имеет вид:

Q(p) = γKV TY4 p 4 + 2γ KV ξ DTY3 p 3 + γ (1 + KV )TY2 p 2 + 2γ KV ξ DTY p + 1 ,

(1)

где γ – соотношение инерционных масс механизма; KV – коэффициент взаимодействия; TY – постоянная времени упругих колебаний; ξ D – коэффициент демпфирования. Использование обобщенных показателей позволяет осуществить более компактную запись выражения, упростить анализ двухмассовой ЭМС и дает возможность судить о свойствах ЭМС в целом по свойствам ее отдельных подсистем (механической и электрической). Для оценки показателей качества переходных процессов при изменении параметров типовой двухмассовой электромеханической системы в среде MATLAB GUI была написана программа (рисунок 1). Пользователю предлагается ввести четыре переменных, являющихся определяющими для характеристического полинома (1) – γ , TY , KV и ξ D .

Рисунок 1 – Окно оценки показателей качества переходных процессов типовой двухмассовой электромеханической системы После нажатия кнопки «Расчет» будут рассчитаны основные показатели качества и построены: - расположение корней характеристического полинома на комплексной плоскости; 167

- частотный годограф Найквиста; - диаграмма Боде; - реакция системы на единичное ступенчатое воздействие; - реакция на единичный импульс. Расположение корней характеристического полинома на комплексной плоскости позволяет произвести оценку устойчивости системы. Частотный годограф Найквиста отображает частотный отклик системы и так же является средством анализа устойчивости системы. Диаграмма Боде представляет частотный отклик системы в логарифмическом масштабе. График единичного ступенчатого воздействия описывает реакцию системы на единичное ступенчатое воздействие при нулевых начальных условиях. Реакция на единичный импульс (импульсная переходная функция) отображает выходной сигнал динамической системы как реакцию на входной сигнал в виде дельта-функции (импульс минимальной ширины единичной амплитуды). Путем изменения исходных данных ( γ , TY , KV и ξ D ) и нажатия кнопки «Расчет» пользователь имеет возможность наблюдать изменения основных показателей качества и графической части окна. Это позволяет понять, насколько и в какую сторону произойдет отклонение показателей качества электромеханической системы от оптимальных при изменении параметров. При нажатии кнопки «2D Графики» пользователю предлагается выбрать какой из четырех параметров будет варьироваться, а так же в каких пределах и с каким шагом. После этого выводятся графики зависимости показателей качества электромеханической системы от выбранного переменного параметра (рисунок 2): - зависимость запаса устойчивости системы от выбранного переменного параметра; - зависимость колебательности от выбранного переменного параметра; - зависимость перерегулирования от выбранного переменного параметра; - зависимость времени регулирования от выбранного переменного параметра; - зависимость демпфирования от выбранного переменного параметра; - зависимость логарифмического декремента затухания от выбранного переменного параметра. Данные графики (рисунок 2) позволяют пользователю видеть, в какую сторону и насколько необходимо изменить интересующий параметр для обеспечения требуемой настройки электромеханической системы. Зависимости рисунка 2 имеют экстремальный характер и точка экстремума обеспечивает наилучшие параметры электромеханической системы с точки зрения максимального демпфирования колебаний в механической подсистеме. В этом случае в ЭМС происходит интенсивный обмен энергией между электрической и механической подсистемами. Энергия паразитных крутильных колебаний из механической подсистемы в максимально возможной степени переходит в электрическую подсистему и рассеивается на активном сопротивлении обмоток двигателя или же, при наличии активного выпрямителя, переходит в питающую сеть. Немаловажным является и то, что все механические методы демпфирования упругих колебаний имеют один крупный недостаток: они требуют дополнительных затрат на реализацию (установка муфт, насосных станций, магнитов и электромагнитов). Наиболее прогрессивный метод демпфирования упругих колебаний средствами электропривода требует лишь определенной настройки регуляторов без вмешательства в механическую часть оборудования. Настройка на максимальное демпфирование колебаний позволяет практически реализовать потенциальные возможности электрических двигателей, силовой электроники, средств вычислительной и измерительной техники. Данная работа позволит усовершенствовать алгоритмы управления электроприводами, применяемые в КПЦ «НКМЗ-Автоматика» и достичь максимального демпфирования колебаний в механической подсистеме электроприводов горнорудного и кранового оборудования. Перспективным является создание подобного алгоритма на базе контроллера Simotion D425 в связке с приводами Sinamics S120 (ф. Siemens).

168

Рисунок 2 – Зависимость показателей качества переходных процессов от момента инерции второй массы На текущий момент ведется работа над исследованием показателей качества и переходных процессов типовой двухмассовой электромеханической системы в пространстве (3D, 4D-графика). Так же результаты данной работы могут быть применены в учебном процессе кафедры ЭСА. Перечень ссылок 1. Ключев В.И. Ограничение динамических нагрузок электропривода / В.И. Ключев. – М.: Энергия, 1971 – 320 с.

2. Задорожний Н.А. Элементы теории электромеханического взаимодействия в двухмассовых системах электропривода с упругими механическими связями: учебное пособие по дисциплине «Теория электропривода» для студентов специальности «Электромеханические системы автоматизации и электропривод» дневной формы обучения. Часть первая / Н.А. Задорожний. – Краматорск: ДГМА, 2006. – 72 с.

3. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6® в математике и моделировании. Серия «Библиотека профессионала». – М.: СОЛОН-Пресс, 2005. – 576 с: ил.

4. Иглин С.П. Математические расчеты на базе MATLAB. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 640 с.: ил.

5. Кетков Ю. Л. MATLAB 7: программирование, численные методы / Ю. Л. Кетков, А. Ю. Кетков, М. М. Шульц. – СПб. : БХВ-Петербург, 2005. – 752 с.

169

УДК 621.0002.5:621.3316.7 ИССЛЕ ЕДОВАНИ ИЕ ЛИНЕА АРИЗОВАН ННОЙ МО ОДЕЛИ АВ ВТОМАТИ ИЗИРОВА АННОГО ВЫНЕСЕННОГО О ПРИВОДА ПОДА АЧИ С ЭЛЕ ЕКТРОМА АГНИТНЫ ЫМ ТОРМ МОЗОМ СКОЛ ЛЬЖЕНИЯ Я ДЛЯ ГОР РНЫХ МА АШИН Рубель Л.. А., студен нт; Горбов вский И. В В., студент (ГВУЗ «Доонецкий национальны ый техничееский унивеерситет», г. г Донецк, Украина) Вынесенная си истема под дачи (ВСП П) с электр ромагнитно ой муфтойй скольжен ния (ЭМС)) достаточн ноуспешноп применяетсся для перремещения комбайно ов для тонкких пласто ов в лавахх длиной доо 200 м уж же более 30 лет. Одннако при современны ых технолоогиях выем мки тонкихх пластов с увеличением длин н лав дл 300 мпо оявилась необходимо н ость сущеественногоо увеличени ия мощностти приводо ов ВСП. О Одним из реешений это ой проблем мы явилосьь созданиее привода, в котором в качествее вариатор а скорости и используется электрромагнитный тормозз (ЭМТ). Э Это позвоолило пом мимо увелличения мощности м получить ряд прееимуществ,, улучшающ щих охлажд дение, парааметры наддежности и уменьшен ние габариттов привод да. С точки и зрения ууправленияя приводо ом, сущесственно увеличилас у сь его ээлектромагнитная и механичесская инерц ционность. С другойй стороны, существен нно уменььшилась заависимостьь индуктивн ности обмоотки возбуждения Э ЭМТ от токка управления из-за ууменьшени ия степени и насыщени ия магнитоопровода в рабочем диапазонее токов. Изменениет И также преетерпели и механичесские характтеристики привода (ррис.1).

Р Рисунок 1 - Семействво механич ческих хараактеристикк ЭМТ. Прин нципиальной особен нностью прривода с ЭМТ являяется необбходимостьь системы ы стабилизаации скороости, обесп печивающеей требуем мую форму у механичееских характеристик. Поэтому, указанныее конструк ктивные иизменения потребовал ли уточнен ения матем матической й модели п привода, необходимо н ой для рразработки системы автоматич ического управления у я скоростью ю подачи. На основани ии резул льтатов ээксперимен нтальных исследовваний раазработанаа дель собстввенно приввода подач чи с ЭМТ[1]. В модеели учтены ы реальныее математичческая мод статически ие и дин намические характееристики привода, а также специфик ка новогоо дискретноого датчикаа скорости вращения пприводной й звезды. Стрруктурная схема авто оматизировванного при ивода пред дставлена нна рис. 2. Штриховой Ш й линией вы ыделена чассть модели и, представлляющая со обственно модель м приивода с ЭМ МТ. Модельь реализоваана и исслед дована в ср реде SIMUL LINK.

170

M(S)

yз



f 3 ( ) x3

1 T4 p  1

y3

f4 ( y3 )

uТ

1 Lp

i 

f2 ( y2 )

y2

T p 1 kид 2 T3 p  1

y1

1

0

M (i, S)

M(i)

1 Jуp

0

'



1 p



Mн

Rу

x2

S

1 T1 p  1

yд

f1( ' )

Рисунок 2 – Структурная схема привода с ЭМТ Соответствующая структурной схеме система дифференциальных уравнений имеет вид T1 y1'  y д  y1 , y д  kf 1(τ ( ' ), ' );  T y '  k ( T 2 (y  y )  y )  y ; ид д 1 1 2  3 2 T1  k x2 y 2 ,  U н /k x2  y 2  U н /k x2 ,    ε  y з  x 2 , x 2  U н , y 2  U н /k x2 ,    U н , y 2  U н /k x2 ;    k x3 ε, 0  ε  U н /k x3 ,  '  T4 y 3  x3  y 3 , x3  U н , ε  U н /k x3 ,   0, ε  0;   ' L0 , Tэ i  U Т /R у  i, Tэ  2  R (1 (ai) ) у   iR U Т  U m (1  cos y 3 (  arccos( у  1)))   Uн Uм M  M м arctg 2 (ai)( 4 S ), S  0,1; J у ''  M  M н

,

где T1  T4 - постоянные времени соответствующих динамических звеньев; TЭ -временная характеристика обмотки управления ЭМТ; y д - выходной сигнал дискретного датчика скорости с коэффициентом преобразования k и временемзапаздывания  ;  - угол поворота приводной звезды; kид - коэффициент усиления интегро-дифференцирующего звена;  сигнал рассогласования; k x 2 , k x 3 , x 2 , x3 - коэффициенты усиления и выходные сигналы соответствующих нелинейных звеньев; U н - напряжение ограничения выходного сигнала нелинейных звеньев; U Т - выходное напряжение тиристорного преобразователя; R у активное сопротивление обмотки управления ЭМТ; i - ток управления ЭМТ; U m - амплитуда синусоидального напряжения питания тиристорного преобразователя; M электромагнитный момент ЭМТ; M к - критический момент ЭМТ; a - эмпирический 171

коэффици иент, учиты ывающий степень с нассыщения магнитопро м оводаЭМТ; J у - момен нт инерции и вращающи ихся элемеентов приввода,привееденныйк приводной п звезде; S - скольжеение ЭМТ;; M н - момеент нагрузкки, приложеенный к зввезде приво ода. На основании и матемаатической модели разработаана струкктура и выполнен н параметри ический си интез систеемы стабиллизации и управлени ия скоростьью подачи и комбайнаа [2]. Привведенная структура с и математиическая модель показзывают, что то привод с системой й стабилизаации скороссти являетсся существвенно нелинейной дин намическойй системой й высокогоо порядка. Э Это делает крайне заттруднителььным анали итический синтез струуктуры и параметров п в системы автоматического упр равления скоростью ю привода. В связи с этим поставлена п а задачапрооверить воззможность использоввания линееаризованной моделии для струк ктурного и параметри ического си интеза САУ У скоростью ю привода. Для решения поставленн ной задачии выполни им линеари изацию неллинейных элементовв схемы. Таак электром магнитный момент ЭМ МТ М, матеематическаая формулаа которого приведенаа выше, соодержит две д нелин нейные ф функции. Напряжени Н ие на вы ыходе тир ристорногоо преобразоователя также содержит две нелиинейных функции. ф Для линеаризац ции этих заависимостеей примени им разложеение в ряд Т Тейлора: M , M ,

M 2!

Mн ∙

∙

1, 0..6

1,, 0.6

∙√ ∙

1

1, 0.6 2

∙

1

где 1, 0 0.6 – электромагни итный мом мент при токе рав вном 1А и соответтствующем м скольжени ии 0.6. Дан нная точкаа на механнических характерист х тиках былаа выбрана исходя изз линейногоо участка на н кривой. Аналогичн А но примени им разложеение в ряд Т Тейлора . Поддставим полученны п ые линейнные функции в исходную и модель.Реезультаты исследовааний кач чества пеереходных процесссов измеенения уугловой скорости приводаw(регулируеемый парааметр) и ттока в об бмотке упр равления Э ЭМТпривеедены на рисунке 3.

Рисунок 3- Переход дный процеесс изменеения углово ой скорости и и тока в ообмотке уп правления ЭМТ для д линеарризованной й модели пр ривода 172

На ррис. 4 показзан приведеенный перееходный пр роцесс для нелинейноой модели привода.

Рисунок 4- Переход дный процеесс изменеения углово ой скорости и и тока в ообмотке уп правления ЭМ МТ для нелиинейной модели прив вода Полуученные характерис х стики покказали неб большие различия р линеаризо ованной и нелинейноой моделей как дляя управляю ющего возд действия – тока упрравления, так и дляя регулируеемого парааметра – уггловой скоорости привода.Это делает д возм можным пр рименениее линейныхх методов теории т авто оматическоого управления для разработки р системы управления у я скоростью ю привода и применен нию стандаартных регу уляторов Выв воды 1. И Исследован ныдинамические харрактеристикки и качеество перееходных процессов п нелинейноой модели автоматизи ированногоо привода подачи п с ЭМ МТ.

2. Р Разработанаа линеаризо ованная м модель авто оматизиров ванного вы ынесенного привода подачи с ЭМТ, иссследованы его динам мические характеристтики и каччество пер реходных процессовв.

3. Срравнение неелинейной и линеариззованной моделей м поззволяет исппользовать линейные л методы стрруктурногоо и параметр рического ссинтезасисттемы стаби илизации сккорости при ивода. Перречень ссыл лок 1. Д Дубинин С.В., С Поцеп паевВ.В. С Система автоматиче а ской стабиилизации скорости вынесенноого привод да подачи и с электрромагнитны ым тормоззом скольж жения дляя горных машин. /// Наукові праці Донецького Д національьного техн нічного унніверситету у. Серія: Обчислюввальна технііка та автом матизація. - Вип. 22 (2 200). – С.6 – 10.

2. П ПоцепаевВ.В. Исслеедование ддинамики и выбор рационалльных пар раметров вынесенного привоода подачи очистны ых комбай йнов: автореф. диисс. на со оиск. уч. степ.канд. техн. науук. / ПоцепаевВ.В. — М.: ИГД им. и А.А. Скочинског С го, 1986. — 14 с.

3. Д Дубинин С..В.,СидоренкоИ.Т.Пррименение электромаагнитных м муфт сколььжения в приводах горных машин// Гор рн.электром механика и автомати ика: Респ.м межвед. наауч.-техн. п. 52- С.62-665. сб.- Киев: Техника.1988г., Вып

173

УДК 669-146:65011.56 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ В АВТОМАТИЗАЦИИ ЗОНЫ ВТОРИЧНОГО ОХЛАЖДЕНИЯ МАШИНЫ НЕПРЕРЫВНОГО ЛИТЬЯ ЗАГОТОВОК Сергеев М.В., студент; Кравченко В.П., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, Украина) Качество непрерывного слитка определяется кристаллизацией в зоне вторичного охлаждения. Задачей управления зоной вторичного охлаждения является создание условий охлаждения, предотвращающих чрезмерное охлаждение оболочки слитка и вместе с тем обеспечивающих равномерное затвердевание слитка, с получением твердого слитка на всю его толщину к концу зоны вторичного охлаждения. Фактически параметр, который можно регулировать на ЗВО и тем самым влиять на качество слитка один – расход воды на форсунках. При этом данных о изменении параметров слитка на этом участке МНЛЗ в динамике получить невозможно, а значит судить об оптимальности изменения расхода воздуховоздушной смеси можно исключительно косвенными методами. В связи с вышеизложенным считаю актуальным рассмотреть возможность использования нейросетевых алгоритмов расчета расхода воздуховоздушной смеси на форсунках ЗВО. Выбор параметров для построения многослойного персептрона Для расчета необходимого количества воды на каждую из зон ЗВО МНЛЗ необходимо определить входные и выходные параметры сети. Считая, что расход воды на каждой из зон зависит от физико-химических показателей сляба, определим следующие параметры входными для сети: - скорость движения сляба; - ширина сляба; - длина сляба; - содержание углерода в стали; - предел кратковременной прочности стали. В качестве выходных параметров сети возьмем расходы воды по всем участкам ЗВО.

Рисунок 1 – Нейронная сеть типа «Многослойный персептрон», описывающая входные и выходные параметры для регулирования расхода воды по секциям ЗВО Обучение полученной нейронной сети В многослойных cетях оптимальные выходные значения нейронов всех слоев, кроме последнего, как правило, не известны, и двух или более слойный перцептрон невозможно 174

обучить, руководствуясь только величинами ошибок на выходах НС. Один из вариантов решения этой проблемы – разработка наборов выходных сигналов, соответствующих входным, для каждого слоя НС, что, конечно, является очень трудоемкой операцией и не всегда осуществимо. Второй вариант – динамическая подстройка весовых коэффициентов синапсов, в ходе которой выбираются, как правило, наиболее слабые связи и изменяются на малую величину в ту или иную сторону, а сохраняются только те изменения, которые повлекли уменьшение ошибки на выходе всей сети. Очевидно, что данный метод "тыка", несмотря на свою кажущуюся простоту, требует громоздких рутинных вычислений. И, наконец, третий, более приемлемый вариант – распространение сигналов ошибки от выходов НС к ее входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. Этот алгоритм обучения НС получил название процедуры обратного распространения. Именно он будет рассмотрен в дальнейшем. Согласно методу наименьших квадратов, минимизируемой целевой функцией ошибки НС является величина: E ( w) =

1 ∑ ( y (j ,Np) − d j , p ) 2 2 j,p

(1)

где y (j ,Np) – реальное выходное состояние нейрона j выходного слоя N нейронной сети при подаче на ее входы p-го образа; d jp – идеальное (желаемое) выходное состояние этого нейрона. Суммирование ведется по всем нейронам выходного слоя и по всем обрабатываемым сетью образам. Минимизация ведется методом градиентного спуска, что означает подстройку весовых коэффициентов следующим образом: ∆wij( n ) = −η ⋅

∂E ∂wij

(2)

где w ij – весовой коэффициент синаптической связи, соединяющей i-ый нейрон слоя n-1 с jым нейроном слоя n, η – коэффициент скорости обучения, 0<η<1.

∂E ∂E dy j ∂s j = ⋅ ⋅ ∂wij ∂y j ds j ∂wij

(3)

Здесь под y j , как и раньше, подразумевается выход нейрона j, а под s j – взвешенная сумма его входных сигналов, то есть аргумент активационной функции. Так как множитель dy j /ds j является производной этой функции по ее аргументу, из этого следует, что производная активационной функция должна быть определена на всей оси абсцисс. В связи с этим функция единичного скачка и прочие активационные функции с неоднородностями не подходят для рассматриваемых НС. В них применяются такие гладкие функции, как гиперболический тангенс или классический сигмоид с экспонентой. В случае гиперболического тангенса

dy = 1 − s2 ds

(4)

Третий множитель ∂s j /∂w ij , очевидно, равен выходу нейрона предыдущего слоя y i (n-1). Что касается первого множителя в (3), он легко раскладывается следующим образом:

∂E ∂E dy k ∂sk ∂E dy k ( n+1) =∑ ⋅ ⋅ =∑ ⋅ ⋅w jk ∂y j dsk ∂y j k ∂y k dsk k ∂y k Здесь суммирование по k выполняется среди нейронов слоя n+1. Введя новую переменную 175

(5)

δ (jn ) =

∂E dy j ⋅ , ∂y j ds j

(6)

мы получим рекурсивную формулу для расчетов величин δ j (n) слоя n из величин δ k (n+1) более старшего слоя n+1.

  dy δ (jn ) = ∑ δ (kn+1) ⋅ w (jkn+1)  ⋅ j k  ds j

(7)

Для выходного же слоя

δ (l N ) = ( yl( N ) − d l ) ⋅

dyl . dsl

(8)

Теперь мы можем записать (2) в раскрытом виде: ∆wij( n ) = −η ⋅ δ (jn ) ⋅ yi( n−1)

(9)

Иногда для придания процессу коррекции весов некоторой инерционности, сглаживающей резкие скачки при перемещении по поверхности целевой функции, (9) дополняется значением изменения веса на предыдущей итерации ∆wij( n ) ( t ) = −η ⋅ ( µ ⋅ ∆wij( n ) ( t − 1) + (1 − µ ) ⋅ δ (jn ) ⋅ yi( n−1) ) ,

(10)

где µ – коэффициент инерционности, t – номер текущей итерации. Таким образом, полный алгоритм обучения НС с помощью процедуры обратного распространения строится так: 1. Подать на входы сети один из возможных образов и в режиме обычного функционирования НС, когда сигналы распространяются от входов к выходам, рассчитать значения последних. Напомним, что M

s (j n ) = ∑ yi( n−1) ⋅ wij( n )

(11)

i=0

где M – число нейронов в слое n-1 с учетом нейрона с постоянным выходным состоянием +1, задающего смещение, y i (n-1)=x ij (n) – i-ый вход нейрона j слоя n. y j (n) = f(s j (n)),

(12)

y q (0)=I q ,

(13)

где f() – сигмоид где I q – q-ая компонента вектора входного образа.

2. Рассчитать δ(N) для выходного слоя по формуле (8). Рассчитать по формуле (9) или (10) изменения весов ∆w(N) слоя N. Рассчитать по формулам (7) и (9) (или (7) и (10) соответственно δ(n) и ∆w(n) для всех остальных слоев, n=N-1,...1.

4. Скорректировать все веса в НС wij( n ) ( t ) = wij( n ) ( t − 1) + ∆wij( n ) ( t )

(14)

5. Если ошибка сети существенна, перейти на шаг 1. В противном случае – конец. Сети на шаге 1 попеременно в случайном порядке предъявляются все тренировочные образы, чтобы сеть, образно говоря, не забывала одни по мере запоминания других. Алгоритм иллюстрируется рисунком 1.

176

Рисунок 2 - Диаграмма сигналов в сети при обучении по алгоритму обратного распространения Из выражения (9) следует, что когда выходное значение y i (n-1) стремится к нулю, эффективность обучения заметно снижается. При двоичных входных векторах в среднем половина весовых коэффициентов не будет корректироваться, поэтому область возможных значений выходов нейронов [0,1] желательно сдвинуть в пределы [-0.5,+0.5], что достигается простыми модификациями логистических функций. Например, сигмоид с экспонентой преобразуется к виду

f ( x ) = −0.5 +

1 1 + e − α ⋅x

(15)

Теперь коснемся вопроса емкости НС, то есть числа образов, предъявляемых на ее входы, которые она способна научиться распознавать. Для сетей с числом слоев больше двух, он остается открытым. Для НС с двумя слоями, то есть выходным и одним скрытым слоем, детерминистская емкость сети C d оценивается так: N w /N y <C d <N w /N y ⋅log(N w /N y )

(16)

где N w – число подстраиваемых весов, N y – число нейронов в выходном слое. Следует отметить, что данное выражение получено с учетом некоторых ограничений. Во-первых, число входов N x и нейронов в скрытом слое N h должно удовлетворять неравенству N x +N h >N y . Во-вторых, N w /N y >1000. Однако вышеприведенная оценка выполнялась для сетей с активационными функциями нейронов в виде порога, а емкость сетей с гладкими активационными функциями, например – (15), обычно больше. Кроме того, фигурирующее в названии емкости прилагательное "детерминистский" означает, что полученная оценка емкости подходит абсолютно для всех возможных входных образов, которые могут быть представлены N x входами. В действительности распределение входных образов, как правило, обладает некоторой регулярностью, что позволяет НС проводить обобщение и, таким образом, увеличивать реальную емкость. Так как распределение образов, в общем случае, заранее не известно, мы можем говорить о такой емкости только предположительно, но обычно она раза в два превышает емкость детерминистскую.

177

В продолжение разговора о емкости НС логично затронуть вопрос о требуемой мощности выходного слоя сети, выполняющего окончательную классификацию образов. Дело в том, что для разделения множества входных образов, например, по двум классам достаточно всего одного выхода. При этом каждый логический уровень – "1" и "0" – будет обозначать отдельный класс. На двух выходах можно закодировать уже 4 класса и так далее. Однако результаты работы сети, организованной таким образом, можно сказать – "под завязку", – не очень надежны. Для повышения достоверности классификации желательно ввести избыточность путем выделения каждому классу одного нейрона в выходном слое или, что еще лучше, нескольких, каждый из которых обучается определять принадлежность образа к классу со своей степенью достоверности, например: высокой, средней и низкой. Такие НС позволяют проводить классификацию входных образов, объединенных в нечеткие (размытые или пересекающиеся) множества. Это свойство приближает подобные НС к условиям реальной жизни. Рассматриваемая НС имеет несколько "узких мест". Во-первых, в процессе обучения может возникнуть ситуация, когда большие положительные или отрицательные значения весовых коэффициентов сместят рабочую точку на сигмоидах многих нейронов в область насыщения. Малые величины производной от логистической функции приведут в соответствие с (7) и (8) к остановке обучения, что парализует НС. Во-вторых, применение метода градиентного спуска не гарантирует, что будет найден глобальный, а не локальный минимум целевой функции. Эта проблема связана еще с одной, а именно – с выбором величины скорости обучения. Доказательство сходимости обучения в процессе обратного распространения основано на производных, то есть приращения весов и, следовательно, скорость обучения должны быть бесконечно малыми, однако в этом случае обучение будет происходить неприемлемо медленно. С другой стороны, слишком большие коррекции весов могут привести к постоянной неустойчивости процесса обучения. Поэтому в качестве η обычно выбирается число меньше 1, но не очень маленькое, например, 0.1, и оно, вообще говоря, может постепенно уменьшаться в процессе обучения. Кроме того, для исключения случайных попаданий в локальные минимумы иногда, после того как значения весовых коэффициентов застабилизируются, η кратковременно сильно увеличивают, чтобы начать градиентный спуск из новой точки. Если повторение этой процедуры несколько раз приведет алгоритм в одно и то же состояние НС, можно более или менее уверенно сказать, что найден глобальный максимум, а не какой-то другой. Целесообразность использования рассмотренного метода расчета расхода воды по секциям ЗВО Для оценки целесообразности использования рассмотренного метода расчета расхода воды по секциям ЗВО были созданы и обучены (на базе эмпирических данных) различные нейронные сети в среде STATISTICA Neural Networks. При подаче на вход сети табличных данных, не включенных в обучающую выборку, получены значения расходов воды по секциям, средняя погрешность составляет 3,6%, что не превышает допустимую погрешность при регулировании (5%). Полученные показатели свидетельствуют о целесообразности использования нейросетевых алгоритмов при расчете расхода воды по секциям ЗВО и использовании в управлении непрерывной разливкой, по меньшей мере, в советующем режиме. Перечень ссылок 1 Глинков Г.М., Маковский В.А. Проектирование систем контроля и автоматического регулирования металлургических процессов. – М.: Металлургия, 1986 2 Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложе- ниях – М.: ДМК Пресс, 2011.

178

УДК 681.536 СПЕЦИФИКА УПРАВЛЕНИЯ НАГРЕВОМ МАТЕРИАЛОВ В КАМЕРНЫХ ПЕЧАХ Скоробогатова И.В., асп.; Гавриленко Б.В, доц., к.т.н.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) В настоящее время диагностику тепловой работы камерной печи ведут по температуре продуктов сгорания. Известна система регулирования теплового режима нагревательных печей периодического действия, содержащая датчик температуры, регуляторы температуры и соотношения расходов топлива и воздуха и исполнительные механизмы подачи топлива и воздуха [1]. Недостатком известной системы автоматического управления является отсутствие текущей информации о фактическом нагреве металла, то есть тепловом потоке, поглощаемым металлом, что может приводить к перерасходу природного газа. Следует отметить, что измерение температуры поверхности нагреваемых тел в камере печи при помощи пирометров, представляет собой достаточно трудоемкую техническую задачу. Также при определенном подходе к установке датчиков температуры есть возможность исследования несимметричности теплообмена внутри камеры печи. Таким образом, идеальной величиной при нагреве металла для реализации диагностики тепловой работы камерной печи на основании измерения температуры дымовых газов является температура поверхности нагреваемого материала. Использование анализа изменения этой величины в качестве основы проведения диагностики имеет ряд преимуществ, так как в конечном итоге нормируемым показателем качества нагрева является тепловое состояние нагреваемых тел [2]. Фактор усиления конвективной составляющей теплообмена, зафиксированный при экспериментальном исследовании энергосберегающих режимов, подтверждает, что управление следует вести по закону изменения усваиваемого теплового потока заготовкой q(  ) , а не по температуре продуктов сгорания td (  ) , как принято в традиционной технологии нагрева металла в камерных печах. На рисунке 1 приведена разработанная структурная схема управления нагревом заготовок в камерной печи.

Рисунок 1 – Структурная схема системы управления нагревом заготовок в печи Также следует отметить, что ограничениями, влияющими на качество нагреваемого материала, являются следующие величины [2]: 179

   *;    *;    *, где  ,  ,   текущие значения напряжения, деформации и скорости деформации для области заготовки;  *,  *,  *  допустимые значения напряжения, деформации и скорости деформации для области заготовки. Эти величины определяются как распределение температур по сечению в определенный момент времени и темпом изменения температуры металла. Таким образом, в процессе тепловой обработки материалов в печи необходимо выдерживать заданную траекторию нагрева заготовок в периоды основного нагрева и выдержки. Одним из перспективных способов повышения оперативного прогноза качества нагрева металла в камерных печах является применение нейросетевого моделирования. Применение искусственных нейронных сетей при решении задач нагрева материалов в камерных печах особенно актуально. Целью нейросетевой системы автоматического управления является определение закона регулирования расхода теплоносителя в зависимости от вида теплового режима в процессе обучения и протекания технологического процесса нагрева металла в камерной печи в целом. Используем метод прогнозирующего управления на основе модели объекта NN Predictive Control в пакете программы MATLAB (рис. 2). Метод базируется на использовании модели нейронной сети для предсказания протекания нагрева металла. Блок NN Predictive Control состоит из NN модели, которая применяется для предсказания реакции тепловой работы камерной печи на поступающее управляющее воздействие, и нейроконтроллера – Optim, при помощи которого вычисляется требуемый расход теплоносителя [3].

NN Predictive Controller

Reference

UV

Optim.

Clock Step

Control Signal Plant Output

In1 Out1

NN Model

In1 Out1

Furnace

X(2Y) Graph

Рисунок 2 – Структура системы управления нагревом металла в камерной печи в пакете программы MATLAB Прогнозирование улучшения качества управления энергосберегающим режимом можно оценить путем моделирования системы автоматического управления нагрева металла в камерной печи с применением нейроконтроллера. Использование нейросетевых алгоритмов позволяет увеличить быстродействие за счет параллельного соединения нейронов. Обученные нейронные сети дают возможность управлять температурными и тепловыми режимами камерной печи, что позволит повысить эффективность использования природного газа. Анализ показал, что качество управления тепловой работой печи повышается в случае применения нейросетевых систем автоматического управления. Перечень ссылок 1. А.с. СССР «Система автоматического регулирования теплового режима нагревающей печи» 1723157 МПК C21D11/00 опубл. 30.03.92, БИ №12.

2. Бирюков А.Б. Энергоэффективность и качество тепловой обработки материалов в печах: Монография/ А. Б. Бирюков. – Донецк: Ноулидж (донецкое отделение), 2012.-248 с.

3. Медведев В.С. Нейронные сети. MATLAB 6/ В.С. Медведев, В.Г.Потемкин – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002.– 496 с.

180

УДК 669.162 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КАЧЕСТВА ЧУГУНА НА ОСНОВЕ МОНИТОРИНГА ПАРАМЕТРОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА Бондаренко М.В., магистрант; Воротникова З.Е., к.т.н. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, Украина) Введение. Контроль качества является необходимым элементом конкурентной стратегии любого современного предприятия. Внедрение системы оперативного мониторинга качества управления технологическим процессом существенно снижает затраты предприятий, связанные с колебаниями качества продукции. Установленные на производстве АСУТП собирают и хранят данные о контролируемых параметрах втечение уже продолжительного времени. Объемы данных настолько велики, что человеку просто не по силам проанализировать их самостоятельно. Способы извлечения и визуализации знаний, заключенных в этих «сырых» данных весьма актуальны и могут быть использованы при принятии решений. Цель работы. Разработка системы сбора и анализа данных о контролируемых параметрах доменного процесса, с целью оперативного прогнозирования изменения качества чугуна. Материалы и результаты исследований. Задача разрабатываемой системы контроля качества чугуна состоит в сборе, структуризации и систематизации данных, снятых с контроллеров; визуализации информации о протекании технологического процесса; обнаружении отклонения технологических параметров от запланированных значений и оценка на основании этих данных качества регулирования технологического процесса; установление статистической связи между качеством регулирования и качеством чугуна на основании архивных данных и прогнозирование изменение качества чугуна для текущего процесса в реальном времени. На первом этапе исследований рассматривались контролируемые параметры состояния технологического процесса при нормальном ходе печи. Данные могут быть получены с помощью датчиков контроля технологических параметров установленных на доменной печи. В системе контролируются следующие параметры: 1) температуры холодного и горячего дутья, колошникового газа в газоотводах и по радиусу колошника, огнеупорной кладки печи и ее фундамента, поступающей и отходящей из охладительной арматуры воды и воздуха, охлаждающего лещадь, купола воздухонагревателя и продуктов горения, отходящих из воздухонагревателя; 2) давление холодного и горячего дутья, перепады давления газа в нижней, средней и верхней части шахты, природного газа, воды, поступающей в охладительную арматуру, пара в межконусном пространстве и пара, подаваемого под большой конус; 3) расход дутья, природного газа, кислорода, подаваемого в печь, расход дутья и природного газа, подаваемого на каждую фурму, влажность дутья; 4) состав колошникового газа, продуктов горения воздухонагревателей, содержание в дутье кислорода и влажность дутья; 5) уровень шихтовых материалов в печи; 6) число подач, загруженных в печь, число скипов в подаче, угол поворота ВРШ; 7) масса агломерата, кокса и добавок к каждой подаче. Эти данные достаточно полно характеризуют текущее состояние системы, которое зависит от предыдущего состояния и управляющих воздействий, которые в свою очередь складываются из качества и способа загрузки шихтовых материалов, состава и режима дутья, времени слива чугуна и шлака. Данные поступают на сервер с контроллеров каждые 3 секунды и сглаживаются с помощью экспоненциального алгоритма [1], параметры сглаживания подбираются опытным 181

путем на основе визуализации данных. Соответствующий видеокадр включает возможности выбора технологического параметра, параметров сглаживания и визуализацию временного ряда в исходном и сглаженном виде в одной системе координат. Данные для настройки сглаживания хранятся на диске в исходном виде, в виде файлов данных, за последние 2-3 часа (промежуток времени и участок памяти может настраиваться). Сглаженные данные хранятся на диске в виде файлов данных за последние 24 часа (промежуток времени и участок памяти может настраиваться). Сглаженные данные за плавку (с момента начала слива чугуна до следующего слива) сжимаются с помощью алгоритмов тригонометрической аппроксимации данных [2] и их модели хранятся в базе данных. Туда же записываются данные о качестве полученного чугуна из лаборатории. Оценка качества регулирования в системе проводится при помощи статистических характеристик: 1) среднеквадратичному отклонению контролируемых параметров от их математического ожидания; 2) смещению математического ожидания от нормативного значения; 3) вероятности отклонения контролируемой величины в определенный момент времени от ее математического ожидания на нормативное значение; 4) относительному числу отклонений контролируемой величины, находящихся в фиксированной области или соответствующему времени; 5) максимальному непрерывному времени нахождения значений в некоторой области; 6) суммарному непрерывному времени нахождения в некоторой области дольше заданного порога. В зависимости от нормативного характера поведения конкретного контролируемого параметра строится частный критерий качества регулирования как аддитивная свертка с параметрами, состоящая из одного или нескольких видов критериев. Например: для параметров давления критерий равен сумме взвешенных смещения математического ожидания от нормативного значения и вероятности отклонения контролируемой величины X(t) в определенный момент времени t k от ее математического * ожидания m x на нормативное значение Δx н : K = α ⋅ P + (1 − α ) ⋅ ∆ , N

где

∑ x(t ) , i

m*x =

i=1

∑ [x(t ) − m ] N

i

Dx* =

* 2 x

i=1

,

σ = * x

D

* x

,

[

P | X (t k ) − m |≤ Δ * x

н

]

Dx* ≤x 2 , Δ н

N −1 N Δ = g − m , Δxн - технологичная норма отклонения от мат. ожидания, g - технологичная норма мат. ожидания. Параметры сверток задаются априори на основании опыта экспертов. Соответствующий видеокадр включает возможности выбора технологического параметра; параметров свертки; временного интервала (максимум 24 часа) и визуализацию временного ряда в заданном интервале в сглаженном виде с отражением нормативных значений в одной системе координат; а также кривую изменения значения соответствующего частного критерия, его текущее и суточное значение. Расчет статистических характеристик ведется динамически по мере получения сглаженных данных. Значения частных критериев для каждой плавки записываются в базу данных. Для расчета качества чугуна также вводится критерий в виде взвешенной аддитивной свертки. Вычисляется отклонение химического состава чугуна от нормативного по каждому параметру в процентах после каждой пробы за текущие 24 часа. Параметры свертки определяются экспертами. Суммарный критерий качества регулирования технологического процесса вычисляется как аддитивная свертка нормированных значений частных критериев с параметрами. В результате за 24 часа мы имеем 10-12 значений критериев качества полученного чугуна (в зависимости от количества сливов чугуна) и соответствующие значения критериев * x

182

качества регулирования технологического процесса с неизвестными значениями параметров сверток. Начальные значения параметров свертки задаются экспертами и в дальнейшем уточняются на основании статистической информации в результате решения следующей задачи оптимизации: rx y → m a x, λ

M

rx y =

c o vx y

σ xσ y ,

∑λ

M

∑λ j =1

j

= 1,

X=

j =1

j

fj

- значения нормированной аддитивной свертки

M критериев качества регулирования технологическим процессом для N плавок, Y- значения критерия качества чугуна для N плавок, λ j - вес j-го нормированного частного критерия, f j - значение j-го нормированного частного критерия, N – количество плавок в сутки, M – количество контролируемых параметров. Целевая функция представляет собой корреляционную функцию от двух видов критериев с неизвестными параметрами сверти. Начальные значения параметров свертки выбираются по рекомендации экспертов. Полученные параметры сверток используются для расчета суммарного критерия качества регулирования технологического процесса для следующего периода плавки, что обеспечивает его существенную корреляцию с качеством получаемого чугуна. На основании визуализации и анализа динамики изменения суммарного критерия качества регулирования технологического процесса, можно судить о динамике изменения качества чугуна. Разработка системы проводилось на основании данных, полученных с контроллеров и сервера АСУТП доменного цеха ДП №2 ПАО МК “Азовсталь” за 20 суток работы. Предложенная система нуждается в верификации и исследовании. Также нуждаются в исследовании степень корреляции параметров и критериев и устойчивость решений задачи оптимизации. База данных может использоваться для анализа полученных прогнозов. Выводы: 1. Предложенная схема хранения данных позволяет существенно увеличить плотность информации на сервере, и является эффективным инструментом для других способов анализа данных.

2. Предложенные подходы позволяют путем оперативного анализа параметров технологического процесса доменной плавки прогнозировать качество чугуна. Перечень ссылок 1. Реймаров Г.А. Первичная переработка информации в АСУ ТП. -М.: Цинииатоминформ, 1980.- 95 с.

2. Турецкий А.Х. Теория интерполирования в задачах. - Минск.: Вышэйшая школа, 1968. -320 с.

183

УДК 62.412 АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ДЕСУЛЬФУРАЦИИ В УСЛОВИЯХ КИСЛОРОДНО-КОНВЕРТЕРНОГО ЦЕХА Степанченко Д.А., студент; Добровольская Л.А., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, Украина) Целью данной работы является разработка способов оптимального управления процессом десульфурации в условиях кислородно-конвертерного цеха. Сера является вредной примесью, снижающей механическую прочность и свариваемость стали, а также ухудшающей ее электротехнические, антикоррозионные и другие свойства. Вместе с тем современное металлургическое производство располагает технологиями, обеспечивающими весьма эффективное обессеривание (десульфурацию) жидкого чугуна и стали. Десульфурация в кислородном конвертере происходит в течение всего процесса продувки и, главным образом, путем выделения серы из металла в шлак. Вместе с тем, часть серы (5—10 %) выделяется в виде SO 2 в результате ее окисления кислородом продувки. Остальная сера распределяется между шлаком и металлом в соответствии с уравнением реакции десульфурации: (1) Для успешного протекания реакции (1) необходимы высокая основность шлака и низкое содержание в нем окислов железа. Конвертерный же шлак содержит значительное количество FeO (8—20% и более), поэтому десульфурация получает ограниченное развитие. Коэффициент распределения серы между шлаком и металлом Ls невелик (от 2 до 6). Поэтому переработка чугунов обычного состава обеспечивает получение в конце операции металла с содержанием серы 0,02—0,04 %. Проблему получения конвертерной стали с низким содержанием серы в последние годы решают путем внепечной десульфурации чугуна в ковшах. Обработку чугуна десульфураторами ведут в специализированных отделениях десульфурации, сооружаемых на пути следования чугуновозных ковшей из доменного цеха в конвертерный, либо в заливочных ковшах в конвертерном цехе. Все чаще проводят десульфурацию стали на установках внепечной обработки путем вдувания порошкообразных десульфураторов в ковш после выпуска в него стали из конвертера. В качестве десульфураторов обычно выступают магний, порошкообразная известь, карбид кальция, кальцинированная сода и иногда другие десульфураторы. Они вступают в химическое взаимодействие с серой чугуна, в результате чего большая часть серы из чугуна переходит в шлак. Шлак в ковше после внепечной десульфурации содержит до 4 % серы, и его необходимо скачивать из ковша перед сливом чугуна в конвертер. Наиболее эффективным десульфуратором является магний. Применение магния позволяет понижать содержание серы в чугуне до 0,002 – 0,005%. При этом расходы десульфуратора минимальны, образуется малое количество шлака и то, что в процессе десульфурации магнием практически не образуется продуктов, вредных для окружающей среды. Также при учете сопутствующих затрат, при глубокой десульфурации чугуна, наименьшие затраты имеют место при использовании магния. При этом затраты, связанные с десульфурацией чугуна, увеличивается в следующей последовательности: магний > карбид кальция > кальцинированная сода > порошкообразная известь. По этой причине в последние 10 – 15 лет в мире строятся, главным образом, отделения внедоменной десульфурации чугуна магнием или смесями Mg + CaO, Mg + CaC 2 , Mg + CaO + CaC 2 , где магния в количественном отношении больше. Однако такой подход в последе время менее эффективный, чем десульфурация магнием без сопутствующих добавок [2].

184

Ввод десульфураторов в металл может осуществляться в виде кусков, гранул, порошков, проволоки. При использовании магния в качестве десульфуратора наиболее эффективным методом ввода является продувка гранулированным магнием. В качестве несущего газа обычно используют азот или аргон. Десульфурация чугуна магнием происходит путем ввода в чугун гранулированного магния, с помощью футерованной трубы. При соприкосновении с чугуном магний испаряется, и его пары вместе с газом-носителем вытекают через низ трубы в объем чугуна, вызывая его барботаж, что обеспечивает большую поверхность контакта чугуна с магнием. При расходе магния 0,4-1,0 кг/т чугуна получают остаточное содержание в нем серы от 0,01 до 0,002 %. Реализация изложенного метода десульфурации чугуна магнием представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Принципиальная схема установки десульфурации чугуна вдуванием гранулированного магния На рисунке 1 приняты следующие обозначения: 1 – ковш с чугуном; 2 – фурма; 3 – материалопровод магния; 4 – дозирующий бункер. Ввиду значительного различия атомных радиусов магния и железа растворимость магния в железе и чугуне очень мала. Пар магния практически не растворяется в металле и удаляется из расплава в виде пузырей, у поверхности которых протекают химические реакции между магнием и примесями чугуна. Поэтому эффективная обработка чугуна магнием возможна только при вводе его в расплав на максимально возможную глубину. Переход к десульфурации чугуна в крупных заливочных ковшах конвертерного цеха, позволяет увеличить глубину ввода магния в металл до 4 м и более, в то время, как при обработке в 140-т чугуновозных ковшах она обычно не превышает 2 м. Технология процесса изложенного метода десульфурации и реализация его управления была реализована в программной среде C++ Builder. В заключение необходимо отметить, что разработка и внедрение предложенного метода десульфурации чугуна позволит существенно улучшить эффективность работы участка десульфурации в кислородно-конвертерном цехе за счёт повышения качества десульфурации чугуна и экономии ресурсов. Перечень ссылок 1. Десульфурация чугуна магнием. / Воронова Н.А. – М.: Металлургия, 1980. – 237 с.

2. Совершенствование и промышленное применение украинской технологии десульфурации чугуна вдуванием магния. / В.И.Большаков, А.М.Башмаков, А.Ф.Шевченко и др. // Труды IV–го международного конгресса сталеплавильщиков. – Китай, Пекин. – Апрель 2006. –С.164–172.

185

УДК621.3.011.714 МЕТОДИКА СОСТАВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ РАЗВЕТВЛЕННЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СХЕМ Федоров М.М., проф., д.т.н.; Казак А.О., студент; Кузнецов Г.В., студент (ГУВЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Анализ режимов работы в системах автоматического управления сопровождается необходимостью расчета переходных процессов. Важным элементом является оценка длительности протекания переходного процесса, которую можно оценить путем решения характеристического уравнения системы дифференциальных уравнений описывающих процессы в соответствующей системе автоматического управления. Рассмотрим алгоритм составления характеристического уравнения на примере схемы приведенной на рис.1. В схеме имеется источники напряжения и тока, два реактивных разнородных элемента индуктивность L3 и емкостьC2. r1

L3 i3

i1 C2

e1(t)

U

i4

i2

r4

ik

Рисунок 1- Электрическая схема Составляем уравнения по законам Киргофа:

 i1  i 2  i 3  0   i3  i4   ik  1  i 1 r1  i 2 dt  e 1 ( t ) C    di 3  i 4 r4  e1 ( t )  i1 r  L dt 

(1)

Запишем систему ДУ для свободной составляющей. Свободная составляющая не зависит от внешних сил, то есть в уравнениях отсутствуют источники напряжения и тока, система примет вид:

 i 1 св i  3 св   i 1 св    i 1 св 

 i 2 св  i 3 св  0  i 4 св  0 r1 

1 C

r  L

i

2 св

dt  0

di 3 св  i 4 св r 4  0 dt

Ток в k-ой ветви свободной составляющей в общем случае равен:

186

(2)

ikсв  Ak e pt

(3)

Где Ak - постоянная интегрирования , p-корень характеристического уравнения, тогда свободная составляющая напряжения на индуктивном элементе равна:

u Lсв  L

di3св  Lp  A3e pt  Lp  i3св dt

(4)

напряжение на емкостном элементе соответственно равно: uCсс 

1 1 1 1 i2св dt   A2 e pt dt  A2 e pt   i2св  C c Cp Cp

(5)

С учетом выше изложенного , система уравнений для свободной составляющей примет вид:

 i1 св  i 2 св  i 3 св  0  0  i 3 св  i 4 св  1  i r  i 2 св  1 св 1  Cp   i1 св r  0  Lpi 3 св

0  0  0 (6)

0  0  0  i 4 св r4  0

Полученной системе уравнений соответствует схема приведенная на рис.2. r1

Lp

1

i3

i1

I

1 Cp

U

II i4

i2

r4

2

Рисунок 2 –Электрическая схема для свободной составляющей Из полученной системы уравнений следует что, определитель системы равен:

( p) 

1

1

1

0

0

0 1 Cp 0

1

1

0

0

Lp

r4

r1 r1

0

(7)

так как правая часть равна нулю, то 1   2   3   4  0   Принимая во внимание что i1св  1 , i2св  2 и.т.д, и свободная составляющая не   должна равняться нулю ,то следует что ( p)  0 . Порядок определителя соответствует числу уравнений составленных по первому и второму законам Киргофа, для данной схемы определитель 4гопорядка. Если раскрыть определитель системы то он имеет вид: (8) )+ + =0 + ( + В результате получили квадратное уравнение что соответствует порядку системы.

187

В общем случаи порядок системы определяется количеством реактивных элементов схемы после коммутации . Исключения составляют особые случаи ( емкостные контуры подключенные к одному узлу , индуктивные сечения).После раскрытия определителя характеристическое уравнение будет иметь вид полинома. Наибольшая степень полинома Р будет соответствовать порядку системы. Рассмотрим возможности составления характеристического уравнения с использованием различных методов определения iсвна основе законов Киргофа с использованием электрической схемы рис.2, с целью получения определителя меньшего порядка. Например, используя метод контурных токов запишем: +

св

−

св

+

св

−

=0

св

+

+

(9) =0

Определитель данной системы имеет вид: + ( )=

−

−

+

+

=0

После его раскрытия получаем:

(10)

(11) + ( +

)+

+

=0

Полученное характеристическое уравнение совпадает с полученным ранние, однако его порядок меньше (2й порядок) он определяется числом независимых контуров или числу уравнений составленных по второму закону Киргофа. Рассмотрим составление характеристического уравнения на основе метода узловых потенциалов рис.2 Потенциал точки 2 принимаем равным нулю φ2=0, тогда согласно методу узловых потенциалов имеем: 1 1 1 (12) +С + + =0 св отсюда следует: + ( +

)+

+

=0

(13)

Данное характеристическое уравнение соответствует ранее полученным. Порядок определителя соответствует числу узлов, а также количеству уравнений составленных по первому закону Киргофа. Правила составления характеристических уравнений для электрических схем: 1. Вычертим элементарную схему соответствующую уравнениям свободных составляющих, для получения этой схемы из исходной: a) Ключ ставим в положение после коммутации . b) Вместо источников питания ставим их внутреннее сопротивление. c) Вместо емкости ставим сопротивление

1 , вместо индуктивности сопротивление cp

Lp .

2. Составляем систему уравненийлюбым из известных методов.

3. Из системы уравнений находим определитель и приравниваем его нулю. Вывод: Предложенный алгоритм составления характеристических уравнений предполагает использование определителей меньшего порядка, что в значительной степени облегчает расчет и анализ системы дифференциальных уравнений описывающих состояние процесса.

188

УДК681.5.044 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ЗАГРУЗКИ СКИПОВ С ДОЗИРОВКОЙ ПО ВЕСУ Чернышов А. С., студент; Неежмаков С. В., доц, к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) Важным фактором в цикле подъема шахтных подъемных установок является загрузка подъемного сосуда и формирование сигнала на автоматический пуск, где следует учесть начальное состояние всех механизмов и систем, обеспечивающих процесс движения. Команду на пуск автоматизированной подъемной установки всегда получают от загрузочного устройства, то есть, когда скип загружен и готов к отправке. Современные загрузочные устройства представляют собой сложный комплекс механизмов и устройств, последовательность работы которых строго определена. Сигнал готовности к пуску подъемной установки формируется на основании информации о состоянии всех ее элементов, включая загрузочное устройство. Более современным и перспективным является решение, основанное на измерении веса транспортируемого груза. В настоящее время появились достаточно точные и надежные средства измерения веса, ориентированные на применение тензорезисторов. В этом случае дозатор загружается не на всю величину объема, а до тех пор, пока его вес не достигнет требуемого значения. Это достигается за счет применения датчиков веса дозатора. При достижении требуемого веса процесс загрузки дозатора прекращается. При подходе скипа к точке загрузки система управления погрузочного устройства, в соответствии с принятым алгоритмом, начинает процесс загрузки скипа. После завершения загрузки система управления загрузочным комплексом приводит его в состояние, позволяющее транспортировку груза с последующим формированием разрешающего сигнала на начало движения. Реализация решений, основанных на измерении веса, нашла распространение не только в угольной и горно–рудной, но и в металлургической промышденности, на транспорте. На рис.1 приведена принципиальная схема загрузочного устройства, позволяющая понять алгоритм его работы. С помощью опрокидывателя горная масса из вагонетки высыпается в приемный бункер, из которого питателем она подается в дозатор. В это время лоток загрузочного устройства находится в поднятом состоянии, что препятствует высыпанию горной массы из дозатора. Дозирование осуществляется с помощью датчика веса, выполненного на базе тензорезистора. При достижении горной массой требуемого веса подаётся сигнал от датчика веса, настроенного на номинальный вес, и формируется сигнал на отключение привода питателя. Система готова к загрузке скипа. После прихода скипа под загрузку срабатывает датчик контроля положения скипа и подает импульс на включение двигателя лебедки в сторону опускания лотка. При достижении лотком крайнего нижнего положения срабатывает датчик контроля этого положения и отключает двигатель лебедки. Идет высыпание горной массы в скип. Момент завершения высыпания содержимого дозатора фиксируется вторым датчиком веса, настроенным на вес порожнего дозатора. Это воспринимается как сигнал окончания загрузки. После этого включается двигатель лебедки, которая осуществляет подъем лотка, освобождая путь для движения скипа вверх. В момент завершения подъема лотка подается разрешающий сигнал в систему автоматического управления подъемной установкой на начало движения скипа. После ухода скипа возобновляется процесс загрузки дозатора для подготовки дозы горной массы необходимой для загрузки следующего скипа.

189

На рис.2 приведен предложенный алгоритм работы загрузочного устройства. Он отображает процесс работы загрузочного устройства во взвимодействии с подъемной установкой.

Лебедка перемещения лотка

Приемный бункер

Датчик контроля нижнего уровня

Питатель Дозатор

Датчик веса Датчик нижнего положения лотка Датчик верхнего положения лотка Датчик положения скипа

Скип

Рисунок 1 – Принципиальная схема загрузочного устройства

190

Gmin, Gmax, dt, СЛ, ПТ

–

Ввод исходных данных

Проверка нижнего уровня загрузочного бункера

НУБ=0

+ Проверка заполнения дозатора

G<Gmax

t=0 –

Проверка положения лотка

СЛ=1

Команда на подъем лотка

ПЛ = 1 ПТ = 1

Команда на включение питателя Время ожидания выполнения операции

t = t + dt

Команда на отключение питателя

ПТ = 0 –

НПС=1

Проверка положения скипа в точке загрузки

Команда на опускане лотка

ОЛ = 1 t=0

Проверка положения лотка

–

СЛ=0

Время ожидания выполнения операции

t = t + dt –

G >Gmin

Проверка освобождения дозатора

ПЛ=1 t = t + dt

Команда на подъем лотка

t=0 –

t = t+dt

СЛ=1

Проверка положения лотка

Пуск

Команда на пуск ШПУ

Рисунок 2 - Алгоритм работы комплекса

191

В алгоритме приняты следующие обозначения: Gmin – вес порожнего дозатора, Gmax – вес заполненого дозатора номинальным весом, G – текущий вес горной массы, ПТ – питатель, СЛ – положение лотка, НУБ – нижний уровень заполнения приемного бункера, НУБ = 0 – уровень заполнения бункера ниже нормы, НУБ = 1 – нормальный уровень заполнения бункера, t – текущее время, dt – приращение времени, ПТ =1 – команда «Питатель включить», ПТ = 0 – команда «Питатель отключить», ПЛ = 1 – команда «Поднять лоток», ОЛ = 1 – команда «Опустить лоток», СЛ =1 – состояние поднятого лотка, СЛ = 0 – состояние опущенного лотка. После ввода исходных данных производится проверка уровня заполнения бункера горной массой. Если бункер заполнен, то проверяется состояние дозатора. Если дозатор не заполнен, то проверяется положение лотка. Если лоток в верхнем положении, то включается питатель и идет отсчет времени на заполнение дозатора. В случае, когда лоток не находится в верхнем положении, то дается команда на его подъем и начинается отсчет времени ожидания на его подъем. После заполнения дозатора номинальным весом горной массы подается команда на отключение питателя. Система готова к загрузке скипа. При подходе скипа проверяется его нулевое положение. Если скип находится в точке загрузки, то подается команда на опускание лотка. Начинается отсчет времени на его опускание. При достижении лотком своего нижнего положения происходит высыпание горной массы с дозатора в скип. В течение всего времени загрузки ведется непрерывный контроль веса дозатора. Как только вес дозатора достигнет своего минимума (мертвый вес), подается команда на подъем лотка. После достижения лотком своего верхнего положения выдается разрешающая команда на пуск шахтной подъемной установки. Функциональная схема управления загрузочным устройством приведена на рис.3. Эта схема предполагает наличие трансформатора питания элементов схемы управления TV, выпрямителя Z1, фильтра электрических сигналов Z2, измерительных элементов ВМ1 БЛ ВМ1 А1 TV Z2 Z1 1 11 m u Блок логики

ВМ2

А2

m

u Рисунок 3 – Функциональная схема управления загрузочным устройством для измерения номинального веса горной массы и ВМ2 для измерения веса пустого дозатора, усилителей измерительных элементов А1 и А2, а также блока логики БЛ, который реализует алгоритм работы загрузочного комплекса и вырабатывает сигнал разрешения на пуск подъемной машины. Блок логики представляет собой микроконтроллер, входные и выходные цепи которого соединены с терминалом с помощью оптронов, обеспечивающих гальваническую развязку маломощных выходов контроллера и мощных исполнительных элементов. Перечень ссылок 1. Батицкий В. А., Куроедов В. И., Рыжков А. А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности: Учеб. для техникумов. – 2–е изд., перераб. и доп. – М.: Недра, 1991. – 303 с.: ил.

2. Груба В.И., Никулин Э.К., Оголобченко А.С. Технические средства автоматизации в горной промышленности. – Киев: ИСМО, 1998. – 373 с.

192

УДК 622: 621.316.9 ОЦЕНКА ИСКРОБЕЗОПАСНОСТИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ ВО ВЗРЫВООПАСНЫХ ЗОНАХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Бершадский И.А., доц., к.т.н.; Соломатина Л.С., студентка (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Предприятия нефтехимической, химической, фармацевтической, газоперерабатывающей промышленности, а также ряд предприятий пищевой отрасли предъявляют особые требования к системам управления и контроля технологическими процессами. Неисправности слаботочных электрических цепей систем управления и контроля подобных объектов (замыкание или появление высокого потенциала в сигнальных цепях) может вызвать искрение и спровоцировать пожар или взрыв. Вид взрывозащиты «искробезопасная электрическая цепь» (ИБЦ), получивший распространение в последние десятилетия, позволяет избежать использования для электрических цепей указанного типа взрывозащитных оболочек, т.е. отсутствует необходимость в прокладке проводов в стальных трубах и расположении приборов в литых алюминиевых коробках, что создавало бы значительные неудобства при монтаже и эксплуатации. Принято проводить деление ИБЦ на два вида по отношению к образуемым ими искробезопасным электрическим системам [1]: -электрические цепи только с одним связанным устройством, называемые «элементарными». Связанное устройство не отделено гальванически от искробезопасных цепей в нормальном или аварийном режимах работы; -электрические цепи с несколькими связанными устройствами, которые способны вырабатывать электрическую энергию в нормальном и аварийном режиме, называемые «объединенными». В тепловой модели решают систему дифференциальных уравнений в частных производных, определяющую развитие теплового взрыва с учетом явлений теплопроводности и диффузии при экзотермической химической реакции окисления метановоздушной смеси. С целью упрощения алгоритма расчета выведены аналитические зависимости, формирующие метод «технической бескамерной тепловой оценки» (ТБТО), что делает решение данной научно-технической проблемы общедоступной для разработчиков рудничной и химической аппаратуры. По результатам накопленных данных вычислительного эксперимента, проведенным по методу БТО, получен массив точек в 3-х мерной области определения, связывающий энергию воспламенения разряда Wв, мДж, его длительность Tр ,мс (мкс) и скорость размыкания цепи v, м/с. Зависимость Wв (v, Tр) аппроксимируется (например, с помощью математического пакета MathCAD 13) в логарифмической системе координат на каждом из участков в виде одной из двух форм представления: Wв  bTрk Wв  e

a0  a1ln(Tр )

(форма 1) (1) , v  6,5; 4 м/с

(форма 2) (2)

Wв  a0  a1  ln Tр , v  1,8; 0,9; 0,3; 0,11; 0,046 м/с

продолжительность разряда, выраженная в мкс при v  6,5; 4 м/с и в мс при v  1,8; 0,9; 0,3; 0,11; 0,046 м/с ; Wв– воспламеняющая энергия разряда в мДж;b, k, a0, a1 – коэффициенты уравнения регрессии. где Tр-

193

Пересчет воспламеняющей энергии и времени, определяющей линию перегиба поверхности минимальной воспламеняющей энергии при переходе от участка с постоянной энергии к возрастающему участку (в дальнейшем – время перегиба Tп), для взрывоопасных газовых смесей различной агрессивности выполняется по уравнениям в форме 1 согласно методу, изложенному в [5] (метод WTU). В результате вычислительных экспериментов получено для группы IIC: v = 0,046м/с, Tп = 2,171 мс, Wв = 0,484 мДж ;v = 6,5 м/с, Tп = 0,034 мс, Wв = 0,023 мДж; для группы IIB: v = 0,046м/с, Tп = 3,22 мс, Wв = 2,74 мДж ; v = 6,5 м/с, Tп = 0,053 мс, Wв = 0,141 мДж. Основой метода оценки искробезопасности сложных индуктивно-емкостных цепей служат результаты работы [6]. Согласно графикам зависимостей минимального воспламеняющего напряжения от емкости цепи по [7] определены воспламеняющие параметры для разных категорий смесей и значений сопротивлений токоограничительного резистора R, Ом, напряжений батареи U, В, емкостейС, мкФ. В расчетах принимаются допущения о постоянстве напряжения разряда Uр = 11 В и тока окончания переходного процесса Ір = 3 мА. Далее строятся графики зависимостей воспламеняющей энергии разряда от его продолжительности, полученные графики Wв (Tр ) аппроксимируются с помощью двух форм регрессий: логарифмической Wв (U )  ka(U )  ln(Tp )  kb(U )  Tp  kc(U ) (смеси группы I, IIA, IIC) и степенной Wв (U )  ka(U )  Tp kb (U )  kc(U ) (смеси группа IIB), гдеka, kb, kc – аппроксимирующие коэффициенты. Источники питания (ИП) связанных электрических цепей могут иметь не только «линейные», но и «трапецеидальные», и «прямоугольные» выходные характеристики при использовании, например, электронных устройств ограничения тока. Для таких цепей необходима оценка внутренних соединений в аварийных режимах работы, то есть определение наиболее опасных режимов для случаев последовательного (параллельного) соединения источников. Выходная нагрузочная характеристика ИП содержит следующие параметры: A. Линейная (рис. 1а) со схемой замещения (рис. 1б) - напряжение холостого ходаUL, В; ток к.з. IL, A; максимально допустимая мощность источника Pmax = 0,25ULIL. Б. Трапецеидальная (рис. 2а) со схемой замещения (рис. 2б) - напряжение диодов ЗенераUz; ток к.з. I0, A; напряжение линейного холостого хода UQ= I0 ·RQ; максимально допустимая мощность источника Pmax = 0,25· UQ ·I0 при (Uz>0,5·UQ) или Pmax = Uz ·(UQ-Uz)/ RQ для (Uz<0,5· UQ). В. Прямоугольная (рис. 3а) со схемой замещения (рис. 3б) - напряжение диодов ЗенераUz =U0, В; ток к.з. I0, A; напряжение линейного холостого хода: UQ→∞, максимально допустимая мощность источника Pmax = U0I0.

Рисунок 1 – Характеристики ИП с линейной нагрузочной характеристикой

194

Рисунок 2 – Характеристики ИП с трапецеидальной нагрузочной характеристикой

Рисунок 3 – Характеристики ИП с прямоугольной нагрузочной характеристикой Оценка искробезопасности электрических систем начинается с определения вида нагрузочных характеристик и установления исходных данных (см. выше), которые приведены в сертификатах. В наиболее общем случае несколько цепей, составляющих электрическую систему в аварийных режимах могут составлять произвольные взаимосвязи, и в зависимости от вида повреждений создавать параллельное или последовательное соединение, т.е. рассматривается сложение, как силы тока, так и напряжения. Т.к. оба случая не могут существовать одновременно, то результирующие вольтамперные характеристики должны моделироваться отдельно. В завершение оценки рассматривается взаимосвязь соединений активного источника, нагрузки и модели разряда размыкания (индуктивная нагрузка) и разряда замыкания (емкостная нагрузка). Вычислительный эксперимент позволяет получить цифрограммы переходного процесса в цепи, энергии Wp, выделяемой в разряд, и длительности разряда Tp . Сравнение этих данных с соответствующими значениями воспламеняющих параметров Wв и Tр дает основания для вывода об опасности рассматриваемой слаботочной электрической системы из-за взрыва от электрического искрения. Иллюстрация данной методики проведена на примерах оценки источников с различными нагрузочными характеристиками и комбинированной тестовой электрической системы, взятой и [2]. Выводы: Индуктивность и емкость искробезопасных цепей, в том числе соединительных кабелей и проводов, не должна превышать максимальных значений для данной группы взрывоопасных смесей. В схемах с нелинейными элементами определение безопасных параметров должно выполняться на основании анализа наиболее опаных видов соединений. При проектировании и разработке измерительных и технологических производств в химической и нефтехимической промышленности часто необходимо объединять несколько сертифицированных изделий с искробезопасными цепями в электрические системы. На основе методов БТО, ТБТО, WTU, краткое описание которых приведенов статье, обоснована возможность расчетным путем оценивать безопасность таких систем с линейными и нелинейными цепями для взрывоопасных зон и смесей I, IIB, IIC.

195

Осуществлена оценка максимально допустимых присоединительных параметров индуктивностей и емкостей в электрических системах и проведено сравнение результатов расчетов с известным графическим методом [2], которое показало сходимость в пределах шага дискретизации графических зависимостей. Перечень ссылок 1. ЖданкинВ.К. Оценка искробезопасности электрических цепей / В.К. Жданкин // Современные технологии автоматизации, 2000. - №3. – С. 72-80.

2. БершадскийИ.А. Тестирование метода бескамерной тепловой оценки искробезопасности схемы источника питания / БершадскийИ.А., Дубинский Ал.А. // Взрывозащищенное электрооборудование: Сб. научных трудов УкрНИИВЭ. –Донецк, 2011. С. 230 – 240.

3. БершадскийИ.А. Расчет параметров разряда для оценки искробезопасности емкостных цепей / И.А. Бершадский // Уголь Украины. - 2010. - №12. - С. 33-36.

4. ГОСТ P 51330.10 – 99. Электрооборудование взрывозащищенное, Часть 11. Искробезопасная электрическая цепь «i». - [Введ. c 01.01.2001]. – М.: Госстандарт России, 2000. – 118 с.

5. ГОСТ Р 52350.25 – 2006 (МЭК 60079-25:2003). Электрооборудование для взрывоопасных газовых сред. Часть 25. Искробезопасные системы. [Введ. c 27.09.2006]. – М.: Стандартинформ, 2007. – 57 с. УДК 621.816 АДАПТИВНО ФРИКЦИОННЫЕ МУФТЫ. КЛАССИФИКАЦИЯ И РОЛЬ В МАШИНОСТРОЕНИИ Кобзев К.О., аспирант (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В качестве защиты от перегрузок вращающим моментом широко применяются предохранительные адаптивно фрикционные муфты. Фрикционная муфта - устройство, передающее вращательное движение посредством трения. Такие муфты осуществляют плавное сцепление при различной скорости, что успешно используется, в машиностроении, в конструкции автомобильного сцепления. Более того, муфта фрикционная не может передать больший момент, чем момент сил трения, ввиду того, что начинается проскальзывание контактирующих фрикционных элементов. Поэтому это свойство позволяет фрикционным муфтам быть эффективными предохранителями для защиты машины от динамических перегрузок. Они просты по конструкции и в эксплуатации, компактны, отличаются плавной работой и, как правило, не требуют специальных устройств для повторного включения после срабатывания [1]. Классификации адаптивно фрикционных муфт (АФМ) основаны на их различии по форме фрикционных поверхностей, по конструктивным особенностям управляющего устройства и по степени угловой жесткости [1]. Классификация по форме фрикционных поверхностей: 1. Дисковые; 2. Конусные; 3. Ленточные. Классификация по конструктивным особенностям управляющего устройства: 1. Распорный элемент – шарики; 2. Распорный элемент – ролики; 196

3. Распорный элемент – винтовые пары; 4. Распорный элемент – кулачки; 5. С комбинированным распорным элементом; 6. С гидравлической обратной связью. Классификация по степени угловой жесткости: 1. Жесткие; 2. Упругие. Также имеет место классификация АФМ на классы по виду обратной связи, определяющей структурно-функциональную схему, которая устанавливает характер и форму функциональных связей: 1. АФМ 1-ого поколения (класса); 2. АФМ 2-ого поколения (класса); 3. АФМ 3-ого поколения (класса). Рассмотрим основополагающую классификацию АФМ по степени угловой жесткости, которая дает представление о конструкции адаптивно фрикционных муфт [1]. Жесткими считаются муфты, в которых до наступления срабатывания отсутствует заметное угловое смещение полумуфт. Муфта Н.Д.Вернера является классической конструкцией жестких муфт АФМ. Управляющее устройство муфты состоит из тел качения, размещенных в гнездах между упорными диском и нажимным диском , установленным свободно на полумуфте . Передача вращающего момента от полумуфты 1 на полумуфте 2 через фрикционный диск происходит посредством ведущей пары и ведомой пары, вращающий момент на которую передается телами качения. Возникающая на последних осевая реакция ослабляет действие пружины и регулирует момент трения на фрикционных поверхностях в соответствии с вращающим моментом, передаваемым телами [1]. В рассмотренной АФМ управляющее воздействие является функцией части вращающего момента муфты. Принцип действия существующих упругих АФМ основан на разделении периодов работы: в течении одного периода действует упругая часть муфты, в течении другого периода – предохранительная часть. При передачи вращающего момента, превышающего расчетное значение, муфта с упругой переключается автоматически на предохранительную с повышенной точностью срабатывания. Это позволяет снижать кратковременные динамические перегрузки и периодически изменяющиеся динамические нагрузки, действующие в течении рабочего цикла машины [1]. Применение упругих АФМ позволяет быстро проходить резонансные зоны в период пуска привода, при этом амплитуда колебаний не достигает опасных значений. Задачи исследования АФМ: 1. создание надежных в работе АФМ; 2. создание компактных конструкций с высоким вращающимся моментом; 3. разработка АФМ обладающих высокой стабильностью передаваемого вращающегося момента; 4. компоновка АФМ в кинематической цепи привода машин, обеспечивающих оптимальные массогабаритные характеристики привода. В связи с чем, следует в заключении отметить, что муфты, фрикционные муфты и АФМ являются важным элементом в машиностроении, тематика изучения АФМ в машиностроении очень велика. До конца еще не изучены АФМ с комбинированной обратной связью, и не сформулированы основы теории по данной теме. Перечень ссылок 1. Шишкарев М.П. Адаптивные фрикционные муфты. Исследование, конструкции и расчет. Науч. издание.  Ростов н/Д: Изд-во РГАСХМ, 2002.  228 с.

197

Сучасні системи управління і автоматики

3

Современные системы управления и автоматики Actual Control and Automation Systems УДК 621.446

АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА УПРАВЛЕНИЯ ГИДРОАГРЕГАТАМИ ГЭС Войстрик К.В., студент; Федюн Р.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Снижение себестоимости выработки электроэнергии при заданном уровне надёжности является основной задачей энергетики. Поэтому для гидроагрегатов применяют повышенные требования к надёжности их эксплуатации, к его коэффициенту полезного действия, к количеству оборотов в секунду лопастей гидротурбины, неизменной частоты выходного тока. Гидроагрегаты гидроэлектростанций являются многорежимными машинами, в которых происходят нелинейные динамические процессы. Существующие системы автоматического управления гидроагрегатами ГЭС выполнены на основе линейных моделей элементов гидроагрегата и оснащены ПИД-регуляторами с постоянными параметрами. Поэтому системы автоматического управления гидроагрегатами не обеспечивают максимальные к.п.д. и над жность их работы. Это приводит к увеличению динамических нагрузок на гидроагрегат и вероятности его отказов в межремонтный период в связи с быстрым износом оборудования. С другой стороны, развитие техники и компьютерных технологий привело к поэтапной замене аналоговых систем управления микропроцессорными системами. Однако существующие микропроцессорные системы управления гидроагрегатами реализуют способы регулирования, разработанные для аналоговых систем, и поэтому не обеспечивают максимальные к.п.д. и надежность работы гидроагрегата. Рассматриваемый ниже метод относится к способам адаптивного управления активной мощностью гидроагрегата ГЭС с поворотно-лопастной турбиной. Управляют активной мощностью изменением величины открытия направляющего аппарата (НА) и угла установки лопастей рабочего колеса (РК) турбины за счет формирования и подачи управляющих воздействий на сервомоторы механизмов открытия НА и разворота лопастей РК. Управляющие воздействия на сервомоторы формируют с помощью регулятора активной мощности и комбинатора по алгоритмам, которые составляют с применением модели гидроагрегата. В модель включают регрессионные уравнения, описывающие нелинейные зависимости мощности турбины и перепада давления в расходомерном створе турбины от величины открытия НА и угла установки лопастей РК. Переменные состояния и параметры модели гидроагрегата вычисляют в процессе управления активной мощностью с помощью рекуррентного алгоритма метода наименьших квадратов. Формируют управляющее воздействие на сервомотор механизма открытия НА и корректируют комбинаторную зависимость с помощью рекуррентного алгоритма адаптивного управления, который получают минимизацией функционала обобщенной работы, который образуют из нормированной суммы квадратов невязки между требуемыми и реализованными значениями активной мощности, перепада давления в расходомерном створе турбины и мощности, затраченной на управление. Данный метод направлен на обеспечение минимальной

198

среднеквадратической погрешности управления активной мощностью гидроагрегата при минимальном расходе воды и минимальной мощности, затраченной на управление. Известен способ управления активной мощностью гидроагрегата с поворотно-лопастной турбиной, заключающийся в изменении величины открытия направляющего аппарата и угла установки лопастей рабочего колеса турбины путем формирования и подачи управляющих воздействий на сервомоторы механизмов открытия направляющего аппарата и разворота лопастей рабочего колеса. Управляющие воздействия на сервомоторы механизмов открытия направляющего аппарата и разворота лопастей рабочего колеса формируют по алгоритмам, которые составляют с применением модели гидроагрегата, содержащей комбинаторную зависимость и основное энергетическое уравнение гидроагрегата с поворотно-лопастной турбиной. Управляющее воздействие ( ) на сервомотор механизма разворота лопастей рабочего колеса формируют в электронном или цифровом преобразователе (комбинаторе) по одинаковой для всех гидроагрегатов одного типа, установленных на многоагрегатной ГЭС, зависимости требуемого угла установки лопастей от статического напора и величины открытия направляющего аппарата s(t) турбины (комбинаторной зависимости): ( )=

( ) = ( ( ),

),

(1)

Комбинаторную зависимость (1) определяют по результатам экспериментальных исследований макета поворотно-лопастной турбины. Расход воды Q вычисляют по уравнению: =

∗∆

,

(2)

где ∆ - перепад давления в расходомерном створе турбины; - показатель степени, величину которого для бетонных спиральных камер прямоугольного сечения выбирают из диапазона (0,48÷0,52); - тарировочный коэффициент, величину которого определяют методом подобия (индексным методом) по заводской эксплуатационной характеристике. В уравнение (1) откорректированной комбинаторной зависимости включают комбинации указанных переменных, обеспечивающие максимальный кпд турбины, который определяют расчетным путем (индексным методом) по основному энергетическому уравнению гидроагрегата с поворотно-лопастной турбиной: =

дв

∗

∗

=

∗∆

∗

(

)−

∗∆

−

∗∆

∗

+

,

(3)

где дв - момент движущих сил, создаваемый потоком воды на лопастях рабочего колеса; кпд гидроагрегата, с помощью которого оценивают величину механических и электромагнитных потерь в турбине и генераторе; =

2∗

∗

∗

∗ ∗(

0.5 ∗ ( + )

+

)

;

=

∗(

+

)∗ 8

∗

∗

,

(4)

где - угол между вектором окружной скорости и вектором абсолютной скорости потока воды на входной кромке лопасти рабочего колеса в расчетном сечении при заданной величине открытия направляющего аппарата s; - расчетный угол установки лопастей рабочего колеса; угол разворота лопастей рабочего колеса (угол отклонения лопастей рабочего колеса от расчетного угла установки); - плотность воды; - максимальный диаметр рабочего колеса; - диаметр втулки рабочего колеса.Технический результат достигают за счет: измерения перепада давления в расходомерном створе турбины; применения адаптивной системы автоматического управления активной мощностью с обучаемой моделью гидроагрегата, описывающей нелинейные зависимости мощности турбины и перепада давления в расходомерном створе турбины от величины открытия направляющего аппарата и угла установки лопастей рабочего колеса; формирования управляющих воздействий в процессе эксплуатации гидроагрегата по алгоритму, который получают минимизацией функционала обобщенной работы с помощью принципа максимума. Функционал обобщенной работы образуют из нормированной суммы квадратов невязки 199

между требуемыми и реализованными значениями активной мощности, перепада давления в расходомерном створе турбины и мощности, затраченной на управление сервомоторами. Следовательно, его минимум достигается при минимальных значениях каждого слагаемого, а минимальный перепад давления в расходомерном створе турбины создается при минимальном расходе воды. При этом система адаптивного управления формирует плавно изменяющиеся входные воздействия на сервомоторы исполнительных механизмов, которые поворачивают лопатки направляющего аппарата и лопасти рабочего колеса только в направлении их оптимальных положений. Поэтому заявленный способ снижает динамические нагрузки на основные узлы турбины и уменьшает износ исполнительных механизмов системы управления. Алгоритм системы управления активной мощностью формируется и адаптируется к индивидуальным особенностям каждого гидроагрегата автоматически в процессе эксплуатации. Поэтому из пуско-наладочных работ, выполняемых при вводе гидроагрегатов в эксплуатацию после очередного ремонта, исключают специальные испытания, предназначенные для определения параметров системы управления. Сущность изобретения поясняет упрощенная блок-схема, изображенная на рисунке 1.

Рисунок 1 - Блок-схема рассматриваемого метода Схема состоит из: блок1, формирующий управляющее воздействие на сервомотор механизма открытия направляющего аппарата; механизм открытия направляющего аппарата 2; турбину 3; генератор 4; блок 5 с обучаемой моделью гидроагрегата; механизм поворота лопастей рабочего колеса 6 и комбинатор 7.В заявленном способе, как и в способаханалогах, управляют активной мощностью гидроагрегата за счет изменения величины открытия направляющего аппарата и положения лопастей рабочего колеса турбины. Для этого в дискретные моменты времени = ∗ ∆ ,которые сменяют последовательно, формируют управляющие воздействия на сервомоторы механизмов открытия направляющего аппарата и разворота лопастей рабочего колеса.В начальный момент времени в блоке 1 формируют управляющее воздействие ( ) на сервомотор механизма открытия направляющего аппарата 2 с помощью регулятора, на вход которого подают сигнал рассогласования (невязку) между требуемым ( )и реализованным ( ) значениями активной мощности гидроагрегата. Управляющее воздействие ( )на сервомотор механизма поворота лопастей рабочего колеса 6 в момент времени формируют в блоке 7 (комбинаторе). При этом используют параметры регулятора активной мощности и комбинаторную зависимость, найденные по заводским характеристикам гидроагрегата. Затем к блоку 1 системы управления подсоединяют блок 5 с обучаемой моделью гидроагрегата. В обучаемую модель гидроагрегата включают: 200

- комбинаторную зависимость (1), дополненную корректирующим воздействием ( ) = ( ( ), ) +

( ),

( ): (5)

- основное энергетическое уравнение гидроагрегата с поворотно-лопастной турбиной (3), в котором учитывают регрессионное уравнение, описывающее нелинейную зависимость мощности турбины от величины открытия направляющего аппарата ( ): ∗ ( ) −

( )=∆ ( )

∆ ( )

∆ ( )

+ ( ) −

∗

+

( ),

(6)

где , - параметры, подлежащие идентификации в процессе обучения модели гидроагрегата; ∑ ∗ ( ) - регрессионная модель неизвестной зависимости функции ( ( ) от величины открытия направляющего аппарата; ( )- неконтролируемые потери мощности, текущие значения которых определяют в процессе обучения модели гидроагрегата.Pегрессионное уравнение, описывающее нелинейную зависимость перепада давления ∆ ( ) в расходомерном створе турбины от величины открытия направляющего аппарата и угла установки лопастей рабочего колеса: ∆ (

∗∆ ( )+

) =

( ) , ( )) +

∗

( ),

(7)

где - параметры, подлежащие идентификации в процессе обучения модели гидроагрегата; ( ) - погрешность регрессионной модели, текущее значение которой определяют в процессе обучения модели гидроагрегата.Уравнения динамики исполнительных механизмов открытия направляющего аппарата и разворота лопастей рабочего колеса, выполненных в виде следящих приводов с постоянными времени и (

)= 1−

(

) = 1−

∆ ∆

∗ ∗

+ +

∆

∆

Mодель ПИ-регулятора управляющих воздействий открытия направляющего аппарата: ( )= (

( )+

)= ( )+

( );

∗

( ), ( ),

∗

(8) (9)

( ) на сервомотор механизма ( ), ( ) = 0,

(10) (11)

где ( )- выходной сигнал интегрирующего блока ПИ-регулятора; ( ), ( )- входные сигналы ПИ-регулятора. В момент времени измеряют активную мощность, перепад давления в расходомерном створе турбины, угол установки лопастей рабочего колеса и величину открытия направляющего аппарата. Затем определяют текущие оценки параметров и ( )и давления ( )по рекуррентному алгоритму неконтролируемых потерь мощности метода наименьших квадратов с использованием результатов этих измерений (обучают модель гидроагрегата). Полученные оценки параметров обученной модели гидроагрегата передают в блок 1, где их используют в алгоритмах коррекции комбинаторной зависимости и формирования управляющего воздействия на сервомотор механизма открытия направляющего аппарата турбины.Корректирующее воздействие ( )на комбинаторную зависимость и входные сигналы ПИ-регулятора; ( )и ( )формируют по алгоритму адаптивного управления, который получают минимизацией функционала обобщенной работы:

201

Φ ( ) =

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

−

+

доп

+

+

∆ ( ) ∆ н

+

⎤ ⎥ ⎥, ⎥ ⎥ ⎦

(12)

с помощью принципа максимума по переменным ; , и с учетом ограничений, заданных уравнениями (5)-(11) модели гидроагрегата и заводскими характеристиками, где Namp(tj) - требуемое значение активной мощности в момент времени ; доп - допустимая погрешность регулирования активной мощности; ∆ н - нормирующий множитель; , - пределы основных погрешностей измерений величины открытия направляющего аппарата и угла установки лопастей рабочего колеса. После этого в блоке 7 по уравнению (5) формируют управляющее воздействие ( )на сервомотор механизма разворота лопастей рабочего колеса 6.Переменные ( ), ( )и ( )сформированные по алгоритму адаптивного управления, обращают в минимум функционал обобщенной работы (12). Но функционал (12) образован суммой квадратов слагаемых, поэтому алгоритм адаптивного управления, обращающий в минимум этот функционал, обеспечивает в любом режиме работы гидроагрегата минимально возможные значения каждого слагаемого. Следовательно, заявленный способ во всех режимах работы обеспечивает минимальную среднеквадратическую погрешность управления активной мощностью (первое слагаемое), минимальный расход воды (второе слагаемое) и минимальные затраты мощности на управление (остальные слагаемые).В моменты времени система адаптивного управления формирует управляющие воздействия, которые перемещают лопатки направляющего аппарата и лопасти рабочего колеса в оптимальные (для этого момента времени) положения. Поэтому заявленный способ снижает динамические нагрузки на основные узлы турбины и уменьшает износ исполнительных механизмов системы управления. Использование данного метода на реальном объекте позволит не только увеличить КПД гидроагрегата, но так же несколько уменьшить экономические издержки. Дальнейшие исследование в этой области позволят еще больше автоматизировать столь важный промышленный объект, что благоприятно скажется на экономической составляющей. Перечень ссылок 1. БесекерскийВ.А., Попов Е.П. «Теория систем автоматического управления. – 4-е изд.,перераб. и доп. – СПб.:Профессия, 2003. – 747 с.

2. Гудвин Г.К., ГребеС.Ф., СальдагоМ.Э. «Проектирование систем управления»;пер. с англ. – М.:БИНОМ, Лаборатория знаний,2004. – 911 с.

3. «Теория автоматического управления»: Учеб.для машиностроит. спец. вузов/ Брюханов В.Н., Косов М.Г., Протопопов С.П. и др.; Под ред. СоломенцеваЮ.М. – 3-е изд., стер. – М.: Высш. шк., 2000. – 268 с.: ил.

4. АнхимюкВ.Л., ОлейкоО.Ф., Михеев Н.Н. «Теория автоматического управления». – М.: Дизайн ПРО, 2002. – 352 с.

5. Гольцов А.С.,// findpatent[сайт]. URL: http://www.findpatent.ru/patent/246/2468246.html (дата обращения 16.04.2013)

202

УДК 621.311 СИНТЕЗ САУ ТЕМПЕРАТУРОЙ В НАГРЕВАТЕЛЬНОМ ТЕПЛООБМЕННИКЕ СИСТЕМЫ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ Абакумов А.Ю., студент; Федюн Р.В., доц, к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Важной частью системы автоматического управления теплоснабжением для крупных объектов является теплообменник, в котором горячий теплоноситель передаёт своё тепло в систему отопления объекта. В настоящее время широкое распространение получили рекуперативные пластинчатые теплообменники. [1] Такие теплообменники обладают рядом преимуществ, среди которых можно выделить несколько важнейших: • малый занимаемый объём; • простота исполнения; • лёгкость модернизации (изменение количества пластин); При этом КПД таких теплообменников очень велик – до 90-95%. Благодаря всем вышеперечисленным достоинствам, именно такой теплообменник был выбран для САУ теплоснабжением. Для оценки качества выбранного теплообменника необходимо создать математическую модель, синтезировать подходящий регулятор и провести моделирование, по результатам которого можно судить о качестве системы. На основе полученных результатов можно будет выбрать конкретные характеристики (тип, материал и т.д.). Далее рассмотрим названные этапы подробнее. Первое что требуется сделать – получить математическую модель теплообменника. В наиболее распространенных теплообменниках типа «жидкость-жидкость», в качестве возмущающих воздействий выступают температура жидкости на входе twвх, расход нагреваемой жидкости Gв, температура нагреваемой жидкости на входе tвх (рисунок 1). Управляющими воздействиями могут быть расход нагревающей жидкости Gw, температура нагревающей жидкости twвх, а регулируемый параметр tвых. [2]

tвх, Gв

tвых, Gв

tw вх, Gw

tw вых, Gw Теплоноситель

Рисунок 1 – Функциональная схема теплообменника типа «жидкость-жидкость». Многочисленные теоретические и экспериментальные исследования показали, что в первом приближении передаточная функция теплообменного аппарата описывается типовым апериодическим звеном первого порядка вида : , где

— статический коэффициент передачи аппарата; — постоянная времени теплообменного аппарата.

203

(1)

Ниже приведена одна из нескольких возможных зависимостей, позволяющая приближенно оценить инерционность аппаратов такого вида: .

(2)

где сm, сw — теплоемкости металла и воды; Mm, Mw — массы металла и воды; Gw — расход воды; k — коэффициент теплопередачи аппарата; F — поверхность аппарата. Далее выполним синтез регулятора для САУ температурой в нагревательном теплообменнике. В данной системе можно использовать регулятор в виде управляемой заслонки. Исходя из структурной схемы всего объекта, можно получить следующую структурную схему текущей подсистемы (рисунок 2). Горячая вода (Thot) поступает на заслонку. Положение заслонки изменяется двигателем (Wp(p)). Входом для двигателя является разность заданной температуры (Тз) и текущей температуры в контуре (Tsys). Теплообменник представлен передаточной функцией Wex(p). Исходя из вышеперечисленного, разработаем модель САУ и промоделируем происходящие в ней процессы (рисунки 3 и 4). Для моделирования реальных условий, и для оценивания реакции системы на задаваемые оператором данные, эти данные (температура горячей воды от энергоцентра Hot water T и заданное значение температуры на выходе теплообменника System water T task, которое необходимо поддерживать) представлены повторяющейся последовательность предварительно заданных значений. Это 95, 90, 92⁰С для воды на входе и 80, 85, 75⁰С для воды на выходе системы, т.е. для регулируемого параметра.

Рисунок 2 – Структурная схема САУ температурой нагревательного теплообменника.

204

Рисунок 3 - модель САУ температурой нагревательного теплообменника.

Рисунок 4 – Переходный процесс в САУ температурой нагревательного теплообменника Как видно из рисунка 4, значение довольно точно следует за требуемым уровнем, процесс плавный, довольно быстрый, с небольшой колебательностью. САУ справляется с поставенной перед ней задачей хорошо. Перечень ссылок 1. «Энергобезопасность в документах и фактах №2, 2006» [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.endf.ru/08_2.php. – Дата доступа: 8.04.2013 2. Г.В. Нимич, В.А. Михайлов, А.С. Гордиенко, Е.С. Бондарь «Автоматизация систем вентиляции и кондиционирования воздуха» [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.c-o-k.com.ua/index2.php?option=com_content&task=view&id=228&pop=1&page=0. – Дата доступа: 8.04.2013.

205

УДК 621.446 АНАЛИЗ И ОЦЕНКА СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ СТАБИЛИЗАЦИИ КОНСТРУКЦИИ В ВИДЕ ПЕРЕВЕРНУТОГО МАЯТНИКА Баранов Б. М., студент; Суков С. Ф., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Системы стабилизации и динамического равновесия становятся в наше время все более сложными и распространенными не только на производстве, а также и в повседневной жизни. Этому также способствует быстрое возрастание вычислительных мощностей микроконтроллеров, способных с большой частотой контролировать положение системы, развитие микромеханических систем, а именно датчиков перемещения (положения). В наше время размеры этих датчиков постепенно уменьшаются, а точность и чувствительность постепенно возрастают. Одной из самых распространенных систем динамического равновесия является система робота в виде перевернутого маятника. Она уже получила широкое распространение в системах автоматизации и робототехнике благодаря своей простоте и высокой маневренности. Использование для таких систем современных микромеханических датчиков перемещения позволяет осуществлять все большую миниатюризацию и доступность таких систем, что, в свою очередь, позволяет расширять область их использования. Конструкции в виде перевернутого маятника имеют следующий вид: на единой колесной оси находится груз, центр тяжести которого находится значительно выше колесной оси. В чем же заключается идея балансирования? Конструкция имеет одно положение равновесия – параллельное нормали к земной поверхности. Для равновесия необходимо, чтобы сумма внешних сил, приложенных к телу, была равна нулю, а также, чтобы сумма моментов всех сил, приложенных к телу относительно любой оси, была равна нулю. Таким образом, центр масс такого тела должен оставаться в покое. Если он перемещается в сторону, то сила земного притяжения придает конструкции вращающий момент, который способствует заваливанию конструкции. Для обеспечения положения равновесия необходим вращательный момент, направленный к положению равновесия. Таким образом, чтобы скомпенсировать силу земного притяжения, система должна осуществлять движение с ускорением в сторону падения [1, c. 184]. Из рассуждений выше следует, что процесс поддержания равновесия такой системы можно разделить на две составляющие: 1) определение угла наклона конструкции от положения равновесия; 2) управление вращением колес в зависимости от величины отклонения для формирования момента, который компенсирует падение. Рассмотрим конструкцию, изображенную на рисунке 1. М – масса колесной базы такой конструкции, m – масса груза, α – угол отклонения маятника от нормали к земной поверхности, т. S 0 – центр масс колесной базы, т. S 1 – центр масс груза, l – расстояние между т. S 0 и т. S 1 , g – ускорение свободного падения, r – радиус колеса. Для получения математического описания исследуемого объекта воспользуемся вторым законом Ньютона и методом виртуальной работы: Перемещение т. S 0 :

𝐹⃗ = 𝑚a�⃗.

𝑟⃗0 = �𝑥(𝑡)�.

0 206

Рисунок 1 – Физическая модель объекта Ускорение т. S 0 :

Перемещение т. S 1 :

𝑎⃗0 =

Перемещение т. S 1 :

𝑟⃗1 = �

𝑎⃗1 =

𝑑2 𝑟⃗1 (𝑡) 𝑑𝑡 2

𝑑2 𝑟⃗0 (𝑡) 𝑑𝑡 2

(𝑡) = �𝑥̈ �.

0

𝑥(𝑡) + 𝑙 sin 𝛼(𝑡) �. 𝑙 cos 𝛼(𝑡)

𝑥̈ (𝑡) + 𝑙(cos 𝛼(𝑡)𝛼̈ (𝑡) − sin 𝛼(𝑡)𝛼̇ 2 (𝑡)) =� �. −𝑙�cos 𝛼 (𝑡)𝛼̇ 2 (𝑡) + sin 𝛼 (𝑡)𝛼̈ (𝑡)�

Исходя из цели управления (минимальное отклонение маятника от вертикальной оси, при котором 𝛼 → 0) выполнив упрощение sin 𝛼 ≈ 𝛼, cos 𝛼 ≈ 1, получим: ( ( (𝑡) 𝑎⃗0 = �𝑥̈ 𝑡)�, 𝑎⃗1 = �𝑥̈ 𝑡) + 𝑙𝛼̈ �.

0 0 С учетом выполненного упрощения по второму закону Ньютона получаем систему уравнений второго порядка, описывающую исследуемый объект: 𝐹 − 𝑀𝑥 − 𝑚(𝑥̈ +̈ 𝑙𝛼̈ ) = 0; � 𝑚𝑙(𝑥̈ + 𝑙𝛼̈ ) − 𝑚𝑔𝑙𝛼 = 0.

Полученная система уравнений позволяет рассчитать законы управления объектом, самые распространенные и эффективные из которых рассмотрены в данной статье. Классическим алгоритмом балансирования, хорошо зарекомендовавшим себя в задачах управления неустойчивыми объектами, считается ПИД-алгоритм. ПИД-регулятор прост в реализации и настройке. Проектирование регуляторов данного типа является широко распространенной задачей, существует множество методик расчета коэффициентов его составляющих. Однако, программная реализация ПИД-алгоритма может быть связана с определенными трудностями, особенно при ограниченных вычислительных возможностях микропроцессорных устройств. Кроме того, ПИД-алгоритм довольно чувствителен к изменению коэффициентов усиления. Как показывает практика, изменение одного из 207

оптимального набора коэффициентов на 10% может привести к потере устойчивости системы стабилизации маятника. Для наглядности, продемонстрируем результаты работы ПИД-регулятора для объекта в виде перевернутого маятника, осуществленную в программном комплексе MATLAB при помощи пакета Simulink и блока PID-Controller. Настройка коэффициентов регулятора выполнена с помощью программного средства PID-Tune блока PID-Controller:

Рисунок 2 – Результаты стабилизации системы с ПИД-регулятором Как видно из графика представленного на рисунке 2, при начальных условиях угла наклона маятника в 15 градусов, ПИД-регулятор показывает хорошее быстродействие и малое перерегулирование, восстанавливая положение равновесия конструкции приблизительно за 2 секунды. Однако, несмотря на хорошие показатели использования ПИД-регулирования для задачи стабилизации, специалисты в области автоматики ищут альтернативные алгоритмы управления объектами, выполненными в виде перевернутого маятника. Причиной этого служит тот факт, что, учитывая несовершенство систем определения угла наклона, сигнал обратной связи в контуре управления углом наклона подвержен различным возмущающим воздействиям, связанным с физическим устройством микромеханических датчиков. Кроме того, сложность обработки показателей таких датчиков требует значительных производительных мощностей от микропроцессорных устройств. Таким образом, практическая реализация ПИД-регулирования на реальном объекте сталкивается с рядом проблем, вынуждающих обратиться к иным алгоритмам управления. Одним из самых распространенных типов регуляторов в последние годы становятся модальные регуляторы. Синтез регуляторов модального управления базируется на корневых методах, качество переходных процессов в системах модального регулирования определяется размещением корней характеристического полинома системы на комплексной плоскости, поэтому модальные регуляторы удобно использовать для объектов, которые позволяют измерить каждую переменную состояния системы в пространстве состояний. Как правило, в исследуемых системах для определения угла наклона конструкции используются МЕМС-датчики двух типов – акселерометр и гироскоп, обработка данных которых с помощью фильтрации позволяет добиться лучших результатов. На основании того, что акселерометр позволяет измерять угол наклона в статическом режиме (при 208

неподвижной конструкции), а гироскоп – скорость его изменения, возникают определенные причины, указывающие на перспективность исследования возможности использования модального регулятора в контуре балансировки конструкции. Уравнение системы в пространстве состояний (для контура регулирования угла наклона): 0 𝑥̇ � 1 � = �𝑔 𝑚+𝑀 𝑥̇ 2 𝑀𝑙

1 𝑥1 0 −1� 𝐹, � � � + � 0 𝑥2 𝑀𝑙

𝑥1 0] �𝑥 �.

2 Для нахождения коэффициентов модального регулятора воспользуемся размещением корней, соответствующим размещения корней полинома Баттерворта соответствующего порядка: 𝑦1 = [1

𝑠 2 + 1.4𝜔0 𝑠 + 𝜔02 = 0,

где 𝜔0 – собственная частота системы. Подобрав оптимальную собственную частоту, получаем следующий график переходного процесса:

Рисунок 3 – Переходный процесс в системе с модальным регулятором Однако, хотя модальный регулятор показывает качественные результаты в контуре балансирования и достаточно легок в реализации, на данный момент использование его в исследуемой системе также затруднительно. На показания акселерометра, который измеряет переменную состояния угла наклона, действует также ускорение конструкции вдоль его линии его перемещения, которое задается управляющим воздействием. Даже в случае возможности точного измерения ускорения конструкции вдоль линии перемещения (например, с помощью обработки показаний дополнительных датчиков перемещения – энкодеров и т.п.), его не возможно выделить из показаний двухосевого акселерометра. И все же дальнейшие исследования в сфере использования модального управления для объектов исследуемого типа, поиск альтернативных технических средств измерения могут сделать использование модального регулирования в задаче балансировки возможным. Еще одним перспективным видом регуляторов являются регуляторы, основанные на применении нечеткой логики. Нечеткое регулирование позволяет во многом решить самые главные проблемы в задаче балансировки объекта в виде перевернутого маятника, а именно сложность идентификации объекта и неточность показаний измерений объекта в динамическом режиме. Нечеткое регулирование представляет собой несколько этапов: фаззификация (конвертация входной переменной из четкого значения в нечеткую лингвистическую переменную), активация (активация нечетких правил), преобразование 209

(применение нечетких правил), аккумуляция (формирование нечеткого вывода) и дефаззификация (формирование управляющего воздействия) [2, c. 29]. Произведем реализацию системы нечеткого управления, пользуясь встроенными средствами соответствующего блока функций из пакета Simulink программного комплекса MATLAB. Для каждого входа модуля нечеткого управления (угол и угловая скорость) зададим четыре функции принадлежности. С использованием алгоритма накопления знаний, в ходе обработки обучающей последовательности – 90 пар данных, полученных при наблюдении функционирования ПИД-регулятора, сформированы 16 нечетких правил. Для реализации нейронной сети, выполняющей дефаззификацию, воспользуемся трехслойной сетью со структурой 5+2+1 с сигмоидальной функцией активации. В результате тестирования спроектированного модуля управления получен следующий график:

Рисунок 4 – Переходный процесс в системе с нечетким регулятором Насколько видно из графика, нечеткий регулятор обеспечивает большее перерегулирование, чем рассмотренные прежде алгоритмы регулирования угла наклона конструкции в виде перевернутого маятника, но при этом достаточно короткий переходный процесс. Варьирование параметров нечеткого регулятора, несомненно, может привести к лучшему результату. Данный алгоритм регулирования на текущий момент активно распространяется и приобретает популярность, как надежный и робастный закон. Перечень ссылок 1. Мякишев Г. Я. Физика. Механика / Мякишев Г. Я. – М.: Дрофа, 2004. – 385 с.

2. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 c.

210

УДК 621.446 СТАБИЛИЗАЦИЯ ПОЛЕТА ТРИКОПТЕРА ПО ПЕРЕСЕЧЕННОЙ МЕСТНОСТИ Безрук А.А., студент; Хорхордин А.В., проф., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) В современном мире беспилотные летательные аппараты могут использоваться в таких областях, как обнаружение наземных и летательных объектов, могут быть применены в различных сферах жизнедеятельности, таких как аэрофотосъемка (геодезия, картография), метеорология, охрана важных объектов, обнаружение пожаров, в военной промышленности (видеонаблюдения, обнаружения наземных, летательных объектов). Актуальность разработки подобных устройств подтверждается динамично растущим рынком и сферой решаемых задач. При создании беспилотных летательных аппаратов решается ряд сложных задач: определение ориентации (углов по трем осям относительно земли) и стабилизация по ним; определение высоты и стабилизация по ней; определение координат и полет по заданным точкам; полет трикоптера с заданной скоростью. В данной статье рассматривается решение задачи определения ориентации (углов по трем осям относительно земли) и стабилизация по ним. Для решения данной задачи применяются бесплатформенные инерциальные навигационные системы. Инерциальные навигационные системы (ИНС) имеют в своем составе датчики линейного ускорения (акселерометры) и угловой скорости (гироскопы или пары акселерометров, измеряющих центробежное ускорение). С их помощью можно определить отклонение связанной с корпусом трикоптера системы координат от системы координат, связанной с Землей, получив углы ориентации: рыскание (курс), тангаж и крен. На рис.1 показаны углы ориентации трикоптера.

Рисунок 1 – Углы ориентации трикоптера На рис.1 обозначена система координат 𝑥𝑦𝑧связанная с Землей и углы ориентации трикоптера (тангаж (𝜃), крен (𝜑), рыскание (ψ)).Но при применении инерциальных навигационных систем существуют проблемы с точки зрения точности алгоритмов определения углов ориентации. Применяемые в системе измерений углов датчики обладают 211

рядом недостатков, так показания акселерометров чувствительны к высокочастотным вибрациям, обусловленных работой тяговых двигателей, и к ускоренному движению конструкции беспилотного летательного аппарата, а гироскопы обладают дрейфом нуля. На рис.2 представлен контур стабилизации угла трикоптера.

Рисунок 2 – Контур стабилизации угла трикоптера В данном контуре стабилизации ИНС определяет угол ориентации трикоптера, однако данные ИНС зашумлены сигналом θ. Алгоритм фильтрации АФ позволяет подавить шумы в канале измерения. Полученное на выходе фильтра значение угла αт сравнивается с желаемым значением угла αж. Ошибка рассогласования εподается на регулятор Р, который формирует управляющее воздействие u, зашумленное сигналом ξ. Исполнительные механизмы (мотор, сервоповоротный механизм) при управлении u и возмущающем внешнем воздействии f переводят объект управления ОУ в необходимое состояние. Алгоритм стабилизации угла трикоптера сводится к проектированию регулятора и алгоритма фильтрации. На сегодняшний день нет единого решения при проектировании алгоритмов фильтрации.Использование в качестве алгоритма фильтрации показаний ИНС фильтра Калмана позволяет получить наилучший результат, т.к. данный метод является наиболее точным среди методов фильтрации. Для проектирования системы стабилизации угла необходимо получить математическое описание объекта управления. Управляя моментом сил (создаются тягой двигателей и поворотом сервопривода) относительно оси вращения, получим необходимое значение угла. Для описания объекта используется основное уравнение динамики вращения тел: 𝑀→ = 𝐽𝜀 → ,

(1)

где 𝑀→ – результирующий вектор моментов сил относительно оси; 𝐽– момент инерции трикоптера относительно оси вращения; 𝜀 → – угловое ускорение. Передаточная функция объекта управления имеет вид: 𝑀→ 𝛼

=

1

𝐽𝑠 2

,

(2)

где 𝛼 – угол трикоптера. Из (2) следует, что при стабилизации угла ориентации, трикоптер является объектом второго порядка.

212

Для проектирования фильтра Калмана используем уравнения динамики объекта и показаний ИНС: 𝑜𝑝𝑡 𝛼𝑘+1 = 𝐾𝑧 𝑘+1 + (1 − 𝐾)(𝛼𝑘𝑜𝑝𝑡 + 𝑢𝑘 ),

(3)

𝑜𝑝𝑡 где 𝛼𝑘+1 – оптимальное значение угла на 𝑘 + 1 шаге очень близкое к истинному значению; 𝑧 𝑘+1 –показания ИНС; 𝛼𝑘𝑜𝑝𝑡 – оптимальное значение угла на 𝑘 шаге;𝑢𝑘 – закон изменения угла, получаемый из (2); 𝐾 – коэффициент Калмана. Проведем моделирование системы стабилизации угла трикоптера в пакете Simulink. Схема моделирования представлена на рис.3 5 Kp u e

1 s

3.5 желаемый угол

af

Ki

Mхв 50 Mхв/u

угловое ускорение

Mрез 20

Integrator2

1/J 0.5 Kd

Текущее значение угла трикоптера

угловая скорость 1 s

1 s

Integrator

Integrator1

Показания сенсора

du/dt Derivative Шум измерения

0.05 К

Mл Мп

0.95

Шум в канале управления

1-К

Отфильтрованное значение угла

Рисунок 3 – Моделирование системы стабилизации угла Данная схема моделирования содержит передаточную функцию объекта управления (2), настроенный средствами Simulink ПИД-регулятор, алгоритм фильтрации. ПИДрегулятор настроен на перерегулирование 4,7% и время переходного процесса 1,2с (см. рис.4). Коэффициент Калмана выбран эмпирическим путем (качество фильтрации см.рис.4). График угла трикоптера на выходе фильтра Калмана представлен на рис.5. ПИД-регулятор и фильтр Калмана позволяют на их основе синтезировать систему стабилизации угла трикоптера. Для оптимальной настройки фильтра Калмана необходимо получить такое значение коэффициента Калмана, которое минимизирует функционал среднеквадратичной ошибки наблюдения за состоянием системы. Для нахождения оптимального значения коэффициента Калмана необходимо провести статистический анализ таких случайных величин, как шумы в канале управления и шумы в канале измерения. Данное (выбранное) значение коэффициента Калмана не является оптимальным.

213

6

текущее значение угла трикоптера

5

4

3

2

1

0

0

1

2

3

4

5 время

6

7

8

9

10

9

10

Рисунок 4 – Текущее значение угла трикоптера 6

5

выход фильтра Калмана

4

3

2

1

0

0

1

2

3

4

5 время

6

7

8

Рисунок 5 – Выход фильтра Калмана Таким образом, в данной статье была рассмотрена задача стабилизации углов трикоптера. Получено описание трикоптера как объекта второго порядка. В качестве закона управления выбрано управление на основе ПИД-регулятора, в качестве алгоритма фильтрации был выбран фильтр Калмана. Проведено моделирование системы стабилизации, получены результаты моделирования. Дальнейшим развитием данной темы можно считать расчет оптимального значения коэффициента Калмана. Перечень ссылок 1. http://ru.wikipedia.org/wiki/Инерциальная_навигация 2. http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf

214

УДК 681.3.06(076.5) + 518.5.001.57(076.5) МОДЕЛИРОВАНИЕ, АЛГОРИТМИЗАЦИЯ И ПРОГРАММНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ И ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ ЭНЕРГОКОМПЛЕКСОВ Болдырева Е.С., студентка; Гветадзе С.В., ассистент, к.т.н. (Южно – Российский Государственный Технический Университет (Новочеркасский Политехнический Институт), г Новочеркасск, Россия) С целью обеспечения требуемого качества получения достоверной информации о ходе процесса производства электрической и тепловой энергии на различных стадиях при заданных технологических режимах возникла необходимость непрерывного и объективного контроля параметров для различных блоков и их сигналов (температура, давление, расход и т.п.), а также обеспечения дистанционного управления оборудованием с визуализацией наиболее значимых параметров [1-5]. Для решения указанной задачи на первом этапе с применением классических методов описания объектов разработана математическая модель энергокомплекса. При получении аналоговой математической модели каждой группы был реализован полный факторный эксперимент (ПФЭ) типа 23, план которого, в виде кодированных факторов, представлен в матрице Х. В векторах y1, y2 представлены значения на выходе процесса по двум параллельным опытам. Обобщенная ММ имеет следующий вид: Yi=11*k*(a0*x+a1*dx/dt+a2*d²x/dt²+a3*d³x/dt³). Таким образом, линейное уравнение регрессии имеет вид: y(x1,x2,x3)=38+3,975*x1-9,050*x2+7,975*x3, где Yi - выходные переменные, k - коэффициент усиления, ai - коэффициенты уравнения регрессии, xi - факторы. Предложенная математическая модель нашла применение при описании функционирования микроэнергокомплекса с входными и выходными технологическими параметрами, приведенными в табл. 1,2 [5]: Таблица 1 - Перечень аналоговых входных сигналов Технологический параметр 1 Х1- Расход питательной воды Х2 - Расход пара Х3- Давление пара Х4 - Температура пара Х5 - Температура питательной воды Х6 - Температура охлаждающей воды на выходе из теплообменника эжектора Х7 - Температура охлаждающей воды на входе в теплообменник эжектора Х8-Расход охлаждающей воды теплообменника эжектора Х9 - Температура воды на входе в эжектор Х10- Давление (вакуум) в конденсаторе Х11- Расход воды на эжектор 215

Величина 2 50-126 кг/ч 50-126 кг/ч 0,3-0,65МПа 80-180 С 40-100 С 15-40 С 15-30 С 15-40 С 0,03-0,07 Мпа

Х12- Давление воды на эжектор 1 Х13 - Температура охлаждающей воды на входе в конденсатор Х14 - Температура охлаждающей воды на выходе из конденсатора Х15- Расход охлаждающей воды на конденсатор Х16- Расход в трубопроводе перетока пара Х17- Давление в трубопроводе перетока пара Х18 - Температура в трубопроводе перетока пара Х19- Уровень воды в баке запасного конденсата Х20- Частота вращения электрогенератора Х21- Давление пара перед турбиной Х22- Нагрузка электрогенератора Х23- Уровень конденсата в конденсаторе Х24 - Температура охлаждающей воды на входе в электрогенератор Х25 - Температура охлаждающей воды на выходе из электрогенератора Х26- Расход охлаждающей воды на электрогенератор Х27- Давление охлаждающего воздуха на входе в электрогенератор Х28- Давление охлаждающего воздуха в камереподш.эл.генер. Х29 - Температура охлаждающего воздуха на входе в электрогенератор Х30 - Температура охлаждающего воздуха на выходе из электрогенератора Х31- Расход охлаждающего воздуха на электрогенератор Х32- Клапан расхода пара на переток

0,03-0,07 МПа 2 15-40 С 25-80 С

0,03-0,07 МПа 25-80 С 20-120 мм 1000-4000 об/мин 0,10-0,65 МПа 0,1-5 кВт 20-120 мм 15-40 С 25-80 С

0,05-0,25 Мпа 0,02-0,15 Мпа 15-40 С 25-180 С 1,8-11 кг/ч

Х33- Клапан расхода пара на турбину Таблица 2 - Перечень аналоговых выходных сигналов У1- Управление расходом питательной воды У2- Управление расходом охлаждающей воды У3- Управление расходом воды на эжектор У4- Управление расходом на переток пара У5- Управление расходом охлаждающей воды на конденсатор У6- Управление расходом воды на подпитку У7- Управление расходом пара на турбину У8- Управление расходом конденсата на выходе конденсатора У9- Управление расходом охлаждающей воды на электрогенератор У10- Управление расходом охлаждающего воздуха

216

0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 % 0-100-0 %

Для проверки однородности дисперсий найдено расчетное значение критерия Кохрена Gp = Simax/SSi2=0,283. При этом табличное значение критерия Кохрена Gт при уровне значимости q=0,05 составило Gт =0,6798 Таким образом, сравнение расчетного и табличного значений критерия Кохрена Gp < Gт при уровне значимости q=0,05, говорит об однородности дисперсий. При этом дисперсия воспроизводимости Sv и ошибка опыта d соответственно составили: Sv = SSi2/(N-1) Sv = d=

0,49429 0,703

Сравнение расчетного tip и табличного t значений критерия Стьюдента при уровне значимости q=0,05 показало, что все коэффициенты являются значимыми (tip > t). Аналогичным образом были получены математические модели для каждого Y и в завершении - итоговая математическая модель в виде следующей системы уравнений: Y1=11*k*(38*x+3,975*dx/dt-9,050*d²x/dt²+7,975*d³x/dt³) Y2=11*k*(30,963*x+4,988*dx/dt-6,988*d²x/dt²+9,213*d³x/dt³) Y3=11*k*(40,063*x+8,113*dx/dt-9,988*d²x/dt²+5,013*d³x/dt³) Y4=11*k*(45,050*x+13,900*dx/dt-6,000*d²x/dt²+7,025*d³x/dt³) Y5=11*k*(50,050*x+5,000*dx/dt-15,050*d²x/dt²+3,000*d³x/dt³) Y6=11*k*(38*x+3,975*dx/dt-9,050*d²x/dt²+7,975*d³x/dt³) Y7=11*k*(62,513*x+6,488*dx/dt-11,588*d²x/dt²+9,463*d³x/dt³) Y8=11*k*(38*x+3,975*dx/dt-9,050*d²x/dt²+7,975*d³x/dt³) Y9=11*k*(40,063*x+8,113*dx/dt-9,988*d²x/dt²+5,013*d³x/dt³) Y10=11*k*(50,050*x+5,000*dx/dt-15,050*d²x/dt²+3,000*d³x/dt³) При построении дискретной математической модели также определены исходные данные входных и выходных сигналов, приведенные в табл. 3, 4. Таблица 3 - Перечень дискретных входных сигналов Х1- Работа питательного насоса Х2- Работа насоса охлаждающей воды на конденсаторе Х3- Работа насоса воды на подпитку Х4- Работа конденсатного насоса Х5- Работа насоса охлаждающей воды на электрогенератор Х6- Работа компрессора охлаждающего воздуха на электрогенератор Таблица 4 - Перечень дискретных выходных сигналов У1- Включение питательного насоса У2- Включение насоса охлаждающей воды на конденсатор У3- Включение насоса воды на подпитку У4- Включение конденсатного насоса У5- Включение насоса охлаждающей воды на электрогенератор У6- Включение компрессора охлаждающего воздуха на электрогенератор

1 (19…25mV) 1 (19…25mV) 1 (19…25mV) 1 (19…25mV) 1 (19…25mV) 1 (19…25mV)

Следует отметить, что для получения математической модели был реализован полный факторный эксперимент (ПФЭ) типа 23, план которого, в виде кодированных факторов, представлен в матрице Х. В векторах Y1, Y2 представлены значения на выходе процесса по двум параллельным опытам. Таким образом, ММ может быть представлена следующим выражением: Yi= 2k*(a0*x+a1*dx/dt+a2*d²x/dt²+a3*d³x/dt³).

217

При проверке однородности дисперсий дискретной модели установлена их однородность в связи с выполнением условия Gp < Gт, где расчетные значения критерия Кохрена Gp = Simax/∑Si2 = 0,457, где Simax = 0,08. Причем табличное значение критерия Кохрена с уровнем значимости q=0,05 составило Gт = 0,6798, а все коэффициенты признаны значимыми. Сравнение расчетных значений критерия Фишера Fp = 19,771 с табличными значениями Fт = 3,84 при уровне значимости q=0,05 и степенях свободы f1 = N - L = 4, f2 = N(m-1) = 8 (N - общее число опытов ПФЭ, m - число параллельных опытов, L - число значимых коэффициентов) показало адекватность полученных аналоговой Y=k*(418*x+43,725*dx/dt-99,55*d²x/dt²+87,725*d³x/dt³) = 11 * k * (38*x + 3,975*dx/dt 9,050*d²x/dt² + 7,975*d³x/dt³) и дискретной Y (x1,x2,x3)=23,181+0,244*x1+0,406*x2+0,469*x3 моделей. Для решения задачи автоматизации макетного образца микроэнергокомплекса с применением специализированного пакета программ WinCC создан новый специализированный программный комплекс (рис. 1). Таким образом, разработаны и нашли практическое применение модели, а также программный продукт контроля параметров электрической и тепловой энергии на макетном образце микроэнергокомплекса ООО НПП “Донские технологии” [5].

Рисунок 1 - Экранная форма программного комплекса контроля параметров макета микроэнергокомплекса Перечень ссылок 1. Тюрин О. Г., Кальницкий В. С., Жегров Е. Ф. Математические модели и алгоритмы для управления новой технологией переработки энергоемких материалов в изделия .– 2008. № 4.

2. Автоматизация управления робототехнической линией мехобработки изделий // О.Г. Тюрин, В.Т. Стадник, С.К. Никифоров, Б.Г. Месежник. Автоматизация в промышленности. – 2008. №5. – с.56.

3. Бойко Б.Н. Прикладная микрокалориметрия: отечеств. приборы и методы. Ин-т биол. приборостроения с опытным производством РАН. –М.: Наука, 2006. – 119 с.

4. Емелина А.Л. Дифференциальная сканирующая калориметрия. Лаборатория химического факультета МГУ.-2008 г.

5. Ефимов Н.Н., Паршуков В.И., Папин В.В., Безуглов Р.В., Янченко И.В., Клинников Р.А.,Чумаков Д.Ю., Трофименко Е.С. Микротурбинная установка для эффективного энергоснабжения автономных индивидуальных потребителей. Изв. вузов Сев – Кавк регион. №1, 2013 г.

218

УДК 681.5.037 ОЦЕНКА РОБАСТНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТОМ С ИЗМЕНЯЮЩИМСЯ ЗАПАЗДЫВАНИЕМ Борейко О.В., студент; Хорхордин А.В., проф., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Теория автоматического регулирования как живая бурно развивающяся теория, имеющая прямое влияние на развитие производительных сил общества, приблизилась к решению многих сложных задач, решение которых еще до недавнего времени было немыслимым. С развитием средств связи и коммуникаций появилась возможность построения так называемых сетевых систем управления, в которых средой передачи информации от датчиков к регулятору и от него – к исполнительному механизму объекта управления является телекоммуникационная сеть, ресурсы которой одновременно используются многими участниками сети. В результате известной неопределенности, вносимой телекоммуникационной сетью (задержки в передаче информации из-за коллизий в сети, потеря пакетов в сетях с пакетной передачей информации, джиттер и др.) в системе автоматического управления объектом ухудшается качество регулирования, изменяется запас устойчивости, что может привести даже к потере устойчивости системы. Весьма актуальной задачей теории регулирования является управление группой однородных объектов, которые в своей совокупности образуют единый объект, который в свою очередь должен выполнить определенную задачу. Возникает необходимость управления как объединенным объектом, так и отдельными его частями. Как правило, это приводит к построению иерархической системы управления, в которой необходимо определять стратегию управления. От выбранной стратегии управления в конечном счете будет зависеть качество управления и устойчивость как системы верхнего уровня, так и качество и устойчивость отдельных подсистем нижнего уровня. В ряде публикаций по современным задачам теории управления приводятся и другие примеры объектов, для которых задача синтеза регуляторов и анализа устойчивости замкнутой системы регулирования может быть сведена к задаче оценки устойчивости цифровой системы управления объектом с запаздыванием [1, 2, 3]. В то время как задача проектирования регуляторов для объектов с постоянным запаздыванием решена (см. например, [4, 5]), решение задачи управления объектами с переменным во времени запаздыванием, обусловленным различными причинами, все еще не доведено до практического его использования. Поэтому данная статья имеет своей целью изложить один из подходов оценки устойчивости замкнутых систем регулирования объектами с переменным (случайным) временем транспортного запаздывания. При этом предполагается, что замкнутая система в результате разумного выбора структуры и параметров регулятора, спроектированного для некоего номинального запаздывания, устойчива и соответствует троебованиям к качеству регулировния. Для достижения этой цели необходимо раскрыть механизм влияния переменного запаздывания на устойчивость замкнутой системы регулирования, исследовать возможность использования теории робастных систем для оценки устойчивости систем управления объектами с переменным запаздыванием и выработать некоторые рекомендации по методике оценки робастной устойчивости рассматриваемого класса систем. Для выяснения механизма влияния переменного запаздывания на устойчивость замкнутой системы рассмотрим одномерную цифровую систему управления объектом второго порядка с запаздыванием (выбор объекта второго порядка продиктован стремлением к большей наглядности изложения, а последовательность рассуждений может быть повторена для объекта любого порядка с любым разумным запаздыванием).

219

Пусть передаточная функция непрерывного объекта регулирования с запаздыванием 1 e s . Пусть далее запаздывание составляет имеет следующий вид: W ( s )  2 2 T s  2Ts  1 целое число периодов дискретности (в примере номинальное запаздывание принято равным двум периодам дискретности,   2T0  mT0 , m  2 ). Для заданного периода дискретности 0,0722 z  0,0658  m z , и передаточная определена z-передаточная функция объекта W ( z )  2 z  1,62 z  0,7588 0,4  (0,632 z 2  1,025 z  0,48) функция регулятора WR ( z )  . Переходный процесс в замкнутой 0,0722 z 2  0,0064 z  0,0658 системе (рис.1б) показывает, что система устойчива, и качество управления достаточно хорошее. Рассмотрим далее, как будет меняться переходный процесс замкнутой системы при изменении запаздывания. На рис.1а приведена переходная функция в замкнутой системе при уменьшении запаздывания ровно на время одного периода дискретности. Этого и следовало ожидать: уменьшение запаздывания приводит к тому, что общий запас устойчивости по фазе увеличивается, колебательность уменьшается, качество регулирования улучшается. К прямо противоположному результату ведет увеличение запаздывания (рис. 1в, 1г)

Рисунок 1. Переходные функции в замкнутой системе управления объектом с запаздыванием: а) запаздывание меньше на один период дискретности, б) номинальное запаздывание, в) увеличение запаздывания на один период дискретности, г) увеличение запаздывания на 2 периода дискретности Потеря устойчивости системы управления имеет место при увеличении времени запаздывания, которое сохраняется длительное время. В сетевых системах управления транспортное запаздывание, обусловленное коллизией в сети, может существенно измениться на короткое время. Приведет ли кратковременное увеличение транспортного запаздывания к ситуации, когда система становится неустойчивой и неспособной обеспечить заданное качество управления? Возможно, при незначительном увеличении транспортного запаздывания сбой в системе передачи информации хотя и ухудшает качество регулирования, тем не менее не приводит к катастрофической потере устойчивости системы.

220

Для выяснения характера изменения процессов в системе в среде Matlab/Simulink создадим модель замкнутой цифровой системы управления объектом c переменным транспортным запаздыванием (рис. 2)

Рисунок 2 – Схема моделирования замкнутой системы управления объектом с изменяющимся запаздыванием Для моделирования воспользуемся методом «сшивки»: сначала моделируется система по рис.2 при нулевых начальных условиях. После определенного времени (в примере через 4 секунды) достигнутые значения величин на выходе регулятора, объекта и звена постоянного запаздывания передаются командой set_param('fileName/Discrete Transfer Fcn1','Initialstates','Value')

аналогичной схеме, в которой реализуется уже другое запаздывание. Моделирование второй схемы осуществляется в течение короткого времени, соответствующего длительности «сбоя» в сети, например, в течение четырех-шести тактов дискретизации (напомним, что в ифровой системе запаздывание указывается в количестве периодов дискретизации). По окончании этого этапа моделирования значения переменных передаются исходной схеме, что означает исчезновение коллизии в сети и возвращение системы управления к номинальному режиму работы.Результы моделирования иллюстрируются рис.3.

Рисунок 3 – Переходные процессы в системе регулирования объектом с изменяющимся временем транспортного запаздывания Результат моделирования, представленный на рис.3, может быть интерпретирован следующим образом. При значительном и достаточно длительном изменении времени запаздывания система регулирования теряет устойчивость, регулятор не в состоянии принять решение об управлении объектом из-за длительного отсутствия информации о его состоянии. Очевидно, что такая ситуация будет только обостряться в случае «быстрого» объекта, состояние которого может существенно измениться даже за один-два периода дискретности. С восстановлением нормального режима работы (то есть с восстановлением принятого при расчетах запаздывания) система становится устойчивой и способной обеспечить заданное качество регулирования. Таким образом, остается открытым главный вопрос: что следует называть допустимым изменением времени запаздывания и как определить верхнюю границу времени запаздывания, при которой сохраняется не только устойчивость системы, но и качество регулирования.

221

Эффективным методом оценки границы изменения параметров системы управления является метод, базирующийся на теории робастных систем. Если в рассматриваемом случае изменение времени запаздывания приводит к изменению передаточной функции объекта управления, то следует передаточную функцию объекта рассматривать как номинальную (для расчетного запаздывания) и некоторую неопределенность (аддитивную или мультипликативную), которую создает изменяющееся случайным образом транспортное запаздывание. Воспользовавшись критерием робастной устойчивости системы можно найти наименьшую допустимую ошибку в определении передаточной функции объекта с запаздыванием, а по ней – верхнюю границу запаздывания. С другой стороны, зная передаточную функцию регулятора и номинальную передаточную функцию объекта с запаздыванием, можно исследовать поведение корней характеристического уравнения замкнутой системы в зависимости от запаздывания (рис.4).

Рисунок 4 – Расположение корней характеристического уравнения (фрагмент)в зависимости от величины транспортного запаздывания Как следует из рис.4 при увеличении транспортного запаздывания два корня приближаются к границе устойчивости, и при запаздывании, составляющем для рассматриваемого примера 6 периодов дискретности, система теряет устойчивость. Таким образом, при наличии современных вычислительных средств достаточно просто может быть промоделировано кратковременное увеличение транспортного запаздывания, а также проведена оценка допустимого транспортного запаздывания, при котором система сохраняет устойчивость. Перечень ссылок 1. Amos, Albert: Comparison of Event-Triggered and Time-Triggered Concepts with Regard to Distributed Control Systems. Embedded World 2004, N¨urnberg, 17.– 19.02.2004 pages 235–252 http://www.bosch-semiconductors.de/media/pdf_1 /canliteratur/embedded_world_04_albert.pdf 2. J¨org Fischer, Achim Hekler, and Uwe D. Hanebeck State Estimation in Networked Control Systems. Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory (ISAS), Institute for Anthropomatics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany, http://isas.uka.de/Publikationen/Fusion12_Fischer.pdf 3. Системы автоматического управления с запаздыванием : учеб.пособие / Ю.Ю. Громов, Н.А. Земской, А.В. Лагутин, О.Г. Иванова, В.М. Тютюнник. – Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007. – 76 с.

4. Клюев, А.С. Синтез быстродействующих регуляторов для объектов с запаздыванием / А.С. Клюев, В.С. Карпов. – М.: Энергоатомиздат, 1990. – 176 с.

222

УДК 621.313 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НАГРУЗОК НА ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОРГАНАХ В СИСТЕМЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ОЧИСТНЫМ КОМБАЙНОМ Величко В.И., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Очистной комбайн как объект управления является нелинейной автономной автоколебательной системой со многими степенями свободы. Поэтому, при недоступности натурных испытаний представительные исследование качества и устойчивости систем автоматического управления нагрузкой очистных комбайнов возможны лишь при использовании математической модели, воспроизводящей реальные процессы взаимодействия исполнительных органов с разрушаемым массивом. Наиболее важным при формировании нагрузок на исполнительных органах является процесс стружкообразования, определяющий силы реакции забоя и спектр нагрузок привода исполнительных органов. Момент сил сопротивления на исполнительном органе M и силы реакции забоя Ra , Rb , Rc в любой момент времени определяются суммой моментов и сил, действующих на каждый i-тый резец, находящийся в зоне резания: N

N

N

N

M  R  zi ; Ra   ai ; Rb   bi ; Rc   ci ; i 1

i 1

i 1

i 1

 i   y i cos  i  z i sin  i ; bi   y1 sin  i  z i cos  i ; ci  xi ; здесь z i , y i , xi соответственно сила резания, сила подачи и боковая сила, действующая на i тый резец,  i - угловое положение i -того резца;  i   0i   , где  - координата исполнительного органа, получаемая из решения уравнений динамики привода исполнительных органов,  0i - начальный угол установки i-того резца на исполнительном органе.Значения z i , yi , xi определяются в зависимости от толщины стружки на каждом i-том резце. Определим толщину стружки i- того резца hi при его заданном угловом перемещении

 i (рис. 1), предполагая, что i-тая линия резания находится в фиксированной вертикальной плоскости и осевые перемещения исполнительного органа отсутствуют. Такое предположение оправданно и подтверждено сравнением результатов моделирования и натурных испытаний нагруженности исполнительных органов комбайна К103. Толщина стружки – это расстояние между режущими кромками резца в рассматриваемом положении с осью шнека в точке C (точка К) и в некотором прошлом положении с осью в точке A, когда резец пересекал луч СК, направленный от оси шнека к резцу (точка В). Обозначим радиус шнека СК через R, а горизонтальное (в направлении подачи) и вертикальное смещение (приращения координат) оси шнека через x , y . Отметим, что во введенной системе координат значения приращения x неотрицательные, а значения приращения y могут иметь любой знак. Дальнейшие рассуждения не зависят от знака y , поэтому рассмотрим случай, приведенный на рис. 1, как общий. Из треугольников ACD и ABC находим:

ACD  arctg

x , y

ACB     i  arctg

x , y

| AC | ( x ) 2  ( y ) 2

Используя теорему косинусов и функцию sign ( y ) , окончательно получим:

223

| BK | hi  R  R 2  ((x) 2  (y ) 2 ) sin 2  i  (sign(y )) (x) 2  ( y ) 2 cos  i ,

где  i   i  arctg

(1)

x . y y K

B

i R C y

D A

x

o

x

Рисунок 1 - К выводу формулы толщины стружки В формуле (1) значения приращений x , y ,  i являются функциями пространственных координат исполнительного органа x , y ,  , определяемых из решения уравнений движения комбайна в пространстве лавы и уравнений динамики привода исполнительных органов:

где x j , y j

x  x j  x j n ,

(2)

y  y j  y j n ,

(3)

 i   i   oi ,

(4)

и x j  n , y j  n - соответственно абсцисса и ордината исполнительного органа в

настоящий момент времени t j и в момент времени t j n , когда впереди идущий резец, находящийся в одной линии резания с рассматриваемым i-тым резцом, пересекал радиус, имеющий угол наклона  i ;  i -угловая координата исполнительного органа в момент времени t j . Для одного резца в линии резания впереди идущим будет сам же рассматриваемый резец, и для нахождения приращений x , y необходимо знать его же координаты x j  n и y j  n на предыдущем обороте исполнительного органа. Следовательно, при программной

реализации формул (2) – (4) на каждом шаге вычисления hi (в очередном фиксированном положении исполнительного органа) в общем случае необходимо иметь предысторию x j  n , y j  n не менее чем за один оборот исполнительного органа.

В предлагаемом алгоритме формирование предыстории и вычисление hi выполняется через угол  , определяемый как   2 / p , где p - число положений за один оборот

224

исполнительного органа, в которых вычисляются значения hi . Такой подход позволяет находить индекс строки с предысторией при любой вариации угловой скорости исполнительного органа.Выбор значения p обусловлен сохранением частотных свойств и формы моделируемого спектра нагрузок на исполнительном органе. Укрупненный алгоритм расчета нагрузок представлен на рис. 2.

Рисунок 2 - Блок-схема универсального алгоритма расчета нагрузок комбайна

225

Первому вычислению

hi

по формуле (1) предшествует заполнение массива

предыстории размерностью p  2 координатами исполнительного органа за прошлый оборот, соответствующее равномерному перемещению и вращению исполнительного органа. Задается индекс N г границы последней строки массива с предысторией прошлого оборота равным р. Задается нулевое состояние счетчика шагов m. Вычисляется число шагов N шi между i-тым резцом и впереди идущим. Для первого и каждого последующего шага вычисления hi определяется индекс строки с предысторией N i , вычисляются hi , по значениям которых находятся значения усилий на резцах и далее на исполнительном органе. Шаг заканчивается занесением текущих координат x j , y j в строку массива предыстории с индексом N г и вычислением N г для следующего шага. Оценим погрешность вычисления hi , получаемую при применении рассматриваемого алгоритмического метода. Формула (1) точная, но значения x и y определяются с погрешностью, обусловленной двумя факторами: во-первых, дискретные значения x , y последующего оборота шнека не соответствуют в общем случае угловому положению резца  i , во-вторых, алгоритмически поиск соответствующих углу  i значений x , y производится с ошибкой. Поэтому оценим устойчивость формулы (1) к погрешностям в определении положения оси шнека в предыдущей траектории резца. Качественный анализ показывает, что квадратный корень уменьшает ошибку, а монотонный рост arctg x / y от  / 2 до  / 2 при x / y в промежутке ; не приводит к существенной ошибке в определении  i . Следовательно, с учетом четности функций sin 2  и cos  , формула (1) устойчива к погрешностям в определении x , y . Для количественной оценки погрешности определения hi нужно задать границы изменения, т.е. погрешности x , y . В связи с этим воспользуемся примером оценки максимальных значений ошибки определения положения оси исполнительного органа в предыдущем обороте шнека. Естественно, что с увеличением шага интегрирования дифференциальных уравнений динамики очистного комбайна ошибка в определении индекса x j n , y j  n может увеличить погрешность в определении истинных значений указанных переменных. Поэтому выберем максимальный шаг интегрирования 0,01 с, тогда максимальная угловая ошибка составит 11,4о, а ошибка в определении индекса x j n ,

y j  n будет не больше 3. Примем скорость подачи 10см/с, а R=50см и отметим, что с ростом R погрешность в определении hi уменьшается. Если истинное значение x было 10 см, то, предположив пятикратное увеличение скорости оси шнека по сравнению со скоростью подачи в течение 0,03 с, получим ошибочное значение x , равное 11,5 см. Ошибка в определении y при истинном значении 10 см с учетом амплитуды и частоты вертикальных колебаний оси шнека не превышает 0,4 см. Расчеты по формуле (1) при различных угловых положениях резца  i показывают, что погрешность в определении толщины стружки hi не превышает 4,9% при допущении погрешности только для x 15%. Описанный пример оценки максимальной погрешности в определении hi полностью согласуется с качественным обоснованием устойчивости формулы (1), а численные значения ошибки в определении hi при практических расчетах значительно меньше приведенного максимального значения.

226

УДК 620.92 СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО ПОВОРОТУ ФОТОПАНЕЛІ ПОБУТОВОЇ ФОТОЕЛЕКТРОСТАНЦІІ ЗА СОНЦЕМ Верещагін Д.О., студент; Пєшков М.О., студент; Жарков В.Я., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Проведено аналіз фотопанелей та схеми їх підключення, запропонована система автоматичного повороту збільшує ефективність роботи побутової ФЕС. Постановка проблеми. Сонячна енергія - енергія від Сонця, яка потрапляє на Землю у формі радіації та світла. Ця енергія значною мірою керує кліматом та погодою і є невід’ємною основою життя. Для Запорізької області загальний потенціал сонячної енергії становить 34,8•109 МВт•год/рік; технічний потенціал - 16,7•107; доцільно-економічний потенціал - 2,6•105 МВт•год/рік [1]. Якщо перший показник визначається географічним положенням місцевості і фізичним станом атмосфери (зокрема хмарністю), то два останні визначаються станом науки і техніки, і можуть бути підвищені за рахунок нових технологій. Задача науковців сприяти збільшенню технічного і доцільно-економічного потенціалів. Мета статті. Збільшити ефективність роботи побутової сонячної електростанції за рахунок розробки і впровадження системи автоматичного стеження фотопанелі за Сонцем. Аналіз останніх досліджень. На сьогоднішній день, коли в світовій економіці все відзначають істотний спад, галузь сонячної енергетики, одна з не багатьох, яка звітує про позитивну динаміку зростання. За останні 10 років щорічний середній темп зростання (CAGR) нових інсталяцій сонячних панелей в світі склав 50,4%, а загальний фонд встановлених батарей на кінець 2010 року наблизився до 39,5 ГВт. За даними Європейської фотоелектричної асоціації (EPIA), загальний фонд сонячних модулів на кінець 2015 року становитиме 195,9 ГВт, тобто збільшиться майже в 5 разів! Велику увагу розвитку малої фотоенергетики приділяється також в патентах [2,3] та наукових роботах студентів ТДАТУ [4,5]. Основні матеріали дослідження. Розглянемо процес безпосереднього перетворення сонячної енергії в електроенергію за допомогою сонячної панелі (сонячної батареї) [4,5]. Під сонячною панеллю розуміють набір, з'єднаних між собою фотомодулів. Фотомодуль) в свою чергу складається з фотоелектричних перетворювачів (ФЕП). Це напівпровідниковий прилад, що перетворює енергію фотонів (енергію світла) в електрику. Перетворення енергії відбувається на рівні атомної будови тіла. Найбільш поширений матеріал для виготовлення ФЕП - це кремній [4,5]. Кожен окремий ФЕП здатний генерувати напругу близько 0,5 В, тому окремі елементи збирають в модулі, а модулі в панелі.

Рисунок 1 - Сонячні панелі (а), модулі (б) і фотоелектричні перетворювачі (в) Сонячна електростанція (СЕС) може містити десятки і сотні сонячних панелей. Залежно від завдання енергопостачання використовуються різні схеми комутації сонячних панелей. Наприклад, для зарядки мобільного телефону одна, для роботи автономного 227

освітлення інша, для освітлення елементів автомобільної дороги третя, для роботи в електромережі за «зеленим тарифом» четверта і т.д. У результаті перетворення енергії світла сонячна панель на своєму виході генерує постійну електричну напругу величиною, як правило, 12 В або 24 В. Хоча внутрішні електронні схеми багатьох споживачів електроенергії (телевізор, комп'ютер тощо) працюють на постійній напрузі (і для роботи мають вбудовані блоки живлення), все ж у «звичайній» електричній мережі - змінна напруга, і всі прилади адаптовані для живлення від мережі зі змінною напругою 220 В для однофазної мережі (або 380 В для трифазної мережі) (рис.2). Тому для відстеження та управління всіма процесами роботи сонячних панелей використовується електронний пристрій – контролер. Типова схема підключення сонячної панелі виглядає наступним чином (рис.3).

Рисунок 2 – Діаграми перетворення напруги від фотопанелі до і після інвертора

Рисунок 3 - Типова схема підключення сонячної панелі побутової ФЕС Для зменшення капітальних вкладень у системі на сонячних панелях, необхідно використовувати електрообладнання з високою енергоефективністю. Наприклад, для освітлення можна використовувати світлодіодні лампи, які в 10 разів ефективніше ламп розжарювання, більш ніж в 2 рази ефективніше енергозберігаючих люмінесцентних ламп [4]. Максимальну ефективність сонячні панелі мають при «падінні» сонячних променів перпендикулярно до поверхні модуля. Так як сонце весь час «переміщається» по небу, для 228

ефективного використання панелі можливе застосування пристроїв стеження і повороту панелі до сонця. Приклад панелі без системи повороту («жорстко укріпленої») показано на рисунку4. а панелі з системою повороту за Сонцем - на рисунку 5.

Рисунок 4 - Фотопанель без системи повороту Рисунок 5 - Фотопанель з системою повороту за Сонцем («жорстко укріпленої») При установці сонячних панелей, необхідно знати основні характеристики ФЕП і особливості роботи системи на сонячних панелях. У залежності від матеріалу і технології виготовлення, ФЕП відрізняються коефіцієнтом корисної дії (ККД), стійкістю до підвищення температури, габаритами, і звичайно ж вартістю. Сьогодні оптимальними для застосування і найпоширенішими є ФЕП з моно- і полікристалічного кремнію, хоча є й інші варіанти вирішення (панелі на аморфному кремнії, тонкоплівкові панелі, нанокристалічні панелі тощо) [4,5]. Стосовно до сонячної панелі, ККД - це параметр, який показує яка частина енергії світлового потоку перетворюється в електричну. Для різних регіонів України, річна сумарна енергія світлового потоку, на одиницю площі різна і коливається від 1000 до 1350 кВт•год/м² для горизонтальної поверхні [1]. Показник ККД у сонячних панелей (на час написання статті) становить близько 14%. Цей параметр буде впливати на сумарну площу панелей, і як наслідок, на площу, яка буде «покрита» панелями. Наприклад, якщо ККД сонячної панелі становить 12% і висвітлюється світловим потоком інтенсивністю 1100 Вт/м2, то вихідна потужність цієї панелі складе 1100 Вт/м2•0,12 = 132 Вт з 1 м2 площі сонячної панелі. Робочі параметри панелі розраховуються при температурі навколишнього середовища 25°С, із збільшенням цього параметра електричні характеристики і термін служби ФЕП змінюються. І якщо ми говоримо про тривалий термін експлуатації в умовах з реальною температурою вище, ніж 25°С, то цим параметром нехтувати не можна. До особливостей роботи системи також відноситься місце і спосіб установки панелей. Ці деталі впливають на кількість обладнання та інтенсивність сонячного світла для конкретного модуля. Крім того, кількість і модель пристроїв в системі сонячного електропостачання, залежить від призначення об'єкта та споживача, якому необхідно забезпечити електропостачання, наприклад: житловий будинок, виробничий об'єкт, сільськогосподарський об'єкт, об'єкти, які потребують енергії більше в денний або нічний час. Основні переваги сонячних панелей Висока надійність. Конструкція на сонячних панелях не має механічних, рухомих частин, внаслідок чого має високий запас надійності, що підтверджується використанням в місцях, де ремонт практично не можливий - космічних системах, і т.п.

229

Мінімальні експлуатаційні витрати. Після монтажу сонячні панелі, не вимагають великої уваги, регламентних робіт і сервісного обслуговування. Це дозволяє використовувати панелі у важкодоступних місцях, де обслуговування утруднене. Екологічна чистота. При роботі сонячних панелей немає ніяких шкідливих викидів і відходів. Сонячні панелі працюю безшумно. Термін експлуатації. На сьогоднішній день, термін служби сонячних панелей доведений до 20-25 років. Простота установки. Монтаж системи досить простий. Зміна вихідної потужності досягається простим додаванням або демонтажем модулів. Іншими словами, є можливість поступового збільшення потужності в міру необхідності і наявності фінансової можливості. З відомих причин, інтерес до сонячних панелей зростає з кожним роком, звідси і намагання виробників забезпечити ринок. Виробники прагнуть оптимізувати вартість витрат на виготовлення сонячних панелей, а зростаючий попит сприяє «зближенню» процесів виробництва і купівлі. Для підвищення ефективності роботи побутової ФЕС нами розроблена схема і виготовлено дослідний зразок автоматизованої системи повороту фотопанелі побутової ФЕС за Сонцем. Пристрій являє собою два незалежних модуля, які з'єднані між собою шлейфами. Перший модуль містить 4 фотодатчика. Кожен з фотодатчиків спрямований під кутом 450` до денного сонцестояння і фіксує кут положення Сонця по відношенню до Землі (рис.6). Для зменшення перешкод в корпусі фотодатчика розташований перетворювач фотоструму в напругу. Другий модуль - система управління поворотним механізмом, до складу якої входять три основних функціональних блоки (рис.7): 1) блок керування живленням і розподілом накопичуваної енергії; 2) блок керуючих сигналів з індикацією; 3) драйвера крокових двигунів.

Рисунок 6 – Зміна кута положення Сонця по відношенню до Земної поверхні

Рисунок 7 - Принципова схема системи управління поворотним механізмом 230

Позначення та номінали елементів схеми на рисунку 7: конденсатори С1 – 100mf x 10В VH12N; С2 – 100р PCC2246PR; мікросхеми D1 – 1N5822; U1 – Atmega16L; U2,U3 - L293DD; U4,U5,U6,U7 - APDS-9007-020; U9,U10 – Irlink KPC4596V LSD1 - WH1602A-YEI; крокові двигуни – M35SP-9V, Акумулятор GB - Li-SOCI2 10.8В 1,2 А•год. У робочому режимі на дисплей (рис.8) виводиться інформація про стан, джерела сигналів, поточна напруга фотопанелі, а також струм заряду батареї.

Рисунок 8 – Дисплей пульта керування

Рисунок 9 – Пульт керування системою автоматичного повороту фотопанелі за Сонцем Дослідний зразок пульта керування зібраний в корпусі 140х70х180 мм (рис.9). Пульт оснащено власним акумулятором, від якого може живитися схема і крокові двигуни, призначені для повороту панелі за Сонцем. У пристрої використані фотодатчики типу APDS-9007-020 (зображені на рис.9 справа). Висновок. Автоматизована система стеження і повороту фотопанелі за Сонцем значно підвищує ефективність роботи побутової ФЕС і використання сонячної енергії. Перелік посилань 1. Атлас енергетичного потенціалу відновлювальних та нетрадиційних джерел енергії України/ С.О. Кудря. – Київ: Інститут електродинаміки.- 2001.- 40 с.

2. Пат. Україна 37586 МПК H02N6/00, H01L31/00. Пристрій для освітлення автостради/ В.Я.Жарков, В.С. Атрошенко, А.О. Манич, Є.П. Слєпкін, Д.М. Мисов.- Заявл. 08.01.2008 Опубл. 10.12.2008. Бюл. 23.

3. Пат. Україна 64434 МПК (2011.01) B60q1/02, H02N6/00. 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.

4. Сельоткін В.О. Аналіз фотоперетворювачів для живлення освітлювальних приладів/ В.О. Сельоткін, О. Бартєньєв, В.Я. Жарков // Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молдих. -Донецьк: ДонНТУ, 2010.- С. 48-50.

5. Пєшков М.О. Обґрунтування типу фотоелектроперетворювача для побутової фотоелектростанції/ М.О. Пєшков, М.В. Михайлик, В.Я. Жарков// Сучасні проблеми систем електропостачання промислових та побутових об’єктів. Збірник наукових праць І Всеукраїнської науково-технічної конференції викладачів, аспірантів і студентів: 8-19 жовтня 2012 р., м. Донецьк: «ДВНЗ» ДонНТУ, 2012.- С.

231

УДК 519.216; 510.2 АСПЕКТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФРАКТАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ Гарматенко А.М., ассистент; Дегтяренко И.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Актуальность Доклад посвящен описанию возможности построения ARFIMA моделей для фрактальных процессов. Доказана возможность использования таких моделей в задачах прогнозирования. Вступление Фракталы – уникальные объекты, порожденные непредстказуемыми движениями окражуещего нас хаотического мира. Фракталы находят все большее применение в науке. Основная причина этого заключается в том, что они «описывают» реальный мир лучше, чем традиционная физика или математика. К таким объектам относятся корневая структура растений, извилистое течение рек, береговая линия Великобритании и т.д [1]. Понятие фрактал было введено Бенуа Мандельбротом в 1975 году. Согласно его определению «фракталом называется структура, состоящая из частей, которые в каком-то смысле подобны целому» [1]. Иными словами, если смотреть на отдельный элемент фрактала, то виден фрактал целиком. Соответственно одним из главных свойств фракталов является самоподобие. Именно это свойство описывает повторение поведения таких объектов в больших и малых масштабах приближения. Это значит, что можно предугадать поведение фрактальных процессов с определенной долей вероятности. Т.е. для таких процессов характерно наличие памяти [1,2]. Это свойство обосновывает возможность построения прогностических моделей, что является ключевой задачей при описании фрактальных процессов. Основная часть Одна из важнейших целей анализа временных рядов – прогнозирование. Перечислим основные параметры, влияющие на этот процесс [3]: - исходные данные для прогноза; - модель, описывающая данные; - горизонт прогноза (краткосрочный или долговременный); - характер прогноза (точечный, интервальный или плотностной); Варьируя указанными параметрами, можно сделать задачу получения прогноза сколь угодносложной. В связи с этим неизбежно приходится делать различные упрощающие предположения. Задача прогнозирования фрактального процесса сводится к задаче прогнозирования дискретного временного ряда, который описывает этот процесс. В силу того, что мы имеем дело с реализациями конечной длинны, точность полученого прогноза всегда имеет конечный верхний предел. С точки зрения общей теории прогнозирования [4] временной ряд конечной длины можно представить в виде:

Y (t ) = T(t) + S(t) + C(t) + ε ,

(1)

где T(t) — тренд, который представляет собой плавно изменяющуюся составляющую; S(t) — сезонная составляющая, которая отражает регулярную повторяемость процессов во времени (в течение года, недели, суток и др.); C(t) — циклическая составляющая, описывающая нерегулярные подъемы и спады с различной периодичностью и интенсивностью; ε(t) — случайная составляющая. Четкое разделение процесса Y (t) на компоненты является сложнорешаемой задачей, поэтому зачастую прибегают к некоторым упрощениям. В зависимости от типа задачи 232

прогнозирования, отдельные компоненты временного ряда (1) могут быть как информативными, так и не являтся таковыми. Сезонную составляющую S(t) следует использовать для задач долгосрочного прогнозирования. Применительно к задачам краткосрочного прогнозирования основная проблема сводится к оценке тенденции и случайной соствляющей [4]. Таким образом, реализация Y (t) содержит минимум две компоненты: детерминированную составляющую Т(t) (тренд) и стохастическую е(t) с некоторыми вероятностными свойствами, т.е. у (t) = T (t) + e(t).

(2)

Задача прогнозирования состоит в том, чтобы предсказать значение случайной переменной Y (t), которая генерируется неизвестным процессом. Одним из наиболее эффективных подходов к описанию процессов с долговременной памятью является метод построения авторегрессионной фрактально-интегрируемой модели скользящего среднего – ARFIMA [5]. Модель ARFIMA(p,d,q) процессов может быть представлена в виде [5]: Ψ ( L)(1 − L) d xt = Θ( L)ε t ,

(3)

где p q Ψ ( L) = 1 − ψ 1L − ... − ψ p L ; Θ( L) = 1 − θ1L − ... − θ q L ;

d (1 − d ) 2 d (1 − d )(2 − d ) 3 L − L − ... = 2!

3! ∞ G (k − d ) Lk ; = ∑ k =0 G (−d )G (k + 1) j ; ψ i – коэффициенты L - оператор обратного сдвига, определяемый как L x = x t t− j модели авторегрессии; d – параметр фрактальной интегрируемости; p – порядок авторегрессионной модели; q – порядок модели скользящего среднего; θ i – коэффициенты (1 − L) d = 1 − dL −

модели скользящего среднего; ε t - белый шум; G (.) - гамма-функция. Оперируя математической моделью можно получать необходимую нам информацию о состоянии фрактального процесса. Данный подход полученния информации можно использовать для решения многих задач, например, в системах интелектуального принятия решений для оценки безопасности ведения работ на производстве. Выводы Рассмотренны вопросы прогнозирования фрактальных процессов. Поставленна задача построения прогностической модели фрактального процесса. Описана общая концепция построения ARFIMA модели. Даны рекомендации по практическому применению методики построения прогностических моделей фрактальных процессов.

Перечень ссылок 1. Федер Е. Фракталы / Е.Федер. - пер. с англ. Ю.А. Данилова, А. Щукуров. – М.: Мир, 1991. – 254 с.

2. Шелухин О.И. Самоподобие и фракталы. Телекоммуникационные приложения. / О.И. Шелухин, А.В. Осин, С.М. Смольский. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 208.- 368 с.

3. Циплаков А. Введение в прогнозирование в классических моделях временных рядов / А. Циплаков. - Новосибирск, 2006. - 19 с.

4. Enders W. Applied Econometric Time Series / W. Enders. - John Wiley & Sons, 1995.

5. Дегтяренко І.В., Гарматенко О.М. Прогностична модель послідовностей імпульсів акустичної емісії вугільних пластів // Моделювання та інформаційні технології – Київ: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова, 2013. – С. 111-118.

233

УДК 621:65: 62-83 ОСОБЛИВОСТІ НАЛАГОДЖЕННЯ СТАНЦІЇ КЕРУВАННЯ ЗАГЛИБНИМИ НАСОСНИМИ АГРЕГАТАМИ ОДНОФАЗНИМ СТРУМОМ Зайцева М.В., магістрант; Ладненко І.В., магістрант; Зайцев Б.В., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійській державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Проаналізована робота існуючих пристроїв, вказані їхні переваги і недоліки, запропоновано однофазний пристрій, який має значно менші габарити, масу і забезпечує налагодження станцій керування на заданий режим за реальним струмом. Використовування пристрою спрямоване на підвищення надійності захисту станцій керування в аварійних режимах. Постановка проблеми. Електродвигуни приводу заглибних насосних агрегатів працюють в дуже важких умовах і мають малу температуру нагріву ізоляції обмоток. При аварійних режимах двигуни виходять з ладу, а це вимагає великих капітальних витрат на демонтаж водопідіймальної установки, ремонт електродвигуна і монтаж водопідіймальної установки. Тому потрібен надійний захист електродвигуна при аварійних режимах. Аналіз останніх досліджень. Для існуючих станцій керування є достатня кількість рекомендацій для наладки системи керування і відключення електродвигуна при аварійних режимах. Для цих цілей рекомендуються пристрої, що визначають якість настройки непрямим методом [1-4]. Найбільш надійним пристроєм, при якому наладка схем управління визначається за реальним струмом є лабораторні стенди трифазного струму, де використовується трифазний автотрансформатор і трифазний знижувальний трансформатор [3]. Проте ці стенди громіздкі і не зовсім практичні у виробничих умовах [2]. Формулювання цілей статті. - Виходячи з аналізу існуючих способів наладки станцій керування заглибними насосними агрегатами пропонується пристрій в однофазному виконанні, за допомогою якого можна настроювати систему захисту на необхідний режим по реальному струму [5]. Основна частина. Системи сільськогосподарського водопостачання, які базуються на підземних джерелах, більш зручні та економічні, оскільки до їх складу, як правило, не входять установки покращення якості води. Вітчизняна промисловість серійно випускає повністю укомплектовані автоматичні водопідйомні установки, які не потребують спеціального спостереження. Проте при порушенні водопостачання, на фермах різко знижуються надої молока, знижується продуктивність тварин тощо, а при аварійній заміні насосного агрегату в теперішній час вимагаються значні капітальні вкладення [2]. Практика експлуатації станцій керування ШЕТ - 5801, ШЕТ - 5802, ШЕП, Каскад та ін. автоматичного керування заглибними насосними агрегатами показує, що в більшості випадків електродвигуни приводу насосів виходять з ладу через недосконалість налагоджування станцій керування на відповідний струм. Тому надійність роботи заглибних насосних агрегатів дуже низька [2]. Існуючи способи налагоджування станцій керування надто металомісткі, складні і не дають гаранти для надійної роботи насосного агрегату. Ряд авторів пропонують з достатньою надійністю налагоджування блока логіки здійснювати на місці встановлення. При цьому пропонується міряти напругу вольтметром постійного струму при номінальному режимі роботи електродвигуна між відповідними затискачами, та з урахуванням коефіцієнтів перевантаження і запасу, визначають напругу спрацювання захисту. Змінюючи положення налагоджувального резистора регулюють напругу спрацювання захисту [4]. Таким чином, налагоджування ведуть не за конкретним струмом, а непрямим, шляхом деякого розрахунку. Деякі автори рекомендують регулювання захисних пристроїв заглибних електронасосів здійснювати зміною величини опору налагоджувального резистора. Для цих цілей пропонується на резисторі встановлювати спеціальну пластинку зі шкалою, яка градуйована

234

через визначені геометричні градуси. Експериментально на пластинці визначають кути, які відповідають визначеній потужності та струму електродвигуна [2]. В запропонованому варіанті вимагається при цьому обов'язково пристрій, який дозволяв би навантажувати силову частину станції керування спочатку номінальним струмом, а потім струм збільшити до двократного значення. Найбільш досконалим є розроблений для налагоджування станцій керування завантажувальний пристрій. Автори використовують на працюючому агрегаті шляхом незначних перемикань спеціальний пристрій, який забезпечує 20% навантаження силової частини станції керування. Однак в цілому, пристрій для налагоджування станції керування виходить достатньо металомістким [3]. В паспортах на існуючі станції керування описуються методики їх налагоджування, однак урахування перевантаження ведеться за коефіцієнтом 1,23. Існуючі способи налагоджування станцій керування надто металомісткі, складні і не дають гарантій для надійної роботи насосного агрегату. Так, наприклад, широко використовується для зняття захисних характеристик та налагоджування захисту схема, коли силове коло живиться від трифазного знижувального трансформатора з вторинною лінійною напругою 6 В. Для того, щоб регулювати струм, необхідно знижувальний трансформатор приєднати до трифазного регулятора напруги, для налагоджування станцій керування малопотужними електродвигунами. Цей спосіб регулювання прийнятний, проте, якщо первинне коло завантажувати струмом 80...150 А, то розміри навантажувальних пристроїв різко збільшуються. Нами поставлена задача: удосконалити пристрій для налагодження станцій керування заглибними насосними агрегатами шляхом використання однофазних трансформаторів і послідовного включення обмоток датчиків струму (погоджувальних трансформаторів), де величина струму незначна. Поставлена задача вирішується тим, що в пристрої для налагодження станцій керування заглибними насосними агрегатами використовуються однофазний знижувальний трансформатор, однофазний автотрансформатор, а первинні обмотки датчиків струму включені послідовно [1]. Схема працює таким чином. Автотрансформатором 2, включеним автоматичним вимикачем 1 в мережу однофазного змінного струму напругою 220 В, плавно підвищується напруга від нуля до значення, коли амперметр покаже значення струму навантаження в 1,9 рази вище за номінальне значення. Після установки даного значення струму автоматичним вимикачем 1 схема відключається. На блоці керування змінний резистор R1 повинен бути встановлений в таке положення, щоб при включенні автоматичного вимикача 1 блок захисту 6 спрацьовував через 10…30 с. Це забезпечує надійний захист електродвигуна приводу заглибного насосного агрегату при перевантаженні. Представлені елементи пристрою для налагодження станцій керування заглибними насосними агрегатами мають малі розміри, використовування однофазного трансформатора і однофазного автотрансформатора дозволяє підвищити надійність схеми. Тому для обслуговування станцій керування в господарствах сільському електрику необхідно мати невеликий переносний пристрій, за допомогою якого можна налагодити станцію керування. При цьому налагоджування доцільно вести за конкретним струмом, а не через непрямі параметри. Оскільки величина сигналу на резисторі R1 залежить від струму, який проходить по первинній обмотці погоджувального трансформатора, то було запропоновано створити відповідний сигнал на виході погоджувальних трансформаторів шляхом пропускання однакового струму від однофазного знижувального трансформатора, з'єднав при цьому послідовно первинні обмотки погоджувальних трансформаторів (рис.1). Як видно з рисунку 1, з'єднані між собою виводи первинних обмоток 8 і 9 , а також 10 і 11. До виводів 7 і 12 приєднано вторинну обмотку знижувального трансформатора 220/6 В. Регулювання напруги на стороні 220 В здійснювалось від лабораторного автотрансформатора. Як і для випадку з трифазним регулятором напруги, знімались захисні характеристики. По амперметру встановлювався відповідний струм і визначався час спрацювання захисту.

235

Рисунок 1 – Електрична схема для налагодження станцій керування Для різних значень опору резистора R1 побудовані криві часу спрацювання захисту від струму, який тече по первинним обмоткам погоджувальних трансформаторів. На рис. 2 крива 2 показує, що характер залежностей співпадає з кривою 1. Аналізуючи їх видно, що зміщення у всіх випадках пропорційне. Для того, щоб крива 2 співпадала з кривою 1, необхідно значення струму збільшити на 40%. Таким чином, вводячи даний коефіцієнт можна отримати, при однофазному живленні захисну характеристику, яка одержується при живленні трифазним струмом. Використання однофазного знижувального трансформатора, однофазного автотрансформатора, з’єднання обмоток датчиків струму всіх трьох фаз послідовно між собою, збільшення струму навантаження до 1,9 від номінального значення відрізняє запропонований пристрій від прототипу і дозволяє значно підвищити надійність схеми, зменшити габарити пристрою і його вартість. Висновки. Запропоновано схема для налагоджування станцій керування заглибними насосними агрегатами. Послідовне з'єднання обмоток датчиків струму дозволяє використовувати однофазні Рисунок 2 – Захисні характеристики при знижувальні трансформатор і регулятор трифазному та однофазному ввімкненні напруги замість трифазних. Перелік посилань 1. Пат. 1808162 СССР МКИ5 Н02Н3/08, Н01Н69/01. Устройство для токовой защиты электроустановки переменного тока с блоком проверки/ В.Я. Жарков, В.П. Кривопуск, И.П. Крутько.- Опубл. 07.04.1993, Бюл. № 13.

2. Електропривід сільськогосподарських машин, агрегатів та потокових ліній: Підручник / Є.Л. Жулай, Б.В. Зайцев, Ю.М. Лавріненко [та ін.]; за ред. Є.Л. Жулая. -К.: Вища освіта, 2001 – 288 с.

3. Белов Ю.А. Устройство для проверки исправности и наладки блоков защиты погружных электродвигателей / Ю.А. Белов, И.В. Тронин // Технические средства диагностирования электрооборудования: Сб. научных трудов.- К.: УСХА, 1988. –С. 41.

4. Катюха А.А. Защита блока логики /А.А Катюха, В.Н. Билиневич// Техника в сельском хозяйстве.- 1982.- № 3.- С. 63.

5. Пат. 60121 Україна МПК GO5F1/335 (2006.01). Пристрій для наладки станцій керування заглибними насосними агрегатами / Б.В.Зайцев, А.В.Троц.- Опубл. 10.06.2011, Бюл. № 11.

236

УДК 620.92 ПЛОСКИЙ СОНЯЧНИЙ КОЛЕКТОР ДЛЯ ВЛАСНОЇ КВАРТИРИ Калінін П.П., студент; Яременко О.С., студент; Жарков В.Я., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», Мелітополь, Україна) Приведений аналіз пристроїв використання сонячної енергії для гарячого водопостачання. Приведені конструкції плоских сонячних колекторів. Розроблена конструкція плоского СК для ГВП квартири в багатоповерховому будинку. Постановка проблеми. Існує безліч традиційних, застарілих, енергетично неефективних систем опалення житлових будинків, заснованих на різних джерелах палива, таких як – вугілля, природний газ, електрична енергія. Проте використання вище перелічених джерел приводить до збільшення викидів парникових газів на теплових електростанціях, а отже до потепління клімату на Землі, що супроводжується різними катаклізмами. Разом з тим, за виразом американських вчених використовувати високоякісну електричну енергію для отримання низькопотенційної теплоти протирічить здоровому глузду. Це можна робити за рахунок відновлювальних і нетрадиційних джерел енергії (енергії вітру, Сонця, біопалива тощо). Сонячна енергія — енергія від Сонця, яка потрапляє на Землю у формі радіації та світла. Ця енергія значною мірою керує кліматом та погодою і є невід’ємною основою життя. Доцільно-економічний потенціал СЕ для Запорізької області становить 2,6∙105 , для АР Крим – 2,7∙105 МВт∙год/рік (таблиця 1). Таблиця 1 - Сумарний річний потенціал сонячної енергії на території України [1] Область

Запорізька АР Крим

Потенціал сонячної енергії, МВт∙год/рік Загальний потенціал Технічний потенціал Доцільно-економічний (х 109) (х 107) потенціал (х 105) 34,8 16,7 2,6 36,5 17,5 2,7

Аналіз останніх досліджень. Одним із способів економії електричної та інших традиційних видів енергії є розробка і впровадження простих і доступних для широких верств населення сонячних колекторів (СК) для гарячого водопостачання (ГВП) [2,3]. На вирішення останнього спрямовані роботи науково-дослідної лабораторії ВНДЕ ТДАТУ, зокрема, запропонована екологічно чиста схема ГВП з використанням плоского СК [3]. Мета статті. Обґрунтувати систему ГВП і розробити компактний СК, прийнятний для використання в квартирі багатоповерхового будинку, на дачі тощо. Основні матеріали дослідження. Сонячний колектор (геліоколектор) - пристрій для збору енергії випромінювання Сонця у видимому та невидимому для людського ока інфрачервоному спектрі. Теплову систему, що працює на основі сонячного колектора називають геліосистемою. В загальному виді геліосистема складається з: сонячного колектора (геліоколектора); бака-накопичувача (термоакумулятора); насосної групи; контролера; комбінованого клапану тощо (в залежності від обраної геліосистеми). Плоский СК складається з елементу, що поглинає сонячне випромінювання, прозорого покриття та термоізолюючого шару. Поглинаючий елемент називається абсорбентом; він з'єднаний з теплопровідною системою. Прозорий елемент зазвичай виконується з загартованого скла з пониженим вмістом металів (боросилікатне). При відсутності відбору тепла (застої) плоскі колектори здатні нагрівати воду до 190—200°C. Чим більше енергії випромінювання передається теплоносію, що протікає в колекторі, тим вище його 237

ефективність. Підвищити її можна, застосовуючи спеціальне оптичне покриття, яке не випромінює тепла в інфрачервоному спектрі. Стандартним способом підвищення ефективності колектора стало застосування абсорбенту з листової міді через її високу теплопровідність. Сонячні теплові колектори поділяються на низько-, середньо-, і високотемпературні колектори. Низькотемпературні СК є плоскими плитами і звичайно використовуються для сезонного гарячого водопостачання (ГВП) та підігріву плавальних басейнів [2]. Можливість використання сонячної енергії на землі залежить від географічної широти φ, пори року та сонячного сіяння. Річне надходження сумарної сонячної радіації 1 м2 поверхні в реальних умовах хмарності знаходиться в межах від 1050 кВт∙год./м2 в північній частині України до 1400 кВт∙год/м2 при загальному збільшенні від φ=43о до φ=52о північних широт, в яких розташована Україна [1]. Термін ефективної експлуатації геліоенергетичного обладнання в південних областях України - 7 місяців (з квітня по жовтень), в північних областях 5 місяців (з травня по вересень). Основним елементом більшості установок сонячного ГВП є плоский СК, який являє собою плоску коробчасту конструкцію, теплоізольовану з тильної сторони і засклену з лицьової (краще мати подвійне засклення) [2,3]. Робота СК заснована на парниковому ефекті: сонячні промені видимої частини спектру (короткі хвилі) вільно проходять скрізь скло і нагрівають теплоносій в середині СК, а інфрачервоне випромінювання нагрітого тіла (довгі хвилі) скло назад уже не випускає, тобто СК являє собою “пастку” для сонячних “зайчиків”. Найпростіша схема плоского СК представлена на рис. 1.

Рисунок 1 - Схема сонячного колектора: 1 – резервуар для збору нагрітої води; 2 – скляна поверхня; 3 – нижня абсорбуюча плита; 4 – трубки із антикорозійного матеріалу Плоский СК складається з плоского ящика з утепленими дном і стінками, нижньої абсорбуючої плити (бажано покрити темним кольором) та скляної поверхні (бажано подвійної). Колектор має бути повністю герметичним, з метою запобігання втрат теплової енергії. Сонячні промені проникаючи всередину такого СК нагрівають абсорбуючу плиту та поздовжні трубки з теплоносієм (це може бути звичайна вода) [2].

238

Трубки виготовляють із антикорозійного матеріалу. Найкращий матеріал для трубок – це мідь. Можна використовувати і тонкостінні пластмасові трубки, але теплопровідність пластмаси набагато менше ніж у міді, а отже і ефективність такого СК буде меншою. На вході до колектора вода має температуру 18-25°C, а пройшовши через нагріті трубки вода досягає температури 60...80°C. Кут β установки плоского СК повинен відповідати географічній широті місцевості φ [3]. Для Мелітополя φ=47° п.ш.

Рисунок 2 - Приклад застосування плоского сонячного колектора: 1 – СК; 2,4 насоси; 3 – бак-акумулятор; 5 – електронагрівач; 6 – фенкойл ; 7 - теплообмінник Оптимальні кути нахилу СК визначаються періодом роботи. Звичайно при цілорічному використанні плоского СК його розташовують під кутом β до горизонту, рівним географічній широті даної місцевості φ (β = φ). Якщо СК використовують тільки влітку, тобто для сезонного ГВП, то кут його установки до горизонту зменшують на 10-15. β=φ – (10…15) о В ТДАТУ запропонована екологічно чиста схема ГВП весняної теплиці з використанням плоского СК без циркуляційних насосів, зображена на рис.3. Особливість запропонованої системи в тому що СК 1 розташований нижче бака 3 гарячої води, з якого гаряча вода відбирається самопливом. Наукова робота магістранта Ольги Юдіной відмічена Дипломом переможця на Всеукраїнському конкурсі «Зробимо Україну енергоощадною [3].

239

Рисунок 3 - Схема рідинної системи сонячного теплопостачання: 1 – сонячна радіація; 2 – запобіжний клапан; 3 – бак гарячої води;4 – джерело додаткової енергії; 5 – теплиця; 6 - подача холодної води; 7 – бак попереднього підігріву води; 8 -бак-акумулятор.

Фото 4 – Переможець конкурсу «Зробимо Україну енергоощадною» магістрант Ольга Юдіна з Президентом На основі проведеного аналізу нами запропонована система ГВП індивідуальної квартири з плоским СК власної конструкції (рис 4). Корпус компактного СК 1 зібраний із двох здвоєних віконних рам з подвійним склінням. В якості абсорбера взято плоску батарею водяного опалення.

240

Система ГВП містить СК 1 нашої конструкції, герметичний бак-акумулятор 2 з теплоакумулюючою рідиною 3 і теплообмінником 4 у верхній частині бака-акумулятора 2.

Рисунок 5 - Система гарячого водопостачання з плоским сонячним колектором: 1 – плоский СК, 2 – бак–акумулятор, 3 – акумулююча рідина, 4 – теплообмінник, 5 – гаряча вода, 6 – подач холодної води, 7 – аварійний злив теплоносія Теплоносій нагрівається, циркулюючи через СК1, а потім передає теплову енергію в бак-акумулятор 2, що накопичує гарячу воду 3 для споживача. У найпростішому варіанті циркуляція води відбувається природно через різницю температур в СК 1 і баку-акумуляторі 2, який розташовується вище. Холодна вода 6 від системи водопостачання проходить через теплообмінник 4, нагрівається від теплоакумулюючої рідини 3 і поступає до споживача. Компактний СК може бути розташований на балконі або на зовнішньому боці стіни, що виходять на південь. У більш складному варіанті у контур СК включається насос для циркуляції теплоносія. Бак може розташовуватися як безпосередньо поряд з колектором, так і всередині будівлі. Висновок. Найбільш економічною та доступною для широкого вжитку є система ГВП на основі розробленого нами компактного СК. Використання запропонованої системи ГВП економить кошти споживача на оплату енергоносія (електроенергії чи газу), і значно зменшує викиди парникових газів (1 кг СО 2 на зекономлену кіловат-годину), які сприяють потеплінню клімату на планеті. Отже виграють усі: споживач, країна і світова спільнота. Перелік посилань 1. Атлас енергетичного потенціалу відновлювальних та нетрадиційних джерел енергії України/ С.О. Кудря. – Київ: Інститут електродинаміки.- 2001.- 40 с.

2. Енергія Сонця / С.Р. Боблях, М.М. Мельнійчук, В.С. Мельник, Р.М. Ігнатюк// Відновлювальні джерела енергії. Монографія.– Луцьк: Волинський національний університет ім. Лесі Українки, 2012. - С227 с.

3. Юдіна О.В. Екологічно чисті та економічно ефективні способи опалення власної присадибної теплиці/ О.В. Юдіна, В.Я. Жарков// Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. - Донецьк: ДонНТУ, 2010.- С.121-124.

241

УДК 620.92 ВЕРТИКАЛЬНООСЬОВІ ВІТРОУСТАНОВКИ ДЛЯ ОСВІТЛЕННЯ ДІЛЯНОК АВТОДОРОГИ Каретник В.В., студент; Мисов Д.М., студент; Жарков В.Я., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь; Україна) При поганій освітленості дороги кількість ДТП збільшується. Для освітлення окремих ділянок дороги, віддалених від мереж централізованого електропостачання, запропоновано використовувати запатентовані в ТДАТУ вертикальноосьові ВЕУ. Постановка проблеми. Часто ми змушені відправлятися в дорогу рано вранці, коли на вулиці ще темно, або повертатися додому в суцільній пітьмі, засидівшись де-небудь в гостях допізна. Давайте поміркуємо про те, в яких ситуаціях ми можемо опинитися при поїздці на автомобілі в темряві або сутінках. Перша передумова безпечної їзди вночі - це правильне освітлення. Недостатня освітленість дороги призводить до передчасного стомлення водія, а отже й до дорожньо-транспортних пригод (ДТП). Аналіз останніх досліджень. До проблеми освітлення дороги є два підходи: індивідуальний – за рахунок оснащення сучасними світловими приборами свого автомобіля, наприклад, протитуманними фарами; суспільний – за рахунок покращання загального і місцевого освітлення окремих елементів автомобільної дороги. На вирішення останнього спрямовані наукові роботи студентів ТДАТУ [1-4]. Мета статті. Дослідити причини ДТП в темний час доби і способи освітлення окремих елементів автомобільної дороги (перехресть, світлофорів тощо) та запропонувати прийнятні засоби для освітлення окремих елементів дороги, віддалених від мереж централізованого електропостачання. Основні матеріали дослідження. В нашій країні статистики про аварійність на дорогах в темряві ми не знайшли – то ж скористаємося зарубіжним досвідом. У темний час доби в Норвегії щорічно відбувається приблизно 2800 ДТП з травмами людей, що відзначаються в поліцейських звітах (Bjоrnskau, 1993). З 2800 ДТП з травматизмом в темний час доби приблизно 560 припадають на бічні зіткнення на перехресті. Якби всі автомобілі мали бічні габаритні вогні, 7% таких ДТП можна було б уникнути, тобто приблизно 40 ДТП в рік. Згідно шведським дослідженням ризик ДТП в темний час доби приблизно в 1,5-2 рази вище, ніж у світлий час (Brude, Larson og Tulin, 1980). Для пішоходів ризик ДТП в темний час доби може бути ще вище (Ward, Cave, Morrison, Allsop, Evans, Kuiper og Willumsen, 1994). Є підстава вважати, що приведені показники дійсні і для Норвегії (Bjоrnskau, 1993). Приблизно 30% ДТП з травмами людей, зареєстрованих поліцією, відбувається в темний час доби. Найбільш прийнятним засобом для автономного освілення віддалених елементів автомобільної дороги є вертикальноосьові вітроенергоустановки [1,2]. Відомий роторний вітродвигун, що містить вітродвигун з вертикальною віссю обертання типу Савоніуса з двома зігнутими по спіралі лопатями, установленими з перекриттям [Пат. 67919 Фінляндія, МПК F03D3/00. - Опубл. 10.06.1985]. Недоліком наведеного роторного вітродвигуна є неможливість використання його для освітлення автомобільних доріг при відсутності вітру. Відомий також роторний вітродвигун з вертикальною віссю обертання, що містить вітродвигун з вертикальною віссю обертання типу Савоніуса з напівциліндричними лопатями, що мають крутіння відносно повздовжньої вісі. [Пат. 1119961 Канада, МПК F03D3/00. - Опубл. 10.03.1982]. Наявність перфорованих отворів в робочих поверхнях

242

лопатей з шарнірно-підвішеними клапанами створює додаткові труднощі в їхній роботі від завихрень при появі потоків повітря при одночасному проїзді зустрічних автомобілів. Найбільш близьким за технічною сутністю для вирішення зазначеної проблеми вибрано безредукторний вітроагрегат, що містить вітродвигун з вихідним валом і електромеханічний перетворювач у вигляді циліндричних, коаксіально розташованих з радіальним зазором рухомого та нерухомого магнітопроводів, з повздовжніми пазами в прилеглих поверхнях, паралельними спільній осі магнітопроводів, і кільцевої обмотки збудження, розташованої на нерухомому магнітопроводі в площині, перпендикулярній спільній осі магнітопроводів, що ділить нерухомий магнітопровід навпіл, всередині якого розташований зв'язаний з валом вітродвигуна рухомий магнітопровід, з можливістю обертання в підшипниках, які закріплені в підшипникових щитах по торцям електромеханічного перетворювача, нерухомий магнітопровід набраний із листів електротехнічної сталі у вигляді двох однакових пакетів, розміщених в стальному циліндричному ярмі, між якими розташована кільцева обмотка збудження, в пазах нерухомого магнітопроводу розташовані якірні обмотки, з'єднані за схемою синхронного генератора [Патент 26300 Україна МПК (2006) F03D7/06. - Опубл.

10.09.07 - Бюл. №14. - 2007]. Недоліком пристрою-аналога є потреба в додатковому джерелі збудження і неможливість використання його для освітлення автомобільних доріг при відсутності вітру. В основу корисної моделі [1] поставлена задача удосконалення ряду вертикальноосьових вітроелектрогенераторних установок (ВЕУ) для освітлення автодороги за рахунок того, що ряд) установлений на обочині автомобільної дороги, в пазах рухомого магнітопроводу установлені полюса магнітів протилежної полярності, а до вихідних клем якірної обмотки електрогенератора паралельно приєднані акумулятор і енергозберігаючі освітлювальні лампи Поставлена задача вирішується тим, що ВЕУ для освітлення автодороги, яка містить роторний вітродвигун з вихідним валом і електромеханічний генератор у вигляді циліндричних, коаксіально розташованих з радіальним зазором рухомого та нерухомого магнітопроводів, з повздовжніми пазами в прилеглих поверхнях, паралельними спільній осі магнітопроводів, нерухомий магнітопровід статора набраний із листів електротехнічної сталі, розміщених в металевому корпусі, в пазах нерухомого магнітопровода розташована якірна обмотка, всередині якого розташований, зв'язаний з валом вітродвигуна, рухомий магнітопровід, з можливістю обертання в підшипниках, які закріплені в підшипникових щитах по торцям електромеханічного генератора, згідно з корисною моделлю [1], кожна установка додатково містить випрямляч і акумулятор, причому ряд ВЕУ установлений на обочині автомобільної дороги, в пазах рухомого магнітопроводу установлені полюса магнітів протилежної полярності, а до вихідних клем якірної обмотки електрогенератора паралельно приєднані акумулятор і енергозберігаючі освітлювальні лампи [3]. Також поставлена задача досягається за рахунок того, що у випадку дороги з паралельними смугами протилежного напрямку руху ряд ВЕУ встановлений між ними, причому лопаті кожної установки вигнуті робочими поверхнями зустрічно напрямку автомобільного руху прилеглої смуги. Причому лопаті кожної установки вигнуті робочими поверхнями зустрічно напрямку автомобільного руху прилеглої смуги. На окремих ділянках автодороги ВЕУ можуть бути об'єднані в єдину електричну мережу. Особливість корисної моделі в тому, що при обертанні багатополюсного ротора в якірній обмотці, розташованій в пазах нерухомого магнітопроводу електромеханічного генератора, індукується електрорушійна сила (ЕРС). Набір нерухомого магнітопроводу із листів електротехнічної сталі зменшує вихрові струми і його нагрів, і за рахунок цього підвищує електричний ККД установки. Виконання ротора багатополюсним забезпечує генерування ЕРС в якірній обмотці при його незначній частоті обертання, що дозволяє виконання установок безредукторними. Виконання полюсів із постійних магнітів дозволяє обійтися без додаткового джерела збудження.

243

Розташування ряду ВЕУ між паралельними смугами з різним напрямком руху підвищує ефективність використання установок. Виконання лопатей кожного вітродвигуна з робочими поверхнями вигнутими зустрічно напрямку автомобільного руху прилеглої смуги сприяє кращому використанню енергії потоку повітря, захопленого автомобілем. Об'єднання ВЕУ на окремих ділянках автодороги в єдину електричну мережу підвищує надійність електропостачання при пошкодженні окремих установок. Таким чином, запропонована корисна модель за рахунок удосконалення розширює функціональні можливості відомого пристрою, і може бути використана для освітлення автомобільних доріг. Технічна сутність і принцип дії запропонованого ряду ВЕУ для освітлення автодороги пояснюється графічним матеріалом на рисунку 1. Кожна ВЕУ 1 містить роторний вертикальноосьовий вітродвигун 2, наприклад типу Савоніуса, з вигнутими відносно повздовжньої осі лопатями 3 і вихідним валом 4 і електромеханічний генератор 5, у вигляді рухомого 6 та нерухомого 7 магнітопроводів, коаксіально розташованих з радіальним зазором, з повздовжніми пазами 8, 9 в прилеглих поверхнях, паралельними спільній осі магнітопроводів 6, 7. Нерухомий магнітопровід 7 набраний із листів 10 електротехнічної сталі, розташованих в металевому корпусі 11. В пазах 9 нерухомого магнітопроводу 7 розташована якірна обмотка 12.

Рисунок 1 - Вертикальноосьова ВЕУ для освітлення перехрестя за патентом №31091 [1] В пазах 8 рухомого магнітопроводу 6 закріплені постійні магніти 13 з полюсами протилежної полярності. Рухомий магнітопровід 6 розташований всередині порожнистого нерухомого магнітопроводу 7 з можливістю обертання в підшипниках 14, 15 які закріплені в підшипникових щитах 16, 17, і зв'язаний з валом 4 вітродвигуна 2.

244

До виводів якірної обмотки 12 електромеханічного генератора 5 паралельно приєднані через керовані комутаційні апарати 18, 19, 20 акумулятор 21 і енергоекономічні лампи 22 [3,4], застосовані для освітлення автомобільної дороги з смугами 23, 24 зустрічного руху. При такій схемі розташування ряду ВЕУ 1 на автомобільній дорозі між смугами 23, 24 зустрічного руху, вал 4 кожного вітродвигуна 2 буде обертатися проти годинникової стрілки. На окремих ділянках автодороги ВЕУ 1 можуть бути об'єднані провідниками 25 в єдину електричну мережу. Пристрій працює таким чином [1]. За рахунок потоку повітря, створюваного автомобільним рухом, а при його відсутності за рахунок енергії вітру, вал 4 вітродвигуна 2, а разом з ним і рухомий магнітопровід 6 разом з постійними магнітами 13 електромеханічного генератора 5 обертаються, утворюючи обертове магнітне поле. Магнітні силові лінії обертового магнітного поля перетинаючи витки якірної обмотки 12, розташованої в пазах 9, індукують в них ЕРС. В елементарних провідниках якоря індукується ЕРС величиною e=Blv, де

(1)

l - активна довжина провідника, що рівна довжині магнітного полюса; v - швидкість переміщення магнітного полюса відносно якоря v=

dx dt ,

(2)

де

х - координата переміщення магнітного полюса відносно якоря. Період зміни цієї ЕРС відповідає повороту рухомого магнітопроводу на одне полюсне ділення. Тому частота зміни ЕРС буде рівна f=pn,

(3)

де

р - число пар магнітних полюсів на рухомому магнітопроводі; n - частота обертання рухомого магнітопроводу, с-1. Із останньої формули слідує, що за рахунок збільшення кількості пар магнітних полюсів на рухомому магнітопроводі можна досягти номінальної частоти струму при меншій частоті обертання вала вітродвигуна, тобто обійтися без підвищувального редуктора. Висновок. Впровадження корисної моделі призведе до зменшення втомлюваності водіїв, а отже і до зменшення дорожньо-транспортних пригод на автодорогах. Перелік посилань 1. Пат. 31091 Україна, МПК F03D3/00, F03D7/00. Ряд вертикальноосьових вітроенергетичних установок для освітлення дороги / В.Я.Жарков, Є.П. Слєпкін, Д.М. Мисов.- Опубл. 25.03.2008, Бюл.№6.

2 Жарков В.Я. Освітлення автодороги від вертикальноосьових вітрогенераторів / В.Я. Жарков // Проблеми енергозабезпечення та енергозбереження в АПК України: Вісник ХНТУСГ. – Харків, 2009.- Вип. 87. - С. 36-37.

3. Коваленко І. В. Ефективність впровадження енергозберігаючих ламп / І. В. Коваленко, Р.Е. Багдасарова, В.Я. Жарков // Матеріали науково-технічної конференції магістрів та студентів.- Мелітополь: ТДАТУ, 2011.- Вип.10, т.2. - С. 61-62.

4. Обгрунтування необхідності і технології ремонту компактних люмінесцентних ламп/ Е.Р. Білялов, О.О. Шушара, Д.М. Мисов, В.Я. Жарков // Матеріали наук.-техн. конференції студентів та магістрантів.- Вип. ХІ, т 2.- Мелітополь: ТДАТУ, 2012.- С. 72-76.

245

УДК 638.147.7(088.8) АКУСТИЧНИЙ КОНТРОЛЬ ЗА СТАНОМ БДЖОЛИНОЇ СІМ’Ї У ВУЛИКУ Кащеева А.І., студент; Атрошенко В.С., студент; Жарков В.Я., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Актуальність. В останні роки в Україні проводиться робота з активізації бджільництва. Закон України «Про бджільництво» [1] регулює відносини щодо розведення, використання та охорони бджіл, виробництва, заготівлі та переробки продуктів бджільництва, ефективного використання бджіл для запилення рослин с.-г. призначення, створення умов для підвищення продуктивності бджіл і с.-г. культур. Використання бджолосімей, як запилювачів с.г. культур, підвищує їх врожайність до 25 ... 30% [2]. Серед основних проблем, які стоять перед бджільництвом, слід виділити: проблеми пов'язані із зменшенням трудовитрат. Неконтрольоване роїння бджіл наносить значні збитки пасічникам. А робота щодо запобігання роїння бджіл вимагає багато часу. Тому процес автоматизованого контролю за роїнням бджіл у вулику є досить актуальним. Об’єкт дослідження Бджолиний вулик. Предмет дослідження. Процеси зміни біологічного стану бджіл у вулику і акустичного контролю за ним. Мета. Підвищити ефективність бджільництва за рахунок впровадження акустичного контролю за біологічним станом бджолиної сім’ї. Для підтримання необхідного температуро-вологістного режиму у вулику під час зимівлі бджоли збільшують поїдання меду (Рис. 1). Для ранньої активізації бджіл авторами запропоновано проводити весняний обігрів бджіл у вулику і запатентовано бджолиний вулик з електрообігрівом [3].

Рисунок 1 – Залежність споживання меду бджолами від зовнішньої температури для різних потужностей електрообігріву На кожній пасіці щороку утворюють нові бджолині сім’ї (Рис.2). Використовують їх як приріст пасіки, на продаж, для відновлення сімей, що з якихось причин загинули, для заміни вибракуваних малопродуктивних сімей тощо. У природі бджолині сім’ї розмножуються і розселюються шляхом роїння. У певний період життя частина сім’ї (приблизно половина) із старою маткою, набравши повні зобики

246

меду, залишає своє житло і відлітає до завчасно підшуканого нового й там досить швидко відбудовує гніздо. Бджоли готуються до роїння заздалегідь. Першою ознакою цього є початок вирощування трутнів. Пізніше в нижній частині або на ребрах стільників бджоли відтягують мисочки – зачатки маточників, а матка згодом відкладає и них яйця (Рис.2).

а)

б)

Рисунок 2 - Автор запобігає роїнню бджіл, своєчасно їх переглядаючи (а) і роблячи відводок (б) Чисельність бджіл і розплоду в сім’ї постійно збільшується. З розвитком маточних личинок гармонія в сім’ї порушується. Матка вже не відчуває тієї турботи з боку бджіл, що була раніше. Її «почесть» поступово розпадається, раціон збіднюється. Вважають, що матка деякий час навіть змушена живитися медом, беручи його прямо з комірок. Яєць вона з кожним днем відкладає все менше і менше, стає легкою, здатною літати. У цей період майже припиняється льотна діяльність бджіл, вони перестають будувати нові стільники, гірше використовують медозбір; сильно зменшується вирощування розплоду. Велика кількість бджіл різного віку взагалі припиняє будь-яку роботу. Вони скупчуються в нижній частині гнізда (див. рис.2, б), часто звисають «бородою» під льотком. Бджоли ніби чогось чекають. Так може тривати один-три тижні. Доведено, що в бджіл, які готуються до роїння, збільшується маса тіла, зростає ступінь розвитку жирового тіла та яєчників. Біологічно це цілком виправдано. Адже рою протягом короткого часу належить виконати великий обсяг робіт: відбудувати стільники, вигодувати розплід й заготовити корм для зимівліПоява в гнізді першого запечатаного маточника є так званим сигналом до виходу рою. Як правило, він вилітає через 1-3 дні після запечатування маточника. Це відбувається з 10-ї до 14-ї години в теплу сонячну погоду. Рій сідає де-небудь на дереві поблизу вулика, близько півгодини сидить, а потім, якщо його не знімуть, летить до вибраного місця. Останній з молодою маткою може вийти в будь-яку годину дня, схильний сідати високо і на короткий час. Роїння несумісне із сучасною технологією утримання бджіл. Пасічник нині обслуговує велику пасіку, яку для кращого використання нектарозапасу місцевості часто розміщують невеликими точками. Він просто не в змозі бути невідлучно на кожному з них, уважно стежити за виходом роїв, збирати і доглядати їх. Позбавлені цього й багато пасічниківлюбителів, які літом бувають па своїх пасіках лише у вільний час. Частіше рояться сім’ї з старими матками. Роїнню сприяють перегрів гнізда в незахищених від сонця вуликах, тісне гніздо, старі стільники в ньому, дуже довгий безмедо247

збірний період і тривала бездіяльність бджіл внаслідок цього. Роїння нерідко збігається з медозбором. Перебуваючи в неробочому стані, бджолина сім’я звичайно його не використовує. З господарського боку простіше й вигідніше запобігти роїнню, ніж розраховувати на нього. Найкращі результати дає розмноження нерійливих сімей бджіл. Ефективним засобом боротьби з роїнням є організація весняних відводків. При весінньому електрообігріві бджолина сім’я раніше робить перший обліт, а тому є загроза у тому що може вийти рій з вулика. При цьому бджолина сім’я дуже сильно ослабне. Щоб визначити предройовий стан бджолиної родини, її вислуховують по-різному: один край гумової трубки вставляють у вічко, а другий — у вухо; роблять спеціальний прилад апіскоп, використовуючи деталі стетофонендоскопа тощо. Одне з цікавих питань – це як визначити предройовий стан бджолиних родин, не турбуючи їх. Адже бджоли дуже сторожко та гостро реагують на будь-яке незначне порушення їх спокою: на шарудіння, коли вставляєш трубку у вічко, на звук кроків. Було помічено, що перед роїнням бджолина сім’я видає гудіння із звуків частотою 100600 Гц. Безпосередньо перед самим роїнням гул стає монотонним і знаходиться у смузі частот від 200 до 280 Гц [4,5]. Нами був винайдений пристрій для отримання інформації про передройовий стан у бджолиній сім’ї [5]. Цей пристрій являє собою високочутливий мікрофонний підсилювач з вузькою смугою пропуску від 200 до 280 Гц, навантажений на сигнальну лампу. Він може працювати на відстані до 50 м за рахунок передатчика і приймача, який об’єднаний з високочутливим мікрофонним підсилювачем. Радіомікрофон (Рис.3) призначений для прослуховування акустичних сигналів бджолиних сімей на невеликій відстані. Чутливості мікрофону вистачає для упевненого сприйняття слабкого звуку (дзижчання бджіл, звук шелестіння крил) на відстані 0,5 м від мікрофону. Дальність дії пристрою близько 50 м (при довжині антени передавача 30...50 см). Пристрій зменшений до мінімальних розмірів, зібраний в батарейному відсіку на трьох стандартних пальчикових елементах.

Рисунок 3 – Принципова схема радіомікрофона При використанні пристрою на невеликих відстанях (до 15 м) живлення можна понизити до 3 В і навіть до 1,5 В. Радіомікрофон живиться від одного або двох елементів по 1,5 В, а у відсіку для третього елементу розташована електронна схема. Струм споживання пристрою 3...4 мА . Робоча частота передавача 66...74 МГц, її можна регулювати налагоджувальним конденсатором С4. Котушка L1 містить п'ять витків проводу ПЕВ-2 діаметром 0,5 мм, і намотана на каркас Ж 5 мм з кроком намотування 1...1,5 мм. Частота генератора на VT2 змінюється зсувом (розсовуванням) витків котушки L1. Високочутливий мікрофонний підсилювач працює таким чином. У ланцюг емітера першого транзистора VТI під’єднаний виборчий фільтр, налагоджений на частоту 240 Гц. Другий каскад має велике підсилення та зроблений за схемою зі спільним емітером та з 248

динамічним навантаженням на транзисторах VТ2 і VТ3. Третій каскад виконаний за аналогічною схемою, але навантажений на резонансний контур, також налагоджений на частоту 240 Гц. Сигнал з резонансного контуру поступає на амплітудний детектор на діоді VD1 і двохкаскадний підсилювач постійного струму на транзисторах VТ6 і VТ7, навантажений сигнальною лампою HI (6,3 В) або світлодідом. За рахунок можливості налагоджування передатчика і приймача на різну частоту роботи, можна прослуховувати декілька вуликів по черзі. У кожному з вуликів встановлений передатчик, який має свою частоту і за рахунок налагоджування приймача на ту чи іншу частоту можна прослуховувати різні бджолині сім’ї.

Рисунок 4 – Високочутливий мікрофонний підсилювач з радіоантеною Цим способом прослуховування можна почути, яка саме сім’я бджіл знаходиться у передройовому стані, і запобігти цьому. Висновки. Вмикання електронагрівача ранньою весною стимулює ранню активізацію бджіл, нарощування сили сім'ї, а отже сприяє підвищенню їхньої продуктивності. Запропонований прилад акустичного контролю для отримання інформації про роїння бджіл зменшує загрозу послаблення сім’ї. Застосування пристрою дає можливість різко знизити трудовитрати при роботі з бджолами і збільшити збір меду, не вимагає наявності у бджоляра високих професійних та акустичних навиків. Перелік посилань 1. Закон України «Про бджільництво» // Відомості Верховної Ради .-2000.-№ 21.-ст.157 Із змінами, внесеними згідно з Законом № 586-VI від 24.09.2008.

2. Романченко М.А. Ресурсосберегающие электротехнологии в пчеловодстве/ Н.А. Романченко, Е.С. Никитина/ Вісник ХНТУСГ .-Вип 130.-Харків.-2012.- 104-105.

3. Пат.23453 Україна, МПК7 А01К47/00. Бджолиний вулик з електрообігрівом/ В.Я.Жарков, І.М. Кащєєв, В.С. Атрошенко.- Опубл. 25.05.2007.-Бюл. №7.

4. Тобоев, В.А. Анализ акустического шума зимующих пчел/ В.А. Тобоев // Пчеловодство. - 2009. - №3. - С.28-31.

5. Кащєєва А.I. Електричні пристрої обігріву та прослуховування вулика // А.I. Кащєєва, В.С. Атрошенко, В.Я. Жарков//Матеріали науково-технічної конференції студентів та магістрантів. Вип. ХI, Т. 2.- Мелітополь: ТДАТУ.- 2012.- С.

249

УДК 620.92 ВАКУУМНІ ТРУБЧАСТІ ГЕЛІОКОЛЕКТОРИ В БЮДЖЕТНИХ УСТАНОВАХ НАШОГО МІСТА Левченко О.О., студент; Рудлевич Д. В., студент; Жарков В.Я., доц., к.т.н.; Никифорова Л.Є., проф, д.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Проаналізовано роботу вакуумних геліоколекторів, що можуть працювати навіть при температурі до -30°C та початковий досвід їх експлуатації в бюджетних установах. Постановка проблеми. На сьогоднішній день, коли в світовій економіці відзначають істотний спад, галузь сонячної енергетики, одна з не багатьох, що динамічно розвивається. На підвищення ефективності використання сонячної енергії в нашій країні спрямована і Державна цільова економічна програма енергоефективності на 2010-2015 роки [1]. Мета статті. Проаналізувати роботу сонячних колекторів і обґрунтувати можливість для цілорічного використання вакуумних колекторів в нашому регіоні. Аналіз останніх досліджень. Для Запорізької області загальний потенціал сонячної енергії становить 34,8•109 МВт•год/рік; технічний потенціал - 16,7•107; доцільноекономічний потенціал - 2,6•105 МВт•год/рік [2]. Останні визначаються рівнем розвитку науки і техніки, і задача науковців сприяти збільшенню технічного і доцільно-економічного потенціалів. Один із способів збільшення цих показників - це використання вакуумних СК. На це спрямовані навчальний процес і наукові розробки студентів ТДАТУ [3]. Основні матеріали дослідження. Сонячний колектор (СК) - пристрій для збору теплової енергії Сонця (геліоустановка), що переноситься видимим світлом і ближнім інфрачервоним випромінюванням (рис.1).

Рисунок 1 - Вакуумні сонячні колектори на даху бюджетної установи міста

250

Провідними країнами у використанні сонячних теплових установок (плоскі СК і колектори з вакуумними трубками) є: Китай - 65,1 ГВт теплової потужності, Туреччина - 6,6 ГВт, Німеччина -5,6 ГВт, Японія - 4,7 ГВт, Ізраїль - 3,4 ГВт [4]. На превеликий жаль, Україна в цьому списку відсутня. І ось 12.11.2011 газета «Мелітопольські відомості» повідомила: «На даху Мелітопольського міжрайонного пологового центру йде монтаж сонячних батарей. Вода, нагріта в шести блоках колектора, буде подаватися в 700-літровий бак в підвалі будівлі, змішуватися з водою, підігрітою бойлером, і витрачатися на потреби медиків і пацієнтів. Таким чином, витрати на електроенергію вдасться зменшити приблизно на 70 відсотків. Вартість обладнання - 65 тис. грн. - оплатив міський бюджет (за рахунок Кіотських коштів), термін окупності - близько двох років, термін служби - 25 років. Якщо установка доведе свою ефективність, такі ж сонячні батареї в майбутньому з'являться в дитсадках міста» [Джерело - Reporter.ua]. Ми на місці ознайомилися (див. фото) з паспортними даними і роботою вакуумного СК (таблиця 1). Таблиця 1 –Технічні (паспортні) дані вакуумного сонячного колектору CD-1800/58-12 Фізичні параметри Виробник Алиста LLC, м. Дніпропетровськ Загальна довжина 1,984 м Загальна ширина 1,016 м Загальна висота 0,185 м. Загальна площа 2,016 м2 Площа діафрагми 1,395 м2 Площа абсорбера 2,328 м2 Маса порожнього СК 51,0 кг Об’єм рідини 0,8 л Матеріал скління боросилікатне скло Товщина скла 2,2 мм Тип теплоносія (рекомендації виробника) водогліколевий Потік рекомендований в діапазоні 180 - 480 л / год. Номінальна витрата 360 л/ год. Абсорбер (поглинач) Кількість абсорберів 12 Крок абсорбера 80,0 мм Абсорбційний елемент евакуаційні подвійні скляні трубки Довжина елемента абсорбера 1707,0 мм Ширина елемента абсорбера 46,0 мм Товщина елемента абсорбера 1,60 мм Покриття Cu / Al / сс. Скло через елемент мідні трубки / теплові трубки Максимальна температура 99 °C Максимальний робочий тиск 6 бар (ат) Пікова потужність колекторного блоку для нормального опромінення у випадку G=1000 Вт/м2 становить 500…873 Вт. Вихідна потужність на колекторному блоці при опроміненні G = 1000 Вт/м2 , залежно від перепаду температур Tm - Ta = 30…50°C, становить Р= 850…727 Вт. Система на базі вакуумних СК призначена для виробництва гарячої води заданої температури шляхом поглинання сонячного випромінювання, перетворення його в тепло, акумуляції та передачі споживачеві (таблиця 1).

251

Всесезонний трубчастий вакуумний СК ефективний для застосування в цілорічному режимі в будь-якому регіоні України. ККД колектора - до 95%. Володіє високою продуктивністю в умовах низької сонячної інсоляції. Термоізоляція теплообмінника 75 мм. Алюмінієва рама СК дозволяє зменшити навантаження на несучі конструкції покрівлі. Універсальна конструкція рами розрахована на установку СК на будь-який тип покрівлі: від горизонтальної до вертикальної. Установка відбувається безпосередньо на даху будівель таким чином, щоб найбільш ефективно використовувати площу даху для збору енергії. Колектори монтуються під кутом, що відповідає географічній широті місця його установки (Мелітополь 47 п.ш.). Для підтримки оптимальної температури в системі гарячого водопостачання (ГВП) застосовується буферний бак-теплообмінник (рис.2), який являє собою автоматизовану систему перетворення, підтримки та збереження тепла, отриманого від енергії сонця, а також від інших джерел енергії (в нашому випадку від електронагівача), які підтримують геліосистему при недостатній кількості сонячного випромінювання. Нагріта від доступних джерел тепла вода може використовуватися і як теплоносій для існуючої системи опалення. Контролер (див. на баку рис.2) автоматично підтримує самі оптимальні параметри циркуляції і забезпечує комфортну задану температуру системи ГВП. Електронні контролери - це обов'язковий елемент геліосистем із примусовою циркуляцією теплоносія. Він отримує інформацію від датчиків температури (один з яких обов'язково знаходиться в СК) і вибирає необхідний Рисунок 2 - Бак-теплообмінник режим роботи. Ефективність і безпека геліосистеми в значній мірі залежать від контролера: правильності закладених алгоритмів роботи геліосистеми, надійності елементів. За відсутності достатньої сонячної активності або в нічний час, автоматика системи забезпечує мінімально необхідне залучення додаткової енергії для підтримки заданої температури. Система володіє малою інерційністю, швидким виходом на робочий режим і дозволяє забезпечити середньорічну економію енергоносіїв до 50%. Особливості та переваги: наявність додаткових функцій для малих і середніх геліосистем; зручність і надійність експлуатації; режими установки максимальних температур для накопичувальних баків; відображення і керування різними пристроями (насоси, 2-х і 3-х ходові електроклапани, електричні нагрівачі і традиційні котли). Вакуумні СК працюють при значних мінусових Рисунок 3 – Бак - компенсатор температурах (до -30 С). Можливе підвищення

252

температур теплоносія аж до 250-300°C в режимі обмеження відбору тепла. Домогтися цього можна за рахунок зменшення теплових втрат в результаті використання багатошарового скляного покриття, герметизації або створення в колекторах вакууму. Фактично сонячна теплова труба є пристрій схожий з побутовими термосами. Тільки зовнішня частина труби прозора, а на внутрішній трубці нанесено високоселективне покриття, щоб вловлювати сонячну енергію. Між зовнішньою і внутрішньою скляною трубкою знаходиться вакуум. Саме вакуумний прошарок дає можливість зберегти близько 95% уловлюваної теплової енергії. Крім того, у вакуумних СК знайшли застосування теплові трубки, що виконують роль провідника тепла (рис. 4). При опроміненні установки сонячним світлом, рідина, що знаходиться в нижній частині трубки, нагріваючись, перетворюється в пару. Пара піднімається у верхню частину трубки (конденсатор), де конденсуючись передає тепло колектору. Використання даної схеми дозволяє досягти більшого ККД (у порівнянні з плоскими СК) при роботі в умовах низьких температур і слабкого опромінення. Досвід експлуатації вакуумного СК в Московській області (56 п.ш.) показує, що на практиці в травневий день з мінливою хмарністю отримали продуктивність однієї реальної вакуумної трубки близько 1кВт•год теплоти. На пологовому будинку установлено 6 секцій по 15 вакуумних трубок і 4 по 25 трубок. Всього 190 вакуумних трубок. За один весняний день вони, з врахуванням московського досвіду, повинні видавати не менше 190 кВт•год теплоти. На превеликий жаль, неодноразові повідомлення «Мелітопольських відомостей» за 2012-2013 рр. про роботу наших СК не Рисунок 4 - Теплова трубка: підтверджують такої продуктивності. На час 1 – корпус, 2 – повздовжні канавки, написання цієї статті половина секцій СК не 3 – пара, 4 – об’єм киплячої рідини працювала (відімкнена). У кінці статті хотілося б сказати і про геліосистеми, які часто використовуються в системах ГВП в заміських будинках і котеджах. Геліосистема являє собою такий пристрій, який здатен перетворювати сонячне випромінювання в будь-які інші, корисні різновиди енергії, а саме електричну та теплову. Висновок. Вакуумні сонячні колектори нагрівають воду протягом усього року. Сонячні колектори з вакуумними трубками в середньорічному значенні за своєю тепловіддачею на 1 м2 площі абсорбера на 25-40% ефективніше ніж колектори інших типів. Перелік посилань 1. Державна цільова економічна програма енергоефективності на 2010-2015 рр. Затверджено постановою Кабінету Міністрів України від 01.03.2010 р., №243.

2. Атлас енергетичного потенціалу відновлювальних та нетрадиційних джерел енергії України/ С.О. Кудря. – Київ: Інститут електродинаміки.- 2001.- 40 с.

3. Юдіна О.В. Екологічно чисті та економічно ефективні способи опалення власної присадибної теплиці/ О.В. Юдіна, В.Я. Жарков// Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. - Донецьк: ДонНТУ, 2010.- С.121-124.

4. Митина И.В. Повышение эффективности солнечных коллекторов с вакуумированными стеклопакетами: Автореф. дисс. канд.. техн.. наук.- М., 2009.

253

УДК 636.2.3:637.116 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ДОЕНИЯ КОРОВ Машлякевич А.А., аспирант; Матвейкин М.Ю., аспирант (Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение Высшего профессионального образования «Азово-Черноморская Государственная Агроинженерная Академия», г. Зерноград, Россия) На современном этапе развития науки и техники автоматизация технологических процессов значительно влияет на развитие производства. Не является исключением и молочное производство. Мировыми лидерами по производству автоматизированных доильных установок являются высокотехнологичные фирмы DeLaval (Швеция), Westfalia Serge (Германия), FullWord, BouMatic (Великобритания), SAC (Дания), Lely. Российскими производителями автоматизированных доильных систем доения являются Кургансельмаш и Челно-Вершинский машзавод, продукция которых в значительной степени отстаёт от западных образцов. Однако существующие доильные установки имеют на данный момент следующие недостатки: не обеспечивают молоковыведение адекватное молокоотдаче животного, что снижает экономическую эффективность производства молока; из-за неравномерного развития вымени по его долям (до 80 % коров), одни доли вымени не додаивают (раннее отключение доильных стаканов приводит к снижению молокообразования и преждевременному запуску коров), на других долях вымени доильные стаканы передерживают (до 23 % коров заболевают ежегодно маститами машинного происхождения, что приводит к снижению удоев в текущем и последующих циклах лактации , сокращается продуктивный срок службы коров до 2,5 – 3,5 лет), установки зарубежных производителей имеют высокую стоимость. В связи со сказанным следует считать перспективным направлением развития автоматизированного доильного оборудования – создание и внедрение отечественных адаптивных технологий и устройств для доения коров, которые в процессе доения способны обеспечить молоковыведение, адекватное молокоотдаче по каждой доле вымени. Основой, на которой можно создать адаптивный алгоритм управления процессом доения и, следовательно, автоматизированную адаптивную систему доения коров, является математическая модель процесса [1]. В упрощенном виде система адаптивного управления доением доения выглядит так, как показано на рис. 1.

Рисунок 1 – Общая схема взаимодействия объекта управления (ОУ) и устройства управления (УУ)

254

Система не изолирована и подвергается воздействиям (Fвн) со стороны внешней среды. Управление объектом осуществляется с помощью микропроцессорного устройства, получающего информацию о молоковыведении посредством оптических датчиков. Объект управления (ОУ) – весьма сложная структура, состоящая из детерминированной (доильный аппарат) и вероятностной (животное) составляющих, то есть, имеем биотехнический объект управления. Детерминированная составляющая представлена в виде совокупности 4 доильных стаканов, регуляторов и пульсатора, который оказывает пульсирующее воздействие на сосок вымени посредством изменения вакуума в подсосковой камере доильного стакана. Вероятностная часть ОУ состоит из 4 долей вымени, на которые в процессе доения наряду с внешними воздействиями со стороны детерминированной части системы влияет ЦНС коровы (рис. 2).

Рисунок 2 – Функциональная схема объекта управления Чтобы построить соответствующую данной функциональной схеме модель, нужно математически описать процессы, протекающие в ней, учитывая особенности каждого блока, входящего в схему. Описание лучше всего производить посредствам передаточных функций, достаточно точно описывающих этапы взаимодействия частей схемы. На основании полученного математического описания методом функциональной и структурной идентификации – путем установления количественных соотношений, определяющих взаимосвязь между наблюдаемыми на входе и выходе системы переменными и определения структуры модели, предполагается разработать алгоритм управления и устройство управления для его реализации. В результате исследований получена математическая модель объекта управления одной доли вымени [2] , и ее компьютерная модель, составленная в среде МВТУ (рис. 3). На рисунке 4 приведена одна из кривых молоковыведения, полученная путем моделирования. Коэффициенты модели получены путем идентификации объекта по реальным кривым молоковыведения.

255

Рисунок 3 – Модель БОУ, составленная в среде МВТУ 3.7

Рисунок 4 – График зависимости молоковыведения от времени

Рисунок 4 – График зависимости молоковыведения от времени

256

На основании данных моделирования разработан адаптивный алгоритм управления процессом доения

Рисунок 5 – Адаптивный алгоритм управления процессом доения коров Для реализации полученного алгоритма сформулированы требования к техническим средствам разрабатываемой системы адаптивного управления доением: 1. Датчики интенсивности молоковыведения, не должны содержать подвижных элементов, дабы избежать накопления молочного камня и упростить промывку оборудования..

2. Управляющая вычислительная машина (УВМ) должна быть оснащена современной элементной базой, обеспечивать контроль технологического процесса в реальном времени, позволяющий обнаруживать место неисправности с точностью до съёмной конструктивной единицы, поддерживать отрытую модульную архитектуру, обеспечить возможность отображения технологического процесса на дисплее. В качестве УВМ предлагается использовать микроконтроллер на базе ATMEL MEGA. 3. Регулятор-коллектор должен обеспечить регулирование уровня давления в доильном стакане в диапазоне от 1,2 номинального разрежения в доильном стакане до уровня атмосферного давления. На основании вышеизложенных требований было разработано и запатентовано устройство управления автоматизированного доильного аппарата (патент RU 126 564 U1), функциональная схема которого приведена ниже [3].

257

Рисунок 6 – Устройство управления автоматизированного доильного аппарата: 1 – датчик интенсивности молочного потока; 2 – кондуктометрический датчик; 3 – фильтр; 4 – усилитель; 5 – клавиатура; 6 – микроконтроллер; 7 – блок оптической развязки; 8 – электромагнитный регулятор вакуума; 9 – порт вывода; 10 – жидкокристаллический дисплей Перечень ссылок 1. Винников И.К. Технологии, системы и установки для комплексной механизации и автоматизации доения коров / И. К. Винников, О. Б. Забродина, Л.П. Кормановский: Под ред. Л.П. Кормановского. – Зерноград, 2001. – 354 с.

2. Забродина, О.Б. Моделирование средствами МВТУ биологической части объекта управления автоматизированной адаптивной системы доения коров/ О.Б. Забродина, А.А. Машлякевич, М.Ю. Матвейкин // Новые технологии в сельском хозяйстве и пищевой промышленности с использованием электрофизических факторов и озона: сборник научных трудов по материалам VII Всерос. научно-практ. конференции. – Ставрополь: Параграф, 2012. С.20-25.

3. Патент №126565 U1, МПК А 01 J 5/14. Устройство управления автоматизированного доильного аппарата / А.А. Машлякевич, М.Ю. Матвейкин, О.Б. Забродина, И.Н. Максаев (РФ) – №2012149482/13; заявл. 20.11.2012; опубликовано 10.04.2013, БЮЛ. №10

258

УДК 669.02:681.51 СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОЧИСТКИ КОНВЕРТЕРНЫХ ГАЗОВ В УСЛОВИЯХ МК «АЗОВСТАЛЬ» Негматулин Я.Д., студент; Чернышев Н.Н., доц., к.т.н.; Федюн Р.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Введение. В период интенсивной продувки металла при кислородно-конвертерном производстве образуется большое количество газов, содержащих окись углерода и загрязненных механическими примесями. Содержание окиси углерода в отводимом из конвертера газе достигает 90%, при этом газ содержит до 250 г/м3 пыли (в основном окислов железа). Система газоочистки должна обеспечить снижение содержания пыли в конвертерных газах, выбрасываемых в атмосферу, в соответствии с требованиями санитарных норм, до 0,01 г/м3 [1,2]. Цель работы. Разработка двухступенчатой системы автоматического управления процессом мокрой газоочистки конверторных газов обеспечивающей концентрацию пыли в отходящих газах в соответствии с требованиями предельно допустимых концентраций (ПДК). Описание процесса газоочистки. В отечественной практике все кислородно-конвертерные цехи оборудованы мокрыми системами газоочистки, т.к. они взрывобезопасны, обладают высокой скоростью очистки и надежны в эксплуатации. В основе принципа работы мокрых газоочисток лежит укрупнение частиц пыли за счет увлажнения и вывода их из газового потока путем многократного изменения направления и скорости движения газов. Система мокрой газоочистки является многоступенчатой и включает последовательно расположенные аппараты, предназначенные для снижения температуры газов до заданных пределов (охладителями конвертерных газов – ОКГ), аппараты для очистки пыли (скрубберы Вентури) и аппараты для отделения влаги (каплеуловители различной конструкции). Основным элементом таких газоочисток являются трубы Вентури, которые предназначены для увеличения скорости газа, дробления, перемешивания воды с газом, смачивания частиц пыли и их коагуляции [3]. На МК «Азовсталь» реализован отвод конвертерных газов без дожигания окиси углерода, но при этом газ не используется, а сжигается на свече. В цехах комбината применена система очистки газов с прямоугольными регулируемыми трубами Вентури, показанная на рис. 1.

11

8 5

4

6 10 7 3 2

Шлам

9 Шлам

1

Рисунок 1 – Схема отвода и очистки конвертерных газов 259

Над горловиной конвертера 1 расположена подвижная «юбка» 2, при опускании которой обеспечивают герметичность соединения горловины с ОКГ. Последний представляет собой радиационный котел-утилизатор и состоит из стационарного газохода 4 и кессона 3 с юбкой, откатываемого при ремонтах конвертера. Нижнюю часть газоотхода выполняют наклонной с тем, чтобы можно было обеспечить ввод в конвертер фурмы. В ОКГ газы охлаждаются до 900-1000 °С и затем движутся через орошаемый газоход 5, где их температура снижается до 80°С водой, подаваемой через форсунки. Далее они поступают в первую ступень 6 газоочистки (1-я труба Вентури) и потом во вторую 7 (2-я труба Вентури), затем, пройдя каплеуловитель 8, газы дымососом 9 выбрасываются в атмосферу через свечу (трубу) 10, снабженную дожигающим устройством 11, обеспечивающим сжигание СО. Мокрые газоочистки обладают рядом недостатков, к которым относятся большой расход воды 3,5-7,2 м3 на 1000 м3 газа, организация сложной и громоздкой системы оборотного цикла водоснабжения, утилизации шлама, высокий расход электроэнергии для обеспечения работы системы газоочистки. В настоящее время существующая система очистки является автоматизированной, т.е. диспетчеры с помощью пульта управления регулируют степень открытия заслонок для подачи в трубы Вентури воды и сечения горловин труб Вентури в зависимости от расхода конвертерных газов. Это приводит, во-первых, к периодическому повышению расхода воды, а во-вторых, к периодическому превышению санитарных норм по концентрации мелкодисперсной пыли в очищенных газах. Разработка структурной схемы системы управления. В каждой ступени очистки конвертерных газов присутствуют два контура регулирования: 1-й (основной) – контур регулирования концентрации пыли в газе путем изменения расхода воды, и 2-ой – контур регулирования скорости потока газа в каждом из скрубберов Вентури в зависимости от расхода поступающих в каждую ступень конверторных газов. Второй контур является довольно простым и реализуется путем пропорционального изменения сечения горловин труб Вентури в зависимости от расхода воды. Из литературы имеется снятая экспериментально характеристика зависимости концентрации от времени. Из неё видно, что процесс выплавки стали, и, соответственно выхода конвертерных газов составляет 12 минут (720 секунд). Имея данную характеристику, мы можем определиться с типом системы регулирования – с компенсацией возмущений. Это позволяет нам определить общую структуру САУ каждой из ступеней очистки конвертерных газов (рис. 2). kCF

С уст

+

−

Регулятор концентрации

uконц

++

−

Сп

Свозм

Регулятор расхода

u расх

WИМ (s )

Fв

WСкр(s)

−+

Свых

Рисунок 2 – Общая структура САУ каждой ступени очистки Информационные переменные, показанные на рисунке: C n - предположительная концентрация пыли в газе на входе; C уст - уставка по концентрации пыли в газе; C возм возмущение по концентрации; С вых - концентрация пыли в газе на выходе; F в - расход воды для очистки газа; u расх , u конц - задание по расходу и концентрации соответственно. Из схемы видно, что каждая ступень очистки – это двухконтурная система регулирования (внутренний контур – регулирование расхода воды, внешний – регулирование

260

концентрации пыли в газе) с компенсацией возмущения в виде концентрации в цепи управления. Разработка математической модели системы управления. Передаточная функция исполнительного механизма, регулирующего подачу воды в скруббер: WИМ ( s ) =

k ИМ 100 /(20 − 4) ⋅ k% F . ⋅ k% F = 0.1s + 1 TИМ s + 1

(1)

Постоянную времени ИМ принимаем равной T ИМ =0,1с в соответствии с документацией. Коэффициент передачи k ИМ переводит токовый сигнал на входе в процент открытия задвижки на выходе. Коэффициент k %F предназначен для перевода процентов открытия клапана в реальный расход воды в м3/с и будет разным для каждой ступени. Исходя из технических характеристик объекта, коэффициент k %F 1-ой ступени равен 0,005, т.к. максимально возможная концентрация пыли в газе составляет 300 г/м3, то коэффициент передачи 1-го скруббера Вентури k Cкр будет равен 600. Передаточная функция, связывающая расход воды и концентрацию (ПФ скруббера Вентури) взята из источника [4] и является аппроксимированной моделью сложной физической модели скруббера Вентури: WСкр ( s ) =

kСкр (3.5s + 1)

2

=

kСкр 12.25s 2 + 7 s + 1

.

(2)

Коэффициент передачи скруббера переводит величину расхода воды на входе ПФ в величину концентрации на выходе ПФ, поэтому представляет собой отношение: kСкр =

Cmax .

Fв max

(3)

Коэффициент, связывающий величину концентрации пыли с величиной расхода воды kCF подбирается экспериментально (0,099/60 - для 1-ой ступени, 0,00099/60 – для 2-ой). Выполним последовательное построение САУ концентрацией пыли в газе 1-ой ступени очистки. Для приведения ОУ к реальному необходимо внести ряд ограничений и нелинейностей. Ограничения, накладываемые на САУ: 1. Концентрация пыли в газе после 1-ой ступени очистки должна составлять 1 г/м3.

2. Концентрация пыли в газе после 2-ой ступени очистки должна составлять 0.01 г/м3.

3. Максимальное отклонение по концентрации пыли в газе не больше 25 г/м3.

4. Переходный процесс по расходу воды в 1-ой ступени не должен превышать 2 с.

5. Переходный процесс по расходу воды во 2-ой ступени не должен превышать 1 с. Вводим ограничения: 1. «Мертвая зона по току» (от -4 до 4), что позволит избежать выход токового сигнала за рамки 4-20 мА.

2. «Скорость РО», где задаем максимальный процент открытия регулирующего органа. Из источника [5] выбираем ИМ, полное время открытия которого составляет 1с. Значит, скорость открытия будет составлять 100 %/с.

3. Клапан не может быть открыт больше чем на 100 и меньше чем на 0 %, то необходим блок ограничения «Ограничение % открытия клапана». Получение переходных процессов в системе управления. Построим контур регулирования концентрации 1-ой ступени в соответствии с рис. 2. Регулятор расхода – ПИ, регулятор концентрации – ПИД, коэффициенты которых настроены автоматически с помощью программы для инженерных расчетов и моделирования Matlab.

261

Уставкой по концентрации для данной ступени является концентрация 1 г/м3. Проводим моделирование и получаем графики переходных процессов по концентрации (рис.

3 а)) и по расходу воды (рис. 3 б)) в 1-ой ступени очистки.

а) б) Рисунок 3 – Графики переходных процессов по концентрации пыли в газе а) и по расходу воды б) в 1-ой ступени очистки Из рис. 3 б) видно, что расход воды (сплошная линия) соответствует заданию (штрихпунктирная линия), с некоторыми скачками в зону насыщения при изменении задания. Концентрация понижается на 2 порядка, поэтому на рисунке 3 трудно заметить, каково установившееся значение концентрации. На рис. 4 приводится график концентрации в окрестности 1.

Рисунок 4 – График переходного процесса по концентрации в 1-ой ступени очистки в окрестности 1 Из рис. 4 видно, что концентрация газа после первой ступени очистки равна 1 г/м3 со 100% точностью. Два всплеска концентрации поднимают её на уровень 21 и 6 г/м3, что не является выходом за установленные границы отклонения по концентрации (25 г/м3). Выполним построение САУ концентрацией пыли в газе 2-ой ступени очистки аналогично. На входе во 2-ую ступень концентрация пыли в газе находится на более низком уровне, то коэффициент k% F равен 0,001667. Максимально допустимая концентрация пыли на входе во 2-ую ступень в газе составляет 1 г/м3, то коэффициент передачи 2-го скруббера Вентури: k Скр =1/(10/60). Уставкой по концентрации для 2-ой ступени является концентрация 0.01 г/м3. Выполним построение системы полной очистки конвертерных газов (1-ая + 2-я ступень) на рис. 5.

262

Рисунок 5 – Система полной очистки конвертерных газов На рис. 5 присутствует транспортная задержка в 3 с, учитывающая время поступления газа из первой ступени во вторую. Проводим моделирование и получаем график изменения концентрации после двух степеней очистки (рисунок 6 а)). Концентрация пыли понижается на 2 порядка, и на рис. 6 а) трудно заметить, каково установившееся значение концентрации. Поэтому на рис. 6 б) приводится график концентрации в окрестности 0.01.

а) б) Рисунок 6 – Графики изменения концентрации после двух ступеней очистки Из рис. 6 б) видно, что концентрация газа после первой ступени очистки равна 0.01 г/м , лишь 4 всплеска концентрации поднимают её на уровень 20.9 и 5, 0.1 и 0.05 г/м3, что не является выходом за установленные границы отклонения по концентрации (25 г/м3). Выводы.

1. Разработана структурная схема системы автоматического управления пылеотчисткой в условиях кислородно-конверторного цеха МК «Азовсталь».

2. Получено математическое описание основных элементов системы управления.

3. Методом математического моделирования установлено, что синтезированная система управления удовлетворяет всем поставленным технологическим и санитарным требованиям.

3

Перечень ссылок 1. Старк С.Б. Пылеулавливание и очистка газов в металлургии / С.Б. Старк. – Москва: «Металлургия», 1977. – 328 с.

2. Бойченко Б.М. Конвертерне виробництво сталі / Б.М. Бойченко, В.Б. Охотський, П.С. Харлашин. – Дніпропетровськ: «Дніпро-ВАЛ», 2004. – 454 с.

3. Барашко О.Г. Автоматика и автоматизация производственных процессов / О.Г. Барашко. – Минск: БГТУ, 2011. – 89 с.

4. Kuznetsov, Ortavskii Gas absorption in the ejector Venturi scrubber. – Режим доступа: http://archives.njit.edu/vol01/etd/1980s/1986/njit-etd1986-001/njit-etd1986-001-chapter-vi.pdf 5. Быстродействующие однооборотные электроприводы. – Режим доступа: http://www.privod-pribor.ru/production/electro.prom/fastlock/ 263

УДК 666.29. 047 БАГАТОВИМІРНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ СУШИЛЬНИМ АГРЕГАТОМ З ЕЛЕМЕНТАМИ ЗАПІЗНЮВАННЯ Павленко А.О., студент; Жукова Н.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Загальна постановка проблеми. Сушильний агрегат, як об'єкт управління має багато вхідних і вихідних технологічних параметрів, які в тій чи іншій мірі використовуються для управління об'єктом і для контролю його функціонування. Головними технологічними керованими величинами сушильного агрегату є продуктивність і вологість продукту на виході агрегату. Для підтримки процесу сушіння в оптимальному режимі потрібно підтримувати співвідношення газ / повітря в пальнику. Розглянемо технологію сушіння з точки зору управління процесом. У процесі роботи сушильного агрегату на нього діють керуюча величина (подача газу), обурення (швидкість подачі вологого матеріалу в піч) та інші впливи такі, як подача повітря для підтримки необхідної температури сушильного агента і для оптимального горіння топки. Продуктивність сушарні, як головна вхідна величина і головна вихідна величина, є з точки зору управління сушкою, обуренням. Вологість матеріалу на вході також є обуренням, так як вона не може регулюватися при управлінні безпосередньо сушильним агрегатом. Управління продуктивністю сушильного агрегату здійснюється САР з жорстким управлінням (рис. 1). Подача матеріалу, кг/сек Задаючий пристрій

Регулятор

Виконавчий пристрій

Сушильний агрегат

Регулятор

Виконавчий пристрій

Сушильний агрегат

Виконавчий пристрій

Сушильний агрегат

Вологість висушеного матеріалу,% Задаючий пристрій

Пристрій порівняння

Продуктивність агрегату, кг/сек

Вологість висушеного матеріалу,%

Датчик Співвідношення газ/ повітря, від.од. Задаючий пристрій

Пристрій порівняння

Регулятор

Співвідношення газ/ повітря, від.од.

Датчик

Рисунок 1 - Система управління сушильним агрегатом Система управління сушильним агрегатом складається з декількох САР та систем контролю. У тому числі: - зовнішня САР управляє продуктивністю агрегату. У даному випадку це розімкнена САР з жорстким управлінням. Розімкнена САР продуктивності з жорстким управлінням в даному випадку не враховує реальні значення вологості на вході і виході. Тому продуктивність задається по суті темпом завантаження матеріалу, т.зв. «продуктивністю за входом». Реальна продуктивність буде відрізнятися від темпу завантаження на величину випаруваної в сушарні вологи; - головна САР підтримує вологість матеріалу на виході на заданому оператором рівні; - допоміжна САР управляє співвідношенням газ / повітря, забезпечуючи оптимальні умови для згоряння газу.

264

Таким чином, система управління сушильним агрегатом, що представляє собою багатовимірний багатозв'язний об'єкт, може бути побудована у вигляді ієрархічної структури, що складається з паралельно, одночасно працюючих і пов'язаних САР. Зовнішньої, стосовно процесу сушіння, є САР продуктивності, завдання для якої визначається оператором чи технологією. Решта САР забезпечують якість процесу сушіння. Головна з них забезпечує необхідну вологість матеріалу на виході. Допоміжна - оптимізує процес горіння та сушіння. В цьому випадку розробляється математична модель об'єкта по кожному каналу і проводиться оптимізація параметрів елементів контурів так само, як це робиться для об'єкта з однієї керуючої і однієї керованої величинами. Оцінюється перехресний вплив керуючих величин при паралельній роботі всіх САР і, при необхідності, уточнюються налаштування регуляторів, виключаючи потенційну можливість переходу САР в нестійкий стан. Процеси сушіння відносяться до об'єктів з елементами запізнювання. Синтез систем управління сучасними методами синтезу потребує опис моделі в термінах змінних стану. Тому при описі математичної моделі в термінах змінних стану необхідно враховувати те, що кожна змінна стану вихідної моделі може бути затримана на деякий час відповідною ланкою запізнювання. Таким чином, мета статті полягає в моделюванні об'єкту з ланками запізнювання в просторі змінних стану за рахунок модифікації операторної матриці і матриць рівнянь стану об'єкту без запізнювання. Методика рішення задачі. Динаміка процесу сушіння визначається двома факторами: часом проходження сушильного газу, що представляє собою суміш процесів горіння з додаванням стороннього повітря, і часом переміщення концентрату по довжині сушильного барабана. При ступінчастій зміні керованої величини, тобто подачі газу, протягом 80 сек. фронт зміни температури осушувальних газів пройде уздовж печі. Це може бути промоделювати запізненням на 80 сек. Лінійна динамічна модель по каналу управління являє собою послідовне з'єднання ланки запізнювання і аперіодичної ланки. Перехідну характеристику по каналу обурення, з реакції сушильного агрегату на ступеневу зміну подачі концентрату, можна задати як результат чистої затримки, яка дорівнює 150 сек. [1]. Опишемо об'єкт управління попередньо виключивши з нього ланки запізнювання, замінивши їх прямими жорсткими зв'язками [2, 3]. У цьому випадку об'єкт без запізнювання може бути описаний в традиційній формі Коші (1):

 x = Ax + Bu   y = Сx + Вu

(1)

Перше матричне рівняння в системі (1) може бути записано в наступному вигляді: Lx = Ax + Bu

(2)

де L – матричний оператор диференціювання: d  dt  0  L= 0 .  0 

0

0

d dt

0

.

d dt .

0

0

0

 0  ... 0   ... 0  . .  d ...  dt  ...

(3)

Доповнимо набір змінних стану рівняння (2) таким же числом змінних стану, відповідних вихідним сигналам ланок запізнювання:

265

LdF x = AdF x + BdF u ,

(4)

де LdF - формальний матричний оператор диференціювання:

LdF

d  0  dt  d  0 dt  . .   = 0 0  k1 Fwd (τ 1 ) 0  k 2 Fwd (τ 2 ) 0   . .  0 0 

... ... . ... ... ... . ...

 0 ... 0  0 0 ... 0  . . . . d 0 ... 0  dt 0 0 ... 0  0 0 ... 0 . . . .  k n Fwd (τ n ) 0 ... 0 0

(5)

У матриці (5) коефіцієнт k i дорівнює одиниці, якщо ланка запізнювання для деякої змінної стану є, і дорівнює нулю, якщо таке відсутнє. Оператор Fwd (τ i ) описує значення функції, випереджаюче за часом поточне на інтервал τ. Операторна матриця LdF отримана з вихідної операторної матриці L шляхом додавання рядків відповідних затримок за часом вихідних змінних стану [4,5]. Праворуч матриця доповнена такою ж кількістю нульових стовпців. Оскільки може бути, що не всі вихідні змінні стану затримуються, що відповідає k i = 0, то ці рядки і стільки ж нульових стовпців праворуч виключається з кінцевої операторної матриці. Матриця внутрішніх зв'язків між змінними стану об'єкта з урахуванням ланок запізнювання приймає вигляд:

AdF

 a11 a  21  .  a =  n1  k1  0  .   0

a12 a 21 . an2 0 k2 .

0

... a1n ... a 2 n ... . ... a nn ... 0 ... 0 ... . ... k n

0 0 .

0 0 0 .

0

... ... ... ... ... ... ... ...

0 0  .  0 0  0 ...  0 

(6)

У компактному вигляді матриці (5) і (6) можна представити так:

  d  0    LdF =  dt    [ki ⋅ Fwd (τ i )] 0 [a ] 0 AdF =  ij   [ki ] 0

(7)

Матриця BdF тепер повинна містити стільки ж рядків, як і матриці LdF та AdF . Оскільки до вихідних «інерційних» змінних стану були додані «запізнілі» змінні стану, то слід модифікувати і рівняння виходу:

266

y = C dF x + Du

(8)

Матриця C dF містить стільки ж стовпців, що й матриці LdF та AdF , їх число дорівнює числу змінних стану. Для нашого об'єкта управління за допомогою Matlab отримаємо матрицю внутрішніх зв'язків: 0 0 0 − 0.005  0 − 0.005 0 0   0 0 − 0.005 0  0.739 0 − 0.0279  0  0 0.0129 0 0 A= 0 0.0108 0  0  0 0 − 0.0001 0  3.4331 0 − 0.0279  0  0 0 − 0.008 0  0 0 0  0

0 0 0 0.0085  0 − 0.0001 0 0.0085  0 − 0.0001 0.85 0   0 0 0 0  0 0 0 0   (9) 0 0 0 0  0 0 0 0   0 − 0.0303 0 0  1 0 − 0.1 0   0 0 0 − 0.005

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 − 0.012 0 0 1 0 0 − 0.012 0 0

Оскільки контур регулювання співвідношення газ/повітря не має запізнювання, то тільки коефіцієнт k10 = 0, і матриця коефіцієнтів k i запишеться у вигляді: 1 0  0  0 0 ki =  0 0  0 0  0

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

0 0 0  0 0  0 0  0 0  0

(10)

Номінальна продуктивність печі сушки концентрату 100 т/год. При номінальній подачі матеріалу в сушарку і за номінальною вологістю концентрату на вході в 40% потрібно, щоб вологість концентрату на виході становила 3%. Із технологічних умов випливає, що для забезпечення оптимального процесу сушіння необхідно підтримувати в пальнику значення співвідношення газ/повітря рівне 1. Результати моделювання системи управління, наведені на рис.1, здійснювались в пакеті прикладних програм Matlab з урахуванням оператора запізнювання Fwd. В якості закону регулювання обраний ПІД-закон. Результати моделювання у вигляді перехідних процесів, наведені на рис. 2, рис. 3 и рис. 4. Ці процеси відповідають заданим умовам.

267

Рисунок 2 - Кількість сухого матеріалу, т

Рисунок 3 - Вологість матеріалу, %

Рисунок 4 - Співвідношення газ/повітря, відн.од. Висновки У результаті введення оператора Fwd, рівняння стану об'єкта із затримками приймають ту ж саму традиційну форму. Однак розмірність матриць збільшується на число змінних стану, відповідних ланкам запізнювання в об'єкті. Рівняння стану з урахуванням запізнювання відображають всі фундаментальні інерційно-динамічні і просторово-часові властивості безперервних лінійних фізичних об'єктів, включаючи як динамічні їх властивості, так і просторову протяжність об'єктів та пов'язані з цим затримки в поширенні сигналів. Матриця A відображає фізичні зв'язки всередині об'єкту. Перелік посиланнь 1.Федосов Б.Т. Многомерные объекты. Описание, анализ и управление. Рудный, 2010.

2. Ким Д.П. Теория автоматического управления. Т.2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы: Учеб. Пособие. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 464 с.

3. Ким Д.П. Сборник задач по теории автоматического управления. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 328 с.

4. Гурецкий Х. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. – М.:Машиностроение, 1984. – 329с.

5. Ю.Ю. Громов и др. Системы автоматического управления с запаздыванием. – Тамбов. :Издательство ТГТУ, 2007.

268

УДК 681.515.01.03 СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО КЕРУВАННЯ РЕЖИМАМИ ВИПАЛУ ЗАЛІЗОРУДНОГО КОНЦЕНТРАТУ У ВИПАЛЮВАЛЬНІЙ ПЕЧІ Приходько Н.А., студент; Жукова Н.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Загальна постановка проблеми. Обпалювальна піч споживає газу в такій кількості, скільки потрібно місту з населенням, що перевищує чверть мільйона чоловік [1]. Тобто піч є енергоємним об'єктом, і оптимізація її енергоспоживання має дуже важливе економічне значення. Тому розробка системи автоматичного керування режимами випалення, що забезпечує максимальну продуктивність печі при необхідної якості залізорудного концентрату на виході, яка характеризується його вологістю, є актуальним завданням. Особливість управління процесом випалу полягає в тому, що вологість одержуваного продукту традиційно визначається не безпосередньо, а побічно, за температурою відхідних з печі газів. Це зумовлено відсутністю датчика, що вимірює вміст всередині кристалічної вологи. Функціональна схема процесу випалу концентрату в печі, що відображає основні інформаційні змінні обпалювальної печі з точки зору розгляду її як об'єкта керування, наведена на рис 1. Вологість концентрату на вході в піч Мвх,% Подача концентрату Fк, т/час

Продуктивність печі P, т/час

Подача газу Fг, м3/час

Температура відхідних газів, Твід.газів,оС

Рисунок 1 - Схема аналізу процесу випалу залізорудного концентрату в печі, як об'єкта керування З безлічі факторів, що впливають на температуру відхідних газів, можна виділити подачу газу в піч і швидкість завантаження печі. Швидкість завантаження концентрату в піч є обуренням, а подача газу - керуючим впливом. Варіація вологості концентрату, що подається в піч, є неконтрольованим збуренням. Такий вибір вхідних впливів для САР температури продиктований тим, що передбачається необмежена подача газу в піч в будьякий час доби, і газ може бути поданий в кількості, достатній для її повного завантаження. Це дозволить при оперативному управлінні піччю подавати на неї стільки концентрату, скільки виробляють попередні стадії технологічного процесу. Аналіз продуктивності печі вимагає врахування ситуації, коли постачальник газу, в залежності від часу доби, обмежує його подачу деякими рівнями, меншими максимальної продуктивності печі або подача газу з деяких причин нестабільна. У цьому випадку, для забезпечення максимальної продуктивності має сенс вибрати в якості керуючого впливу подачу концентрату в піч, а в якості обурення - подачу газу. Таким чином, необхідно розробити систему автоматичного керування обпалювальної піччю, що враховує взаємні перехресні впливи локальних каналів управління температури і продуктивності один на одного з урахуванням технологічних

269

обмежень на продуктивність печі (25 - 100 т /год.) і споживання газу (1500 - 6000 куб. м/год.), а також конструктивні обмеження на виконавчі механізми. Уточненою метою даної публікації є аналіз системи автоматичного спостереження і стабілізації температури газів, що відходять з обпалювальної печі з урахуванням обмежень на її продуктивність і конструктивні особливості різних типів виконавчих механізмів (двигуна постійного струму - ДПС і механізму електричного оборотного - МЕО). Методика вирішення задачі. Оскільки проектована САР визначає якість продукції, обсяг якої досягає 11 мільйонів тонн на рік, то для такої відповідальної ділянки слід вибрати замкнуту САР з управлінням по відхиленню, яке широко застосовується в промисловості [2 - 4]. Температура відхідних з печі газів для розглянутого технологічного процесу випалу залізорудного концентрату визначена на основі проведених досліджень і досвіді експлуатації печі [1] і складає 2300 С. Розглянемо роботу САР температури відхідних газів з виконавчим механізмом ДПC з кінцевими вимикачами і редуктором. Виконавчий механізм такого роду порівняно дорогий, але для такого серйозного об'єкту, як обпалювальна піч він може бути застосований, оскільки його вартість не порівнянна з вартістю печі. Цей механізм нелінійний, дозволяє відкривати заслінку тільки в допустимих межах. Нехай співвідношення швидкості завантаження концентрату в піч і подачі в неї газу таке, що гази, які відходять, мають температуру 230 С. Тоді на виході випрямляча - нуль вольт, тому ДПС з редуктором не обертається, заслінка перебуває у фіксованому положенні. При збільшенні обурення (швидкості подачі концентрату в піч), як результат почне знижуватися температура відхідних газів. Це призведе до того, що помилка неузгодженості почне зростати, що в свою чергу викличе зростання сигналу на виході регулятора, а отже і напруги на виході керованого випрямляча. Двигун почне обертатися, повертаючи заслінку в бік відкривання, що призведе до підвищення подачі газу в піч. Це призведе до деякого підвищення температури газів, що впала. Якщо швидкість завантаження буде продовжувати лінійно зростати, то в результаті перехідного процесу помилка регулювання стабілізується, заслінка буде відкриватися все більше, з постійною швидкістю. Природно, збільшення подачі матеріалу в піч не може тривати нескінченно, зважаючи на обмеженість її продуктивності. Тому, по досягненні швидкості подачі концентрату деякої постійної величини, двигун доведе заслінку до такого становища, при якому помилка стане рівною нулю, двигун зупиниться і знову температура на виході печі буде рівна 230 0С. При різких змінах швидкості подачі концентрату в піч проявляться інерційно-коливальні властивості САР і на деякий час перехідний процес може зробити температуру коливною. Щоб уникнути такого режиму, коли помилки стабілізації можуть перевищити допустимі значення, за технологією заборонено змінювати швидкість завантаження концентрату в піч більш ніж на 3 т/год. [1]. Структурна схема САР з ДПС, за якою здійснювалося моделювання та аналіз системи, наведена на рис. 2. Введення традиційних ПІ і ПІД - регуляторів не призвело до позитивних результатів, тому в САР обраний ПД - закон регулювання для компенсації шкідливого впливу інтегратора, що описує модель кута повороту заслінки. В гілку диференціювання введена деяка інерційність для згладжування шумових перешкод, які можуть з'явитися в сигналі помилки реальної САР, і які будуть проявлятися за рахунок диференціювання, погіршуючи точність регулювання. Оскільки САР температури відхідних газів призначена для вирішення завдання стабілізації, її оптимізація була проведена для номінальної продуктивності, що становить 60% від максимальної її величини, яка дорівнює 100 т/год.. Інтерес викликає поведінку САР при інших значеннях швидкості подачі в піч концентрату, а також, маючи на увазі, підвищену сприйнятливість до наявності шумів в сигналі помилки, який поступає на ПД регулятор, перевірити, як впливають такі шуми на працездатність САР.

270

55.6

1.7

Подача концентрата в печь 55.6 т/час

200s+1 канал возмущения по загрузке п ечи

Возмущение по п одачи 1800сек,20т/час

100*2s 2s+1

0,,,10В

Tzad

300;230

0.1

1

20

0.018

0.3s+1

0.7s2 +1.6s+1

Управляемый тиристорный выпрямитель

-200;200

ДПТ+редуктор+ +концевые выключатели

1 s угол поворота заслонки 0...90

усилитель

0.09

72.2

200s+1 Заслонка

канал управления по подаче газа

55.17

Т 230 T

угол

25

Т отходящих газов

Полача газа, куб.м/час

-200,,,200В

PD-регулятор

5 5*возмущение

угол поворота заслонки и управляющее напряжение

0.04

3984 расход газа куб.м/час

термодатчик

Рисунок 2 – Схема моделювання САР температури відхідних газів з ДПС при номінальній швидкості подачі концентрату в піч 55.6 т/год. і збільшенням завантаження печі на 20 т/год. через 20 хвилин Перехідні характеристики САР при збільшенні завантаження печі на 80 т/год. через 20 хвилин наведені на рис.3, 4.

U,B; zaslonka, град 200

150

100

50

0

-50

0

500

1000

1500

2000 t,c

2500

3000

3500

4000

Рисунок 3 – Перехідні характеристики керуючого напруги на ДПС і кут повороту заслінки при збільшенні завантаження печі на 80 т/год. Двигун переводить заслінку на 50 град, забезпечуючи при цьому витрата газу в 3600 м3/год. При збільшенні завантаження печі на 80 т/год., що відповідає її максимальної продуктивності, заслінка, відкриваючись на 71 град., пропускає 5120 м3/год. газу, що не перевищує обмежень за витратою газу 6000 м3/год. Час найшвидший розігріву печі становить 8 хв. Час компенсації збурювання становить приблизно 5 хв. Навіть настільки велике прирощення по завантаженні печі 80 т/год., при допустимому за технологією, не більше 3 т/год., ледь помітно позначається на перехідній характеристиці температури відхідних газів. Таким чином, робота САР відмінно компенсує обурення, що побічно говорить про те, що вплив такого неконтрольованого обурення, як нестабільність вологості концентрату, також буде успішно компенсуватися САР, якщо ці зміни будуть відбуватися досить повільно, повільніше, ніж час знаходження концентрату в печі.

271

T,oC 250

200

150

Температура отходящ их газов возмущение - увеличение зарузки печи на 80т/час

100

50

0

-50

0

500

1000

1500

2000 t,c

2500

3000

3500

4000

Рисунок 4 – Перехідна характеристика температури відхідних газів при збільшенні завантаження печі на 80 т/год. Інший варіант виконання виконавчого механізму, часто застосовуваний на практиці, це застосування МЕО, який спеціально розроблений для управління заслінками. По досягненні на його керуючому вході деякого рівня напруги, МЕО включається і, в залежності від знаку керуючої напруги, переміщує заслінку в ту чи іншу сторону до тих пір, поки її положення не досягне крайніх меж, або до тих пір, поки напруга на його вході не стане менше деякого порогового. Схема моделювання САР з МЕО наведена на рис.5.

10 1.7

10 т/час Cl ock

t

meo

To Workspace

MEO

200s+1 канал возмущения по загрузке печи 1800,20

100*2s 2s+1

T zad

Трехпозиционный переключатель с зоной нечуств

заслонка и МЭО 50 температура от.газов 3.6

0.1 300;230 Add

0.7s2 +1.6s+1

1 PD-регулятор

Relay

1 s

МЭО: АД+редуктор+ угол поворота концевые выключатели заслонки 0...90

72.2

25

T

200s+1 канал управления по расходу газу 3205

44.4 угол зас лонки

ус илитель

0.09

термодатчик

229.4 T

рас ход газа, куб.м/час

0.04

Рисунок 5 – Схема моделювання САР температури відхідних газів з МЕО при мінімальній продуктивності 10 т/год. і збільшенні завантаження печі на 20 т/год. через 20 хвилин Аналіз результатів показав хорошу якість регулювання. При виведенні температури на необхідний рівень, а також при компенсації збурювання, МЕО кілька разів включається все більше на короткий час, що призводить помилку регулювання в зону нечутливості, і цим обмежується до зміни обурення. При вибраному коефіцієнті підсилення ПД - регулятора при максимальній продуктивності печі САР дає невелику помилку регулювання, рівну 3 0С, що пояснюється особливістю настройки регулятора, але двигун МЕО працює, як і при номінальному завантаженні печі тільки на час компенсації збурювання.

272

Однак при мінімальному завантаженні печі 10т/год. САР (рис.5) втрачає стійкість, але продовжує здійснювати стеження та стабілізацію температури відхідних газів (рис.7). На рис.6 двигун МЕО змінює напрямок обертання приблизно сім разів на хвилину, постійно переміщаючи заслінку в деяких межах щодо її середнього для заданої продуктивності печі. Така поведінка САР пояснюється тим, що при малих завантаженнях печі диференціальний коефіцієнт посилення підвищується, що і призводить до втрати стійкості. Зменшення вдвічі коефіцієнта посилення ПД - регулятору дозволяє усунути автоколивання в САР у всьому діапазоні зміни продуктивності печі. Однак це призводить одночасно до деякого збільшення помилок регулювання.

U,B; zaslonka, град 50

45

40

35

30 1750

1800

1850 t,c

1900

1950

Рисунок 6 – Перехідні характеристики трипозиційного перемикача МЕО і кута повороту заслінки при мінімальній продуктивності 10 т/год.

T,oC 250

200

150 Температура отходящ их газов при мин. производительности возмущение - увеличение зарузки печи на 20т/час

100

50

0

-50

0

500

1000

1500

2000 t,c

2500

3000

3500

4000

Рисунок 7 – Перехідна характеристика температури відхідних газів при мінімальній продуктивності печі 10 т/год.

273

Збільшення вдвічі коефіцієнта посилення ПД-регулятора з 0.1 до 0.2, приводить до підвищення точності регулювання, але САР у всьому діапазоні продуктивності печі працює в автоколивальних режимі. З точки зору експлуатації МЕВ, переважніше режим його короткочасної роботи. Але його вартість порівняно з вартістю печі і вироблюваного продукту пренебрежимо мала і в цьому сенсі збільшення витрат на експлуатаційні витрати, пов'язані з МЕО не може бути вирішальним аргументом на користь вибору режиму його роботи. Висновки.

1. Розглянуто технологічний процес випалу залізорудного концентрату як об'єкт управління. Даний процес представлений багатозв’язним, з перехресним впливом каналів управління по витраті газу і продуктивності печі один на одного. А також наявністю збурюючих впливів у вигляді вологості вхідного концентрату в піч.

2. Досліджено окремо канал регулювання температури газів, що відходять, як непрямий показник вологості концентрату на виході з обпалювальної печі. САР температури відхідних газів побудована з принципом управління по відхиленню. Дослідження САР проведені з урахуванням обмежень на продуктивність печі 25 - 100 т/год. і витрату газу 1500-6000 м3/год., а також з різними типами виконавчих механізмів ДПС і МЕО.

3. Результати моделювання показали, що САР з ДПС і налаштованим ПД - регулятором забезпечує гарну якість регулювання у всьому діапазоні зміни продуктивності печі. Час регулювання 8 хв. перерегулювання 0%, компенсація обурення 5 хв. Автоколивання в режимах стеження і стабілізації відсутні.

4. САР з МЕО втрачає стійкість при мінімальній продуктивності печі, але продовжує стежити і стабілізувати температуру відхідних газів. Зменшення вдвічі коефіцієнта посилення ПД - регулятора дозволяє усунути автоколивання в САР у всьому діапазоні зміни продуктивності печі, однак призводить одночасно до деякого збільшення помилок регулювання.

5. В умовах ситуації можливого обмеження газу деякими рівнями, меншими максимальної продуктивності печі або з причини нестабільної його подачі, необхідно розробити САР режимами випалення концентрату, що забезпечує продуктивність печі відповідно поточної подачі газу при необхідному залізорудного концентрату на виході. В якості виконавчих механізмів переважніше вибрати ДПС. Перелік посилань 1. Н.П. Свинолобов, Л.П. Бровкин Печи черной металлургии: Учеб. Пособие. – Днепропетровск: Пороги, 2004. – 154 с.

2. Ким Д.П. Теория автоматического управления. Т.2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы: Учеб. Пособие. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 464 с.

3. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления. Пер. с англ. Копылова Б.И. М. :Лаборатория базовых знаний, С_Пб, 2002. -832 с.

4. Клиначёв Н. В. Теория систем автоматического регулирования и управления: Учебно-методический комплекс. - Offline версия 3.6. - Челябинск, 2005. - 652 файлa, ил. http://model.exponenta.ru/tau_lec.

274

УДК 681.513.6:621.311.243 АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМИ СОЛНЕЧНЫМИ БАТАРЕЯМИ Прокушева В.С., студент; Хорхордин А.В., проф., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Актуальность солнечной энергетики Солнечная энергетика – одно из перспективных направлений развития возобновляемых источников энергии. Всего за 9 минут Земля получает больше энергии от Солнца, чем человечество производит за весь год. По оценкам некоторых специалистов, к 2100 году солнце станет доминирующим источником энергии на планете, а аналитики международного энергетического агентства прогнозируют, что уже к 2050 году солнечная энергетика будет обеспечивать 20-25% мировых потребностей в электроэнергии. Разработка любой солнечной батареи связана, прежде всего, с четким представлением режимов ее работы. Чем более точно известны условия эксплуатации солнечной батареи, тем выше ее эффективность. Для решения задач с учетом ее априорной неопределенности появляется необходимость в приспособлении ее к заранее непредвиденным ситуациям. Процесс адаптации заключается в поддержании требуемого (заданного) качества функционала преобразователя при изменении управляющего фактора U независимо от действия как внешних, так и внутренних воздействий: где

– i-е количество допустимых управлений. Проблемы, связанные с солнечной энергетикой. Практичность и экологически безопасный характер солнечной энергии влияет на людей по всему миру, что видно по продаже оборудования. Каждый год объем продаж фотоэлектрических панелей растет на 15%. Существует 2 основных недостатка в солнечной энергетике: количество солнечного света, и стоимость оборудования. Первый зависит от географии применения, а второй постепенно снижается с увеличением объемов производства. Уже сейчас инвестиции в солнечные элементы оправдывают себя в течении 23 лет. Чтобы решить первую проблему нужно повысить эффективность работы солнечных установок, применяя различные системы автоматического управления, которые позволяют отслеживать положение солнца и тем самым повышать КПД работы подобных установок. Для повышения КПД необходимо периодически поворачивать модуль вслед за солнцем и ориентировать угол его наклона так, чтобы солнечные лучи падали на поверхность под углом 90 град. Для обоснования целесообразности применения на солнечной поворотной установке какой-либо системы автоматического управления, приведем график зависимости процента вырабатываемой прямой мощности, теряемой вследствие рассогласования (вертикальная ось), и угла рассогласования, то есть угла между ориентацией солнечной батареи и падающими на неё солнечными лучами (рисунок 1). Эффективная, задействованная в выработке электроэнергии часть фотоэлектрического элемента изменяется с изменением косинуса угла рассогласования панели с солнцем. Небольшие рассогласования могут быть вполне допустимыми вследствие незначительного убытка эффективности (менее 1% до 8 градусов и менее 10% до 25 градусов), однако, с дальнейшим ростом угла рассогласования (более 30 градусов), начинает теряться уже довольно значительный процент мощности. Угол рассогласования можно минимизировать, если использовать автоматическую систему наведения.

275

Рисунок 1 - Зависимость процента теряемой мощности от угла Известные конструкции Адаптивная система электропитания, выполненная по параллельно-последовательной схеме, которая содержит солнечную батарею (СБ), аккумуляторную батарею (АБ), последовательный регулятор напряжения (РН) СБ, зарядное устройство (ЗУ) и разрядное устройство (РУ) [2].

Рисунок 2 В такой системе при избытке солнечной энергии напряжение на нагрузке стабилизирует последовательный РН, а избыток энергии направляется зарядным устройством на хранение в аккумуляторную батарею. В случае, если мощности СБ недостаточно для питания нагрузки, то в работу включается разрядное устройство, которое восполняет недостаток мощности и стабилизирует напряжение на нагрузке при несколько меньшем значении выходного напряжения. При этом ЗУ закрывается, а РН полностью открывается. Недостатками такой системы, во-первых, является то, что она не обеспечивает регулирование напряжения СБ в оптимальной рабочей точке ее вольтамперной характеристики (ВАХ), положение которой существенно зависит от условий и времени эксплуатации (ресурса, температуры, освещенности), то есть не обеспечивается отбор максимума мощности от СБ при изменении параметров ее ВАХ и, во-вторых, то, что она не содержит контур автоматического регулирования положения панелей солнечной батареи относительно Солнца. Принципы адаптации 276

Адаптация систем управления имеет иерархическую структуру: 1.уровень: параметрическая адаптация. Связана с коррекцией и подстройкой параметров с модели. Исходной информацией для параметрической адаптации является рассогласование откликов объекта и модели. В случае цели управления с помощью параметрической адаптации прибегают к структурной адаптации.

2. уровень: структурная адаптация . Связана с изменением самой структуры модели. Может выполняться в автоматическом режиме. Структурная адаптация может быть реализована путем перехода от одной альтернативной модели к другой. После переходов к другой альтернативной модели требуется идентификация параметров.

3. уровень: адаптация объекта. К этому виду адаптации прибегают, если даже структурная адаптация не позволяет реализовать некоторые цели. Эта адаптация связана с пересмотром границ объекта. Расширение границ объекта повышает управляемость, но требует дополнительных ресурсов для реализации управления.

4. уровень: адаптация целей управления. К адаптации целей управления прибегают, если предыдущие уровни не помогают. На этом уровне определяют новое множество целей, которое получают в результате адаптации самого субъекта, т.е. субъект изменяет свои потребности таким образом, чтобы они реализовались в результате достижением объектом нового множества целей. Функциональная схема Предлагаемая система электропитания проявляет себя как адаптивная система с изменяющейся внутренней структурой в зависимости от текущего состояния источников электроэнергии и нагрузки 6. РН 2 попеременно переходит из режима регулирования выходного напряжения (напряжения нагрузки 6 при Р СБ >Р н ) в режим регулирования входного напряжения (напряжения СБ при Р Н >Р СБ ) и обратно. Функциональная схема предлагаемой системы электропитания приведена на рисунке 2, на которой обозначено: 1 - солнечная батарея (СБ); 2 - регулятор напряжения (РН); 3 зарядное устройство (ЗУ); 4 - разрядное устройство (РУ); 5 - аккумуляторная батарея (АБ); 6 - нагрузка; 7 - резистор, выполняющий роль датчика тока СБ; 8 - датчик мощности (ДМ); 9 синхронизирующий генератор (СГ); 10 - устройство выборки и хранения информации (УВХР1); 11 - устройство сравнения (УС); 12 - корректирующее устройство (КУ); 13 устройство контроля степени заряженности АБ (УКЗБ); 14, 15 и 16 - электронные ключи (ЭК); 17 - блок управления системой электропитания (БУ); 18 и 19 - шаговые электродвигатели (ШЭД) соответственно приводов горизонтального и вертикального поворота СБ; 20 и 21 - блоки питания и управления (БПУ) соответственно приводов горизонтального и вертикального поворотов (ПГП и ПВП) СБ. Устройства 8-16 образуют экстремальный регулятор мощности (ЭРМ) СБ шагового типа. Устройства, блоки и элементы, обозначенные на рисунке 3 цифрами с 1 по 12, идентичны устройствам, блокам и элементам функциональной схемы, приведенной на рисунке 2. СБ располагается на механической системе, обеспечивающей возможность поддерживать ее устойчивое положение в пространстве, в том числе и перпендикулярное положение СБ по направлению на Солнце. Система электропитания работает следующим образом. Последовательность работы ПГП и ПВП, а также канала регулирования максимума мощности по ВАХ СБ 1 определяет и задает БУ системой электропитания 17, который в любой момент времени разрешает открытое состояние только одному из ЭК 14, 15 или 16 (через управляющие выходы БУ 1, 2 и 3). Управляющий сигнал на изменение положения или режима работы системы электропитания от СГ 9 проходит только на одно исполнительное устройство (КУ 12, БПУ 20 приводом горизонтального поворота СБ 1 или БПУ 21 приводом вертикального поворота СБ 1).

277

В случае если открыт ЭК 14 и закрыты ЭК 15 и 16, то ПГП и ПВП не работают и СБ 1 остается неподвижной. Система электропитания в этом случае находится в режиме регулирования максимума мощности по ВАХ СБ 1. Она реализует экстремальное регулирование мощности СБ 1 в одном из двух режимов - ЗУ 3 или РУ 4 (в зависимости от соотношения мощности, которую может отдать СБ 1, и требуемой мощности для питания нагрузки 6) [4].

Рисунок 3 – Функциональная схема устройства В первом режиме входящий в состав ЭРМ ДМ 8, обрабатывая информацию о напряжении и токе СБ 1 в рабочей точке ВАХ, формирует на своем выходе напряжение, пропорциональное текущему значению мощности, вырабатываемой СБ 1. По сигналу от СГ 9 (с выхода 1) это значение мощности запоминается в УВХИ 10, после чего по следующемусигналу СГ 9, поступающему с выхода 3 на управляющий вход 1 ЭК 14 и далее на вход 2 КУ, рабочая точка на ВАХ СБ 1 смещается вследствие воздействия на усилитель ошибки широтно-импульсного модулятора (ШИМ) ЗУ 3, осуществляемого КУ 12 (сигнал поступает с выхода КУ 12 на вход 2 ЗУ 3). Затем по сигналу с выхода 2 СГ 9 УС 11 сравнивает вновь измеренное текущее значение мощности СБ 1 с предыдущим значением. Выходной сигнал УС 11 воздействует на КУ 12, определяя направление последующего смещения рабочей точки на ВАХ СБ 1. При уменьшении мощности, генерируемой СБ 1, КУ 12 изменяет направление поиска экстремума на противоположное. Одновременно в УВХИ 10 по сигналу с выхода 1 СГ 9 запоминается новое текущее значение мощности СБ 1. В дальнейшем процесс повторяется. Таким образом осуществляется работа системы электропитания в режиме максимальной мощности СБ 1 (при этом осуществляются непрерывные поисковые колебания напряжения СБ вокруг оптимальной рабочей точки ВАХ. В режиме заряда АБ 5 смещение рабочей точки на ВАХ СБ происходит из-за изменения длительности открытого состояния силовых ключей ЗУ 3. Во втором режиме, когда СБ не может обеспечить требуемую мощность в нагрузке 6, ЗУ 3 закрывается и в работу включается РУ 4, которое стабилизирует напряжение на нагрузке 6. Напряжение на СБ 1 несколько понижается. Регулирование напряжения СБ 1 278

начинает обеспечивать РН 2 (в заданном ЭРМ поддиапазоне). В этом режиме рабочая точка на ВАХ СБ 1 смещается вследствие воздействия на усилитель ошибки ШИМ РН 2, осуществляемого КУ 12 через ШИМ ЗУ 3 [4]. Во втором режиме система электропитания работает аналогично описанной выше работе в первом режиме регулирования максимума мощности СБ 1 ЗУ 3. Также осуществляются непрерывные поисковые колебания напряжения СБ 1 вокруг оптимальной точки ВАХ. Весь ток, генерируемый СБ 1, РН 2 направляется в нагрузку 6. Система электропитания проявляет себя как адаптивная система с изменяющейся внутренней структурой в зависимости от текущего состояния источников электроэнергии и нагрузки 6. РН 2 попеременно переходит из режима регулирования выходного напряжения (напряжения нагрузки 6 при Р СБ >Р н ) в режим регулирования входного напряжения (напряжения СБ при Р Н >Р СБ ) и обратно. В дальнейшем, по истечении заданного времени, БУ 17 снова останавливает работу канала регулирования экстремума мощности по ВАХ СБ и разрешает работу канала поиска Солнца по горизонтали. Цикл работы системы автоматического регулирования повторяется. УКЗБ 13 введено с целью защиты от аварийных ситуаций АБ 5 и достижения длительных сроков функционирования системы электропитания. Оно осуществляет контроль степени заряженности АБ 5 по заданным параметрам для конкретного типа используемой АБ (например, по емкости, напряжению, давлению и температуре внутри АБ 5). В случае отсутствия сигнала на выходе ДМ 8, например в ночное время, БУ 17 устанавливает систему электропитания в заданный режим работы и запрограммированное положение панелей СБ 1 путем воздействия на КУ 12 и БПУ ПГП и ПВП 20 и 21 (с выходов 4, 5 и 6 БУ 17). Вывод: Адаптивная электрическая система электропитания обеспечивает максимально возможную энергетическую эффективностью - получение максимально возможного количества электроэнергии с конкретной площади СБ. Расширение области применения достигается единой системой автоматического регулирования, обеспечивающей как регулирование напряжения СБ в оптимальной рабочей точке ВАХ, так и непрерывной ориентацией СБ на Солнце. Автоматическое регулирование осуществляется по измеряемому параметру - мощности, генерируемой СБ. Перечень ссылок 1 Яковлев В.Б. Адаптивные системы автоматического управления Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1984. — 204 стр.

2. Системы электропитания космических аппаратов. / Б.П.Соустин, В.И.Иванчура, А.И.Чернышев, Ш.Н.Исляев. - Новосибирск: Наука, 1994. - 318 с. [С.11, рис.1.3].

3. Пат. РФ № 2286517, F24J 2/24. Солнечная фотоэлектрическая установка. /Ж.И.Алферов, В.М.Андреев, В.Н.Зазимко, В.Р.Ларионов, В.Д.Румянцев, А.Е.Чалов. Опубл.

27.10.2006. Бюл. № 30.

4. Шиняков Ю.А. Экстремальное регулирование мощности солнечных батарей автоматических космических аппаратов. / Ю.А.Шиняков // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П.Королева. - 2007. Вып.1 (12). - С.123-128 [с.124, рис.1] - прототип.

279

УДК 631.35.05 ЦЕЛЕВАЯ ФУНКЦИЯ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ЗЕРНОУБОРОЧНОГО КОМБАЙНА Радин В.В., проф.; Пономарёв А.С., аспирант (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) На основе ранее разработанной целевой функции для оптимального управления технологическим процессом зерноуборочного комбайна предложена новая целевая функция, которая содержит новые параметры: транспортные запаздывания параметров состояния техпроцесса. Разработана имитационная модель функционирования адаптивной системы управления техпроцессом комбайна с новой целевой функцией и проведены имитационные испытания нового алгоритма управления. Доказано, что новая модель управления в 5-6 раз сокращает время поиска оптимума техпроцесса зерноуборочного комбайна. Для повышения производительности зерноуборочных комбайнов путём оптимальной загрузки их рабочих органов была предложена новая информационная адаптивная система управления технологическим процессом [1]. Целью оптимального управления адаптивной системы является обеспечение оптимальной технологической загрузки зерноуборочного комбайна. Эта цель реализуется путем оперативного отыскания компромиссов между подачей сельскохозяйственного продукта q(t) и загрузкой двигателя, оцениваемой через изменение угловой скорости двигателя  (t) в пределах агродопусков на интенсивность потерь зерна  (t ) , для конкретных условий уборки. Для обеспечения поставленной цели управления был выбран критерий качества техпроцесса K(t), численное значение которого определяет близость достижения поставленной цели управления. Так как между датчиками q(t),  (t) и  (t) существует транспортное запаздывание (они разнесены по времени прохождения техпроцесса), то в настоящем исследовании целевая функция K(t) представлена в следующем виде: K (t ) 

 (t   1 )  (t ) , R 0 q (t   1   2 )

(1)

где  0 – угловая скорость двигателя на холостом ходу (при скорости техники V= 0 м/с);  (t-τ1) – угловая скорость двигателя комбайна, рад/с; q(t-τ1-τ2) – подача убираемой культуры в молотилку комбайна, кг/с;  (t) – интенсивность потерь зерна за молотилкой, г/с; τ1 – время запаздывания от датчика процесса q(t) до датчика

 (t ) , с;

τ2 – время запаздывания от датчика процесса  (t ) до датчика  (t ) , с; R – коэффициент адаптивной настройки техпроцесса зерноуборочного комбайна на оптимальный режим. Имитационные испытания адаптивной системы управления технологическим процессом работы зерноуборочного комбайна были выполнены по методике, изложенной в работе [5]. Цель имитационных испытаний состоит в оценке эффекта повышения производительности уборочной техники при использовании новой целевой функции системы управления технологическим процессом с учётом транспортных запаздываний. Исследованиями, выполненными ранее, установлено, что в реальном режиме времени для накопления достоверной информации для принятия правильного решения об управлении требуется время, примерно, 20 с. Сократить это время нельзя, т.к. технологический процесс «растянут» по длине комбайна почти на семь метров, что во времени составляет примерно 7-

280

10 с. Поэтому необходимо время для усреднения получаемой с датчиков информации, перекрывающее хотя бы вдвое время транспортного запаздывания техпроцесса комбайна. Время транспортного запаздывания техпроцесса в реальных условиях эксплуатации комбайна есть величина вероятностная, зависящая от множества факторов. Датчики, измеряющие параметры техпроцесса, входящие в функцию качества K(t), могут быть разнесены по длине комбайна и по времени транспортного запаздывания техпроцесса на любую величину в пределах указанных выше значений. Однако для вычисления истинного значения критерия K(t) (рис.

1), необходимо, чтобы в формуле (1) эти параметры были вычислены с учётом истинного времени транспортного запаздывания в данный момент измерения параметра. Значение целевой функции 0,900 0,800 0,700 0,600

K

0,500 K

0,400 0,300 0,200 0,100 0,000 1

4

7

10

13

16

19

22

25

28

31

34

37

40

46

43

49

52

55

58

61

64

67

70

73

76

79

t [c]

Рисунок 1 – Значение целевой функции K(t) Для решения этой проблемы была разработана методика расчёта транспортных запаздываний сигналов, снимаемых с датчиков q(t),  (t),  (t) и построена имитационная модель управления техпроцессом зерноуборочного комбайна [5], реализованная на языке высокого уровня Turbo Pascal 7.0. Метод определения транспортных запаздываний сигналов с датчиков основан на определении максимума взаимной корреляционной функции двух процессов, изложенный в работах [2], [3], [4]. Проведены статистические эксперименты, результаты которых изложены в настоящей работе (см. таблицу 1). Таблица 1 - Результаты имитационных испытаний системы адаптивного управления зерноуборочного комбайна № серий опытов 1

V, м/с 1,0

 1,

 1 + 2 ,

c -

c -

2

1,1

2,0

3 4

1,2 1,3

5 6 7

-

Tнаб, c 20,00

15

Tобщ, c 300,0

4,471

8,153

18,72

9

168,48

9,17 9,07

4,332 4,298

9,259 15,798

18,01 16,25

7 8

126,07 130,00

1,68 1,50 1,52

8,55 7,21 7,35

4,258 5,013 4,211

12,436 9,827 5,627

14,33 10,01 10,08

6 5 7

85,98 50,05 70,56

1,7

1,48

7,15

5,018

7,801

11,02

8

88,16

9

1,8

1,47

7,22

5,024

11,341

12,07

7

84,49

10 11

1,9 2,0

1,50 1,52

7,11 7,20

5,866 5,938

14,481 15,742

13,01 14,53

9 8

117,09 116,24

Rqmax   

Rqmax   

-

9,27

1,91 1,79

1,4 1,5 1,6

8

281

S

В столбцах 7, 8, 9 представлены данные соответственно по времени наблюдения Tнаб, числу шагов системы до выхода на «оптимум» техпроцесса и общему времени поиска оптимума. В первой строке показаны данные без учёта транспортных запаздываний. Группа опытов со 2 по 6 строку включают процедуры оптимального управления при обработке информации с исключением тренда. Группа опытов с 7 по 11 такой процедуры не имела. Анализ результатов проведённого статистического эксперимента позволил найти оптимальное время наблюдения техпроцесса, обеспечивающее достоверность события выхода системы на оптимум техпроцесса. Эта информация содержится в строке 6. Оптимальный объём выборки для любого параметра состояния техпроцесса определяется выражением:

N

опт i

Tнmin  , fi

(2)

min

где Tн

 10,01с (см. табл. 1, строка 6); f i - скважность процесса измерения, с; i   ,  ,... .

На основании проведенных исследований можно сформулировать выводы: 1. Эффективность работы системы адаптивного управления техпроцессом уборочной техники в первую очередь зависит от быстродействия системы.

2. Быстродействие системы определяется временем наблюдения, необходимым и достаточным для сбора достоверной информации об истинном значении параметров состояния техпроцесса.

3. Стремление сократить время наблюдения приводит к возрастанию вероятности получения недоброкачественной выборки, и наоборот, с ростом времени наблюдения возрастает вероятность попадания системы в режим постоянного поиска оптимума техпроцесса (режима «рыскания»). В работе с помощью методов имитационного моделирования получено значение времени наблюдения, обеспечивающее компромисс между этими противоречивыми стремлениями (см. таблицу 1,серия опытов № 6).

4. Установлено, что в условиях нормальной эксплуатации уборочной техники, все параметры состояния техпроцесса могут быть описаны оценками, исчисляемыми в предложении, что они являются стационарными случайными процессами с линейным трендом. Для таких условий определено оптимальное время наблюдения, которое составляет 10 секунд.

5. Общее время поиска оптимума техпроцесса при работе системы с учётом транспортных запаздываний наблюдаемых параметров сокращается в пять-шесть раз по сравнению со временем поиска оптимума без учёта транспортных запаздываний. Это имеет большое практическое значение. Перечень ссылок 1. Способ автоматического управления технологическим процессом зерноуборочного комбайна: а. с. 1720545 СССР: МКИ A 01 D 41/12 / Ю.А.Песков и др. - № 4155968/63; заявл.

01.10.86; опубл. 23.03.92, Бюл. № 11. – 8 с. : ил.

2. Разработка принципов и внедрение алгоритмов оптимального управления техпроцессом зернокомбайнов для базового программного обеспечения бортовых компьютеров: отчёт о НИР : х/д № 1.00.00. / Ростовский-на-Дону завод-ВТУЗ при ПО «Ростсельмаш»; рук. Радин В.В.; исполн.: Радин В.В. и др. - Ростов-на-Дону, 1990. - 156 с.

3. Козубовский С.Ф. Корреляционные экстремальные системы. – Киев: Наукова думка, 1973. – 223 с.

4. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. – М.: Мир, 1971. 408 с.

5.Имитационная модель адаптивного управления технологическим процессом зерноуборочного комбайна.Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2012613492.Российская Федерация.-заявки2012611368;заявл.27.02.2012.30 с/26 с .Радин В.В. Соавтор Скоробогатов А.М.

282

УДК 681.51:628.14 АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ВОДОСНАБЖЕНИЯ С ИПОЛЬЗОВАНИЕМ ЧАСТОТНО-РЕГУЛИРУЕМЫХ ПРИВОДОВ Скрипка М.О., студент; Червинская Н.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) В течение многих лет и на сегодняшний день в небольших городах для централизованного водоснабжения используются водонапорные башни (башни Рожновского, напорные резервуары). Система водоснабжения при этом отличается простотой и высокой надежностью. Водонапорная башня – сооружение в системе водоснабжения для регулирования напора и расхода воды в водопроводной сети, создания её запаса и выравнивания графика работы насоса. Однако при простоте конструкции и широком распространении башни Рожновского обладают множеством недостатков: − использование ее в зимний период крайне трудно, особенно при уменьшении водопотребления, также вероятны отказы датчиков уровня и протечки; − выход датчиков уровня и другой автоматики из строя приводит к переливу воды и замерзанию ее зимой, что может повлечь за собой разрушение − из-за большой поверхности окисления емкости появляется ржавчина в воде; − ограниченное и непостоянное давление воды на выходе из башни, которое определяется её высотой; − работа насоса в импульсном режиме с частыми включениями и отключениями приводит к ускоренному износу электродвигателя и самого насоса; − высокая стоимость новой башни, её доставки, монтажных работ и ввода в эксплуатацию (для новых), сложность ремонта и восстановления конструкции водонапорной башни, а также ее обслуживания, чистка, дезинфекция, покраска (для имеющихся); − основной недостаток изношенных водонапорных башен Рожновского – их аварийное состояние. Регулирующая роль водонапорной башни заключается в том, чтобы в часы уменьшения водопотребления избыток воды, подаваемой насосом, накапливался в водонапорной башне и расходовался из нее в часы увеличенного водопотребления [1]. В настоящее время в городе Моспино есть две башни. Система водоснабжения не является полностью автоматизированной, диспетчеры с помощью пульта управления включают или отключают насосы, тем самым создавая давление в сети. В состав водозабора входят насосные станции первого подъема и напорные резервуары (башни). Насос подает воду в водонапорную башню. Когда вода поднимается до верхней отметки, датчик уровня дает команду насосу на отключение. По мере разбора воды из башни по магистрали, уровень понижается, и по достижении нижней отметки датчик уровня дает команду на включение насоса. Таким образом, в башне постоянно находится запас воды, определяющийся ее объемом. Так как резервуары находятся на самой высокой точке в городе, вода из них самотеком по магистральным водоводам поступает к потребителям. То есть из-за такой географической особенности исчезла необходимость в использовании дополнительных насосных станций – второго и третьего подъемов, чтобы подкачивать воду и передавать в городскую сеть. На выходе из резервуаров имеется шесть водоводов. В качестве арматуры на водоводах используются задвижки – дополнительные элементы, которые добавляют местные потери напора к потерям водовода в зависимости от степени открытия. В существующей системе используются задвижки типа «батерфляй» – поворотные задвижки с электроприводом, предназначенные для полного или частичного перекрытия потока рабочей среды. Главным недостатком существующей системы является то, что насосы включаются в 283

режиме прямого пуска, что может вызывать такие негативные последствия, как гидравлические удары и ударные механические нагрузки на двигатели насосов. При таком режиме работы системы давление в сети остается либо постоянным на протяжении суток, либо резко уменьшается при отключении насоса. Также для организации технологического процесса требуется большое количество производственного персонала. Что касается двигателей насосов, они представляют собой нерегулируемые приводы, работающие с постоянной скоростью вращения. При минимальном расходе насосы продолжают работу с постоянной частотой вращения, создавая избыточное давление в сети (причина аварий), при этом бесполезно расходуется значительное количество электроэнергии. Так, к примеру, происходит в ночное время суток, когда потребление воды резко падает. Для нерегулируемых приводов характерно непосредственное включение электродвигателя в питающую сеть без промежуточных преобразователей электрической энергии (преобразователей частоты и регуляторов напряжения). Поэтому решение для экономии электроэнергии средствами электропривода – это подача в каждый момент времени потребителю необходимой мощности именно в этот момент. Это может быть достигнуто за счет управления координатами, т.е. скоростью и моментом электропривода. Одной из тенденций в области энергосбережения последних лет является применение частотно-регулируемых приводов на основе асинхронных короткозамкнутых электродвигателей и преобразователей частоты, которые снижают потребление электрической энергии, повышают степень автоматизации, удобство эксплуатации оборудования и качество технологических процессов. В мировой и отечественной практике уже накоплен большой положительный опыт использования регулируемого электропривода для насосных агрегатов систем водоснабжения. Необходимость регулирования производительности насосов в системах водоснабжения определяется, прежде всего, переменным графиком водопотребления в течении суток и по времени года. Классический метод управления подачей насосных установок предполагает дросселирование напорных линий и регулирование количества работающих агрегатов по какому-либо техническому параметру (например, по давлению в трубопроводе). Насосные агрегаты в этом случае выбираются исходя из расчётных характеристик (как правило, с запасом по производительности) и постоянно функционируют с постоянной частотой вращения, без учета изменяющихся расходов. Вторым способом регулирования подачи воды насосными станциями является включение – отключение насосных агрегатов. Применение регулируемого электропривода насосных агрегатов позволяет исключить данные последствия. Техническая и экономическая эффективность применения регулируемого электропривода для насосных агрегатов станций стала общепризнанной, но в основном для станций второго и третьего подъемов. Преимуществами применения регулируемого электропривода являются: − снижение числа пусков насосных агрегатов и связанное с этим повышение надежности и увеличение технического ресурса, уменьшение периодичности ремонтов электродвигателей − повышение надежности гидравлического оборудования благодаря плавным пускам насосных агрегатов и снижение вероятности возникновения гидравлических ударов в водоводах первого подъема − возможность полной автоматизации технологических процессов, что дает возможность сократить обслуживающий персонал − сокращение расхода электроэнергии в случае переменной нагрузки − возможность удаленной диагностики привода по промышленной сети. − частотно-регулируемый привод, как правило, содержит в себе ПИД-регулятор и может подключаться напрямую к датчику регулируемой величины − управляемое торможение и автоматический перезапуск при пропадании сетевого напряжения [2].

284

В рассматриваемой задаче необходимо применить регулируемый электропривод для насосной станции первого подъема. Важным отличием технологии работы является то, что насосы работают не на водопроводную сеть, а на водонапорные башни. Регулирование подачи насосами первого подъема обуславливается необходимостью поддержания уровня воды в накопительных резервуарах и осуществляется, как правило, включением – отключением насосных агрегатов, при этом также используют дросселирование. Задача регулирования подачей насосами первого подъема изучена недостаточно, однако эта проблема, несомненно, является актуальной, учитывая, что все города и поселки городского типа имеют станции первого подъема. Однако следует отметить, что в настоящее время все чаще пытаются уйти от использования водонапорных башен. В современных прямоточных «безбашенных» системах водоснабжения главным является преобразователь частоты, управляющий двигателем насоса. Метод водоснабжения без использования водонапорных башен с успехом может быть использован для водоснабжения малых населенных пунктов, а также отделенных хозяйственных объектов. В данной системе предлагается водонапорную башню перевести в резерв в качестве аварийного источника водоснабжения и подкачивать воду прямо в сеть. В данном случае будет уменьшен напор, так как не будет постоянной необходимости поднимать воду в башню на высоту 15-25 м, а рациональнее напрямую подавать ее в водопровод. В случае недостатка давления в сети или перебоев электричества можно будет открыть задвижку на выходе из резервуара, чтобы не оставлять потребителей без воды. На рис.1 приведена обобщенная схема данной системы водоснабжения. Водонапорная башня

Сеть 220/380 V 50 Hz

Сигнальный кабель

ПЧ ДР

К потребителям

скважина Рисунок 1 – Обобщенная схема системы водоснабжения На рис.1 приняты следующие обозначения: ПЧ – преобразователь частоты, ДР – датчик расхода воды. На следующем этапе работы была разработана модель асинхронного двигателя, работающего от преобразователя частоты, в пакете Matlab Simulink (рис.2). С помощью блока Lookup Table было реализовано управление двигателем по экспоненциальному закону изменения напряжения и частоты, с помощью блоков Sine Wave Function – реализован трехфазный источник напряжения. От преобразователя частоты напряжение подается через блоки Controlled Voltage Source на трехфазный асинхронный двигатель, характеристики которого указываются в блоке Asynchronous Machine.

285

Рисунок 2 – Схема моделирования пуска и остановки асинхронного двигателя, подключенного от преобразователя частоты В результате моделирования были получены следующие графики переходных процессов – угловой скорости двигателя ω(t) и момента Te(t) (рис.3):

Рисунок 3 – Угловая скорость и момент двигателя Полученные переходные процессы показывают пуск и остановку двигателя. В данную схему также необходимо будет добавить объект управления – водопроводную сеть, и регулировать скорость двигателя в соответствии с реальным расходом воды, информация о котором будет получена с датчика расхода. В математической модели системы будет получена зависимость расхода от напряжения, подаваемого на асинхронный двигатель преобразователем частоты. Перечень ссылок 1. Замена башен Рожновского [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ivesc.ru/zamena- bashen-rozhnovskogo 2. Материалы из Википедии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Частотно-регулируемый_привод 3. Терехин В.Б. Моделирование систем электропривода в Matlab Simulink: учебное пособие / В.Б. Терёхин. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. – 320 с.

286

УДК 621.311.4:621.5.033 ОПТИМАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГООБЕСПЕЧЕНИЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕТРОЕНЕРГЕТИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ Сырых М.А., студент; Хорхордин А.В., проф., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Актуальность ветроэнергетики: В настоящее время во всем мире наблюдается повышенный интерес к использованию в различных отраслях экономики нетрадиционных возобновляемых источников энергии. Ведется бурная дискуссия о выборе путей развития энергетики. Это связано, прежде всего, с растущей необходимостью охраны окружающей среды и истощением ископаемых природных ресурсов. Крупные ветряные электростанции включаются в общую сеть, более мелкие используются для снабжения электричеством удалённых районов. В отличие от ископаемого топлива, энергия ветра практически неисчерпаема, повсеместно доступна и более экологична. Разработка проектов, связанных с возобновляемыми источниками электроэнергии, в частности ветроэнергетикой, является перспективным направлением в настоящее время. Проблемы, связанные с ветроэнергетикой: Ветроэнергетика является нерегулируемым источником энергии. Выработка ветроэнергии зависит от силы ветра, фактора, отличающегося большим непостоянством. Соответственно, выдача электроэнергии с ветрогенератора в энергосистему отличается большой неравномерностью, как в суточном, так и в недельном, месячном, годовом и многолетнем разрезе. Современная ветроэнергетика имеет ряд проблем, которые негативным образом влияют на повышение эффективности энергосбережения. Наиболее актуальные из них следующие: - обеспечение продолжительного функционирования ветроэлектрических агрегатов; - обеспечение эффективного использования энергии ветра; - стабилизация частоты электроэнергии, которую вырабатывают ветроустановки. Также с ростом доли возобновляемых источников энергии приобретает качество энергии, которую они поставляют в сеть. Эта проблема особенно актуальна для ветровых генераторов, поскольку скорость ветрового потока является очень нестабильной величиной, а следовательно без качественного регулирования нестабильной оказывается и выходная мощность ветрогенератора. Труднореализуемой задачей является точная синхронизация ВЭУ с сетью, учитывая переменный характер ветра и большие массы ветроколеса Поэтому целью моей работы является оптимальное управление группой ветроустановок работающих параллельно с ЭЭС. Задача: Основной задачей является получение максимально возможной равномерной мощности от ветроэлектростанции. От системы управления требуется выполнение различных по своему характеру воздействий — от непрерывного управления с быстрой реакцией до дискретных аварийных защитных действий и процессов со строго последовательными операциями. Поскольку различные управляющие функции в разной степени влияют на обеспечение безопасности и надежности работы ВЭУ, система не может быть оптимальной во всех отношениях. Основные технические требования, предъявляемые к системе управления ВЭУ при параллельной работе с сетью, представлены ниже: - работоспособность при заданных эксплуатационных условиях; - автоматический пуск и последующая синхронизация; - регулирование мощности и частоты вращения ротора;

287

- контроль собственных подсистем и оборудования ВЭУ, периодический самоконтроль - формирование и выдача команд для управления элементными системами ВЭУ. Задачами системы управления является: -поддержание частоты (активная мощность); -поддержание напряжения (реактивная мощность); -показатели качества электрической энергии; - защита и автоматика ВЭС. При рассмотрении вышеперечисленных требований необходимо учитывать, что ветер характеризуется непостоянством величины и направления, поэтому пульсации мощности единичной ВЭУ (рисунок 1) должны сглаживаться большим количеством агрегатов.

Рисунок 1 - Колебания мощности ВЭУ Для регулирования выходной мощности ветрогенератора в настоящее время широко применяются два способа регулирования: pitch-регулирование и stahl-регулирования. Для pitch-регулирования используются механизмы поворота лопасти с помощью электропривода. Для stahl-регулирования используется неповоротная лопасть, аэродинамические свойства которой обеспечивают стабилизацию мощности при скоростях ветра, выше номинальной. При этом масса лопасти и ее прочные свойства должна быть гораздо больше, чем для pitch-регулирования и так предпочтительней, с точки зрения соотношения масс и габаритных показателей ветроколеса, применение системы pitchрегулирования. Для объяснения процесса регулирования приведем здесь формулу мощности, которую ветровой поток отдает ветроколесу: , где

- коэффициент мощности ветроколеса, который зависит от быстроходности λ и установочного угла δ между плоскостью вращения ветроколеса и хордой крыла; D-диаметр ветроколеса; Vw – скорость ветра. Быстроходность определяется, как отношение окружной скорости вращения конца лопасти к скорости ветра

Причем окружная скорость конца лопасти равна произведению угловой скорости вращения на радиус ветроколеса R. Нужно сказать, что изменение скорости ветра на 10% приводит к 3%-ному увеличению мощности. В этом случае единственным фактором, при помощи которого можно стабилизировать мощность, остается коэффициент , т.е при увеличении скорости ветра этот коэффициент должен быть снижен, а при уменьшении скорости ветра повышен.

288

Изменение коэффициента возможно за счет изменения установочного угла δ, который в конечном итоге влияет на соотношение между подъемной силой ∆A и силой сопротивления ∆W крыла (рисунок 2).

Рисунок 2 - Разрез лопасти ветроколеса (вид сверху) и силы, действующие на лопасть при обтекании ее ветровым потоком Такой метод регулирования мощности носит название pitch-регулирование. Необходимо отметить, что зависимость коэффициента от быстроходности λ и установочного угла δ носит нелинейный характер. Эта зависимость представлена на рис.3.

Рисунок 3 - Зависимость коэффициента от быстроходности λ и установочного угла δ Исходя из всего вышесказанного, можно сформировать контур регулирования мощности для ветрового генератора (Рисунок 4).

Рисунок 4 - Контур регулирования коэффициента мощности

289

Для решения задач обеспечения максимального к.п.д. и стабилизации выходной мощности ветрогенератора предлагается выбрать структуру ветроустановки, изображенную на рисунке 5.

Рисунок 5 - Структурная схема ветроустановки Задачей этой системы регулирования является сглаживание всплесков и колебаний мощности ветрогенератора, возникающих из-за нестабильности скорости ветра. В приведенной системе регулирования эта задача решается применением двух способов регулирования. .

Рисунок 6 - Структурная схема системы стабилизации мощности ветрогенератора Первый способ - это так называемое питч-регулирование, которое предусматривает управление углом поворота лопасти с целью стабилизации момента, создаваемого ветровым потоком на валу ветрогенератора. Это управление осуществляет регулятор мощности. Однако мощность ветроколеса находится в нелинейной зависимости от угла поворота лопасти, поэтому в контуре регулирования мощности регулятору приходится работать с нелинейным объектом регулирования. Следовательно, регулятор мощности должен быть адаптивным. Для адаптации регулятора к нелинейным свойствам ветроколеса можно использовать нейро- или фази-алгоритмы. Если же за счет механизма питч - регулирования 290

не удается в достаточной степени сгладить колебания мощности ветроколеса, то можно дополнительно применить второй способ регулирования, смысл которого заключается в следующем. Т. к. ветроколесо имеет достаточно большой момент инерции, то оно является большим накопителем кинетической энергии. Кинетическую энергию ветроколеса можно использовать для сглаживания провалов и всплесков мощности ветрового потока. С физической точки зрения это выглядит так. При резном провале мощности ветрового потока ветроколесо должно снижать свою скорость вращения и тем самым отдавать свою кинетическую энергию в сеть, чтобы восполнить провал мощности. При всплеске мощности ветрового потока будет происходить обратный процесс, т.е. скорость вращения ветроколеса должна увеличиваться, таким образом, излишняя энергия ветрового потока не будет передаваться в сеть, а будет накапливаться в виде кинетической энергии ветроколеса. В этом в случае ветроколесо будет играть роль буфера, сглаживающего колебания мощности ветрового потока, и скорость его вращения будет колебаться в некоторых пределах. Эту задачу по управлению скоростью вращения ветроколеса выполняет регулятор частоты вращения ветроколеса, изображенный в нижней части рисунка 6. Таким образом, указанный регулятор имеет двоякое назначение, во-первых, он должен обеспечить вращение ветроколеса на оптимальной частоте, с точки зрения поддержания максимального к.п.д., во-вторых, он должен обеспечивать изменения частоты вращения в некоторых пределах для того, чтобы скомпенсировать колебания мощности ветрового потока. Необходимо отметить, что режим стабилизации мощности необходим не только с точки зрения щадящего режима для сети, но также он важен для самого ветрогенератора в тех случаях, когда скорость ветра становиться больше номинальной, а мощность генератора нужно держать на уровне номинальной. Вывод: Для получения максимально возможной равномерной мощности от ветроэлектростанции необходимо применять Pitch-регулирование, которое является наиболее оптимальным методом для регулирования мощности, выдаваемой в сеть, через стабилизацию момента посредством поворота лопасти. Предложенная модель регулятора обеспечивает вращение ветроколеса на оптимальной частоте, с точки зрения поддержания максимального к.п.д., а также обеспечивает изменения частоты вращения в некоторых пределах для того, чтобы скомпенсировать колебания мощности ветрового потока. Перечень ссылок 1. Андрианов В.Н., Быстрицкий Д.Н., Ветроэлектрические станции-М.: Ленинград, 1960.-320с.

2. http://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/6906 3. Стабилизация мощности ветрогенератора посредством механизма поворота лопасти / В. Г. Черников // Електромашинобуд. та електрообладн . - 2006. - Вип. 67. - С. 21-26. Библиогр.: 5 назв. - рус.

4. Черников, В. Г. Оптимизация работы ветрогенераторов по критерию максимальной мощности / В.Г. Черников. - С.115-123. ББК З4я54

291

УДК 621.873.01 СОВРЕМЕННЫЙ РЕГУЛИРУЕМЫЙ ЭЛЕКТРОПРИВОД В СИСТЕМАХ ВОДОСНАБЖЕНИЯ ЖИВОТНОВОДЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ Таранов Д.М., доц., к.т.н.; Каун О.Ю., аспирант (Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение Высшего профессионального образования «Азово-Черноморская Государственная Агроинженерная Академия», г. Зерноград, Россия) В данной статье приведены способы регулирования подачи насосов системы водоснабжения, проанализированы потери системы водоснабжения, сформулирована оптимизационная задача и выведена целевая функция насосов системы водоснабжения. Ключевые слова: регулируемый электропривод, водоснабжение, животноводческий комплекс, подача, насос, оптимизационная задача, закон управления, показатель качества, широтно-импульсная модуляция, оптимизация, целевая функция. Проблема энергосбережения актуальна в настоящее время, потому что высокая энергоемкость внутреннего валового продукта – проблема национальной экономики. Считается, что в среднем по миру за счет экономии можно сберечь до 30 % энергии, в России потенциал энергосбережения – 40% [1]. Насосы и вентиляторы – основные потребители электроэнергии (40%) – до настоящего времени оборудованы простейшим электроприводом и обладают громадным ресурсом энерго- и ресурсосбережения главный резерв энергосбережения – управление режимом центробежной машины (давлением и расходом) практически не используется в России: более 95% агрегатов общего применения во всем мире оборудованы простейшим нерегулируемым электроприводом с асинхронными двигателями, имеющими короткозамкнутый ротор. Регулирование подачи асинхронного электродвигателя насоса может быть осуществлено двумя путями: 1. Дросселирование – при неизменной частоте вращения регулирование открытия задвижки на напорном трубопроводе насоса.

2. Регулирование скорости вращения рабочего колеса насоса – в этом случае исключаются потери гидравлической энергии и происходит смещение характеристики насоса при сохранении параметров. Показатели качества регулирования частоты вращения асинхронного электродвигателя: 1. Диапазон регулирования – это отношение максимальной установившейся скорости электропривода к минимальной при изменении нагрузки на валу двигателя в заданных пределах.

2. Точность регулирования скорости. Статическая ошибка характеризует реакцию электропривода на приложение (снятие) нагрузки.

3. Плавность регулирования. Этот показатель характеризуется числом искусственных (регулировочных) характеристик при данном диапазоне регулирования.

4. Направление возможного изменения частоты вращения определяется расположением получаемых искусственных характеристик относительно естественной характеристики двигателя.

5. Стабильность при работе на искусственных характеристиках характеризуется изменениями частоты вращения двигателя при колебаниях момента нагрузки.

6. Экономичность регулирования характеризуется капитальными затратами, связанными с созданием системы электропривода, и потерями электрической энергии, которые имеют место при регулировании частоты вращения.

292

На рисунке 1 показано распределение потерь прямом и частотном пуске. Таким образом при частотном пуске существенно снижаются потери энергии по сравнения с прямым пуском, соответственно и срок службы электродвигателя увеличится.

Рисунок 1 - Потери энергии электродвигателя при прямом (а) и частотном (б) пуске Для экономии электроэнергии предлагается применять преобразователь частоты с промежуточным звеном постоянного тока и оптимизированным алгоритмом управления, в системе прямоточного водоснабжения. При этом будет потребляться только то количество электроэнергии, которое необходимо для создания соответствующего давления в системе водоснабжения. Данный алгоритм реализуется путем введения обратной связи по давлению, и настройкой закона управления электропривода, дающий наибольший КПД системы водоснабжения. Структурная схема системы автоматического регулирования представлена на рисунке 1.

Рисунок 2 – Структурная схема системы автоматического регулирования Цель оптимизации сводится к повышению КПД системы, который увеличится путем уменьшения потерь в системе водоснабжения. Потери учитываются в каждом элементе системы: преобразователе частоты, электродвигателе, насосе и в трубопроводе. Проанализировав все потери [3] можно вывести целевую функцию системы, направленную на увеличение КПД агрегата.

η АГ = η ПЧ ⋅η ЭД ⋅η ТМ ⋅η М → max где

η ПЧ - коэффициент полезного действия преобразователя частоты; η ЭД - коэффициент полезного действия электродвигателя; η ТМ - коэффициент полезного действия турбомеханизма (насоса) η М - коэффициент полезного действия магистрали

Для увеличения КПД агрегата необходимо исследовать энергетические показатели отдельных составляющих рассматриваемой системы.

293

Динамическая составляющая напора [2], развиваемого насосной установкой, зависит от расхода воды: hдин = SQ p

где p – коэффициент, зависящий от материала труб и их срока службы, p = 1,8 ÷ 2 . Разность значений между напором, развиваемым насосом, и напором, требуемым для подачи того или иного количества жидкости есть превышение напора сверх требуемого: ∆H = H н − H c Зависимость превышения напора от расхода Q и параметров характеризующих крутизну характеристики насоса и трубопровода: ∆H = ∆Н ф [1 − (

Нф

и

Н ст ,

Q 2 ) ], Qб

где ∆H ф = H ф − H cт . Напор ∆H теряется в затворах и задвижках, дросселирующих напорных коммуникациях, в водозаборных кранах и другой арматуре, через которую потребитель отбирает жидкость из системы. На превышение напора нерационально расходуется дополнительная мощность, кВт: ∆N =

ρgQ∆H 1000η

Если насос работает в течении времени t с превышением напора ∆H , то количество бесполезно теряемой электроэнергии, кВт*ч, равно ∆W = ∆N ⋅ t

Так как в течении расчетного периода подача и превышение напора все время меняется, то получаемый перерасход электроэнергии за расчетный период определяется как сумма электроэнергии, расходуемой в разные периоды времени работы установки: ∆WΣ =

ρg 1000η

ΣQi ∆H i t i ,

где Qi , ∆H i - подача и превышение напора за промежуток времени t i . Коэффициент полезного действия определяется как отношение потребляемой из сети активной мощности P и полезной мощности на валу двигателя P мех

η=

Pмех P

КПД электропривода представляется в виде произведения КПД преобразователя частоты (η пч ) и асинхронного электродвигателя (η дв )

η эп = η пч ⋅η дв Каждая из составляющих КПД электропривода записывается через мощность потерь энергии соответственно в преобразователе частоты (∆Pпч ) и асинхронном двигателе (∆Pдв ) :

η пч =

∆Pпч P1 = 1− P P1 + ∆Pпч

294

η дв =

Pмех ∆Pдв = 1− P1 Pмех + ∆Pдв

При частотном способе регулирования скорости определяющими для асинхронного электродвигателя являются следующие виды потерь: - потери в обмотке статора (∆P1м ) и обмотки ротора (∆P2 м ) , обусловленные первыми гармониками токов обмоток; - потери в стали статора от гистерезиса (∆Pс.г ) и вихревых токов (∆P1c.в ) ; - механические потери (∆Pмех ) - добавочные потери (∆Pдоб ) , пропорциональные квадрату основной гармоники тока статора. Суммарная мощность потерь энергии в асинхронном электродвигателе при частотном способе регулирования его скорости определяется по формуле ∆Pдв = ∆P1 м + ∆P2 м + ∆Pс.г + ∆P1c.в + ∆Pмех + ∆Pдоб Каждая из составляющих суммарных потерь зависит от режима работы асинхронного электродвигателя. В преобразователе частоты с автономным инвертором напряжения (АИН) при питании его от неуправляемого выпрямителя имеют место следующие виды потерь: - потери в вентилях неуправляемого выпрямителя и силовых ключах АИН; - потери в коммутирующих реакторах и фильтрах электромагнитной совместимости на входе выпрямителя, в реакторе фильтра звена постоянного тока, а также в выходных фильтрах и реакторах в случае их установки; - потери в конденсаторах фильтра звена постоянного тока и выходного фильтра; - потери в защитных RC – цепях. Основную долю потерь в преобразователе частоты (ПЧ) составляют электрические потери в вентилях выпрямителя, ключах инвертора и реакторах. Точное определение электрических потерь аналитическими методами затруднено из-за сложности учета дискретных и нелинейных свойств ПЧ, поэтому при расчете в нем принимают допущения, которые позволяют отсеять второстепенные составляющие. К таким допущениям относится пренебрежение процессами в выпрямителе и инверторе, что позволяет сделать описание процессов в ПЧ по непрерывным, или полезным составляющим /3/. Таким образом, благодаря использованию регулируемого электропривода возможно уменьшение гидравлических потерь и потребление электрической энергии. Введение оптимального закона управления позволит снизить затраты электрической энергии и улучшить его энергетические характеристики. Перечень ссылок 1. Ильинский Н.Ф. – Электропривод: энерго- и ресурсосбережение: учеб. Пособие для студ. Высш. Учеб. Заведений / Н.Ф. Ильинский, В.В. Москаленко. – М.: Издательский центр «Академия», 2008. – 208 с. ISBN 978-5-7695-2849-1.

2. Лезнов Б.С. Энергосбережение и регулируемый привод в насосных и воздуходувных установках. – М.: Энергоатомиздат. 2006. 360 с. Ил. ISBN 5-283-00806-1.

3. Браславский И.Я., Ишматов З.Ш., Поляков В.Н. – Энергосберегающий асинхронный электропривод. – М.: ACADEMA, 2004. – 202 с.: ил.

295

УДК 621.746.5 ИССЛЕДОВАНИЕ САУ ПРОЦЕССОМ РАЗЛИВКИ МЕТАЛЛА В ВАЛКАХ-КРИСТАЛЛИЗАТОРАХ В УСЛОВИЯХ ДВУХВАЛКОВОЙ МНЛЗ Хасан Юсеф, студент; Жукова Н.В. доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Постановка задачи и ее актуальность. Анализ способа Г. Бессемера [1,2,3] литья листового металла в валкахкристаллизаторах имеет недостатки. Если нижний край жидкой металлической ванны металла достигает минимального расстояния между поверхностями валков, то в центре полосы образовывается ликвация по причине оттеснения примесей двумя фронтами кристаллизации, идущими на встречу друг другу. В этом случае замкнутые течения металла не могут вывести неметаллические включения в верхнюю часть ванны металла, а за счет его усадки появляется рыхлость и пористость в центре листа. Следовательно, процесс разливки необходимо проводить так, чтобы два фронта кристаллизации сваривались в области, находящейся выше указанного минимального расстояния между валками. Однако непрерывная разливка тонколистового металла за счет его малой толщины проходит нестабильно, так как объем металлической ванны не велик, а охлаждаемая вода, необходимая для отвода выделяющего тепла имеет нестабильную температуру. Таким образом, для стабилизации процесса разливки, решения проблемы по удалению ликвационной зоны в средней части листового металла по всей его длине, а также улучшения и уплотнения структуры металла необходимо разработать систему автоматизации управления процессом по информационному параметру, характеризующему положение фронта кристаллизации в валках, а также стабилизации теплового потока на кристаллизаторе. Методика решения задачи. Сила реакции слитка на валки-кристаллизаторы Fпр является информационным параметром, соответствующим положению фронта кристаллизации металла по отношению к валкам – кристаллизаторам (рис.1). Цель системы автоматизации управления процессом разливки в валкахкристаллизаторах – поддержание на заданном уровне силы реакции, приложенной к валкам перпендикулярно плоскости формируемого слитка равной: 2

∆   Fпр = R ⋅ l ⋅ E 1 − 1 −  ,  2R  где

∆ - обжатие непрерывно литого слитка ∆ = (0.3 ÷ 0.5)d ; d - толщина листа; R - радиус валков-кристаллизаторов; l - длина их образующей; E - предел текучести металла при температуре T = (0.85 ÷ 0.95)Tкр ;

Tкр - температура кристаллизации металла. Рассмотрим работу системы на примере конкретного исполнения. Валкикристаллизаторы длиной l = 800 мм и радиусом R = 400 мм вращаются со скоростью 50 об/мин большей, чем требует технология разливки [3]. По торцам валковкристаллизаторов стоят электромагнитные устройства, формирующие боковую кромку металла и предотвращающие его слив. В межвалковую область, в которой находится затравка, заливают металл. Тензодатчики, закрепленные на оси валков-кристаллизаторов фиксируют силу реакции, приложенную перпендикулярно плоскости формируемого листа 296

металла толщиной d = 5 мм. При заданном обжатии закристаллизовавшегося металла ∆ = 2 мм и его пределе текучести E = 100 H мм 2 при температуре процесса T = 0.9Tкр = 0.9 ⋅ 1450 = 1305 С° расчетная сила равна:

Fпр

Fпр

R ∆ 2

d Рисунок 1 – Схема процесса разливки в валках кристаллизаторах 2

Fпр

2  2 ⋅ 10 −3  ∆   6 1 −  = 905кН . = ⋅ ⋅ ⋅ − 0 .

4 0 .

8 100 10 1 = R ⋅ l ⋅ E 1 − 1 −    ⋅ 2 0 .

4  2R   

При этом скорость вращения валков-кристаллизаторов необходимо уменьшать до тех пор, пока указанная сила не достигнет расчетной. Далее процесс разливки - прокатки протекает со скоростью, соответствующей заданной силе реакции слитка (силы прокатки) на валки. Мощность для процесса разливки – прокатки при силе реакции металла на валкикристаллизаторы Fпр = 905кH соответствует P = Fпр ⋅ v л = 905 ⋅ 10 3 ⋅ 0,3 = 272 кВт. Таким образом, структурная схема системы стабилизации силы реакции металла на валки-кристаллизаторы должна иметь два контура регулирования. Внешний контур – регулятор силы прокатки. Внутренний – регулятор скорости разливки металла. Схема моделирования САУ приведена на рис. 2.

Рисунок 2 – Схема моделирования системы стабилизации силы реакции металла на валки-кристаллизаторы 297

Для обеспечения стабильного процесса литья задание скорости разливки-прокатки заготовки необходимо корректировать, так, чтобы при уменьшении силы реакции металла на валки-кристаллизаторы, задающее воздействие скорости также уменьшалось. С этой целью регулируемая ошибка рассогласования по силе прокатки складывается со знаком минус с сигналом уставки силы прокатки. Переходные характеристики системы приведены на рис. 3, 4. x 10

12

6

Fpr,H

10

8

6

4

2

0

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

Рисунок 2 – Переходная характеристика силы реакции металла на валкикристаллизаторы W BK, pad/c 0.8

0.6

0.4

0.2

0

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

3

3.5

4

4.5

5

V,m/c 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0

0

0.5

1

1.5

2

2.5

Рисунок 3 – Переходная характеристика скорости вращения валков-кристаллизаторов и скорости литья при уменьшении силы прокатки Анализируя переходные характеристики (рис.2) можно сделать вывод о работоспособности системы стабилизации силы реакции металла на валки-кристаллизаторы. Скорость литья-прокатки заготовки изменяется в соответствии с изменением фронта кристаллизации, зависящего от состояния теплопереноса в кристаллизаторе.

298

Скорость вращения валков-кристаллизаторов, соответствующая текущей силе реакции слитка на валки и характеризующая производительность процесса разливки v л является задающим воздействием для системы управления электроприводом насоса, обеспечивающей на заданном уровне тепловой поток охлаждаемой воды на валках-кристаллизаторах:

ρ мvл SC м (Т − Т 0 ) = ρв vл SCв (Т 2 − Т1 ) ,

или

θ м = θв , где

θ в = Qв ⋅ C в ⋅ ∆Т в – полный тепловой поток, Вт; Qв = ρв ⋅ν л ⋅ S – массовый расход воды через валки-кристаллизаторы, кг/с; Cв =4,19 – теплоемкость воды, кДж/(кг⋅°С);

∆Т в – перепад температуры воды на валках – кристаллизаторах,  С . Т.е. тепловой поток, отдаваемый металлом, равен тепловому потоку, забираемому водой. Температура охлаждаемой воды не стабильна, поэтому, если температура входящего потока воды T1 увеличится, то тепловой поток охлаждаемой воды уменьшится и соответственно насос будет быстрее качать воду из бассейна. С учетом вышесказанного в системе стабилизации теплового потока задающее воздействие должно быть пропорционально скорости разливки vл , а сигнал обратной связи пропорционален расходу воды. Анализ динамики системы стабилизации теплового потока, а также всей САУ будет представлен в следующей публикации. Выводы.

1. Анализ существующих технологических схем разливки по Г. Бессемеру показал, что в центре полосы в области минимального расстояния между валками-кристаллизаторами образовывается ликвация, приводящая к рыхлости и пористости металла в центре листа. Поэтому процесс разливки необходимо проводить так, чтобы два фронта кристаллизации сваривались в области, находящейся выше минимального расстояния между валкамикристаллизаторами. Такое ведение процесса можно обеспечить за счет стабилизации силы реакции металла на валки-кристаллизаторы, соответствующей указанному выше фронту кристаллизации, а также стабилизации теплового потока на валках-кристаллизаторах.

2. Синтезирована и исследована САУ стабилизации силы реакции металла на валкикристаллизаторы. Данная система построена по принципу подчиненного регулирования. Внешний контур – регулятор силы прокатки, корректирует задающее воздействие для скорости вращения валков-кристаллизаторов, и соответственно скорости литья.

3. Анализ результатов моделирования подтвердил работоспособность системы. Скорость литья-прокатки заготовки изменяется в соответствии с изменением фронта кристаллизации, зависящего от состояния теплопереноса в кристаллизаторе.

4. Исследование динамики всей системы автоматизации процессом литья – прокатки в валках-кристаллизаторах с учетом системы стабилизации теплового потока будут приведены в последующих разработках. Перечень ссылок 1. М. Бровман, В. Полухин, В. Николаев Возможности валковых литейно-прокатных агрегатов при создании мини-заводов /«Национальная металлургия», №10 2010. – С.26 - 28.

2. Литейно-прокатные комплексы: http://specural.com/index.php 3. Николаев В. А. Исследование процесса бесслитковой прокатки стальной полосы с целью определения эффективных технологических и конструктивных параметров /Диссертация на соискание ученой степени к.т.н., ВАК: 05.16.05 Специальность: Обработка металлов давлением.

299

УДК 620.92 РОЗРОБКА ПРИСАДИБНОЇ КОГЕНЕРАЦІЙНОЇ ВІТРОЕНЕРГОУСТАНОВКИ Чорненький В.В., магістрант; Лучанінов В.Ю., член МАН; Жарков В. Я., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Удосконалена присадибна вітроенергоустановка для комбінованого виробництва теплової і електричної енергії з використанням індукційного водонагрівача та синхронного генератора на неодимових магнітах. Постановка проблеми. На сьогоднішній день в нашій країні, крім великої вітроенергетики, необхідно розвивати малу, присадибну, для дачі. Без використання ВНДЕ для автономного енергозбереження фермерських господарств в Україні на сучасному етапі не обійтися. Розуміючи важливість питання енергетичної безпеки держави Урядом вже зроблено перші кроки у цьому напрямі – прийнято Державну цільову економічну програму енергоефективності но 2010 – 2015 роки [1], прийнято закон «Про когенерацію» [2]. Мета статті – Проаналізувати сучасний стан вітроенергетики, конструктивні рішення автономних ВЕУ; спроектувати, запатентувати, підібрати типові промислові вузли для переобладнання присадибної автономної ВЕУ в когенераційну. Основні матеріали дослідження. На опалення і гаряче водопостачання у світі витрачається близько третини палива. Разом з тим, американські вчені вважають, що витрачати високоякісну електричну енергію на отримання низькопотенційної теплоти протирічить здоровому глузду. Низькопотенційну теплоту необхідно отримувати від ВНДЕ – за рахунок енергії Сонця, вітру, біомаси, тощо. В ТДАТУ розроблена і запатентована присадибна ВЕУ для безпосереднього перетворення енергії вітру в теплоту [3]. Проте перед власниками невеликих ВЕУ постає проблема: що робити з вітровою електроенергією, коли в ній немає потреби, а вітер дме. Разом з тим, 40% енергії селянинові потрібні у вигляді низькопотенційної теплоти [4]. Для реалізації когенераційної технології нами розроблена і запатентована присадибна когенераційна вітроенергоустановка (рис.1) [5]. Присадибна КВЕУ містить поворотну головку 1 з вітроколесом 2 на горизонтальному валу 3, хвіст 4 для установки вітроколеса 2 на вітер, встановлені на вершині гратчастої вежі 5, горизонтальний вал 3 вітроколеса 2 через конічну пару шестерень 6,7 і вертикальний трансмісійний вал 8 з’єднаний кінематично з валом 9 електрогенератора 10, до статорної обмотки якого приєднані електроприймачі (умовно не показані), і окремо - з вихідним валом 11 індукційного перетворювача 12. Вітроколесо 2 закріплене на маточині 13, жорстко з’єднаній з горизонтальним валом 3. Для виробництва теплоти використано запатентований в ТДАТУ індукційний перетворювач енергії вітру в теплоту (ІПЕВТ), Рисунок 1 - Схема будови присадибної будова якого подана на рисунку 2 [3]. На вихідному валу 11 індукційного перетворювача когенераційної вітроенергоустановки 12 жорстко закріплений дисковий ротор 18 з можливістю вільного обертання між нерухомими, співвісно розташованими дисковими магнітопроводами 19,20 з зубчастою будовою прилеглих, дзеркально розташованих торцевих 300

поверхонь. Індукційні обмотки 21 розташовані в кільцевій канавці 22 зубчастого торця кожного магнітопроводу 19,20. Дисковий ротор 18 виконаний із маловуглецевої сталі з високою магнітною проникливістю. Диск 18 покритий з обох боків шаром матеріалу з високою електропровідністю, наприклад міддю чи алюмінієм, і оснащений радіальними лопатями 23. Магнітопроводи 19,20 і дисковий ротор 18 установлений 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.

Рисунок 2 – Індукційний перетворювач енергії вітру в теплоту Радіальні лопаті 23 розташовані симетрично на ободі дискового ротора 18 під кутом до спільної вертикальної вісі з робочим зусиллям в напрямку до вихідного патрубка 26. В прилеглих торцях дискових магнітопроводів 19,20 виконані радіальні пази 27 з постійним кроком і шириною утворених радіальних зубців 28, рівною ширині пазів 27. Зубчасті поверхні прилеглих торців нижнього 19 і верхнього 20 магнітопроводів розташовані дзеркально (зуб проти зуба, а паз проти паза), а їхні індукційні обмотки 21 збуджені постійним струм в одному напрямку. Дискові магнітопроводи 19,20 закріплені в циліндричному резервуарі 24 на опорах 29. Радіальноупорний підшипник 30 забезпечує фіксований зазор між прилеглими торцями магнітопроводів 19,20 більший товщини дискового ротора 18. Для виробництва електроенергії запропоновано багатополюсний генератор власної конструкції. Пропонуємо оптимальну, на наш погляд, конструкцію багатополюсного синхронного генератора змінного струму на постійних магнітах. Схематично конструкція генератора подана на рис 3.

301

1

2

3

Ф

Рисунок 3 – Конструкція багатополюсного генератора на неодимових магнітах: 1- диски ротора; 2 – неодимові магніти; 3 - котушки статора; Ф - магнітний потік Запропонована конструкція синхронного генератора на постійних неодимових магнітах складається із двох сталевих обертових дисків ротора 1 із закріпленими на них неодимовими магнітами 2 й нерухомим статором з котушками 3 без осердя. Магніти 2 встановлені з полярністю, що чергується, тому кількість магнітних полюсів генератора повинна бути парною. Магніти обох дисків спрямовані один до одного різнойменними полюсами. Між магнітами 2 дисків у повітряному зазорі створюється магнітний потік Ф, що проходить через котушки 3 нерухомого статора. Диски ротора з'єднані з валом вітродвигуна й, обертаючись, збуджують своїми магнітними силовими лініями ЕРС у котушках статора. Цей генератор може бути як однофазний так і трифазний. Основна задача полягає у визначенні величини проміжку, параметрів котушки, діаметру дроту та кількості витків при наявній кількості магнітів. Висновки. Для присадибної вітроенергетики найбільш прийнятна когенераційна технологія. Для безперебійного постачання фермерських господарств енергією варто віддавати перевагу комбінованому використанню КВЕУ з іншими ВНДЕ. Для отримання теплової енергії запропоновано використовувати ІПЕВТ, а для отримання електроенергії запропонований нами багатополюсний генератор на постійних неодимових магнітах. Впровадження запатентованої нами КВЕУ сприяє зменшенню витрат викопного палива, а отже зменшенню викидів парникових газів, що забруднюють атмосферу і призводять до потепління клімату на Землі, економить кошти на енергозабезпечення домогосподарства. Перелік посилань 1. Державна цільова економічна програма енергоефективності на 2010-2015 рр. Затверджено постановою Кабінету Міністрів України від 01.03.2010 р., №243.

2. Закон України «Про комбіноване виробництво теплової та електричної енергії (когенерацію) та використання скидного енергопотенціалу» // Відомості Верховної Ради України, 2005, №20, ст. 278 (із змінами від 07.07.2011).

3. Пат. Україна 61502 МПК (2011.01) F03D1/06 F03D9/00. Присадибна вітротеплова установка/ В.Я.Жарков, В.Ю. Лучанінов.- Опубл. 25.07.2011.- Бюл. №14.

4. Жарков В. Я. Сучасні проблеми розвитку присадибної вітроенергетики/ В.Я. Жарков // Наукове видання «Сучасні проблеми систем електропостачання промислових та побутових об’єктів» - Донецьк: ДонНТУ, 2012. – С. 127-128.

5. Пат. Україна 73286 МПК (2012.01) F03D9/00, F03D1/06 (2006.01), Н05В6/06. Присадибна когенераційна вітроенергоустановка/ В.Я.Жарков, В.Ю. Лучанінов, Д.М. Просвірін.- Опубл. 25.09.2012.- Бюл. №18.

302

УДК 621.31 СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ВУЛИЧНИМ ОСВІТЛЕННЯМ СІЛЬСЬКОГО НАСЕЛЕНОГО ПУНКТУ Шевченко В.С., магістрант; Ломиш В.В., член МАН; Жарков В.Я., доцент, к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Розроблена раніше схема економічного керування вуличним освітленням СНП доповнена автономним світильником з датчиком руху, установленими на опорі в місцях можливого зосередження мешканців села, наприклад на автобусних зупинках, в темну пору Постановка проблеми. В Україні прийнята Державна цільова науково-технічна програма "Розробка і впровадження енергозберігаючих світлодіодних джерел світла та освітлювальних систем на їх основі". Метою цієї Програми є розроблення і організація виробництва енергоекономічних джерел світла для суттєвого зменшення витрат електроенергії на освітлення, підвищення його якості, зниження рівня забруднення навколишнього природного середовища. Отже, тема наукової роботи є досить актуальною, як для мешканців села, так і для країни, і для світового людства загалом. Аналіз останніх досліджень. На сучасному етапі розвитку народного господарства, особливу роль відіграє економія енергії, яка бере участь у формуванні будь-якого корисного цільового ефекту. Розробка системи керування вуличним освітленням сільського населеного пункту (СНП) зменшить електроспоживання, викиди парникових газів (ПГ), а отже направлена проти потепління клімату на Землі. На реалізацію цієї проблеми спрямовані наші наукові розробки [1-3]. Мета статті. Вдосконалити систему освітлення СНП, провести експериментальні дослідження щодо визначення затримки часу датчика руху. Основні матеріали дослідження. Нами розроблена і запатентована енергоекономічна система керування вуличним освітленням сільського населеного пункту [2,3]. Ввімкнення котушки струмового реле 10 в силову мережу 2, а контактів 12 струмового реле – в мережу вуличного освітлення забезпечує відключення вуличного освітлення в залежності від наявності струму в силовій мережі, а це дозволяє використовувати схему для енергоекономічного керування вуличним освітленням СНП [1,2]. При появі людей в темну пору доби в місцях їх можливого зосередження, наприклад, на автобусній стоянці, спрацьовує датчик руху, і своїм замикаючим контактом підключає автономний світильник до одного із фазних проводів силової електромережі. Після покидання людьми зони дії датчика руху, останній з витримкою часу своїм контактом вимикає автономний світильник [3]. І це дозволяє використовувати систему для керування вуличним освітленням СНП. Таким чином, запропонована корисна модель реагує на появу людей в темну пору доби в місцях їх можливого зосередження, наприклад, на автобусній стоянці, спрацьовує датчик руху, що дозволяє використовувати його для автоматизації вуличного освітлення сільських вулиці з метою економії електроенергії. Технічна сутність і принцип роботи запропонованої електричної схеми поясняється графічним матеріалом. На рис. 1 подана комбінована електрична система керування вуличним освітленням сільського населеного пункту згідно патенту №72097 [3]. Схема містить джерело живлення 1, силову електромережу 2, електромережу вуличного освітлення 3, приєднану до силової електромережі 2 через послідовно ввімкненні контакти автоматичного вимикача 4 та магнітного пускача 5, фотореле 6, контакти якого 7 ввімкнені в коло котушки 8 магнітного пускача, струмове реле 9, котушка якого 10 ввімкнена в один із фазних проводів силової електромережі 2 через трансформатор струму 11, а контакти струмового реле 12 ввімкнені в коло котушки 8 магнітного пускача 303

послідовно з контактами 7 фотореле 6. На опорі ЛЕП установлені автономний світильник 13 і датчик руху 14 зі своїм замикаючим контактом 15. Пристрій працює за таким принципом. Від джерела живлення 1, яким виступає трансформатор 10/0,4, обмотки якого з’єднані за схемою зірка з нулем, струм подається в силову електромережу 2, до якої через силові контакти 5 магнітного пускача приєднана освітлювальна електромережа 3.

Рисунок 1 - Комбінована електрична система керування вуличним освітленням сільського населеного пункту (патент №72097) При зменшенні освітленості до 1,3 ± 1 лк спрацьовує фотореле 6 і своїм замикаючим контактом 7 вмикає котушку 8 магнітного пускача, силові контакти 5 якого вмикають освітлювальну електромережу 3. Глибокої ночі, коли споживачі перестають користуватися електроприладами, струм в силовій електромережі 2 зменшується, спрацьовує струмове реле 9, наприклад РТ-85, його контакт 12 в колі котушки 8 магнітного пускача розмикається, силові контакти 5 304

магнітного пускача розмикаються і вимикають мережу вуличного освітлення 3. При появі людей в темну пору доби в місцях їх можливого зосередження, наприклад, на автобусній стоянці, спрацьовує датчик руху 14, і своїм замикаючим контактом 15 підключає автономний світильник 13 до одного із фазних проводів силової електромережі 2. Після покидання людьми зони дії датчика руху 14, останній з витримкою часу (4-5 с) своїм контактом 15 вимикає автономний світильник 13. Вранці при ввімкненні перших електроприладів струм в силовій електромережі 2 знову збільшується, спрацьовує струмове реле 9, з витримкою часу замикаються його контакти 12 в колі котушки 8 магнітного пускача, і силові контакти 5 магнітного пускача вмикають електромережу вуличного освітлення 3. При збільшенні освітленості до 7±2 лк спрацьовує фотореле 6, його контакт 7 в колі котушки 8 магнітного пускача розмикається, і останній своїми силовими контактами 5 вимикає вуличне освітлення. Таблиця 1 - Вимірювання затримки часу датчика руху № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Транспорт

Відстань, м

Швидкість, км/год 55 50 45 50 45 40 35 30 23 18 17 16 7 5 4

Легкові автомобілі Вантажні автомобілі Трактор

22 м

Велосипед Пішохід

Час, с 1,5 1,6 1,7 1,6 1,8 2,0 2,4 2,6 3,4 4,4 4,7 4,9 11,3 15,8 19,8

Затримка часу (датчика руху), с 2 2 2 2 2 3 3 4 4 5 5 5 5 5 5

Час, за який транспортний засіб проїде зону дії датчика руху, ми визначали за такою формулою

, де

(1)

R – радіус зони дії датчика руху, в м (22м); V – швидкість транспортного засобу (м/с) Під час експерименту повз зону дії датчика проїжджали автомобілі (легкові та вантажні) зрізною швидкістю (40 – 60 км/год). При цьому було встановлено затримку датчика руху в межах 5 – 6 с, і він не спрацьовував, що й відповідало поставленій задачі. Так, як в селі є й інша сільськогосподарська техніка, із значно меншою швидкістю руху, я провів дослідження, коли проїжджав трактор, швидкість якого становила (20 – 45 км/год). Датчик руху при цьому також не спрацьовував. Коли рухався велосипедист похилого віку (швидкість 15 – 18 км/год), датчик руху також не спрацьовував. За результатами експериментальних дослідження була визначена необхідна затримка часу датчика руху. Ці дослідження підтвердили наші попередні роботи та теоретичні знання на цю тему. Таким чином, запропонована корисна модель за патентом №72097 [3] реагує не тільки на зміну природної освітленості і споживання електроенергії в лінії, а й на появу людей в місцях їх можливого зосередження в пізній час, наприклад, на автобусних зупинках, що 305

дозволяє використовувати її для автоматизації вуличного освітлення сільських вулиць з метою економії електроенергії і коштів громади на її оплату. Заміна традиційних ламп розжарення на енергозберігаючі для освітлення СНП дає 80% економії (за рахунок більш високого ККД). Впровадження запропонованої нами системи за рахунок скорочення тривалості ввімкнення вуличного освітлення дасть 50% економії від звичайної системи автоматичного управління (від 20% -го залишку). Таким чином економія електроенергії і коштів для бюджету громади СНП становитиме 90%. Економія 1 кВт.год електроенергії призведе до зменшення спалення палива на ТЕС приблизно на 0,33 кг і відповідно – до зменшення викидів ПГ на 1 кг. Заміна половини ЛР на ЕЗЛ в Україні дасть 80% економії електроенергії від її частки, що витрачається на штучне освітлення, тобто близько 10 млрд. кВт.год. щорічно, що призведе до зменшення викидів ПГ, зокрема тільки СО 2 на 10 млн. т. За Кіотським протоколом квоту на викиди ПГ можна продати країнам з розвиненою економікою, таким як Німеччина, чи Японія. «Кіотські» кошти повинні бути спрямовані на розробку і впровадження відновлювальних і нетрадиційних джерел енергії. Результати наших наукових досліджень доповідалися на національному турі міжнародного конкурсу «Енергія і середовище -2012», і на Всеукраїнському конкурсі юних винахідників, де відмічені відповідно дипломами 3-го і 2-го ступенів. Висновок. Автоматизоване управління вуличним освітленням дозволяє економити не менше 90% електроенергії, зберігаючи комфортність для мешканців села. Отже від впровадження запропонованої системи виграє громада, держава і світова спільнота. Перелік посилань 1. Ломиш В.В. Енергоекономічна схема керування вуличним освітленням сільського населеного пункту/ В.В. Ломиш, С.Е. Потривай, В.Я. Жарков // Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. -Донецьк: ДонНТУ.- 2011.- С.178-180.

2. Пат 63730 Україна, МПК (2011.01) Н02В37/02. Електрична схема керування вуличним освітленням сільського населеного пункту/ В.Я. Жарков, В.В. Ломиш, С.Е. Потривай.Опубл.25.10.2011.-Бюл. № 20.

3. Пат.72097 Україна МПК (2011.01) Н02В37/02. Комбінована електрична система керування вуличним освітленням сільського населеного пункту/ В.В. Ломиш, В.Я. Жарков. Опубл. 10.08.2012.-Бюл. №15.

306

УДК 667.6:658.562 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА ЛАКА Игнатьев В.М., доц, к.т.н.;ЗемковаА.С., студент; Ерошина Э.А., студент (Южно-Российский государственный технический университет, г. Новочеркасск, Россия) Пентафталевый лак ПФ-060 представляет собой раствор в летучих органических растворителях пентафталевой смолы, модифицированной растительными маслами. Пентафталевый полуфабрикатный лак ПФ-060 предназначается в качестве связующего при изготовлении эмалей, грунтовок шпатлевок.Технология производства пентафталевого лака ПФ-060С состоит из следующих этапов [1].

1. Прием и подготовка сырья/ Подсолнечное масло со склада по трубопроводам подаются в весовые мерники снабженные системой азотного дыхания, при этом допускается нагрев масла до 100-120 °С за счет подачи пара в змеевик подключенный к весовому мернику. Фталевый ангидрид, пентаэритрит поставляется на поддонах в мягких контейнерах. Сухое сырье на грузовых лифтах подается в отделение загрузки реакторов, далее взрывозащищенным электропогрузчиком отправляется к местам загрузки. Растворители в цех лаков подаются по трубопроводам через счетчики в подготовленные для их приема аппараты.

2. Синтез основы пентафталевого лака на полувысыхающем масле 2.1 Стадия переэтерификации. Синтез основы лака проводится в реакторе с электроиндукционным обогревом. Перед загрузкой сырья в реактор проверяют его на чистоту и герметичность, пропаривают азеотропную систему и линии связывающие реактор с атмосферой.В подготовленный реактор загружают полувысыхающее масло. Далее проверяют работы блокировки мешалки реактора при избыточном давлении. При положительном результате испытаний блокировки мешалки реактора подключают сублимационную трубу и сублимационный приемник, включают мешалку и обогрев паром. При достижении температуры 100 – 120 °С в реакторе отключают обогрев паром и включают электроиндукционный обогрев, потом включают вентилятор обдува катушек индукционного нагрева. При достижении температуры 140 – 160 °С проводят загрузку пентаэритрита. Затем в реактор загружают катализатор – кальцинированную соду, после поднимают температуру и дают выдержку 1-2 часа до достижения растворимости переэтификата в этиловом спирте. В случае необходимости для интенсификации процесса допускается барботажпереэтификата инертным газом.После выдержки реакционной массы в течении двух часов при достижении растворимости переэтификата в этиловом спирте 1:1, то стадию переэтификации заканчивают.

2.2 Стадия полиэтерификации азеотропным методом. По окончании реакции переэтификации реакционную массу охлаждают и проводят загрузку фталевого ангидрида. По окончании загрузки фталевого ангидрида реактор переключают на азеотропную систему. Затем в реактор загружают ортоксилол (ксилол). После загрузки переключают на автоматическое регулирование температуры. При достижении температуры +250 °С дают выдержку. При достижении необходимых параметров вязкости и кислотного числа основу охлаждают и сливают в смеситель под слой растворителей при работающих мешалках.

2.3 Стадия полиэтерификации блочным методом. После загрузки фталевого ангидрида реактор остается подключенным к блочной системе. Включают электроиндукционный обогрев. Процесс полиэтерификации проводят в токе инертного газа, подаваемого на слой реакционной массы. Реакционную массу выдерживают при температуре полиэтерификации до достижения заданного уровня вязкости раствора смолы в ортоксилоле.По достижении заданного значения вязкости обогрев выключают, основу лака охлаждают.

3. Растворение основы и постановка лака на «тип». В смеситель предварительно загружают соответствующие растворители в соотношении предусмотренном рецептурой. Загрузка растворителей осуществляется через счетчик-дозатор или счетчик, установленный по месту. Слив 307

основы из реактора осуществляется открытием нижнего сливного клапана. Основа смешивается с растворителем до получения однородного раствора. Постановку лака на «тип» проводят по вязкости и массовой доле нелетучих веществ введением дополнительного количества растворителей до получения вязкости лака – 90 – 120 с. Готовый лак проверяется на соответствие требованиям Технологического регламента на производство лака ПФ-060, кроме показателя «чистота».

4. Фильтрация и отстой лака. Из смесителя не фильтрованный лак подается насосом через фильтр грубой очистки в лакопромежуточную емкость. На фильтре грубой очистки лак очищается от механических примесей. В ёмкости лак отстаивают, затем лак поступает в напорную емкость.Из напорной емкости лак насосом подается на сепараторы. На сепараторах проводится сепарирование лака, очищенный лак с сепараторов поступает в приемные емкости. Из этих емкостей лак насосом подается на фильтр. В процессе фильтрации осуществляется отбор проб и проверка лака по показателю «чистота» и условной вязкости. При получении положительного результата лак перекачивают в согласованную емкость лаковыпускного корпуса.

5.Хранение и передача лака в цеха потребители. Хранение готового лак проводится в емкостях хранилищах лаковыпускного корпуса. Из емкостей-хранилищ лак подается насосом в весовой мерник, откуда насосом направляется в цеха – потребители или насосом – в железнодорожные цистерны.

6.Замывка оборудования. Перед проведением ремонтных работ, в реакторе и смесителе, либо по результатам осмотра на их чистоту, периодически проводится замывка оборудования раствором каустической соды.В реактор заливается вода и засыпается каустическая сода, включается мешалка и обогрев паром. Процесс замывки продолжается в течение двух часов. Отработанная щелочь после промывки аппаратуры направляется в цеховой отстойник и далее на очистные сооружения. Реактор замывается в течение час водой. Вода со следами щелочи также сбрасывается на очистные сооружения, и после очистки в канализацию. При анализе процессов использовался статистический процессный подход [2]. Входные данные из записей были проверены на однородность, что позволяет подобрать эффективные законы распределения. Корреляционный анализ выявил основные параметры процесса, которые имели большое значение вариации. Регрессионный анализ позволил в среде пакета STATISTICA построить регрессионную модель [3]. В зависимости от показателей сырья: вязкости (y, с) и кислотности (x, мг*КОН/г) была определена продолжительность технологического процесса (t, ч). Построенное регрессионное уравнение технологического процесса имеет вид

t = 5,3709 − 0,136 х − 0,0457 y + 0,0011x 2 + 0,0004 xy + 0,0003 y 2 ,

(1)

при скоррелированном коэффициенте корреляции, равном 0,798. Условная вязкость лака измеряется по времени вдолжна быть в пределах 90-120 Па/с, при температуре (20,0 ± 0,5) по висозиметру типа ВЗ-246 с диаметром сопла 4 мм. Кислотное число пентафталевого лака ПФ-060 измеряется в мг*КОН/г (не более 20). Продолжительность процесса производства лака зависит от вязкости и кислотности лака и представлена на рисунке 1. Регрессионное уравнение позволяет определить продолжительность технологического процесса от настоящего момента до момента его окончание. Максимальное значение остатков – разница между фактическим и рассчитанным временами – не превышает 20 %. Дальнейшая работа с остатками позволит повысить уровень значимости модели.

308

Рисунок 1 – Зависимость продолжительности процесса от вязкости и кислотности Перечень ссылок 1. Орлова О.В. Технология лаков и красок: учебное пособие / О.В. Орлова, Т.Н. Фомичева, А.З. Окунчикова. – М.: Химия, 1990.

2. ГОСТ Р 50799.30-95. Приёмочный контроль качества.

3. ДрейперН.Р., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Вильямс, 2007. – 912 с.

УДК 62-50 СТАБИЛИЗАЦИЯ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ С ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ ВО ВРЕМЕНИ ЗАДЕРЖКОЙ Никитенко Д.Г., студент; Хорхордин А.В., проф., к.т.н. (Ph.D.) (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) Исследуется устойчивость дискретных систем с нестационарным запаздыванием. Разработаны новые зависимые от задержки критерии устойчивости, которые зависят от минимальной и максимальной границы задержки. Первоначальный анализ приводит к критерию в зависимости от неравенства с участием определенных матриц, которые могут быть выбраны произвольно. Тщательно выбирая их, чтобы отразить соответствующие отношения между состояниями в разное время, получен более строгий критерий. Кроме того, новые результаты для зависимых от задержки робастных систем с изменяющимися во времени задержкой пре309

доставляются на основе линейного матричного неравенств (ЛМН). Так как условия, полученные для существования допустимых регуляторов не выражаются с помощью строгих условий ЛМН, линеаризация используется для поиска подходящего контроллера. Наконец, полученные результаты, в том числе анализ устойчивости, статическая стабилизация обратной связью по выходу и динамическая стабилизации обратной связью по выходу расширяется на дискретные системы с запаздыванием, имеющие неопределенные, но ограниченные по норме параметры. Численные примеры показывают обоснованность предлагаемого подхода. Временные задержки часто возникают в системах управления и часто являются источником нестабильности и колебаний в таких системах. Оценка и контроль устойчивости таких систем с запаздыванием имеют теоретическое и практическое значение. Повышенное внимание было уделено проблеме обратной связи для стабилизации систем с задержкой по состоянию. Большинство полученных результатов были получены с использованием независимых от задержки подходов. Так как время задержки не принимается во внимание при использовании этих подходов к разработке регуляторов, результат получается, как правило, более консервативный, чем при использовании подхода с учетом задержки. Тем не менее, более ранние методы с зависимостью от задержки для систем с нестационарными задержками в основном применяются к непрерывным системам. Сравнительно мало работ рассматривает изменяющиеся во времени задержки в случае систем с дискретным временем. Недавно была исследована стабилизация системы по обратной связи по выходу при учете зависмости от задержки с изменяющимися во времени задержками по состоянию. Новое условие устойчивости было предложено, которое зависит от пределов изменения задержки. Их результаты основаны на неравенстве со скалярным произведением двух векторов доказанном Муном. Для заданного состояния х(k ) , где k - дискретное временем, с зависящей от времени задержкой d (k ) , это неравенство, как правило, используется для оценки ограничений на взвешенное векторное произведение между х(k ) и разностью х(k ) − х(k − d (k )) , необходимая для анализа устойчивости в зависимости от задержки. Использование этого неравенства приводит к консерватизму в полученных условий устойчивости зависимых от задержки. Эта статья представляет собой новый подход к созданию более строгого критерия устойчивости для нестационарных систем с запаздыванием зависимого от задержки, используя отношения между всеми состояниями системы х(k ) , не требуя необходимости преобразования какой-либо модели системы. Начальный критерий находится на основе неравенства, включающего различные матриц, которые могут быть свободно выбраны, и улучшенный критерий затем находится тщательно выбирая эти матрицы с учетом корреляции между состояниями системы при различных задержках. Неравенства Муна не нужны в нашем подходе. Наше новое условие устойчивости является очень простым. используются, чтобы мы могли решать неравенства, необходимые для обеспечения статической и динамической обратной связи по выходу для стабилизации таких систем. Рассмотрим следующую дискретную систему с нестационарной задержкой по состоянию (1): x( k + 1) = Ax( k ) + A1 x( k − d ( k )) + Bu ( k ) (1) y ( k ) = Сx(k ) + С1 х(k − d (k )) х(k ) = φ (k ) for k = − d max ,− d max + 1,...,0

где k - это дискретное время, x(k ) ∈ R n вектор состояния, y (k ) ∈ R m - измеряемые переменные и и (k ) ∈ R l - управляемый вход систеы, A, A1, C и C1 - матрицы системы с соответствующими измерениями. d(k), упоминающийся как в уравнениях динамических и статических измерений, является задержкой состояния, как это часто наблюдается в различных инженерных системах. φ (k ) , k = −d max ,−d max + 1,...,0 - заданная последовательность начальных условий. Естественное предположение по d (k ) может быть сделано:

310

Предположение 1. Время задержки d(k) предполагается, что меняется со временем в некоторых пределах, удовлетворяющих d min ≤ d (k ) ≤ d max , где d min и d max - положительные константы представляют минимальные и максимальные задержки, соответственно. Изменяющаяся во времени задержка d (k ) сводится к постоянной задержке d , когда d min = d max = d . В данной статье предполагается, что переменные состояния не в полной мере измеримы, то есть, мы знаем только частичную информацию о х(k ) , например, некоторые компоненты х(k ) , и что мы заинтересованы в создании регулятора обратной связи по выходу, такого, что полученная замкнутая система является асимптотически устойчивой. Для того, чтобы проанализировать эффективность дискретных систем с запаздыванием, введем следующие определения устойчивости и асимптотической устойчивости для дискретных систем [1]. Определение 1: Дискретная система с задержкой приведенная в (1), когда и (k ) = 0 , считается устойчивой, если для любого ε > 0 , есть такое δ (ε ) > 0 , что x(k ) < ε , k > 0 , при 2

sup φ ( s ) < δ (ε ) 2

− d max ≤ s ≤ 0

В дополнение, если lim k →∞ x(k ) = 0 при любых начальных условиях, то система заданная в (1) при u (k ) = 0 считается асимптотически устойчивой. Предположение 2: Мы предполагаем, что матрицы А и А1 в системе приведенной в (1) имеют следующий вид: A = A0 + ∆A, A1 = A10 + ∆A1 , 2

где A0 и A10 - известные постоянные матрицы соответствующих размеров, а ∆A и ∆A1 - вещественные нестационарные матричные функции, представляющие ограниченная по норме допустимых неопределенностей. Определение 2. Система с неопределенной временной задержкой приведенная в (1) в предположении 2 считается робастно устойчивой, если тривиальное решение х(k ) = 0 функционального дифференциального уравнения связанное с системой приведенной в (1) с х(k ) = 0 - глобально равномерно асимптотически устойчиво для всех допустимых неопределенностей [2]. Рассмотрим простую сеть связи, в которой имеется несколько узлов коммутации (УК) соединенные между собой дуплексными соединительными линиями с пропускной способностью d kl байт/сек. между k и l узлами (рисунок 1). Если линия связи между узлами k и l отсутствует, то d kl = 0 . Каждый УК имеет буфер неограниченной емкости. Среднюю длину пакета положим равной L р = 1 байт. Также для простоты будем полагать, что поток данных, возникающий в µ узле i и предназначенный узлу j , является простейшим со средней интенсивностью λij пакетов/сек. Соответственно, полная средняя интенсивность трафика в сети определяется по формуле N

N

λ = ∑∑ λij

(2)

i =1 j =1

где N - общее число УК. Величины λij считаются известными, т.к. их можно либо измерить, если сеть находится в режиме эксплуатации, либо оценить путем моделирования. Действительно, при эксплуатации сети для каждого узла i можно подсчитать число переданных со-

311

общений С ij узлу j за время наблюдения Т сек. Тогда оценка интенсивности определяется как λ€ij =

С ij Т

.

Рисунок 1 – Упрощенная схема сети связи Так как пакеты из узла i в узел j могут передаваться разными маршрутами, то средняя интенсивность использования канала не равна в точности λij . Однако, зная коэффициенты использования той или иной линии связи, можно определить данную характеристику по формуле N

N

γ kl = ∑∑ λij x kl(i , j ) ,

(3)

i =1 j =1

где xkl(i , j ) - доля потока λij , проходящая по линии (k , l ) . Величины xkl(i , j ) подобны весовым коэффициентам рi(,vj ) в игровом методе построения ПРИ и выбора маршрутов. Основное их отличие заключается в том, что они являются характеристикой потока строго заданного маршрута между узлами i и j в то время как весовые коэффициенты характеризуют распространение потока в целом, не привязываясь к конкретному маршруту. Поэтому величины xkl(i , j ) дают более полную информацию о сети связи и могут быть определены экспериментально подобно коэффициентам рi(,vj ) . Важной характеристикой качества функционирования сети является среднее время Т доставки пакета, которая определяется как математическое ожидание от временных задержек Z ij доставки пакетов между узлами i и j : N

N

Т = M {Z } = ∑∑ Z ij pij ,

(4)

i =1 j =1

где рij - вероятность передачи сообщения от узла i к узлу j . Данную вероятность можно выразить через интенсивность потоков λij , если предварительно выполнить их нормировку, т.е.

рij =

λij . λ

(5)

Тогда выражение для средней задержки пакета в сети можно записать в виде:

Т=

1

λ

N

N

∑∑ Z i =1 j =1

ij

λij

(6)

Применение формулы Литтла к данному выражению приводит к общему, и в то же время чрезвычайно простому результату, впервые полученному Л. Клейнроком [3]: 312

Т=

1

N

N

∑∑ γ λ k =1 l =1

t ,

kl kl

(7)

где t kl - среднее время пребывания сообщений в линии. В общем случае получить аналитические выражения для t kl невозможно, однако, учитывая сделанные предположения о пуассоновском потоке заявок, каждую линию связи можно рассмотреть как независимую цифровую систему типа M/M/1 и воспользоваться ранее выведенной формулой для определения среднего времени нахождения пакета в системе: t kl = x kl + Wkl , (8) Z 1 - среднее время передачи пакета по каналу (k , l ) ; Wkl = - среднее где x kl = µd kl (1 − Z ) µd kl время пребывания пакета в буфере. Величина нагрузки в данном случае определяется как γ Z = kl . Таким образом, получаем следующее выражение для среднего времени пребывания µd kl пакета в системе:

t kl =

γ kl 1 1 1 + = µd kl µd kl µd kl − γ kl µd kl − γ kl

(9)

и приходим к окончательной формуле для вычисления средней задержки передачи пакета в цифровой системе: γ kl 1 N N (10) . Т = ∑∑ λ k =1 l =1 µd kl − γ kl Полученное выражение для средней задержки пакета в сети связи позволяет поставить обратную задачу: найти величины xkl(i , j ) , при которых средняя задержка Т минимальна. Причем на основе вычисленных величин xkl(i , j ) можно сформировать матрицы весовых коэффициентов Р ( j ) , используемые в игровом методе при формировании маршрутов движения заявок. К сожалению, на сегодняшний день отсутствует общее решение данной задачи, но известны ее частные решения [4]. Перечень ссылок 1. Fridman E, Seuret A, Richard J-P. Robust sampled data stabilization of linear systems: an input delay approach. Automatica 2004; 40: 1441–1446 2. Hale JK, Verduyn-Lunel, SM. Introduction to functional differential equations. Springer Verlag, NewYork, 1993 3. Kleinrock L. Queueing Systems.Vol. 1, John Wiley and Sons, 1975.

4. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. – 512 с.

313

4

Електронна техніка в засобах автоматизації, діагностики і компютерно-інтегрованого управління

Электронная техника в средствах автоматизации, диагностики и компьютерно-интегрированного управления Electronic Devices of Computer-Based Control Circuits, Applied for Automation and Diagnosing Purposes УДК62-1.31:62-403 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ ЭЛЕКТРОННОГО УСТРОЙСТВА КОНТРОЛЯ УРОВНЯ ЖИДКОСТИ В ТОЛСТОСТЕННЫХ ГЕРМЕТИЧНЫХ РЕЗЕРВУАРАХ Авраменко С.В., аспирант; Белов А.С., студент; Тарасюк В.П., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Общий анализ проблемы и постановка задачи исследований. Толстостенные резервуары получили широкое применение в производстве и промышленности. В большинстве случаев данные емкости используют для переработки и хранения вредных и ядовитых химических веществ, топлива или горюче-смазочных материалов, а также при необходимости поддержания конкретных условий (давления и температуры), зачастую агрессивных и опасных для человека. Возникает вопрос о разработке современных электронных средств для мониторинга уровня жидкости в толстостенных резервуарах. В качестве таких средств предлагается использовать акустические ультразвуковые датчики. Цель работы –разработка структурной схемы электронного устройства контроля уровня жидкости в толстостенных герметичных резервуарах. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: - проанализировать существующие методы измерения уровня жидкости; - исследовать принцип измерения уровня с помощью ультразвука; - разработать структурную схему электронного устройства контроля уровня жидкости в толстостенных герметичных резервуарах Анализ существующих методов измерения уровня: 1.механические(способ установки - поплавковый или буйковый) основаны на принцип перемещения поплавка через механические связи или систему дистанционной передачи; 2.гидростатические (способ установки -монтаж на днище резервуара) основан на уравновешивании давления столба измеряемой жидкости и столба жидкости, которая заполняет измерительный прибор на каком-либо производстве; 3.электрические (способ установки-электроды опускаются в исследуемую жидкость) основан на измерении сопротивления между электродами; 4.акустическиеили ультразвуковые (способ установки-на наружные поверхности резервуара)основан на явлении отражения ультразвуковых колебаний от плоскости раздела сред; 5.радарные (способ установки- монтаж над исследуемой жидкостью в резервуаре) основан на явлении отражения электромагнитных колебаний от плоскости раздела сред жидкость-газ; 6.рефлексные или волноводные (способ установки - монтаж специального зонда в 314

резервуар)основан на явлении отражения электромагнитных колебаний от плоскости раздела сред жидкость-газ,но электромагнитный импульс распространяется не в газовой среде, а по специальному зонду – волноводу. Из выше перечисленных методовдля контроля уровня жидкости в толстостенных резервуарах выбран акустический, т.к. он имеет следующие преимущества: - возможность бесконтактных измерений (в том числе через металлические стенки резервуаров), поскольку иной монтаж в данном случае приведет к разгерметизации резервуара; - отсутствие при реализации метода высоких требований к износостойкости и прочности конструкций оборудования; - простота конструкции преобразователей и способа их установки на резервуары, как следствие - простота сервисного обслуживания и упрощенный регламент сервисной поддержки; - акустические датчики обладают широким диапазоном измерения до 6-8 метров(зависит от технических характеристик уз-датчика), могут работать при температурах до 6000С(зависит от степени защиты датчика и типа используемой контактной жидкости), погрешность измерений составляет около(0.05÷0.5)%. Основная часть. При измерении уровня жидкости в толстостенных герметичных резервуарах основные сложности состоят в следующем[2]:возможен широкий диапазон температуры и давления в резервуаре;высокое давление; широкий разброс плотности;широкий разброс свойств и, как следствие, необходимость в индивидуальном подходе к свойствамжидкости в резервуаре;если работа ведется с агрессивными средами, выход уровня жидкости за допустимые пределы представляет угрозу обслуживающему персоналу в случае аварии или нарушение тех процесса;могут присутствовать бурлящие и пенящиеся поверхности, что затрудняет определение четкой границы сред;наличие толстой стенки резервуара, затрудняющей прохождение ультразвука. Рассмотрим способы измерения уровня жидкости с помощью ультразвукового метода. Использование данного метода основано на получении отраженного эхо-сигнала от среды измерения с последующейоценкой изменения его интенсивности или времни, за которое сигнал вернулся в приемник,в зависимости от принципа измерения который будет использоваться.Судить об уровне можно по выходной интенсивности сигнала, который является функциональной зависимостью от коэффициентов затухания и отражения: I вых  I 0  f ( K з ст , K отр сред ) ,

(1)

где Iвых -выходная интенсивность сигнала получаемого приемником,I0–начальная интенсивность сигнала исходящего от излучателя, K з ст -коэффициент затухания при прохождении через сталь, K отр сред -коэффициент отражения сигнала от границы двух сред. На рисунке 1 показан принцип измерения уровня жидкости с помощью ультразвукового метода. Из рисунка 1 видно, что сигнал посланный с уз-датчика проходит через толстую стенку резервуара, доходит до границы двух сред и возвращаться обратно. В данном случае, сигнал подвергается затуханию в стенке резервуара и в жидкости.На границе двух сред (жидкость и газ) он отражается и возвращается обратно в приемник, следовательно,суммарное затухание для него увеличится в 2 раза, таким образом сигнал на выходе будет равен: I вых  I 0  f (2 K з ст , 2 K з ж , K отр ж , T ) ,

(2)

где K з ст -коэффициент затухания в стали, K з ж -коэффициент затухания в жидкости,

K отр ж -коэффициент отражения на границе жидкости и газа, T-время за которое сигнал дойдет до границы двух сред и вернется обратно в приемник.Время мы можем найти из 315

формулы зависимости коэффициента затухания от времени: К з вр 

 p (0)  1  p (0)  1 ln  ln   ,отсюда T  , T  p (T )  К з вр  p (T ) 

(3)

где К з вр -коэффициент затухания от времени, 1/с, T-время за которое проходит сигнал, с, p(0)-амплитуда звукового давления в начале времени,p(T)-амплитуда звукового давления через время T.

Котр

f(КзЖ)

f(КзЖ )

f(КзС ) I0

f(КзС ) Iвых

УЗ-датчик Рисунок 1- Принцип измерения уровня (первый способ) В данном случае, будет фиксироваться время, за которое сигнал вернулся в излучатель. Зная коэффициенты затухания, отражения и время, можно оценить уровень.Однако данный метод можно использовать в случаях: - если нам заранее известно, что ширина стенки резервуара отвечает требованиям звукопрозрачности, т.е. сигнал проходит сквозь нее в жидкость практически без отражения на границе сталь-жидкость; - вероятность поглощения или рассеяния сигнала в газе, граничащем с жидкостью, настолько мала, что отраженный от границы сред сигнал будет достаточно информативным для оценки уровня жидкости в резервуаре; - не поставлены жесткие требования к допустимым значениям уровня. Если необходимо контролировать уровень в конкретно заданных пределах и существует вероятность полного поглощения сигнала жидкостью либо газом, предлагаем второй вариант измерения уровня, показанный на рисунке 2. Датчики располагаются по всему диапазону допустимого колебания уровня на боковой стенке резервуара. Контрольные линии hmax и hmin отвечают за максимум и минимум уровня в емкости. В данном случае оценка уровня будет производится по величине выходного сигнала на приемнике. Отражение от границ сред будет иметь разную величину, что и будет основным информативным параметром измерительной системы. Функциональная зависимость интенсивности выходного сигнала для рисунка 2: I вых  I 0  f (2 K з ст, K отр сред) .

(5)

Согласно этому способу при прохождении уз-волны через стенку резервуара необходимо учесть коэффициенты затухания и коэффициенты отражения от границ сред. Также важным моментом является расчет интенсивности падающей и отраженной волны в каждой среде, так как исходя из него возможен оптимальный выбор УЗ-датчика.

316

hmax

Воздух Жидкость hmin

Рисунок 2 - Принцип измерения уровня (второй способ) Затухание в стали определяется поглощением и рассеянием ультразвука на границах зерен и структурных составляющих, оно существенно зависит от соотношения средней величины размера зерна Dср и длины волны λ (рисунок 3). При Dср>>λ волны поглощаются в каждом зерне, и затухание определяется в основном поглощением. При λ≈Dср затухания резко возрастает за счет диффузного рассеяния упругих волн, проникающих между отдельными кристаллами металла. Особенно большое затухания при λ≈(3 ÷ 4)Dср, потому что до диффузного рассеяния добавляется поглощения, связанное с релаксацией (уменьшением) теплопроводности на анизотропных кристаллах. При λ>>D происходит рассеяние волн мелкими кристаллами металла, коэффициент затухания пропорционален f 4, где f - частота колебаний УЗК. Эти свойства необходимо учесть при выборе частоты. В интервале λ>>(10 ÷ 15)Dср упругие волны затухают слабо, и редко наблюдаются помехи от структурных составляющих, чем и будем руководствоваться при выборе частоты генерации ультразвукового сигнала. При выбранном нами условии соотношения λ>>(10 ÷ 15)D коэффициент рассеяния Кр будет пропорционален f 4 и коэффициент затухание в данном случае определяется выражением: К з  A  f  B  f 4  Dср3 (T ) ,

(6)

Где А та В – экспериментальные значения параметров, [2].

Рисунок 3 - Схематическая зависимость коэффициента затухания от среднего диаметра зерна и длины волны

317

Зная Кз стали можно учесть его при оценке отраженного сигнала . При повышении частоты длина волны уменьшается и повышается вероятность отражения ее от дефектов металла. Но при повышении частоты увеличивается коэффициент затухания ультразвука в металле, ухудшаются условия ее прохождения через поверхность ввода и увеличивается интенсивность отражения от границ зерен и неоднородностей металла. По мере удаления ультразвуковой волны от источника колебаний ее амплитуда, давление и интенсивность уменьшаются по экспоненциальному закону, что обусловлено затуханием. Оно предопределяется физико-механическими характеристиками среды, типом волны и учитывается коэффициентом затухания Кз. Зная характеристики распространения ультразвука, можно выбрать оптимальную частоту, которая обеспечит наибольшую чувствительность при минимальных потерях энергии на рассеяние и поглощение ее дефектами металла. Чтобы определить коэффициент затухания по ширине стенки резервуара воспользуемся формулой: 1  p (0)  (7) К з р  ln  , L  p ( L)  где К з р -коэффициент затухания с расстоянием, 1/м, L-ширина стенки резервуара, м, p(0),p(L)-амплитуда звукового давления в исходной точке и на расстояние L, Па. Для получения необходимых значений затухания необходимо рассчитать потери энергии при прохождении границы двух сред а также обратный эхо-сигнал, сначала производится определение акустического импеданса материала согласно формуле[3]: Z i   i сi ,

где

(8)

 -плотность одной из сред,кг/м3, с-скорость уз-волны в материале, м/с, i - среда.

Потери энергии получим из формулы коэффициента пропускания [3] из одной в среды в другую с последующим переводом полученных значений в децибелы:

Кпроп 

4  Z1  Z2 , (Z1  Z2 )2

 4  Z1  Z2  dB  10lg  2  (Z1  Z2 ) 

(9)

где Z1 – акустический импеданс стали, Z2 – акустический импеданс жидкости. Нахождение потерь энергии эхо-сигнала производится по коэффициенту отражения, который также будет переведен в децибелы: К отр

 (Z2  Z1)2  dB  10lg  2  (Z1  Z2 ) 

(Z  Z1 )2 ,  2 ( Z1  Z 2 )2

(10)

Получив коэффициенты пропускания и отражения, находим интенсивность падающей и отраженной волны [4].

Iпад  p2 / 2c , Iотр  Котр Iпад

(11)

где р– акустическое давление в среде: p   c A , а  =2π  -круговая частота колебаний, А- амплитуда смещения колеблющихся частиц. В итоге,зная эти величиныможно представитьвыходную интенсивность сигнала, как многопараметрическую зависимость:

Iвых  I 0 f (2(К з р( L, P)), Котр (Z1 , Z2 ), К проп (Z1 , Z 2 ))

(13)

Исходя из выше перечисленного для расчета коэффициентов пропускания и отражения необходимо учесть следующие параметры:плотность сред участвующих в измерении; 318

скорость звука в материале из которого изготовлен толстостенный резервуар;скорость звука в жидкости и газе; температурные параметры процесса внутри емкости;выбрать частоту, обеспечивающую минимальное затухание уз в стали. На основании проведенных выше исследований можно предложить следующую структурную схему электронного устройства контроля уровня жидкости в толстостенном герметичном резервуаре: В данной структурной схеме данные полученные от ультразвуковых датчиков (УЗ) по всему диапазонупоступают на первичный преобразователь(ПП), нормирующий преобразователь(НП), затем через мультиплексор(MUX)в аналогово цифровой преобразователь(АЦП) с последующей обработкой в микропроцессорном блоке(МК) с отображением результатов на персональном компьютере(ПК).По величине принятого сигнала можно определить от какой границы сред он отразился и в какой контрольной точке находиться. Также можно установить скорость изменения уровня жидкости по времени возврата посланного сигнала на приемник. Оператор производит мониторинг уровня жидкости в резервуаре, в случае выхода уровня за допустимые пределыпринимаются соответствующие действия со стороны персонала.

hmax

газ

hmin

вода

УЗ

ПП

НП

ПП

НП

ПП

НП

АЦП

MUX

МК

ПК

Рисунок 4- Структурная схема электронного устройства контроля уровня жидкости в резервуаре Выводы: 1. В результате анализа существующих методов измерения уровня жидкости и с учетом особенностей исследуемого объекта выбран ультразвуковой метод, основанный на принципе принятия и сравнения отраженного эхо-сигнала от границ различных сред (сталь вода, сталь - перегретый пар).

2. Анализ УЗ-метода в представленных моделях дает возможность с определенной точностью устанавливать истинное значение уровня с учетом КзС, Котр.сред и т.д.

3. Предложена структурная схема электронного устройства контроля уровня жидкости в толстостенном герметичном резервуаре, первичным преобразователем которого являются УЗ-датчики. Перечень ссылок 1. Уровнемер. Методы определения уровня жидкости и сыпучих материалов [http://www.rospribor.com/index.html?name=faq&op=view&id=57] 2. Алешин Н.П. Ультразвуковая дефектоскопия: справ.пособ. / Н.П. Алешин, В.Г. Лупачев. М.: Высшая школа.1987- 271 с.

3. Ультразвук. Основы теории распространения ультразвуковых волн[http://engineeringsolutions.ru/ultrasound/theory].

4. КлиндухВ.Ф. Неразрушающие методы контроля и диагностики узлов и деталей подвижного состава: учебное пособие / В.Ф.Клиндух,В.М.Макиенко, Е.Н.Кузьмичёв. Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2005. - 109 с.

319

УДК 62-784.431:331.45 ПРИМЕНЕНИЕ ЦИКЛОНА С ОБРАТНЫМ КОНУСОМ И РЕГУЛИРУЕМЫМИ ПАРАМЕТРАМИ В АСПИРАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ МЕТАЛЛООБРАБАТЫВАЮЩИХ И ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВ Булыгин Ю.И., проф., д.т.н.; Панченко О.С., асп.; Романов В.А., асп. (Донской Государственный Технический Университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В настоящее время на металлообрабатывающих и деревообрабатывающих предприятиях России циклоны являются основным оборудованием для отделения воздуха от металлической пыли и древесных частиц в аспирационных и пневмотранспортных системах. Применяются они как индивидуально в виде навесного оборудования на станках, так и с системами пневмотранспорта, выполняя преимущественно технологические функции разгрузки и устройств для предварительной очистки воздуха [1]. Эффективность газоочистки в циклонах, как правило, не высока и не превышает 97%, поэтому весьма актуальными являются исследования, направленные на поиск методов и способов повышения эффективности пылеулавливания первой ступени очистки. При повышении степени предварительной очистки становится более эффективной работа тканевых фильтров, осуществляющих окончательную доочистку газов [2]. Постановка задачи. Повышение эффективности процесса пылеулавливания отходящих газов рассматриваемых технологических процессов, за счёт создания нового конструктивного решения циклонного аппарата, в котором предусмотрена возможность регулирования его конструктивных параметров в зависимости от свойств и характеристик пылевоздушной среды. На кафедре «Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды» Донского государственного технического университета в течение последних лет ведется НИР по исследованию аэродинамических характеристик и эффективности пылеулавливания циклонных аппаратов различной формы. Одним из предлагаемых технических решений является циклонный аппарат, выполненный в виде обратногоконуса без цилиндрической части. Для решения поставленной задачи была собрана экспериментальная установка «Циклон», на которой проводились испытания циклонных аппаратов разной формы: цилиндрического и конического. Для определения влияния формы циклона на эффективность процессов осаждения в исследуемых циклонных аппаратах были проведены следующие опыты. На вход циклонных аппаратов подавалась смесь воздуха с материалами различной грануляции – электрокорунд, древесные опилки. Размеры фракций определялись с помощью ситового анализа. В результате материал был разделён на фракции, в каждой из которых частицы незначительно различаются размерами. Были определены значения расхода и скорости подаваемого воздуха в циклон Q= 25 м3/ч (V=15 м/с) при входных концентрациях древесной пыли 9,45 г/м3, электрокорунда 37,79 г/м3, когда не происходит выброс сыпучего материала из выхлопного патрубка. Далее измерялась масса опилок в бункере и рассчитывался коэффициент пылеочистки. Результаты экспериментальных исследований показали, что коэффициент пылеочистки у конического циклона выше, чем у цилиндрического как для древесной пыли, так и для электрокорунда. Эффективность пылеулавливания коническим циклоном оказалась более чем на 10-15% выше, чем цилиндрического аппарата. Были проведены исследования глубины погружения патрубка на эффективность пылеулавливания в диапазоне частиц от 40 до 315 мкм (Рис. 1-2).

320

Рисунок.1 - Эффективность пылеулавливания древесной пыли коническим и цилиндрическим циклонами в зависимости от глубины погружения выхлопного патрубка при d=40 мкм

Рисунок 2 - Эффективность пылеулавливания электрокорунда коническим и цилиндрическим циклонами в зависимости от глубины погружения выхлопного патрубка при d=63 мкм По результатам проведенных экспериментальных исследований можно сделать следующие выводы: С увеличением глубины погружения выхлопного патрубка, при одних и тех же значениях скоростей, значения изменения сопротивления циклона у конического аппарата больше чем у цилиндрического, наиболее четко данный эффект просматривается при скоростях 15-20 м/с. Причем при глубине погружения выходного патрубка h=300мм сопротивление конического циклонного аппарата принимает свои максимальные значения, что может говорить о наибольшей эффективности конического циклонного аппарата данной конструкции при глубине погружения выхлопного патрубка на глубину h=300 мм. Цилиндрический циклон обладает максимальным сопротивлением при глубине погружения выхлопного патрубка на h=350 мм, что может говорить о наибольшей эффективности цилиндрического циклонного аппарата данной конструкции при глубине погружения выхлопного патрубка на глубину h=350 мм. Бункер участвует в аэродинамике циклонного процесса, поэтому использование циклонов без бункера или с уменьшенным по сравнению с рекомендуемыми размерами бункером снижает к.п.д. аппаратов. Существенное влияние на циклонный процесс оказывает турбулентность, которая во многом определяет степень очистки. Поток, поступающий в выхлопную трубу, продолжает интенсивно вращаться. Затухание этого вращательного движения, связанное с невосполнимыми потерями энергии, происходит сравнительно медленно. Влияние аэродинамических процессов, происходящих в бункере циклона, на степень очистки подтверждается результатами испытания двух циклонов, присоединенных к общему бункеру [5]. Своеобразный смерч, образующийся в циклоне, пятой опирается о дно пылесборного бункера. При этом в центре смерча винтообразное движение пылегазового потока направлено вверх. Нарушение вращательного движения потока в бункере (в результате уменьшения его высоты или объема и др.) приводит к заметному снижению степени 321

очистки. В частности, поэтому эффективность группового циклона с общим бункером несколько ниже, чем одиночного аппарата. Бункер играет не маловажную роль в процессах пылеосаждения в циклонных аппаратах, поэтому одной из целей проекта является исследование влияния объема бункера на эффективность пылеулавливания и аэродинамические характеристики циклонных аппаратов. Исследования производились как для аэродинамических характеристик, так и для эффективности улавливания древесной пыли (Рис. 3) и электрокорунда (Рис.4) в диапазоне частиц 40-315 мкм при расходе 27 м3/ч. Эффективность пылеочистки выше у конического и цилиндрического циклонов при объеме бункера 30 л.

Рисунок 3 - Сравнение эффективности пылеулавливания древесной пыли с бункерами разного объема коническим циклоном

Рисунок 4 - Сравнение эффективности пылеулавливания электрокорунда с бункерами разного объема коническим циклоном По результатам проведенных экспериментальных исследований можно сделать следующий вывод: характеристики циклонов зависят не только от их конструктивных особенностей и величины расхода пылевоздушного потока, но и от объема и конструкции пылесборного бункера, можно предположить, чем больше объем бункера, тем эффективность пылеулавливания лучше. Экспериментальные исследования выявили ряд параметров циклонного аппарата, которые, в зависимости от вида и свойств пылевоздушной среды, необходимо существенно изменить в конструктивном отношении. На основе изученных аналогов предложен пылеулавливатель с обратным конусом, представленный на рис.5. Пылеулавливатель обладает существенными достоинствами по сравнению с циклоном, имеющим цилиндрический корпус и пылесборник для удаления улавливаемой пыли. К ним относятся более высокая эффективность предварительной очистки воздуха от пыли металлообрабатывающих и деревообрабатывающих производств.

322

Преимущества достигаются за счет ряда конструктивных решений: циклон выполнен в виде обратного конуса, соединённого с прямым усеченным конусом по их основаниям, входной патрубок размещён в верхней части боковой поверхности обратного усечённого конуса, верхний вертикальный выхлопной патрубок, выполнен с возможностью вертикального перемещения, нижний прямой усеченный конус соединен с патрубком, погруженным через конус внутрь пылесборника, разделенного перегородкой на верхний и нижний отсеки. Ряд параметров, при этом, уточнены в процессе эксперимента, например, соотношение объёмов циклона и рабочей зоны пылесборника выбраны в пределах 1,0…1,8. Новая конструкция циклона потребовала инновационных решений. К ним относятся снабжение обратного усечённого конуса циклона пневмоцилиндрами, соединенным с ними нагнетательным устройством, блоком управления и источником питания. Для оперативного определения и контроля режимов пылеулавливания на внешней стороне верхнего вертикального выхлопного патрубка предусмотрена индикаторная шкала с делениями. От циклона требуется высокая эффективность пылеулавливания. Под этим требованием понимается, в том числе, высокая скорость осаждения частиц пыли, что возможно при размещении входного патрубка на конической боковой поверхности, то есть под углом к корпусу циклона. Данное техническое решение позволяет усилить спиралеобразное движение входящего воздуха и, тем самым, приводит к увеличению скорости осаждения частиц пыли. Техническая реализация идеи оказания влияния на вынос пыли вторичных вихревых потоков, образующихся за счет аэродинамических процессов внутри циклонного аппарата, может быть осуществлена выполнением выхлопного патрубка с возможностью вертикального перемещения с изменением глубины погружения патрубка в зависимости от плотности пыли. Экспериментально подтвердилось, что с увеличением глубины погружения выхлопной трубы наблюдается повышение эффективности, связанное с уменьшением выноса вторичным течением пыли, не успевшей при меньшем погружении за короткое время формирования вращающегося потока перейти из слоев воздуха, опускающихся вдоль выхлопной трубы, в более удаленные слои. При дальнейшем погружении эффективность вновь падает. Экспериментально определено, что оптимальная глубина погружения не должна превышать 0,2…0,6 высоты рабочей части циклона. Кроме того, соединение прямого конуса циклона с обратным конусом бункера выполнено за счёт патрубка. Это имеет существенное значение для снижения турбулентности на входе в пылеприёмник и обеспечения равномерного осаждения пыли на горизонтальную поверхность. Сужение перехода между циклоном и бункером целесообразно для уменьшения обратного выноса пылевидных частиц в тело циклона. Конструктивной особенностью аппарата является также то, что соотношение объёмов циклона и рабочей зоны пылесборника выбирается в оптимальных пределах, определенных для разной пыли. Соотношения объёмов циклона и рабочей зоны пылесборника оказывают влияние на динамическое поведение своеобразного смерча, образующегося в циклоне. Смерч продолжает своё движение в пылесборнике и имеет в центре винтообразное движение пылегазового потока направленное вверх. Изменение соотношения этих объёмов приводит к увеличению этого движения вверх и тем самым, к снижению степени очистки. Следует заметить, что конструкция пылесборника предусматривает выполнение условия поддержания его объема в заданных пределах. Пыль прежде, чем попасть в нижний отсек пылесборника, двигаясь спиралеобразно, оседает на поверхности, например, самооткрывающейся перегородки в верхнем отсеке пылесборника. Пыль равномерным слоем опускается на полукруглые люки, например, из сотового углепластика и уравновешивающие их полукруглые стальные противовесы. При этом на небольшие поверхности противовесов действует значительно меньший вес пыли.

323

Рисунок 5 - Пылеулавливатель: 1- верхний конус циклона, 2-входной патрубок, 3выхлопной патрубок, 4-нижний конус циклона, 5 - основания конусов, 6 - пылесборник, 7 патрубок, 8 - верхний отсек пылесборника,9 - нижний отсек пылесборника, 10 – задвижка, 11– перегородка, 12 – полукруглые люки, 13 - противовесы, 14 – ось, относительно которой вращается перегородка, 15-нагнетательное устройство, 16- блок управления,17- источник питания, 18 - кольцевой упор, 19 - проушины, 20 - основанияпневмоцилиндров, 21 выдвижные штоки пневмоцилиндров, 22 – шкала с делениями, 23 – кольцевой упор. Конструктивно противовес выполняется массой, позволяющей в пустом пылесборнике поддерживать равновесие самооткрывающейся перегородки. При достижении высоты допустимого слоя пыли в верхнем отсеке пылесборника, полукруглые люки поворачиваются за счет действия веса пыли относительно продольной оси циклона. Пыль сбрасывается в нижний отсек пылесборника и полукруглые люки возвращаются в исходное положение, обеспечивая заданный объем пылесборника и эффективную очистку воздуха. Перечень ссылок 1. УжовB.H. Очистка промышленных газов электрофильтрами. М.: Химия, 1967; ПирумовА.И. Обеспыливание воздуха. М.: Стройиздат, 1974 2. Лазарев В. А. Циклоны и вихревые пылеуловители: Справочник. — Нижний Новгород: «Фирма ОЗОН-НН», 2006. — 320 с.

3. Лазарев В. А. Применение циклонов в составе рециркуляционных аспирационных систем деревообрабатывающих производств // Инженерные системы. АВОКСеверо-Запад, 2005. № 2. С. 34 — 39 4. Ter Linden A., Investigation into cyclone Dust Collectors.Proc.Inst.Mech. Eng., 1949. pp160-233.

5. Christian Fredriksson Exploratory Experimental and Theoretical Studies of Cyclone Gasification of Wood Powder.Doctoralthesis.Lulea University of technology. Sweden. 1999.

324

УДК 621.182.12 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА ДЕАЭРАЦИИ Демьяненко Е.В., студент; Тарасюк В.П., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Анализ опубликованных данных показал, что потери металла от коррозии за весь срок службы металлических конструкций составляет приблизительно 8% начальной массы. Если принимать во внимание весьма высокий уровень оснащенности теплоэнергетики дорогостоящими металлическими конструкциями, то на основе этого показателя легко представить размеры ущерба, который наносит коррозия. Коррозионное повреждение металла часто приводит к аварийным остановкам теплоэнергетического оборудования или снижению его мощности. Повреждения нередко лимитируют выработку электроэнергии и отпуск теплоты потребителям пара с одновременным пережогом топлива. На тепловых электростанциях перед техникой противокоррозионной защиты стоят чрезвычайно сложные задачи по обеспечению безопасной работы металла с учетом форсированной их эксплуатации при высоких значениях температуры и давления. Конденсатно-питательный тракт современных ТЭС включает в себя значительное количество элементов оборудования, способных подвергаться коррозионным разрушениям под действием растворенных в воде кислорода и угольной кислоты. Наличие в системе ПНД благоприятствует развитию коррозии, так как температура воды после этих подогревателей возрастает на несколько десятков градусов. Согласно закону Вант-Гоффа повышение температуры на 10°С ускоряет протекание реакции в 2 раза и более [1, стр.83]. На рис.1 представлена зависимость скорости коррозии стали от температуры воды, где 1 – водопроводная вода, 2 – Na-катионированная вода, 3 – химически обессоленная вода, 4 – H-Na-катионированная вода. Весь водный тракт подвергается коррозии при совместном действии кислорода и угольной кислоты. Влияние щелочности воды на скорость коррозии стали показано на рис.2., которое в свою очередь является фактором зависимым от температуры и давления в деаэраторе. г/м2×ч 1,2 0,9 0,6 0,3

О 2

0

2

4

6

мг/кг

Рисунок 2 - Влияние щелочности воды на скорость коррозии стали

Рисунок 1 - Зависимость коррозии стали от температуры

Одним из эффективных методов деаэрации воды является термическая деаэрация. Она основана на том, что с повышением температуры воды (при постоянном давлении) парциальное давление водяного пара над жидкостью увеличивается, в других газов (O2, CO2, NH3) – понижается, вследствие чего уменьшается их растворимость в воде. Термическая деаэрация представляет собой сложный процесс неизотермической десорбции газа, сопровождающейся конденсацией пара на поверхности жидкой фазы.

325

Под дерсобцией понимается процесс, при котором происходит переход растворенного газа или одновременно нескольких газов из жидкости в соприкасающуюся с ней газовую (паровую) среду. До недавнего времени ставилась задача об удалении из питательной воды только растворенного воздуха, содержащего кислород, откуда и произошло название процесса – деаэрация и аппарата – деаэратор. Статика процесса десорбции основывается на законах равновесия между жидкой и газовой фазами. В общем случае условия совместного существования фаз определяются наличием динамического равновесия между ними, подчиняющегося правилу фаз. Согласно этому правилу при определенных давлении и температуре некоторому составу одной из фаз соответствует определенный «равновесный» состав второй фазы. Если содержание какоголибо компонента в газовой фазе выше равновесного, то он переходит в жидкую фазу, и наоборот. Состояние динамического равновесия между фазами устанавливается при продолжительном времени соприкосновения фаз. Растворимость кислорода, азота и углекислого газа в воде различна. Меньшая растворимость двухатомных газов (кислорода и азота) объясняется тем, что эти газы при контакте с водой находятся в весьма перегретом состоянии. Большая (по сравнению с O2 и N2) растворимость углекислого газа в воде обусловливается его химическим взаимодействием с водой с образованием угольной кислоты H2CO3. В условиях деаэрационных установок растворы газов могут считаться бесконечно разбавленными. В этом случае переход того или иного компонента из жидкой фазы в газовую не зависит от наличия в растворе других компонентов и определяется лишь содержанием в растворе данного компонента. Для растворов газов, критическая температура которых ниже температуры раствора, вследствие чего они могут конденсироваться при этой температуре, применим закон Рауля: равновесное парциальное давление компонента над раствором p пропорционально его молярной доле и жидкости, т.е. p=

x

(1)

где

- давление насыщенного пара чистого вещества при данной температуре; x - молярная доля компонента. Если же температура газа при рассматриваемых условиях выше критической, то равновесие определяется законом Генри: p = E x,

(2)

где E - коэффициент Генри, имеющий размерность давления. При температурах до 100 °С коэффициент Генри для растворов газов в воде возрастает с повышением температуры, что приводит к понижению растворимости компонента. При температурах выше 100 °С коэффициент Генри понижается, что приводит к повышению растворимости двухатомных газов в воде.

При термической деаэрации воды полное выделение растворенных в ней газов невозможно. Выделение каждого газа происходит лишь до тех пор, пока его равновесное парциальное давление в жидкой фазе превышает парциальное давление этого газа над раствором, т.е. в паровой фазе. Поэтому для глубокой деаэрации воды необходимо использовать пар с возможно меньшим содержанием удаляемых из воды компонентов воздуха. В деаэраторах вследствие ограниченности поверхности контакта фаз, а соответственно и времени соприкосновения воды с паром равновесное состояние, как правило, не достигается. К равновесному состоянию можно только приблизиться путем увеличения поверхности соприкосновения пара и деаэрируемой воды или интенсификации массообмена.

Новые нормы качества питательной воды, установленные ГОСТ и ПТЭ, предусматривают необходимость глубокого удаления из нее наряду с кислородом также свободной и «связанной» двуокиси кислорода Неэффективность методов регулирования процессов деаэрации и нестабильность технологических параметров (ТП), недостатки в эксплуатации и встречающиеся при проектировании ошибки, не позволяющие организовать оптимальный режим работы 326

деаэратора, часто приводят к серьезным нарушениям в работе всей установки и значительно влияют на эффективность деаэрации. Технические требования к термическим деаэраторам питательной воды котлов определяются ГОСТ 9654-61, действующими нормами технологического проектирования тепловых электрических станций и тепловых сетей. Конструкции деаэрационных установок должны согласно техническим требования обеспечивать устойчивую деаэрацию питательной воды при работе деаэратора с нагрузками в пределах от 30 до 120 % номинальной производительности в диапазоне среднего подогрева воды от 10 до 40 °С. При указанных выше условиях остаточная концентрация растворенного кислорода в деаэрированной воде должна быть: Не более 30 мкг/кг – при начальной концентрации кислорода, равной состоянию насыщения – в деаэраторах ДСА, ДСС и ДСП к котлам с давлением до 40 кГ/ ; 20 мкг/кг – при начальной концентрации кислорода не более 3 мг/кг – в деаэраторах ДСА, ДСС и ДСП к котлам с давлением от 40 до 100 кГ/ ; 10 мкг/кг – при начальной концентрации кислорода не более 1 мг/кг - в деаэраторах ДСП к котлам с давлением более 100 кГ/ ; Деаэраторы должны обеспечивать устойчивую деаэрацию воды при работе в диапазоне 30-100% номинальной производительности при изменении нагрева воды в них в пределах 10-40 °С. Для деаэраторов, предназначенных для энергетических блоков, минимальная производительность должна составлять 15% номинальной; при производительности 15-30% номинальной и рабочем давлении 0,12 МПа (1,2 кгс/см2) нагрев воды в деаэраторе должен составлять 70-40 °С. Максимальная производительность деаэраторов энергетических блоков должна быть равна их номинальной производительности. В настоящее время контроль ТП процесса деаэрации не является достаточно совершенным, точным для обеспечения эффективного процесса дегазации. На качество деаэрации могут влиять различные факторы, такие как возникновение недогрева при котором производительность деаэратора резко падает. Так же энергетическая эффективность процесса деаэрации зависит от технологий и качества управления работой деаэратора, предотвращение нестабильности ТП. Важными условиями для обеспечения эффективного контроля процесса деаэрации являются правильная организация необходимых температурных режимов, оснащение деаэрационных установок современным оборудованием контроля качества деаэрации, применение современных технологий управления и прогнозирования ТП процесса деаэрации. Основными контролируемыми параметрами процесса деаэрации являются уровень деаэрируемой воды (10-25 кПа с погрешностью 1%), давление в деаэраторе (0,7 МПа, с погрешностью 0,5%) и температуры (до 172 °С, с погрешностью 0,3%). Для более эффективного контроля процесса деаэрации необходима новая технология контроля и регулирования ТП процесса деаэрации, сущность которой заключается в контроле ТП не только по отклонению значения параметра от номинального, но и по величине заданной остаточной концентрации растворенного кислорода или по величине рН деаэрированной воды. В качестве системы контроля технологическим процессом чаще всего используют унифицированные системы. В связи с этим возникает ряд моментов, которые значительно влияют на качество контроля процесса деаэрации. При нагреве воды, содержащей растворенные газы, с ростом температуры парциальное давление водяных паров в свободном пространстве над поверхностью воды растет, а парциальное давление воздуха и кислорода снижается практически до нуля. Ниже приведена зависимость парциального давления воздуха (1), паров воды (2) и кислорода (3), а также содержания кислорода в воде (4) от температуры рис. 3.

327

Рисунок 3 - Кривые зависимости парциального давления воздуха (1), паров воды (2) и кислорода (3), а также содержания кислорода в воде (4) от температуры (давление 760 мм. рт. ст.) На основе экспериментальных данных приведенных в таблице 1, была решена задача аппроксимации результатов эксперимента и получено две аналитические зависимости, которые можно использовать в последующих расчетах. Таблица 1 t,°С C, мг/кг

1 14,16

5 12,73

9 14 18 11,52 10,29 9,46

30 7,52

45 6,00

70 3,90

90 0,72

98 0,38

Определим коэффициент корреляции для коррелированных зависимых величин зависимости концентрации кислорода от температуры − для процесса термической деаэрации. В результате эксперимента были получены исходные данные, которыми являются два вектора входной переменной Х – изменение температуры и выходной У – изменение концентрации: Х = {1, 5, 9, 14, 18, 30, 45, 70, 90, 98}, Y = {14.16, 12.73, 11.52, 10.29, 9.46 7.52, 6.00, 3.90, 0.72, 0.38} Определили коэффициент корреляции (X,Y): 𝑟𝑋𝑌 =∑[(𝑋𝑖 − 𝑋�)(𝑌𝑖 − 𝑌�)]/𝑚𝜎𝑥 ∙ 𝑚𝜎𝑦

(3)

Его абсолютная величина составляет -0,984. Так как коэффициент корреляции отличен от нуля, то величины коррелированы. Воспользовавшись кубической интерполяцией получили: 16 14.4 12.8 11.2 9.6 Ccsp ( t ) 8 6.4 4.8 3.2 1.6 0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

t

Рисунок 4 - Интерполированная зависимость экспериментальных данных

328

где Сcsp(t) – интерполяционная зависимость концентрации от температуры, t – температура в баке деаэратора. Благодаря одномерной регрессии исходных данных было выведено две группы коэффициентов двух аналитических зависимостей, которые позволяют записать аппроксимирующую функцию в явном виде. Математическая модель объекта является лишь его аналогом, определенным в рамках принятых допущений. Возникает задача подтверждения наиболее подходящей модели. Основываясь на критерий Вильяма и Клута для сравнения двух регрессионных моделей, была выбрана математическая Рисунок 5 - Одномерная регрессия исходных модель имеющая вид: данных 𝑦(𝑥) = 12.616 − 0.134 ∙ 𝑥

(1.4)

Существующие технологии деаэрации и управления процессом деаэрации простые, однако, во многих случаях не достигается желаемый результат деаэрации при больших энергетических затратах. Поэтому, учитывая данную математическую модель предложена система контроля технологических параметров процесса деаэрации приведенная ниже:

Рисунок 6 - Структурная схема системы контроля технологических параметров процесса деаэрации, где ФНЧ – фильтр низких частот, АЦП – аналогово цифровой преобразователь, МПУ – микропроцессорное устройство, УОИ – устройство отображения информации, ЭВМ – электро вычислительная машина, ИУ – исполнительное устройство. Использование данной математической модели может значительно упростить контроль за процессом деаэрации, улучшить систему контроля технологических параметров процесса деаэрации. Перечень ссылок 1. Шарапов В.И. Подготовка подпиточной воды систем теплоснабжения с применением вакуумных деаэраторов. М.: Энергоатомиздат. 1996. 176 с.

2. Шарапов В.И., Цюра Д.В. Термические деаэраторы. Ульяновск: УлГТУ. 2004. 560 с.

3. Справочно-информационные материалы по применению вакуумных деаэраторов для обработки подпиточной воды систем централизованного теплоснабжения. М.: СПО ОРГРЭС.

1997. 20 с.

329

УДК 543.27.08 ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ПЫЛИ В УГОЛЬНЫХ ШАХТАХ Зори А.А., проф., д.т.н. (Ph.D.); Пащенко А.С., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы. С каждым годом растут объемы выработки угольной промышленности, что в свою очередь вызывает повышение газо- и пылевыделения в рудничной атмосфере шахт, Важное значение для безопасности подземных работ имеет контроль концентрации тонкодисперсной пыли, быстродействие системы и достоверность полученных результатов, т.к. обильные пылевыделения ведут к повышению вероятности возникновения взрывоопасной ситуации, а также противоречит нормам ГОСТ «О гигиене труда в угольных шахтах». На сегодняшний день существует много устройств, способных выполнять подобные задачи, однако большинство из них не отражают динамику характеристик объекта исследования, т.к. основаны на принципах пробоотбора (в данном случае оказывается влияние на среду исследования). Наличие различных факторов, влияющих на результаты измерений (температура, влажность и др.), затрудняет создание пылемеров с требуемыми показателями точности и быстродействия, поэтому необходимо провести выбор и обоснование метода контроля концентрации пыли в угольных шахтах. Постановка задач исследования. Целью работы является выбор и обоснование методаизмерения концентрации пыли в угольных шахтах, который позволит создать математическую модель измерения концентрации пыли, которая будет учитывать влияние дестабилизирующих факторов (температура, влажность и др.). Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи: 1. проанализировать существующие методы контроля концентрации пыли в угольных шахтах с точки зрения быстродействия системы и точности полученныхрезультатов измерений.

2. Обосновать выбор метода.

3. Предложить вариант структурной схемы измерительного канала концентрации пыли, поставить требования в величине погрешности измерений и диапазону измерения концентрации пыли. Результаты разработки и исследований. Одним из основных параметров пылевоздушной среды шахт, требующих постоянного контроля является концентрация угольной пыли, которая влияет на взрывобезопасность. Согласно результатам испытаний в лабораториях МакНИИ и ВостНИИ [1] для максимально взрывчатой угольной пыли (выход летучих Vdaf ≥ 35%, зольность As<5%,содержание влаги≤)нижний концентрационный предел взрываемости равен10 г/м3[2]. Но если концентрация метана в выработке равна CCH4=1%,то предел снижается в два раза, при 2% – в четыре раза. Следовательно, при наличии в выработке метана угольная пыль может взорваться при концентрации от 4 до 5 г/м3 в процессе выполнения проходческого цикла, следовательно, диапазон измерений концентрации пыли CП разрабатываемого измерителя должен составлять от 0 до 3 г/м3. В настоящее время в основном применяется две системы выражения результатов запыленности рудничного воздуха и промышленных помещений: весовая и счетная[3] 1) Весовые (гравиметрические), выражают запыленность воздуха в весовых единицах – миллиграммах распыленного вещества в 1м3 воздуха (мг/м3) 2) Счетные (кониметрические), характеризуют запыленность числом пылевых частиц в единице объема воздуха. (Обычно в 1 см3) Весовой метод является в настоящее время основным и единственно обоснованным в санитарном отношении.

330

Существуют следующие наиболее распространенные методы контроля запыленности воздуха (концентрации пыли) в рудничной атмосфере: Гравиметрический (весовой) метод, основанный на наборе проб пыли, определении ее массы и регистрации результатов измерений на месте или на расстоянии, характеризуется относительно большими габаритами аппаратуры и низкой эксплуатационной надежностью. Применить этот метод при создании измерителя концентрации пыли для шахтных условий, без участия человека, не представляется возможным. Электрические методы (электроиндукционные, электроконтактные и др.) основаны на измерении заряда потока пылевых частиц или на измерении числа заряженных частиц. Первичный электрический сигнал в общем случае пропорционален суммарной поверхности пылевых частиц и не является мерой их массы. Поэтому изменение дисперсного состава пыли может быть причиной погрешности измерений. В значительной мере на результат измерений влияет вещественный состав и электрические свойства пыли. Такие приборы тарируются обычно для определенного вида пыли, наиболее правильным считается тарировать их на месте монтажа. При использовании этих методов в условиях шахт наиболее принципиальным недостатком является чувствительность их к влажности воздуха. Это определяется не только изменением электрических свойств пыли, но и нарушением работы датчиков, поскольку чувствительный элемент его, воспринимающий малые электрические сигналы, теряет работоспособность при относительной влажности воздуха более 80%. Устройства, построенные по данному методу, являются крупногабаритными и потребляют большое количество электроэнергии. Радиометрический метод основан на определении доли бета-излучения, поглощенного препаратом пыли, выделенной на подложку. Результат измерения этим методом практически не зависит от состава пыли и определяется лишь ее массой. Необходимость предварительного выделения пыли, например, путем протяжки запыленного воздуха через фильтр определяет возможность лишь периодических измерений с осреднением за время набора проб данных и получением результата через несколько минут после начала набора. Датчики пылеизмерительных приборов, основанные на радиометрическом методе, относительно сложны. Они имеют движущиеся элементы (побудитель расхода воздуха, механизм протяжки ленты), сложные электрические схемы усилителей и преобразователей первичного сигнала. Такие приборы дорогостоящи. Применение рассмотренных датчиков в аппаратуре контроля запыленности воздуха может быть оправдано только хорошими метрологическими показателями. Оптические методы основаны на определении доли поглощенного или рассеянного света пылевым облаком или препаратом пыли, выделенной на подложку. Результат измерений этими методами, выраженный в гравиметрических единицах концентрации, зависит от дисперсности пыли, поскольку оптические параметры ее определяются, в первую очередь, удельной площадью поверхности. Кроме того, на результат измерений влияет плотность пыли и ее отражательная способность. Однако в определенных условиях влияние этих факторов может быть в значительной степени уменьшено. Например, при измерении концентрации пыли вблизи источников пылевыделения в подземных выработках угольных шахт колебания дисперсного состава пыли могут давать погрешность измерения всей массы пыли ± 34%, а тонкодисперсной пыли ± 11 %; в этих же условиях возможное изменение вещественного состава пыли (колебание зольности от 6 до 40%) вызывает погрешность не более ± 9,5%. Предварительное разделение пыли на фракции, позволяет снизить погрешность измерения, вызываемую в основном влиянием состава пыли, до 15%. Если целью измерений является определение концентрации тонкодисперсной фракции, возможно повышение точности метода. Это достигается при использовании длинноволнового излучения (инфракрасный участок спектра), а также при оценке интенсивности рассеивания пылью светового потока под определенным углом. Если источник монохроматического света взять с длиной волны около 940нм и регистрировать световой поток, рассеянный под

331

углом 70°, то это позволяет определять концентрацию тонкодисперсной пыли в условиях угольной шахты с погрешностью, не превышающей 10%. При этом не требуется выделения из общей массы пыли тонкодисперсной фракции. Определенным конструктивным недостатком датчиков, требующих предварительного разделения пыли на фракции или выделения пыли на фильтр, является необходимость в побудителе расхода воздуха, от стабильности работы которого в значительной мере зависит возможная точность измерения концентрации пыли. Наличие такого побудителя усложняет конструкцию датчика, снижает его надежность, увеличивает потребляемую мощность.

Рисунок 1 - Схема датчика пылемера 1 - источник света; 2 - приемник света К оптическим методам относят также Турбидиметрический метод,который применяется для анализа суспензий, эмульсий, различных взвесей и других мутных сред. Интенсивность пучка света, проходящего через такую среду, уменьшается за счет рассеивания и поглощения света взвешенными частицами. [4] Турбидиметрические методы основаны на измерении интенсивности света It прошедшего через анализируемую суспензию. При достаточном разбавлении интенсивность прошедшего света подчиняется уравнению: (1) где l — толщина слоя, а k иногда называют молярным коэффициентом мутности раствора (коэффициентом ослабления излучения), Сп – концентрация, I0 – интенсивность падающего света. Турбидиметрические методы основаны на наблюдении за ослаблением прошедшего через исследуемую среду зондирующего излучения, по характеристикам которого оценивается дисперсность и концентрация аэрозоля.В отличие от оптических методов, турбидиметрический метод использует 2 источника излучения (один в области видимого спектра, а другой либо в области ИК-излучения, либо с другой длиной волны). Длины волн используемого излучения определяются исходя из параметра Ми

k

D  30 

(2)

Основным достоинством турбидиметрических методов является их высокая чувствительность. Настоящий анализ позволяет рекомендовать два вида датчиков для аппаратуры контроля запыленности воздуха: 1) радиометрический датчик, имеющий хорошие метрологические показатели, но сложный по устройству; 2)оптический датчик, (турбидиметрический метод) работающий в видимой и инфракрасной области спектра без выделения пыли, отличающийся высокой чувствительностью, относительной простотой. Недостаток данного метода- запыление смотровых стекол, который можно устранить с помощью обдува и других способов.

332

Система, основанная на данном методе, будет обладать высокой точностью и позволит регистрировать частицы диаметром от десятков нанометров, также будет обладать высокой скоростью измерений и не потребует человеческого вмешательства, т.е. будет полностью автоматизирована. Чувствительный элемент датчика вырабатывает первичный сигнал, величина которого недостаточна, а форма не всегда позволяет передавать его без искажения на сколько-нибудь значительное расстояние. Поэтому необходимой частью датчика является первичный преобразователь сигнала, который в наиболее простом случае (например, при оптическом методе измерения с непрерывным первичным сигналом) производит усиление сигнала. В ряде случаев необходимо производить также преобразование сигнала по относительно сложной программе. На основе анализа выбранного метода была предложена следующая схема измерительного канала концентрации пыли (рисунок 2). Структурная схема содержит источник излучения 1(в нашем случае это светоизлучающий диод), далее поток света проходит через оптический канал (2), где свет в зависимости от концентрации пыли CП, ее дисперсности Dи расстояниямежду источником и приемникомизлучения. Затем рассеянный поток попадает в окно приемника излучения (3) и передается в аналоговый блок, где происходит предварительное усиление и нормирование сигнала. После аналогового блока сигнал попадает в цифровой блок, где оцифровывается при помощи АЦП и обрабатывается средствами микроконтроллера.

Рисунок 2 – структурная схема электронной системы контроля запыленности в угольных шахтах. 1- Источник излучения; 2 – оптический канал; 3 – приемник излучения; 4 – предварительный усилитель; 5 – нормирующий усилитель. Выводы 1. Были проанализированы методы контроля концентрации пыли в угольных шахтах, в результате чего был выбран и обоснован турбидиметрический метод, т.к. он позволяет определять концентрацию пыли с высокой точностью, высоким быстродействием и без участия человека, а также позволяет дополнительно определить дисперсность пылевой среды. Данный метод позволит создать математическую модель, которая будет учитывать влияние дестабилизирующих факторов (температура, влажность и др.)

2. Был обоснован выбор турбидиметрического метода.

3. Была предложена структурная схема, учитывающая особенности выбранного турбидиметрического метода. Перечень ссылок 1. Архипов В.А., Аэрозольные системы и их влияние на жизнедеятельность: Учебное пособие./ Архипов В.А., Шереметьева У.М.// Томск: Издательство Томского государственного педагогического университета, 2007. – 136 с.

2. Сенкевич О.В.Физико-химические методы анализа рудничного воздуха / О.В. Синкевич, Н.В. Долецкая, В.Ф. Курченко// М.: Углетехиздат.1957 – 425 с.

3. Петунин П.М., Борьба с угольной и породной пылью в шахтах / Петунин П.М., Гродель Г.С., Жиляев Н.И. и др. // М.: Недра-2-е изд., перераб. и доп., 1981. – 271 с.

4. Шевцов Н.Р. Взрывозащита горных выработок (курс лекций): Учебное пособие для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – Донецк: ДонНТУ, 2002. – 280 с.

333

УДК 621.389 РАЗРАБОТКА ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ USB-UART С ГАЛЬВАНИЧЕСКОЙ РАЗВЯЗКОЙ ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ И ЦЕПЕЙ ПИТАНИЯ Илларионов А.А., студент; Кузнецов Д.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Актуальность. Гальванические развязки встречаются во многих электронных устройствах из самых разных областей техники. Их используют для защиты от статических напряжений, для подавления шумов связанных с протекающими по шинам земли возвратными токами, для согласования устройств с разными уровнями напряжения на общей шине. Одна из наиболее серьезных проблем, возникающих при передаче данных между электронными устройствами - несовпадение нулевых потенциалов этих устройств, так называемых «земель». Если непосредственно соединить земляные цепи разных устройств при помощи провода или экрана кабеля, то возникают паразитные контуры, по которым начинают проходить земляные токи. Они вызывают искажения сигналов, помехи, повышенный уровень излучения, а при большой разности земляных потенциалов могут приводить к повреждениям устройств. Кроме того, в некоторых применениях, например в медицинской аппаратуре, гальваническая связь может приводить к опасности поражения электрическим током. Любая гальваническая развязка состоит из изолирующего элемента, который может быть емкостным, индуктивным или оптическим, и схемы, обеспечивающей корректную работу изолирующего элемента. Однако цифровые устройства должны быть развязаны не только по сигнальным цепям, но и по цепям питания. Каким бы ни был изолирующий элемент, он всегда имеет ряд ограничений по быстродействию, мощности, диапазону входных и выходных напряжений и токов. Во многих случаях гальваническая развязка оказывается «узким местом» системы, и ее проектирование требует особого внимания. Целью работы является разработка простого в изготовлении и повторении преобразователя USB-UART с гальванической развязкой, информационных цифровых сигналов и цепей питания. Современные технологии гальванической развязки. До последнего времени развязка по цепям питания осуществлялась с помощью внешних DC/DC преобразователей, которые отличаются большими размерами и достаточно высокой стоимостью. Компания Analog Devices освоила производство интегральных микросхем (ИМС), которые обеспечивают гальваническую развязку, как сигнальных цепей, так и цепей питания. Данные ИМС выпускаются по запатентованным технологиям iCoupler® и isoPower™. Технология iCoupler предполагает замену традиционных оптопар планарными трансформаторами, обеспечивающими более высокую скорость передачи данных, меньшее энергопотребление и большую стабильность в течение срока службы микросхемы [1]. DC-DCпреобразователи, выполненные по технологии isoPower, используют аналогичные планарные трансформаторы и, благодаря ключам, выпрямителям и регуляторам, позволяют обеспечить для цепей питания такую же степень гальванической развязки, как и для линий передачи данных [2]. Использование ИМС гальванической развязки выполненных по технологиям iCoupler и isoPower, позволяет значительно уменьшить общую стоимость системы изоляции, размеры печатной платы и время разработки. Двухканальное iCoupler устройство с isoPower почти на 90% меньше и в 3 раза дешевле.[3] Для уменьшения размеров трансформатора частота коммутации увеличена до 300 МГц. Это позволяет использовать трансформатор без сердечника. Микротрансформаторы в ИМС расположены на кремневой подложке (см. рис.1). Обмотки трансформаторов для уменьшения сопротивления выполнены из золота. Изолирующая полиимидная пленка толщиной 20 мкм между первичной и вторичной обмотками трансформаторов обеспечивает уровень изо334

ляции 5 кВ. Дополнительная полиимидная пленка толщиной 5 мкм между обмоткой и подложкой позволяет уменьшить потери в обмотке, вызванные токами утечки. Добротность катушки трансформатора на частоте 300 МГц не хуже 15. Это обеспечивает высокий КПД. Силовой трансформатор

Сигнальные трансформаторы

Рисунок 1 – Внешний вид трансформаторов в ИМС семейства iCoupler Выбор ИМС гальванической развязки. В настоящий момент компания Analog Devices выпускает ряд однокристальных решений обеспечивающих полную гальваническую развязку цифровых сигналов, стандартных интерфейсов RS-232, RS-485 и, благодаря встроенному DC/DC-преобразователю, цепей питания. В таблице 1 приведены основные характеристики ИМС гальванической развязки, выполненных по прогрессивным технологиям iCoupler и isoPower. В качестве базового элемента гальванической развязки разрабатываемого преобразователя USB-UART выбрана ИМС ADuM5241, структурная схема которой приведена на рисунке 2. Микросхема ADuM5241 имеет следующие основные характеристики: – 2 разнонаправленных цифровые информационные канала; – компактный 8-выводный корпус SSOP с длиной пути утечки по корпусу 5 мм; – выходное напряжение источника питания 5..5,5 В; – максимальный выходной ток источника 10 мА; – максимальная скорость передачи данных 1 Mbps; – уровень изоляции 2,5 кВ. Таблица 1 – Основные характеристики ИМС гальванической развязки, выполненных по технологиям iCoupler и isoPower Макс. вых. мощность источника питания, мВт

Тип ИМС

Назначение

Скорость, Mbps

ADM2587E/ ADM2582E ADM3251E

Развязка интерфейса RS-485 Развязка интерфейса RS-485 Развязка 2-х цифровых линий Развязка 4-х цифровых линий Развязка 2-х цифровых линий

0,5/16

SSOP-20

0,46

SSOP-20

ADuM524x ADuM540x ADuM521x/ ADuM621x

1

100

335

Тип корпуса

50

SSOP-8

500

SSOP-16

150

SSOP-20

Рисунок 2 – Структура ИМС гальванической развязки ADuM5241 Разработка принципиальной схемы. Принципиальная схема преобразователя USBUART с гальванической развязкой цифровых линий и цепей питания представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Принципиальная схема преобразователя USB-UART Непосредственно преобразователь USB-UART выполнен на стандартной ИМС FT232RL. Гальваническую развязку цифровых цепей и цепей питания выполняет микросхема ADuM5241. Блокировочные конденсаторы, расположенные между землей и линиями питания, предназначены для устранения импульсных помех. Светодиоды отображают наличие питания и режимы приема/передачи данных. Натурные испытания. На кафедре электронной техники ДонНТУ авторами был изготовлен и испытан в работе опытный образец разработанного преобразователя USB-UART. Внешний вид преобразователя приведен на рисунке 4. Преобразователь смонтирован на односторонней печатной плате размерами 70х20 мм. При первом подключении устройства к компьютеру требуется установка соответствующих драйверов под микросхему-преобразователь USB-UART FT232RL. После успешной установки драйверов компьютер опознает устройство как дополнительный COM-порт. В ходе испытаний линии TxD и RxD выходного разъема были соединены перемычной. С помощью терминальной программы «Terminal 1.9» с компьютера на заданной скорости передавалось информационное сообщение, которое в последовательном коде побитово через преобразователь USB-UART поступало на выходную линию TxD. Далее через перемычку 336

сигнал поступал на вход RxD, выполнялось обратное преобразование UART-USB, и посланное сообщение в виде эха принималось терминальной программой.

Рисунок 4 – Внешний вид опытного образца преобразователя USBВ ходе испытаний не было зафиксировано ни одного сбоя в работе преобразователя на различных скоростях до 1 Mbps. Выходной источник обеспечивал питание внешней схемы напряжением 5 В и током 10 мА. При этом разогрев ИМС гальванической развязки не превысил критических значений. Выводы 1. Использование современной ИМС гальванической развязки ADuM5241, выполненной по прогрессивным технологиям iCoupler и isoPower, позволило разработать простой в конструкции и наладке преобразователь USB-UART, обеспечивающий полную развязку сигнальных цепей и линий питания.

2. Результаты натурных испытаний опытного образца преобразователя показали его безотказную работу на скоростях до 1 Mbps. Перечень ссылок 1. Digital isolators with iCoupler technologies [Электронный ресурс] – URL: www.analog.com/icoupler Дата обращения: 10.01.2013.

2. Isopower:integrated, isolated dc/dc converters www.analog.com/isopower Дата обращения: 10.01.2013.

3. iCoupler® Products with isoPower™ Technology: Signal and Power Transfer Across Isolation Barrier Using Microtransformers[Электронный ресурс] – URL: http://www.analog.com/static/imported-files/overviews/isoPower.pdf Дата обращения: 12.01.2013.

4. Компания analog devices представляет самые маленькие в отрасли изолированные преобразователи постоянного напряжения [Электронный ресурс] – URL: http://www.analog.com/ru/interface-isolation/digital-isolators/adum5212/products/20-112012_ADuM521x_RU/press.html

337

УДК 62-83 ЦИФРОВІ СИСТЕМИ РЕГУЛЮВАННЯ ПОЛОЖЕННЯ ЕЛЕКТРОПРИВОДУ Мінтус А.М., доц., к.т.н.; Бєлов І.В., студент (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Мета роботи. Побудова системи регулювання положенням електроприводу, яка буде відпрацьовувати як постійні, так і гармонічні вхідні впливи. Розрахункова структурна схема контуру регулювання положення (КРП) наведена на рис.1, на якому, з метою полегшення синтезу, реальне безперервне інтегрування, що встановлює зв’язок між швидкістю та положенням, замінено дискретним інтегруванням за методом трапецій: W 

 ( ZT 1) T 1 ZT 1  1   .  ( ZT 1) 2 ZT 1  1

(1)

Рисунок 1 - Розрахункова структурна схема СРП Система виконана з лінійним регулятором положення, передавальна функція якого має вигляд:

D ( ZT 1 ) 

1 , T1 n

(2)

де  n - відносна стала інтегрування розімкненого КРП. В якості внутрішнього контуру представлена розрахункова схема багатократного цифрового дворазово інтегрувального контуру регулювання швидкості (КРШ) з передавальною функцією К крш ( Z T1 )

Рисунок 2 - Розрахункова схема багатократного цифрового дворазово інтегрувального КРШ.

338

У структурній схемі: Кп – коефіцієнт підсилення, Тм – електромеханічна постійна часу,Та – електромагнітна T постійна часу, k  1  кратність періодів квантування в контурі регулювання струму ( T2 ) та T2 зовнішніх контурах ( T1 ) . Контур регулювання струму налаштовується відповідно умовам зміни середнього значення струму при стрибку завдання за експонентою: іср (nT 2 )  1  e



T2 n Tб

 1  e  n ;

(3)

T2 , Tб - бажана стала часу експоненти.

Tб Передавальна функція регулятора струму (РС) має вигляд:

де  

Dі ( ZT 2) 

1 1  dб z T 2  d і , . .

Kn 1  dі zT 2  1

(4)

T 2

де dб  е  , dі  е Ta . Контури регулювання швидкості й положення налаштовані за умов модульного оптимуму. Передавальні функції відповідних регуляторів і вирази для пошуку відносних сталих часу інтегрування відповідних контурів наведено в табл.1. Таблиця 1 – Формули для знаходження відносних сталих часу  n Тип давача швидкості

Dдш ( ZT 1)  1 за миттєвим значенням ZT 1  1 2Z  1 за середнім значенням Dдш( ZT 1) 

Тип інтегратора в РШ Tм T1 Dш1( ZT 1)  Dш 2 (ZT 1)  T 1  ш 1  ш2 2  ш1. м  1   ш 2. м  2 ш1. м  1 k (1  dб ) 1 1  ш1.с  ( ш1. м  1   ш 2.с  (2 ш1.с  1  2 2 (2 ш1.с  1) 2  1 ( ш1. м  1)2  1

D ( ZT 1) 

1 T 1  n

 n 2. м  2 ш 2. м  n 2.с  2 ш 2.с  1

Налаштування за модульним оптимумом забезпечує прийнятну швидкодію при малому перерегулюванні. Це передбачає доцільність поліпшення точності відпрацьовування задавальних впливів, що є подальшою метою дослідження. Перелік посилань 1. Фишбейн В.Г. Расчет системы подчиненного регулирования вентильного электропривода постоянного тока. –М.: Энергия, 1972. – 135с.

2. Коцегуб П.Х., Баринберг В.А. Синтез двукратно-интегрирующей цифровой системы подчиненного регулирования скорости электропривода с двумя периодами квантования. – Известия вузов. Электромеханика. –1991. -№9. –С.11-17.

339

УДК 621.32 ДІАГНОСТИКА КОМПАКТНИХ ЛЮМІНЕСЦЕНТНИХ ЛАМП, СПРЯМОВАНА ДЛЯ НАСТУПНОГО РЕМОНТУ Піхтарь О.В., студент; Жарков В.Я., доц., к.т.н. (ДВНЗ «Таврійський державний агротехнологічний університет», м. Мелітополь, Україна) Альтернативою лампам розжарювання (ЛР) є компактні люмінесцентні лампи (КЛЛ). Завдяки продуманій конструкції вони легко встановлюються в стандартний патрон Е27 для ЛР, розрахований для роботи від мережі 220 В, 50 Гц. Крім більш високого ККД, такі лампи відрізняються тривалим терміном служби (виробники гарантують 8 – 12 тис. год.), і відсутністю мерехтіння, характерного для звичайних люмінесцентних ламп. Однак вартість КЛЛ у 10...20 разів перевищує вартість ЛР і складає 20…35 грн. (для ламп побутового призначення). Проте пересічні громадяни не торопляться обзаводитися КЛЛ – по-перше ізза ціни, а по-друге із-за відсутності будь-якої гарантії від продавця [1]. В даний час більш чверті усієї виробленої електроенергії у світі витрачається на штучне освітлення. Тому проблема заміни енерговитратних ЛР на енергозберігаючі лампи (ЕЗЛ), які у п’ять разів менше споживають електроенергії, є всесвітньою проблемою не тільки економічною, а й екологічною, оскільки така заміна призводить до зменшення витрат палива на електростанціях (ЕС) Об’єднаної енергосистеми (ОЕС) України, а отже і до зменшення викидів парникових газів, які сприяють потеплінню клімату на нашій планеті. Для подовження роботи цих ламп пропонуємо їх діагностувати та ремонтувати. Для визначення основних несправностей КЛЛ ми розпочали своє знайомство з енергозберігаючими лампами DELUX китайського виробництва. На зарисованій нами схемі з плати КЛЛ ТМ Delux вказані визначені нами номінали електронних елементів та їхні вітчизняні аналоги [2].

Rt

Конденсатори:С1 - 10 мФ 400 V; C2 - 1n0J 630 V; C3 - 273J 100 V; C4, C5– 6n8J 630 V; C7 - 47nJ 400 V; діоди VD1...VD7 - 1N4007 (заміна КД209Г), VD8 двосторонній стабілітрон 3BLD; транзистори VT1, VT2 - 13003 (заміна КТ940А або КТ962А); T1 - трансформатор: W1– 9 витків; W2,W3– по 2 витки; L1– індуктивність; L2– дросель 29 мН; Резистори:R1, R2-1 мОм;R3, R4 - 20 Ом; R5, R6 - 2,2 Ом, RT термістор.

340

Робота електролампи. Відразу після включення, коли катоди газорозрядної лампи ще холодні, підведеної напруги до лампи недостатньо для її загоряння. На цьому етапі коливальний контур складається з послідовно включених конденсаторів СЗ, С4 і індуктивності L1, що приводить до збільшення частоти автоколивань. Струм, що протікає через катоди і конденсатор С4, приводить до розігріву катодів і загоряння лампи. Автоколивальний режим забезпечує трансформатор Tl, первинна обмотка якого включена в коливальний контур, а вторинні - у базові кола транзисторів VT1 і VT2. Частота автоколивань визначається величиною індуктивності L1 і ємності конденсаторів СЗ і С4. Для первісного запуску схеми після включення служать елементи R3, VD7 і С6. У момент, коли напруга на конденсаторі С6 зростає до величини, достатньої для пробою стабілітрона VD7, через нього починає протікати струм, і транзистор VT2 відкривається. Діод VD5 розряджає конденсатор С6 при відкриванні транзистора VT2 і виключає вплив пускового кола на роботу схеми в робочому режимі. Струм заряду конденсаторів СЗ, С4, що протікає по первинній обмотці трансформатора Tl, створює у вторинних обмотках напругу, достатню для закривання транзистора VT2 і відкривання VT1. Це приводить до розряду конденсаторів СЗ, С4 через відкритий транзистор VT1. Струм у первинній і вторинній обмотках трансформатора Tl змінює свій напрямок, і транзистор VT1 закривається, a VT2 відкривається, і процес повторюється. Відразу після включення, коли катоди газорозрядної лампи холодні, підведеної напруги до лампи недостатньо для її загоряння. На цьому етапі коливальний контур складається з послідовно включених конденсаторів СЗ, С4 і індуктивності L1, що приводить до збільшення частоти автоколивань. Струм, що протікає через катоди і конденсатор С4, приводить до розігріву катодів і загоряння лампи. Після загоряння лампи конденсатор С4 шунтується низьким опором лампи при її світінні, частота автоколивань зменшується до робочої величини, розігрів катодів припиняється. Резистор R7 служить для розряду конденсаторів коливального контуру СЗ, С4 після вимикання лампи [2]. Основні несправності лампи ТМ Delux, з якими ми зіткнулися при дослідженні цих ламп, наступні.

1. Основним джерелом пошкоджень більшості ламп ТМ Delux була несправність одного з її електродів. Така лампа звичайному ремонтові не підлягає. Проте після заміни пошкоджених колб звичайними циліндричними відновлені лампи продовжують нормально працювати.

2. Другим пошкодженням ламп Delux було порушення скрутного з’єднання між електронним баластом і електродами колби. Після виконання з’єднання пайкою електролампа продовжує нормально працювати.

3. Іншим джерелом проблем виявилися резистори R1 і R3, а також конденсатор С1. Після їхньої заміни електронні баласти починають працювати відразу, без усяких проблем. Складностей з їх настроюванням після ремонту не виникало.

4. Якщо після включення не відкривається транзистор VT2, варто перевірити елементи пускового ланцюга R3, VD7, C6.

5. Ще одним джерелом проблем виявилися пошкодження одного із транзисторів VT1 чи VT2. Після їхньої заміни лампи надійно працюють.

6. Також ми зіткнулися з перегорянням термістора Rt , який забезпечує плавний пуск лампи: його опір при нагріві після включення зменшується, а напруга на лампі плавно збільшується, він виконує роль запобіжника. Після заміни термістора лампа надійно працює. Отже, діагностика КЛЛ дає можливість виявити їх основні несправності, завдяки чому ремонт ламп значно полегшується. Перерахуємо основні можливі несправності КЛЛ виявлені з урахуванням літературних джерел [3].

1. Нова лампа не засвічується: причиною може бути поганий контакт у патроні, розрив проводів в електродах або повітря в трубці.

341

2. Нова лампа при вмиканні блимає і не засвічується: при цьому рекомендується декілька раз її ввімкнути, це може ліквідувати блимання. Якщо лампа продовжує блимати, то причиною може бути несправність стартера, тоді його потрібно замінити.

3. У лампі спостерігається потемніння трубки з одного або двох боків на 50-80 мм від основ до центру: причиною може бути закінчення терміну експлуатації лампи.

4. Ненадійний контакт пружинних контактів в патроні. Щоб усунути цю несправність потрібно підігнути контакти.

5. Послаблена різьба на гвинтах у патроні. Щоб усунути цю несправність потрібно закрутити гвинти, перевірити надійність кріплення провідників.

6. Ненадійний контакт провідників конденсатора з виводами в кінці пайки.

7. Люмінесцентна лампа спочатку засвічується нормально, але потім спостерігається потемніння її кінців, і вона гасне. Зазвичай таке явище пов’язане з несправністю баластного резистора, який не забезпечує нормального режиму роботи люмінесцентної лампи. В цьому випадку слід замінити баластний резистор.

8. При включенні КЛЛ перегоряють спіралі та чорніють кінці лампи. Для вирішення цієї несправності слід перевірити напругу живлячої мережі підключеної лампи, а також баластний резистор. Якщо напруга мережі відповідає номінальній напрузі лампи, то несправний баластний резистор, який повинен бути замінений. Одним з головних недоліків КЛЛ в Україні вважається їх висока вартість, але ми пропонуємо розрахувати термін окупності за формулою (1) [2,4]: Т=

Ц КЛЛ − Ц ЛР , 0,8 ⋅ PЛР ⋅ Со

(1)

де Ц КЛЛ – ціна 1 КЛЛ, 33 грн.; Ц ЛР – ціна 1 ЛР, 3 грн.; Р ЛР – потужність 1 ЛР, 0,15 кВт; С о – тариф на електроенергію. Для виробництва і бюджетних установ С о =1,147 грн./кВт.год (Постанова НКРЕ на 1.01.2013 р.) Т=

33 − 3,00 = 218 год.

0,8 ⋅ 0,15 ⋅ 1,147

Якщо прийняти, що лампи будуть працювати по 3,5 години за добу, то термін окупності складе: Т=

218 3,5

=62 доби або

62 =2 місяці.

30

Отже термін окупності від заміни однієї ЛР на КЛЛ складе два місяці. Для міського населення С о – тариф на електроенергію, 0,28 грн./кВт∙год.

T=

33 − 3,00 = 893 год.

0,8 ⋅ 0,15 ⋅ 0,28

Якщо прийняти, що лампи будуть працювати по 3,5 години за добу (в спальні), то термін окупності складе: T=

255 893 = 255 діб або T = = 8,5 місяців.

3,5 30

342

Отже для населення термін окупності від заміни однієї ЛР на КЛЛ складе близько 9-ти місяців. На кухні і в залі лампи горять довше, а отже термін окупності буде меншим. Чим вищий буде тариф на електроенергію (а він весь час збільшується), тим істотніше буде економія коштів, і тим швидше буде окупатися лампа. Проте головною проблемою все ж можна вважати утилізацію пошкоджених ламп. КЛЛ – це скляна трубка з електродами, наповнена інертним газом і парами ртуті, які становлять небезпеку для здоров’я людини, тому наші рекомендації наступні: • продавати КЛЛ населенню тільки в спеціалізованих магазинах; • продавець бере невелику заставу і дотримується гарантованих термінів експлуатації; • при принесенні пошкоджених ламп продавець повертає заставу, або пропонує відремонтувати КЛЛ з доплатою за ремонт; • пошкоджені лампи продавець відправляє на ремонт, а пошкоджені колби на утилізацію. Впровадження наших рекомендацій збільшить продаж та вирішить проблему утилізації КЛЛ. Адміністрація школи м. Мелітополя приступила до заміни ЛР на ЕЗЛ фірми Philips з нового навчального року, тобто з 1.09.2009 р. Споживання електроенергії за вересень-грудень 2009 р. в порівнянні з відповідним періодом попереднього року подано в табл 1. Таблиця 1 - Споживання електроенергії за вересень-грудень 2009 р. Місяць Вересень Жовтень Листопад Грудень Всього

2008 р., кВт∙год 988 2284 2864 2898 9034

2009 р., кВт∙год 634 708 848 760 2950

Відхилення кВт∙год - 354 - 1576 - 2016 - 2138 - 6084

% економії коштів 35,8 69 70,4 73,8 67,3

Із табл. 1 видно, що із зменшенням тривалості світлового дня і збільшенням кількості ЕЗЛ місячна економія електроенергії неухильно збільшується з 35,8% у вересні до 73,8% у грудні. Звичайно ця економія електричної енергії пов’язана не тільки з заміною ламп, а і з іншими заходами щодо енергозбереження. За чотири місяці школа зекономила 6084 кВт.год. електроенергії, що призвело до зменшення викидів СО 2 на ТЕС на 6 т (1 кг СО 2 на 1 кВт.год) [3]. Таким чином, придбання КЛЛ стає вигідним, вони не тільки економлять кошти, а також набагато зменшують викиди парникових газів (ПГ) до атмосфери. Наприклад, виробництво електричної енергії в Україні за 2011 р становить близько 200 млрд. кВт∙год., з них 25% йде на освітлення, тобто 0,25∙200 =50 млрд. кВт∙год. Якщо, хоча б половину ЛР замінити на КЛЛ, які економлять 80% електроенергії, то економія електроенергії становитиме 0,8∙25=20 млрд. кВт∙год, а викиди ПГ зменшаться на 20 млн.т, оскільки одна зекономлена кіловат-година зменшує на 1 кг викиди ПГ [4]. В Україні поступово замінюються ЛР на КЛЛ, наслідком цього є зменшення електроспоживання і часткове зменшення виробництва електроенергії, що можна побачити на рисунку 2. Аналіз виробництва електричної енергії в Україні за 1990-2011 рр. Виробництво електроенергії в Україні досягло максимуму у 1990 р. (298 млрд. кВт∙год.), після чого падало до 2000 р. (171 млрд. кВт∙год.). З початком економічного підйому виробництво росло, досягнув у 2007 р. рівня 1995р. (196 млрд. кВт∙год.). У кризисному 2009 р. воно знизилося до рівня 2002 р., у 2010 відновило ріст, а у 2011 р. знову вийшло на рівень 2007 (1995 р.). З рисунку 2 видно, що виробництво електроенергії за останні 10 років значно скоротилося, тим самим зменшилися викиди парникових газів.

343

Виробництв о електроенергії в Україні 1990-2011 рр.

350

Млрд кВтч

300 250 200 150 100 50 0 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Рік

Рисунок 2 – Виробництво електричної енергії в Україні за 1990-2011 рр. Відмова від традиційних ЛР відбувається в усьому світі, як у добровільному, так і в законодавчому порядку У Євросоюзі з 2011 року повністю відмовились від ЛР потужністю 60, 75 та 100 Вт. З першого січня 2009 року від ЛР потужністю 75, 100 і 150 Вт відмовилася Великобританія. Не відстають від Європи й інші частини світу. Австралія від ЛР повністю відмовляється з 2010 року. Росія також має намір наслідувати приклад Європи і розпрощатися з ЛР. Оголосити поза законом ЛР збираються і в штаті Каліфорнія [5]. Україна, хоч і повільно, також просувається в напрямку впровадження КЛЛ. Своєю Постановою від 16 жовтня 2008 р. КМУ запланував замінити всі ЛР на енергоекономічні у всіх бюджетних організаціях. Купувати нові ЛР бюджетним організаціям взагалі заборонено. Таким чином, запропонована технологія діагностування та ремонту КЛЛ сприяє збільшенню купівельної спроможності населення, а отже - заміні існуючих ЛР на ЕЗЛ: - для споживачів - це економія коштів на освітлення; - застосовуючи сучасні джерела світла у бюджетних організаціях здійснюються заходи щодо зменшення обсягу споживання енергоресурсів, та відповідно заощаджуються кошти державного бюджету країни; - для світової спільноти - зменшення викидів ПГ, що визивають потепління клімату на Землі. Перелік посилань 1. Обгрунтування необхідності і технології ремонту компактних люмінесцентних ламп/ Е.Р. Білялов, О.О. Шушара, Д.М. Мисов, В.Я. Жарков // Матеріали наук.-техн. конференції студентів та магістрантів.- Вип. ХІ, т 2.- Мелітополь: ТДАТУ, 2012.- С. 72-76.

2. Коваленко І.В. Обгрунтування заміни ламп розжарювання на енергоекономічні для освітлення навчального закладу/ І.В Коваленко, А.І. Кащєєва, В.Я. Жарков // Матеріали наук.-техн. конф. студентів. - Вип. ХІ, т 2.- Мелітополь: ТДАТУ, 2012. С. 28-32.

3. Царьов К.В. Ремонт компактных энергосберегающих люминесцентных ламп/ К.В. Царьов //Электрик.-2006.-№11-12.-С. 59-61.

4. Манич А.О. Обгрунтування економічного тарифу на оплату електроенергії в побуті/ А.О. Манич, О.С Атрошенко, В.Я. Жарков //Збірник наукових праць VIІI Міжнародної науково-технічної конференції аспірантів та студентів.- Донецьк: ДонНТУ.- 2008. - С.81-84.

5.http://www.ecotopten.de/download/EcoTopTen_Endbericht_Lampen.pdf Energiesparlampe als EcoTopTen-Produkt.

344

УДК629.7.06 ВЫБОР И ИССЛЕДОВАНИЕ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ ДЛЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ПОЛЕТА КВАДРОКОПТЕРА Перебейнос В.В., студент; Кузнецов Д.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Новым течением в современном авиамоделизме является построение мультикоптеров – беспилотных летательных аппаратов(БПЛА) с четным количеством роторов, вращающимися диагонально в противоположных направлениях. В случае, когда двигателей четыре, такой БПЛА называется − квадрокоптер. Необходимость стабилизации полёта квадрокоптера вытекает из принципа его работы. Например, стабильность полёта планера или самолета обусловлена их устойчивостью, т.е. возможность восстанавливать без вмешательства пилота кинематические параметры невозмущенного движения и возвращаться к исходному режиму полёта после прекращения действия возмущений. Квадрокоптер же таким свойством не обладает и при малейшем внешнем воздействии начинается «неуправляемое снижение». Для того чтобы эффективно стабилизировать квадрокоптерв полете необходимо: 1) Иметь возможность определения, в каком состоянии находится система в данный момент; 2) Иметь возможность оказывать управляющие воздействия на систему; 3) Знать, в каком состоянии будет поддерживаться система. Для определения состояния системы используют различные датчики (гироскоп, акселерометр, магнитометр, высотомер и т.д.) обеспечивающие обратную связь. Управляющее воздействие оказывают посредством изменения скорости вращения двигателей. Например, если БПЛА наклонился на левый бок, то соответственно необходимо увеличить обороты левого двигателя и уменьшить обороты правого. В первую очередь для стабилизации квадрокоптера, необходимо знать его абсолютное положение в пространстве. Стабилизация осуществляется по ряду параметрам: высоте, углам, линейным перемещениям. Так как квадрокоптер является летательным аппаратом, для углов наклона используются авиационные термины: тангаж (в плоскости оси Х), крен (в плоскости оси У) и рыскание (в плоскости оси Z). Самым рациональным решение для квадрокоптера, будет использование микроэлектромеханических (MEMS) датчиков. Они имеют малые массогабаритные показатели, высокое быстродействие, функциональность и надежность, но и имеют ряд недостатков, таких как зависимость показаний от температуры, дрейф нуля, чувствительность к вибрациям. Для определения крена, тангажа и рыскания воспользуемся гироскопом, являющимся датчиком моментальных угловых скоростей вокруг оси. Для определения угла с помощью гироскопа необходимо интегрировать его показания, например методом прямоугольников[1]: =

+

∙ ,

где – текущее значение угла, – предыдущее значение угла, – текущее значение угловой скорости, – время между измерениями. Т.е. гироскоп опрашивается постоянно с временным интервалом , получаем моментальное значение угловой скорости и вычисляем текущее значение угла ( )прибавив к предыдущему значению угла ( ) приращение за данный промежуток времени. Но при таком подходе вместе с приращением постоянно суммируется и ошибка, вызванная погрешностью гироскопа. Это приведет к тому, что с течением времени вычисленное значение угла будет все дальше и дальше уходить от реального значения (см. рис. 1).

345

Рисунок 1 – Показания гироскопа в состоянии покоя При этом сами показания гироскопа имеют большой разброс, поэтому рекомендуется применять усреднение показаний, например методом скользящего среднего.В данном алгоритме использовалось усреднение по 5 точкам. Если увеличить количество точек, то система может реагировать на изменение угла с запаздыванием. Поэтому рекомендованное количество точек не больше 10. Ввиду вышеперечисленного, периодически необходимо корректировать значения вычисленных углов. Для такой корректировки используется акселерометр, измеряющий проекцию кажущегося ускорения на чувствительную ось. Иными словами на выходе акселерометра мы имеем значение суммы проекции ускорения свободного падения (G) и проекции абсолютного ускорения объекта на чувствительную ось(Рис. 2).

а)

б)

Рисунок 2–Определение углов крена, тангажа и рыскания акселерометром: а) одноосевой случай; б) трехосевой случай. Если система находится в статическом положении или движется с постоянной скоростью (собственное ускорение равно нулю), то углы наклона рассчитывается по следующим формулам(для трехосевого случая): = arctan

346

+

= arctan = arctan

+ +

Для одноосевого случая: = arcsin Здесь , , – проекции вектора ускорения свободного падения на оси X,Y,Zсоответственно. Как известно, тангенс дает углы от -90 до 90 градусов. Для получения всех 360, используют функцию atan2. Но акселерометр выдает точные значения только в состоянии покоя. В движении к показаниям прибавляется проекция вектора собственного ускорения и значение угла «уплывает». Именно поэтому в такой динамичной системе как квадрокоптер, акселерометр используется лишь для коррекции значений углов. Также отсюда вытекает еще одна особенность. Используя лишь акселерометр,скорректировать возможно лишь углы крена и тангажа (выровнять относительно горизонта). Но скорректировать угол рыскания не представляется возможным из-за совпадения оси вращения с вектором G. Для решения этой проблемы используют магнитометр (цифровой компас), который вводит еще один вектор в систему[2]. Магнитометр же имеет свои недостатки, основной из которых – низкая точность. Погрешность может достигать 5 градусов, а рядом с двигателями квадрокоптера и силовых линий питания эта погрешность только возрастет. Для корректировки углов воспользуемся комплементарным фильтром,работа которого описывается следующим выражением: = (1 − ) ∙

+

∙

Здесь и значения угла наклона, полученные при помощи акселерометра и гироскопа соответственно, – значение скорректированного угла, –коэффициент фильтра. Как видно, итоговая величина угла наклона представляет собой сумму интегрированного значения гироскопа и мгновенного значения акселерометра. По сути, главная задача комплементарного фильтра заключается в том, чтобы нивелировать дрейф нуля гироскопа и ошибки интегрирования. Вес корректирующих значений определяется коэффициентом фильтра . Выбор коэффициента зависит от величины дрейфа нуля гироскопа и от скорости накопления ошибок вычисления. Так, слишком большое значение коэффициента приведет к тому, что на результат работы фильтра будет сильно влиять вибрация корпуса квадрокоптера. Слишком же малое, может оказаться недостаточным для ликвидации дрейфа нуля гироскопа. Как правило, коэффициент фильтрации подбирается при настройке для каждого инклинометра исходя из вышеуказанных условий. Типичное значение лежит в диапазоне от 0,05 до 0,15. В данной системе был задан коэффициент фильтрации комплементарного фильтра равным 0,1. На рисунке 3 приведен результат работы фильтра для оси Х. Как видно, систему сначала повернули на 26 градусов, затем еще на 6.

347

Рисунок 3 – Результат работы комплементарного фильтра Погрешность отфильтрованного значения угла (Рис. 4) составляет ±0,05°, что является отличным результатом для задачи стабилизации полёта квадрокоптера.

Рисунок 4 – Результат работы комплементарного фильтра в состоянии покоя Выводы: 1. Для стабилизации полёта квадрокоптера необходимо знать его абсолютное положение в пространстве, в особенности углы крена, тангажа и рыскания.

2. Для определения углов, одного гироскопа не достаточно.Для получения точных данных необходимо вводить коррекцию с помощью акселерометра и магнитометра.

3. Использование комплементарного фильтра имеет высокую эффективность, при этом не затрачивает много машинных ресурсов. Перечень ссылок 1. СамарскийА.А., ГулинА.В. Численные методы: Учеб.пособие для вузов. – М.: Наука. Гл. ред.физ-мат. лит., 1989. – 432 с.

2. Основы построения бесплатформенных инерциальных систем/ В.В.Матвеев, В.Я.Располов –СПб.: ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2009. – 280 с.

348

УДК 631.311.6 МОДЕРНИЗАЦИЯ ОСВЕТИТЕЛЬНОЙ УСТАНОВКИ ПУТЕМ ЗАМЕНЫ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПУСКОРЕГУЛИРУЮЩИХ АППАРАТОВ НА ЭЛЕКТРОННЫЕ Переломов А.А., студент; Бершадский И.А., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) Все газоразрядные лампы имеют падающую вольтамперную характеристику и напряжение зажигания этих ламп, как правило, выше напряжения сети. Поэтому для включения всех газоразрядных ламп (кроме «интегрированных» компактных люминесцентных ламп) требуется специальная аппаратура, обеспечивающая зажигание и стабилизацию тока через лампу. Такая аппаратура получила название пускорегулирующей(далее ПРА). Сейчас выпускается довольно широкий ассортимент компактных люминесцентных ламп, в которых аппаратура включения объединена с лампой в общую конструкцию, поэтому применение отдельных аппаратов не требуется. Во всех остальных случаях нужны отдельные балластные сопротивления, стабилизирующие ток разряда, и устройства для зажигания разряда. ПРА в общем случае содержит три компонента: зажигающее устройство, устройство стабилизации тока лампы и устройство, обеспечивающее электромагнитную совместимость источника света и электрической сети. Стабилизация тока разрядных ламп всех типов обеспечивается за счет включения последовательно с лампой токоограничивающих элементов. В токоограничивающих элементах неизбежно теряется некоторая мощность, не производя полезного действия. Поэтому такие элементы являются пустой, ненужной нагрузкой – балластом. В принципе, в качестве балласта могут использоваться любые активные, индуктивные или емкостные сопротивления. Но на практике применяются только индуктивные и лишь в специальных ртутно-вольфрамовых лампах – активные в виде нити накала. В качестве индуктивных сопротивлений всегда используются специальные электромагнитные аппараты, называемые дросселями или электромагнитными балластами. В последние годы получили очень широкое распространение электронные аппараты включения люминесцентных и маломощных металлогалогенных и натриевых ламп. В таких аппаратах совмещены все три функции – зажигания, стабилизации тока и электромагнитной совместимости. Для обеспечения электромагнитной совместимости ламп с электрической сетью в большинстве случаев используются конденсаторы, включаемые, в основном, прямо на сетевое напряжение параллельно со светильником. Электромагнитные пускорегулирующие аппараты. Балласт в ПРА для люминесцентных ламп – дроссели или совокупность дросселей и конденсаторов. В лучших дросселях для ламп мощностью 36 (40) Вттеряется около 6 ватт (примерно 15 % мощности лампы); у маломощных ламп (4-11 Вт) потери мощности в дросселях могут быть равны мощности самих ламп. Поэтому световая отдача ламп в реальных светильниках всегда ниже той, которая указывается в документации. В таблице 1 приведены данные о потерях мощности в дросселях.

349

Таблица 1 – Потери мощности в дросселях КлассДросселя D С В2 В1

С лампой 18 Вт 12 10 8 6

Потери мощности, Вт С лампой 36 Вт С лампой 58 Вт 10 14 9 12 7 9 6 8

Крупнейшими производителями дросселей в Европе являются фирмы VosslohSchwabe (Германия), Helvar (Финляндия), TridonicAtco (Австрия). Дроссели создают еще один неприятный момент – сдвиг фазмежду током и напряжением. Напряжение в электросетях имеет синусоидальную форму. Если в лампах накаливания ток всегда совпадает по фазе с напряжением и точно повторяет его форму, то в любом дросселе ток отстает от напряжения на какую-то долю периода, которая измеряется в градусах. Если полный период равен 360°, то «чистый» дроссель вызывает отставание тока от напряжения ровно на четверть периода или на 90°. В совокупности с лампой этот «сдвиг по фазе» всегда меньше 90° и зависит от качества самого дросселя. На этикетках дросселей во всех странах указывается не угол, на который ток отстает от напряжения при включении дросселя с лампой соответствующей мощности, а косинус этого угла – cosφ,называемый также коэффициентом мощности. Многие недостатки люминесцентных ламп и дросселей устраняются при использовании электронных высокочастотных аппаратов включения (ЭПРА). На рисунке 1 показана структурная схема ЭПРА, содержащая все основные узлы: входной фильтр подавления высокочастотных помех 1, выпрямитель 2, корректор формы потребляемого от сети тока 3, управляющий каскад 4, усилитель мощности 5, выходной каскад 6.

Рисунок 1 – Структурная схема электронного аппарата включения Для подавления высокочастотных помех, создаваемых ЭПРА в электрической сети, используются П-образные или двойные П-образные фильтры из индуктивностей в несколько мГни емкостей до 1000 нф. Как правило, дополнительно для этой же цели включается емкость порядка единиц нфмежду одним из питающих проводников (обычно нейтралью) и заземляющим проводом. В качестве выпрямителя может быть использован любой стандартный мостик, рассчитанный на соответствующие токи и напряжения. Коррекция формы потребляемого тока осуществляется с помощью достаточно мощных транзисторов (чаще полевых), управляемых специальными устройствами. Для этого

350

разработаны и серийно выпускаются интегральные микросхемы, отслеживающие форму тока. Реально в электронных аппаратах включения частота напряжения на выходе усилителя мощности 5 близка к резонансной частоте цепочки из дросселя и конденсатора (но никогда не равна ей!). Поэтому при включении аппарата через электроды лампы протекает ток, достаточный для их разогрева до необходимой температуры, а на конденсаторе создается напряжение, необходимое для возникновения разряда в лампе с подогретыми электродами. После зажигания лампы напряжение на ней падает до напряжения горения, а частота напряжения преобразователя автоматически изменяется так, чтобы через лампу протекал ток заданной величины. В большинстве современных аппаратов блок управления4 выполняет еще две функции: стабилизацию тока лампы при колебаниях сетевого напряжения и коррекцию коэффициента мощности.У лучших современных аппаратов коэффициент мощности близок к 1 (0,95 - 0,99). Функции исправления формы потребляемого тока («подавление высших гармоник») обычно выполняет входной фильтр 1. Подавление высших гармоник и коррекция формы потребляемого тока обеспечивают электромагнитную совместимость аппарата с питающей сетью. В некоторых аппаратах блок управления 4 выполняет еще одну функцию – обеспечивает регулирование светового потока ламп, чаще всего за счет изменения частоты напряжения преобразователя. Принципиальное отличие электронных схем включения люминесцентных ламп от стартерно-дроссельных заключается в том, что лампы в таких схемах питаются током высокой частоты, обычно 20-40 кГц, вместо 50 Гц. Высокочастотное питание лампдает следующие положительные результаты: 1) Из-за особенностей высокочастотного разряда увеличивается световая отдача ламп. Это увеличение тем больше, чем короче лампа: у ламп мощностью 36 Вт световая отдача возрастает примерно на 10 %, у ламп мощностью 18 Вт–на 15 %.

2) Глубина пульсаций светового потока с частотой 100 Гц уменьшается примерно до 5 %.

3) Исключаются звуковые помехи, создаваемые дросселями.

4) Исключается мигание ламп при включении.

5) Исключается необходимость компенсации реактивной мощности (коррекции cosφ).

6) За счет исключения миганий при включении и точного прогрева электродов повышается срок службы ламп (до полутора раз).

7) Появилась возможность регулирования светового потока ламп.

8) Электронные аппараты значительно легче, чем дросселии компенсирующие конденсаторы. Таким образом, ЭПРА устраняют большинство недостатков ЛЛ со стартернодроссельными схемами включения. Но эти аппараты имеют и свой недостаток, препятствующий их повсеместному внедрению: цена электронных аппаратоввыше, чем дросселей, стартеров и компенсирующих конденсаторов, вместе взятых. Тем не менее, в странах Европейского Союза доля светильников с электронными аппаратами приближается к 50 % всех светильников с ЛЛ. Необходимо отметить, что люминесцентные лампы нового поколения в колбах диаметром 16 ммпринципиально могут работать только с электронными аппаратами. Это обстоятельство дает дополнительные преимущества светильникам с такими лампами. Крупнейшими производителями электронных аппаратов в Европе являются Philips, Osram, TridonicAtco, VosslohSchwabe, Helvar. Особо следует выделить аппараты QuiktronicMultiwatt фирмы Osram и PCPROT5 LP фирмы TridonicAtco, способные работать с лампами не одного, а нескольких номиналов мощности.

351

Кроме обеспечения наиболее комфортного освещения, ЭПРА позволяют создавать и системы автоматического управления освещенностью, дающие экономию электроэнергии до 75 %. Таблица 2 – Изменение световой отдачи комплекта лампа + ПРА с различными типами ПРА стандартные электромагнитные ПРА световая Мощност Суммарная Световой отдача с ь лампы мощность поток Ф, комплекта Рл, Вт комплекта лм РУ, Вт лм/Вт % 18 29 1450 50,0 100 2x18 23 1450 63,0 100 36 46 3450 75,0 100 58 71 5400 76,0 100

электронные ПРА (ЭПРА) световая Суммарная Световой отдача с мощность поток Ф, комплекта комплекта лм РУ, Вт лм/Вт % 19 1350 71,0 142 18 1400 77,7 123 36 3350 93,0 124 55 5200 94,5 124

Таблица 3 – Характеристики комплектовламп Т8+ПРА и Т5+ЭПРА Характеристики Светотехнические Светоотдача, лм/Вт Индекс цветопередачи Средняя продолжительность горения Энергосберегающие Коэффициент мощности, cosφ Потребляемая мощность при 4 лампах 18 и14 Вт; При этом световой поток ламп, лм Потери мощности в ПРА Стабилизация при изменении напряжения сети Специальные режимы включения и работы лампы Энергосбережение при применении СУО Комфортность освещения Отражатель Увеличение эффективности светильника ЭПРА

Т8+ПРА

Т5+ЭПРА

40-79 55-79 9000-13000

96-104 80-90 20000

> 0,9 90

> 0,96 66

4600 18 нет, >10% лампа гаснет Нет

5400 10 есть, улучшается долговечность регулирование светового потока, быстрое включение до 80%

Нет

Алюминий анодированный

Алюминий MIRO 15%

требуется уменьшения пульсаций

уменьшение ослепленности отсутствие пульсаций, стробоскопического эффекта

На основе имеющихся сведений об осветительном оборудовании был произведен расчет стоимости модернизации ОУ путем замены электромагнитных ПРА на электронные в исследуемом учебном корпусе, и была произведена экономическая оценка данного мероприятия (смотри таблицу 4).

352

Таблица 4 – Экономическая оценка замены электромагнитных ПРА на электронные

Количество, шт. Мощность, Вт Коэффициент потерь в ЭМПРА Расход электроэнергии в светильниках с ЭМПРА, кВт∙ч/год Коэффициент потерь в ЭПРА Расход электроэнергии в светильниках с ЭПРА, кВт∙ч/год Снижение потребления электроэнергии светильниками с ЛЛ, кВт∙ч/год Годовая экономия электроэнергии, кВт∙ч Стоимость экономии электроэнергии, грн. Стоимость ЭПРА, грн. Затраты на закупку ЭПРА, грн. Стоимость замены ЭПРА, грн. Срок окупаемости, год Итого затраты на мероприятие в целом, грн.

Светильники с ЛЛ 1-ламповые 2-ламповые 335 164 36 72 1,25 18 844 18 450 1,05 15 828

15 498

3 016

2 952 5 968 5 968

45

80 28 195 0 4,7 28 195

1. Тариф на электроэнергию – 1,00грн./кВт∙ч.

2. ЭПРА EBFL 1х36 COMTECH, 45грн.; ЭПРА EBFL 2х36 COMTECH, 80 грн.; 3. Принимаем что ЛЛ работают 1250 ч./год Таким образом, годовое снижение потребления электроэнергии в учебном корпусе составит 5968 кВт. Мероприятие окупится через 4,7 года. Перечень ссылок 1. Айзенберг, Ю.Б. Энергосбережение в светотехнических установках / Ю.Б. Айзенберг, Н.В. Рожкова / Под общей ред. Ю.Б. Айзенберга. – М.:Дом света, 1999.–23с.

2. Козловская, В Б. Электрическое освещение: справочник / В. Б. Козловская, В.Н. Радкевич, В.Н. Сацукевич. - Минск :Техноперспектива, 2007. – 255 с.

3. Справочная книга по светотехнике / Под ред. Ю.Б. Айзенберга. 3-е изд. перераб. и доп. М.: Знак, 2006. – 972 с.: ил.

353

УДК 621.314 ЧИСЛЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КРИВОЙ НАМАГНИЧИВАНИЯ МАГНИТОДИЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ДАТЧИКА ТОКА ДЛЯ УСТРОЙСТВА ДИАГНОСТИКИ КОММУТАЦИОННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Проус В.Р.; Фугаров Д.Д.; Пурчина О.А. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В электрических сетях предприятий ежегодно фиксируется большое количество отказов исполнительных коммутационных элементов (КЭ) присоединений 0,4 кВ [1], всё дело в том, что КЭ (например, автоматические выключатели) в процессе эксплуатации могут находиться в состоянии скрытого отказа, который проявляется в аварийном режиме сети. Несвоевременное выявление таких отказов во многом вызвано практическим отсутствием на электроустановках предприятий специализированных мобильных устройств, обеспечивающих необходимый комплекс диагностических работ. Диагностика заключается в определении время–токовых характеристик КЭ методом создания диагностического воздействия, представляющего собой испытательный ток синусоидальной формы, эквивалентный короткому замыканию в цепи элемента, стоящего перед, заранее исправным КЭ, с теми же параметрами отключения цепей. Измерение испытательного тока в устройствах диагностики может быть выполнено с помощью индукционных датчиков тока (ДТ), имеющих достаточный диапазон линейного преобразования и минимальные массогабаритные параметры. Сравнительный анализ показал, что для обеспечения гальванической развязки цепей испытательного тока и измерительной схемы наиболее целесообразно применение измерительных преобразователей индукционного типа, однако применение трансформаторов тока не обеспечивает заданный диапазон линейности для всей шкалы задания величин нагрузочных токов при приемлемых массогабаритных характеристиках. Решением является использование датчиков тока с магнитодиэлектрическим сердечником (МДТ) на основе порошковых материалов (Iron Powder) фирмы Magnetics (США). В литературных источниках описываются МДТ, созданные на основе порошков карбонильного железа 1,6 B, T марок Р10, Р20, Р100 или ПС, которые применялись в корабельных энергетических 1,2 системах [2]. Применение современных материалов даёт возможность обеспечить улучшенные характеристики МДТ при 0,8 приемлемой погрешности преобразования первичных токов.

0,4 На рис. 1 представлена основная кривая намагничивания смеси Magnetics 60 H, A/M [3]. В данном случае задача аппроксимации 0 5000 10000 15000 20000 основной кривой намагничивания, с Рисунок 1 Основная кривая требуемой точностью простыми намагничивания магнитодиэлектрика на выражениями является крайне актуальной. основе смеси Magnetics 60 Предлагается основную кривую намагничивания магнитодиэлектриков на основе Iron Powder аппроксимировать формулой B = A ln (αH + 1),

(1)

где B и Н – координаты кривой намагничивания; А и α – коэффициенты аппроксимации. Для дальнейших расчетов выходных напряжений датчиков тока с магнитодиэлектрическим сердечником с наименьшей погрешностью необходимо достичь 354

максимально возможного совпадения экспериментальной кривой и аппроксимирующей функции на начальном участке кривой намагничивания, в связи с чем на все аппроксимируемые выражения наложим дополнительные ограничения: dB = µH , H →0 dH

lim B ( H ) = 0 , lim H →0

(2), (3)

где µ н – начальная магнитная проницаемость основной кривой намагничивания. Из основной формулы (1) в общем виде получим: dB Aα = , dH αH + 1

(4)

dB = Aα H →0 dH .

(5)

откуда при Н →0 имеем

lim

С учетом выражений (3) и (5) можем записать:

A=

µH . α

(6)

B=

µH ln (αH + 1) . α

(7)

Подставляя (6) в (1) получим:

При достаточно больших напряженностях (Н>300000 А/м) кривая намагничивания стремится к наклону прямой, т.е. удовлетворять выражению:

B = Bs + µ0 H ,

(8)

где B s – ордината, полученная продолжением насыщенного участка кривой намагничивания; µ 0 – магнитная постоянная.

dB = 0.

H →∞ dH

lim

(9)

Для того, что бы скорректировать выражение (9) и обеспечить выполнение условия:

dB = µ0 .

H →∞ dH

lim

(10)

Представим кривую намагничивания в следующем виде:

B=

µ H − µ0 ln (αH + 1) + µ0 H α

.

(11)

Полученное выражение (11) удовлетворяет основным требованиям к кривой намагничивания, т.е. lim B ( H ) = 0 ; lim H →0

H →0

dB dB = µ0 . = µ H ; lim H →∞ dH dH

В выражении (11) необходимо определить коэффициент аппроксимации α. Для этого используем координаты экспериментальной кривой намагничивания и известный метод наименьших квадратов. Согласно этому методу вычисляется абсолютная ошибка в точке по формуле: µ − µ0 (12) ε i (α ) = H ln (αH i + 1) + µ 0 H i − Bi , α

355

где Н i , B i –координаты кривой намагничивания. Квадрат ошибки будет равен:

 µ − µ0  ε (α ) =  H ln (αH i + 1) + µ0 H i − Bi  .  α  2

2

(13)

i

Для учета информации всей экспериментальной кривой составим суммарную квадратичную ошибку в виде: n   µ H − µ0 или Ф ( ) ln (αH i + 1) + µ0 H i − Bi  , α = Ф(α ) = ∑ ε  ∑ α  i =1  i =1 2

n

2 i

(14)

где n – число экспериментально полученных точек. Параметр α находится в результате минимизации суммарной квадратичной ошибки (14).

Для этого продифференцируем (14) по α: n  µ − µ 0 dФ  (α ) = 2∑  H ln (αH i + 1) + µ 0 H i − Bi  × dα α  i =1 

µ −µ µ − µ 0 H i   ×  H 2 0 ln (αH i + 1) + H α αH i + 1   −α

(15)

Для минимизации Ф(α) требуется выполнение необходимого условия: dФ (α ) = 0. dα

Подстановка (15) в (16) трансцендентного уравнения:

приводит

к

необходимости

(16) решения

 µ H − µ0  ln (αH i + 1) + µ0 H i − Bi  × α i =1  

следующего

n

∑ 

µ −µ µ − µ0 H i   = 0 ×  H 2 0 ln (αH i + 1) + H α αH i + 1   −α

(17)

Решение уравнения (17) методом половинного деления при µ н = 1,22 ⋅ 10 −5 Гн М приводит к следующему результату α = 1,13 ⋅ 10 −5 м / А . Предложенная математическая модель основной кривой намагничивания может быть использована для инженерных и научных расчетов переходных процессов в измерительных электрических цепях устройства диагностики силовых коммутационных элементов электроустановок. Перечень ссылок 1. Лачин В.И., Проус В.Р., Фугаров Д.Д. Устройство выявления скрытых отказов автоматических выключателей. – Проблемы энергосбережения и технической диагностики энергетического оборудования: сборник трудов науч.-практ. конф., г. Ростов н/Д, 15 февр.

2007 г.: в 3 ч. /ВЦ «ВертолЭкспо» – Ростов н/Д, 2007.

2. Темирев А.П. Разработка и создание элементов интегрированных корабельных систем электроэнергетических систем. – Ростов-на-Дону: Издательство Ростовского Университета, 2005.

3. Интернет источник: mag-inc.com, доступ открытый.

356

УДК 535.341.08 ОБОСНОВАНИЕ РЕЖИМА РАБОТЫ ФОТОДИОДА В СХЕМНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АНАЛОГОВОГО БЛОКА ИЗМЕРИТЕЛЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ПЫЛИ Соломичев, Р.И., аспирант (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы. Непрерывная интенсификация добычи угля ежегодно ставит все новые задачи повышения безопасности проводимых горных работ в шахтах. Дальнейшая разработка комплекса технических, а так же организационных мер по профилактике взрывов пылегазовых смесей в рудничной атмосфере должна быть направлена на обеспечение стабильного показателя безаварийности и безопасности труда горнорабочих. Существующие измерители и методы определения уровня запыленности не соответствуют современным требованиям по быстродействию, точности и надежности, что повышает риск возникновения взрывоопасной ситуации в угольной шахте. При анализе методов измерения был выбран оптический метод светового поглощения зондирующего излучения, как наиболее эффективный, который лишен перечисленных выше недостатков по быстродействию и точности, так как скорость измерений определяется в основном производительностью вычислительной техники и временными параметрами оптоэлектронных компонент – фото- и светодиода. В свою очередь точность измерения данным методом определяется не только характеристиками, но и выбором режима работы фотодиода. Постановка цели и задач исследования. Целью данной работы является обоснование и выбор такого режима работы фотодиода, который будет максимально эффективно преобразовывать интенсивность прошедшего через оптический канал (ОК) зондирующего излучения в информативный электрический параметр (ток или сопротивление). Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: – проанализировать существующие способы включения фотодиода в электронную схему и выбрать режим его работы; – поставить требования к аналоговому блоку (предварительному и нормирующему усилителям) канала измерения концентрации пыли. Решение задач и результаты исследований. Существует два режима работы фотодиода: гальванический и фотодиодный. В фотогальваническом режиме сам диод является источником ЭДС с большим внутренним сопротивлением, при этом к нему ни какое напряжение не прикладывается. Недостаток фотогальванического режима заключается в ослаблении полезного сигнала с ростом уровня паразитной засветки, но уровень шумов остается постоянным и не растет. В фотодиодном режиме p-n переход смещается обратным напряжением, величина которого зависит от конкретного фотодиода (от единиц до сотни вольт) – чем больше смещение, тем быстрее он будет работать, и больше токи через него будут течь. Недостаток фотодиодного режима в том, что с ростом обратного тока, в последствии увеличения напряжения или освещения, увеличивается уровень шумов, а уровень полезного сигнала в целом остается постоянным, но в этом режиме диод имеет меньшую постоянную времени. Анализируя способы включения и их недостатки, можно прийти к выводу, что основным критерием выбора режима работы фотодиода будет отношение сигнал-шум, при этом фотогальванический режим обладает неизменным его уровнем, а от паразитной засветки можно избавиться при использовании импульсного режима работы. Выбранный оптический метод основан на явлении поглощения света, при прохождении его через пылегазовую среду. Согласно закону Бугера-Ламберта-Бера оптическая плотность τ λ пылегазовой среды толщиной l прямо пропорциональна K (λ , C П ) – спектральному показателю ослабления, который характеризует ослабление единичным объемом среды зондиру-

357

ющего излучения и содержащий независимо рассеивающие частицы пыли с концентрацией C П [1]: I (λ ) τ λ = ln Tλ = ln изл 0 = K (λ , C П ) ⋅  , (1) I изл (λ ) где Tλ – спектральный коэффициент пропускания; I изл 0 (λ ) – начальная интенсивность излучения источника излучения, Вт/м2, I изл (λ ) – интенсивность излучения, прошедшая сквозь пылегазовый слой, Вт/м2, λ – длина волны излучения, м. Анализируя характеристики взрывчатости угольной пыли и функцию распределения частиц по размерам в зоне проведения измерений [1,2], были установлены предельные размеры фракций пыли: от D min = 1 до D max = 5 мкм. В таком случае диапазон длин волн оптического излучения, который необходимо использовать при измерении концентраций пыли с учетом ограничений снизу (сверху), составит: λmin > (π ⋅ D32 ) / 30, λmin > 0,351 мкм; λmax < 0,1 ⋅ π ⋅ D32 , λmax < 1,055 мкм, где D 32 – средний объемно-поверхностный диаметр частиц, D 32 = 3,36 мкм. Функциональная схема канала измерения на основе данного метода приведена на рисунке 1, состоит из оптоэлектронного и аналогового блоков. Входной световой поток с интенсивностью оптического излучения I изл0λ , формируемый источником излучения (ИИ) – светоизлучающим диодом (СИД), поступает в открытый оптический канал (ОК). Интенсивность потока ослабляется вследствие его поглощения и рассеяния частицами пыли в ОК с длиной трассы l и концентрацией С П , после чего он попадает на приемник светового излучения (ПИ) – фотодиод (ФД). Интенсивность выходного излучения I излλ (С П ,l) преобразуется в электрический ток I ФДλ (С П ,l) фотодиодом, после чего в аналоговом блоке сигнал преобразуется из тока в напряжение, частично усиливается предварительным усилителем (ПУ) и приводится к унифицированному сигналу с диапазоном изменения от 0 до 5 В нормирующим преобразователем (НП) для дальнейшей обработки в микропроцессорной системе.

ИИ (СИД)

r1 2Θ

Аналоговый блок

l 2R r2

ПИ (ФД)

2σ

ПУ

НП

UНУ(λ, CП, l)

Оптический канал

D

UПУ(λ, CП, l)

СП

IФД(λ, CП, l)

Оптоэлектронный блок

Iизлλ(CП, l)

Iизл 0λ l1

l2

Рисунок 1 – Функциональная схема измерительного канала концентрации пыли На приведенной схеме ОК (рисунок 1) обозначено: Θ – половинный угол интенсивности излучения СИД; σ – половинный угол чувствительности ФД; l 1 +l 2 =l – длина трассы ОК; 2R – диаметр пятна рассеяния потока светового излучения СИД с учетом угла обзора ФД. Для того, чтобы не применять дополнительное оптическое оборудование (концентрические линзы, коллиматоры), которое собирает и направляет излучение в окно ПИ, необходимо использовать СИД с узкой диаграммой направленности (минимальный угол Θ ) и высокой величиной силы излучения. Современная промышленность предоставляет широкий выбор образцов электронных компонент, а именно свето- и фотодиодов с различными характеристиками спектра, мощности, чувствительности, углов излучения и приема светового излучения. Так, исходя из диапазона длин волн излучения, от λmin до λmax , на основе разработанной математической модели

358

измерителя концентрации пыли предложено использовать фотодиод фирмы Vishay Semiconductors – BPW21R. Данный ФД имеет высокую интегральную чувствительность (s инт (λ)=0,0131 А/Вт) к спектру излучения с длинами волн от λ1 = 0,347 мкм до λ2 = 0,813 мкм при высоких показателях быстродействия (время нарастания импульса t нар = 3,1 мкс, время спада t спад = 3,0 мкс). Так же предложено использовать ультра яркие СИД с минимальным углом расхождения излучения ( 15 ) C503-BAN (длина волны 470 нм), C503-GAN (527 нм), C503-RAN (624 нм) и силой света от 8600 до 46100 мкд, тогда как другие СИД имеют угол расхождения Θ от 20  до 80 и силу света не более 3000 мкд. В то же время поток излучения СИД, проходя через ОК, попадает на чувствительную поверхность фотодиода, который имеет определенную характеристику спектральной чувствительности sФД (λ ) , отличную от спектра СИД. Параметром, описывающим данное несоответствие, является интегральная чувствительность ФД к сигналу СИД (s синт ) [3]: λmax

scинт = sинт ⋅

∫ sСИДнорм (λ) ⋅ sФД (λ)dλ

λmin

,

λmax

∫ sСИДнорм (λ)dλ

(2)

λmin

где s СИДнорм (λ) – нормированная спектральная плотность потока зондирующего излучения; s ФД (λ) – нормированная спектральная чувствительность ФД; s инт (λ) – интегральная чувствительность фотоприемника, А/Вт; (λmin ÷ λmax ) , мкм – диапазон спектральной чувствительности ФД. В оговоренной выше оптической схеме измерения, не предусматривающей фокусировки зондирующего излучения СИД, необходимо учитывать рассеяние светового потока, связанное с геометрическими параметрами ИИ, ПИ и длиной базы ОК, а именно его долю, которая попадает в окно ФД. Данный фактор учитывает коэффициент ввода оптического излучения K BB (l ) , связанный с пространственными характеристиками излучения СИД и приема ФД, описывается выражением:

KВВ (l ) =

Sокна ФД Sизлуч СИД ⋅ , Sпят на СИД (l ) + Sизлуч СИД Sокна ФД

(3)

где Sокна ФД – площадь окна фотодиода; Sпят а СИД (l ) – площадь пятна расхождения луча на расстоянии l от СИД; Sизлуч СИД – площадь излучающей поверхности СИД. Согласно проведенному математическому моделированию канала измерения концентрации пыли, поток излучения, измеряемый фотодиодом, который прошел через ОК с расстоянием l будет равен: λ

1 max Φ ФД λ (λ , l , С П ) = Т λ (λ , l , С П ) ⋅ К ВВ (l ) ⋅ ⋅ ∫ S 0 СИД ( I изл 0 λ ) ⋅ sФД (λ )dλ , k г λmin

(4)

где k г – коэффициент использования излучения оптической системой (принимается за эталон зрение человека-оператора), Т λ (λ , l , С П ) – спектральный коэффициент пропускания зондирующего излучения в ОК, определяется уравнением Ми при решении задачи рассеяния и поглощения света [1], S0 СИД ( I изл 0 ) – абсолютное значение спектральной плотности мощности излучения СИД, определяется выражением [3]:

S0 СИД ( I изл 0 ) =

Φ е 0 СИД λ ⋅ 2 ln(2) ∆λ ⋅ π

359

,

(5)

где ∆λ – ширина спектра оптического излучения СИД. Выражение для выходного тока фотодиода, в зависимости от длины волны излучения, длины базы ОК и концентрации пыли определяется соотношением:

I ФД (λ , l , С П ) = Φ ФД (λ , l , С П ) ⋅ S синт .

(6)

Имея необходимые конструктивные параметры выбранных оптоэлектронных компонент, получена зависимость коэффициента ввода (в процентах) от длины базы ОК от 5 до 15 см при углах расхождения 15 (зависимость 1, система СИД C503 – ФД BPW21R), 20  и 30  (зависимости 2 и 3 соответственно, система СИД иного типа – ФД BPW21R) приведены на рисунке 1. При добавлении пыли происходит ослабление светового потока, характеризующееся показателем ослабления излучения (1), который определяется с помощью разработанного итерационного алгоритма вычисления коэффициентов уравнения Ми по рекуррентным соотношениям [4]. В этой связи, изменение выходного тока ФД по формуле (6) от концентрации пыли (0..3 г/м3) будет иметь вид, как показано на рисунке 2 (при l = 0,1 м).

IФД(λ,l,СП), мкА

KВВ, %

50

20

1 1 2

15

45

3

2

10 3

40

5

0

0,03

0,06

0,09

0,12

l, м 0,15

CП, г/м3

35 0

Рисунок 1 – Зависимость коэффициента ввода от длины базы ОК

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Рисунок 2 – Зависимость тока ФД от концентрации пыли

Из зависимостей, приведенных на рисунке 1, следует, что наибольший коэффициент ввода достигается с применением узконаправленного излучения СИД (при Θ = 15 и l = 10 см K BB (l ) = 5%), а при увеличении Θ до 30  и l = 10 см K BB (l ) снижается примерно в пять раз и составляет 1,1%. На рисунке 2 обозначено: 1 – зависимость тока ФД от концентрации пыли при λСИД = 470 нм, ∆λСИД = 44 нм; 2 – λСИД = 527 нм, ∆λСИД = 40 нм; 3 – λСИД = 624 нм, ∆λСИД = 38 нм. В начальной точке ( С П = 0 ) ток ФД нормируется к единому значению на раз-

личных длинах волн СИД за счет изменения его интенсивности излучения. При повышении концентрации пыли и за счет отношения среднего объемно-поверхностного диаметра частиц к длине волны наклон характеристик изменяется от 13,0 мкА/(г/м3) (зависимость 3) до 13,9 мкА/(г/м3) (зависимость 1), что дает основание утверждать о возможности решения обратной задачи: установление дисперсного состава исследуемого объема пыли на основе измеренного ослабления светового излучения на различных длинах волн. Для последующей обработки информационный сигнал – ток ФД, необходимо преобразовать в напряжение с помощью ПУ, выполненного на основе операционного усилителя (ОУ) по инвертирующей схеме включения согласно зависимости:

U ПУ (λ , l , С П ) = − I ФД (λ , l , С П ) ⋅ R1 ,

(7)

где R1 – сопротивление, которое преобразует ток ФД в напряжение, выбирается в зависимости емкости p-n перехода ФД. Приведение сигнала напряжения с выхода ПУ к унифицированному диапазону от 0 до 5 В, осуществляется с помощью НУ, который необходимо выполнить в виде не инвертирующего сумматора на основе ОУ. На не инвертирующий вход подается сигнал с выхода

360

ПУ, который суммируется с напряжением смещения U смещ , что позволяет устанавливать ноль на выходе НУ, когда концентрация пыли равна нулю согласно выражению:

 R  U НУ (λ , l , С П ) = 1 + ОС  ⋅ (U ПУ (λ , l , С П ) + U смещ ) .

R  

(8)

Зависимости напряжений на выходе ПУ и НУ от концентрации пыли в ОК ( С П = 0..3 г/м3) приведены на рисунках 3 и 4 соответственно.

UПУ(λ,l,СП), В

-0,75

0

0.5

1

1.5

2

2.5

UНУ(λ,l,СП), В

3 3 CП, г/м

5 1

4

2 1

-0,8

2

3

3

3 -0,85

2 1

-0,9

CП, г/м3

0

-0,95

Рисунок 3 – Зависимость выходного напряжения ПУ от концентрации пыли

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Рисунок 4 – Зависимость выходного напряжения НУ от концентрации пыли

На рисунках 3 и 4 обозначены зависимости: 1 – при λСИД = 470 нм, ∆λСИД = 44 нм; 2 – λСИД = 527 нм, ∆λСИД = 40 нм; 3 – λСИД = 624 нм, ∆λСИД = 38 нм. Из зависимости на рисунке 4 видно, что НУ должен иметь коэффициент усиления равный 5 и выполнять смещение начальной точки в ноль. При повышении объемной концентрации пыли в ОК выходное напряжение аналогового блока линейно возрастает. В зависимости от длины волны зондирующего излучения наклон характеристик различный, что способствует определению дисперсности пыли в ОК. Выводы 1. На основе анализа режимов работы фотодиода был выбран фотогальванический режим, который при измерениях обладает наибольшим соотношением сигнал-шум, в отличие от фотодиодного режима.

2. Составлена математическая модель канала измерения концентрации пыли, которая учитывает пространственные характеристики излучения и приема светового излучения (коэффициент ввода), позволила получить зависимость преобразования интенсивности зондирующего излучения в выходной ток фотодиода (в диапазоне от 38 до 47 мкА) при изменении концентрации пыли в оптическом канале измерения от 0 до 3 г/м3.

3. Поставлены требования к аналоговому блоку канала измерения концентрации пыли на основе полученной его математической модели: предварительный усилитель необходимо выполнить по инвертирующей схеме, а нормирующий усилитель – в виде не инвертирующего сумматора с коэффициентом усиления не менее 5 со смещением нуля, что в совокупности даст возможность реализовать макетный образец аналогового блока измерителя концентрации пыли. Перечень ссылок 1. Архипов В.А., Шереметьева У.М. Аэрозольные системы и их влияние на жизнедеятельность: Учебное пособие. – Томск: Издательство Томского государственного педагогического университета. 2007. – 136 с.

2. Ващенко В.И. Пыль угольных шахт. / В.И. Ващенко, А.К. Носач, В.В. Яворович. // Вести Донецкого горного института, 2011. – Выпуск 11. – С. 35-44.

3. Ишанин Г.Г., Мальцева Н.К., Мусяков В.Л. Источники и приёмники излучения. Пособие по решению задач. – СПб.: СБбГУ ИТМО, 2006. – 85 с.

361

УДК 629.07 ИССЛЕДОВАНИЕ ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЕПЯТСТВИЙ Тимошенко М. А., студент; Сенько В. Ф., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий Национальный Технический Университет», г. Донецк, Украина) На данный момент существует множество различных средств, для физического перемещения того или иного объекта. Если в качестве объекта брать человека, то этот перечень начинается с велосипедов, роликов, мотоциклов, автомобилей, и заканчивается самолетами, вертолетами, пилотируемыми космическими кораблями. Если же в качестве объекта взять, например, видео или фото камеры, любой другой небольшой груз – этот список рациональнее будет начать с радиоуправляемых наземных и воздушных моделей. Но, как правило, такие модели не снабжают системами автопилота, да и автопилот, по сути, не динамичен. Автопилот — устройство или программно-аппаратный комплекс, ведущий транспортное средство по определённой, заданной ему траектории [1]. Данное определение предусматривает статическую траекторию полета. Это еще можно применять на больших высотах, но как быть с низкими, или вообще наземными передвижениями? Тут статические траектории не помогут, т.к. ситуация постоянно меняется. Сегодня была равнина – завтра мегаполис, сегодня тут не было столба – завтра он есть. Все меняется, а технологии автопилота несколько устарели. В данном случае не обойтись без системы, которая бы обнаруживала препятствия на своем пути и меняла траекторию движения, чтобы задавались лишь конечные координаты, а весь процесс перемещения был динамичен и рационален. Для этого, так или иначе, будет необходим массив различных датчиков, т.к. препятствия бывают различных типов, и не все датчики смогут их зафиксировать. Существует несколько основных методов для обнаружения препятствий, это: • Светодиодный • Лазерный • Ультразвуковой • Радиоволновой • Техническое зрение Все методы, кроме последнего, действуют по принципу локации, разный у них лишь источник сигнала и его приемник. Светодиодный и лазерный методы локации отличаются между собой тем, что лазерный диод обладает большей точностью, чем светодиод, но эффективен на дальних дистанциях т.к. ширина луча крайне мала. Светодиод же наоборот, эффективен на ближних дистанциях, и в связи с тем, что луч гораздо шире - точность не велика. Схожесть методов в том, что принцип действия у них одинаковый. Излучатель испускает поток световых частиц, некоторая их часть хаотично рассеивается средой, но большая часть, если достигает непрозрачного тела в пределах радиуса действия – возвращается в приемник (Рисунок 1).

Рисунок 1 - Принцип действия светодиодного и лазерного дальномера 362

Далее измеряется время отклика – время, за которое сигнал преодолевает путь из излучателя в приемник, при наличии непрозрачного тела в радиусе действия дальномера. Соотношение времени отклика и расстояния до цели отражены в таблице 1. Таблица 1 - Расчет дальности Расстояние до цели Время отклика

1м 6.7нс

10м 67нс

100м 0.67мкс

1км 6.7мкс

10км 67мкс

100км 0.67мс

Как светодиод, так и лазерный диод могут работать в одном из трех диапазонов электромагнитного излучения – инфракрасный, видимый и ультрафиолетовый. Наибольшую популярность приобрели инфракрасные и красные излучатели. Ультразвуковой и радиоволновой методы отличаются друг от друга гораздо больше, если радиоволновой использует радиоизлучение, что является подвидом электромагнитного излучения, то ультразвуковой метод использует физические колебания для определения местонахождения объекта. В авиации используется радиоволновой метод, а некоторые живые организмы используют ультразвуковой метод. Техническое зрение отличается от всех перечисленных выше методов. Для его реализации необходима видеокамера и программный или аппаратный блок обработки изображений. Суть заключается в том, что имитируется зрение человека, что несет за собой свои преимущества и недостатки. Польза системы заключается в высокой скорости работы, возможности 24-часовой работы и точности повторяемых измерений. Так же преимущество технического зрения перед людским заключается в отсутствии утомляемости, болезней или невнимательности. Тем не менее, люди обладают тонким восприятием в течение короткого периода и большей гибкостью в классификации и адаптации к поиску других проблем [2]. Применение технического зрения в системе обнаружения препятствий весьма сложно, т.к. сгруппировать объекты как препятствия по какому-то одному принципу практически невозможно, правда это зависит от ситуации. Самый часто используемый пример применения технического зрения как системы распознавания препятствий, это метод бинаризации. Данный метод заключается в преобразовании изображения в серых тонах в бинарное (белые и черные пиксели) с дальнейшей обработкой. Но это лишь один из возможных методов построения карты препятствий, нужно также применять метод сегментации (используется для поиска и/или подсчета деталей), метод измерения (измерение размеров объектов в дюймах или миллиметрах), и метод обнаружения краев. Для исследования и реализации примеров разных систем распознавания препятствий существуют различные соревнования, например RoboCup, Умник-Бот, Робофест, VEX Robotics и другие [3]. На данный момент, вопросам распознавания препятствий в контексте автопилотирования уделяют слишком мало внимания, хотя направление весьма перспективно для автоматизации процессов передвижения наземных и воздушных объектов различных размеров и назначений. Перечень ссылок 1. http://ru.wikipedia.org/wiki/Автопилот 2. E. R. Davies Machine Vision : Theory, Algorithms, Practicalities. — Morgan Kaufmann, 2004.

3. http://myrobot.ru/

363

УДК 669.18:621.746 КОНТРОЛЬНО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭНЕРГОСИЛОВЫХ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ БЫСТРОЙ ЗАМЕНЫ ПОГРУЖНЫХ СТАКАНОВ ДЛЯ СЕРИЙНОЙ РАЗЛИВКИ СТАЛИ Ткачев М.Ю., магистрант (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г.Донецк, Украина) Рациональная технология непрерывной разливки стали является весьма важным составляющим элементом сталеплавильного производства, определяющим техникоэкономические показатели работы цеха и себестоимость металлопродукции. В настоящее время главными условиями улучшения показателей технико-экономической эффективности производства качественной заготовки на слябовых машинах непрерывного литья заготовок (МНЛЗ) являются повышение её производительности путем увеличения серийности непрерывной разливки и улучшения качества отливаемой заготовки за счет организации защиты стали от вторичного окисления на участках сталеразливочный ковш – промежуточный ковш – кристаллизатор. Важно отметить, что в ходе промышленного опробования различных защитных приспособлений, разработанных отечественными и зарубежными специалистами [1], установлено, что наилучшие результаты достигаются в случае использования специальных огнеупорных изделий – труб и погружных стаканов, экранирующих струю от окружающей атмосферы. В условиях непрерывной разливки стали длинными сериями с применением защитных погружных стаканов стабилизация скоростных режимов истечения металла из промежуточного ковша в кристаллизатор МНЛЗ является важной технологической задачей, решение которой требует создания специальных устройств, позволяющих при необходимости осуществлять быструю замену огнеупорного элемента, экранирующего струю расплава от окружающей атмосферы [2, 3]. Многообразие схем относительного расположения оборудования современных МНЛЗ и особенности его функционирования являются главными предпосылками для разработки систем быстрой замены погружных стаканов, которые в наибольшей мере соответствуют условиям непрерывной разливки металла конкретного сталеплавильного цеха. Результаты литературного и патентного поиска, выполненного по изучаемой проблеме, показали, что в последние годы практически отсутствуют работы, в которых изложены в доступной форме методология расчета конструктивных и энергосиловых параметров образцов оборудования, введенных в эксплуатацию за рассмотренный пятнадцатилетний период. Это обусловлено стремлением зарубежных разработчиков (фирмы «Interstop Сorp.» (Швейцария), «Vesuvius Group» (Бельгия) и «Danieli & С. Officine Meccaniche S.p.A.» (Италия)) защитить свои технические секреты от возможных конкурентов, поэтому они, как правило, ограничиваются предоставлением информации, носящей рекламный характер. Отсутствие результатов теоретических и практических исследований нового металлургического оборудования вносит значительные осложнения в дальнейшее развитие и совершенствование функциональных систем МНЛЗ [4]. Поэтому разработки, направленные на создание систем быстрой смены погружных стаканов, использование которых позволит исключить проблемы, вызванные прерыванием струи металла, истекающей из промежуточного ковша в кристаллизатор МНЛЗ во время разливки, являются наиболее перспективными. Также требует дальнейшего развития и экспериментальных исследований методика расчета конструктивных и энергосиловых параметров систем быстрой смены, т.к. приведенные в технической литературе теоретические и экспериментальные данные, посвященные ударным явлениям, которые протекают в механических системах бурения скважин и забивке свай, не могут в чистом виде быть применены для разработки разливочных систем.

364

С целью оптимизации энергосиловых параметров процесса смены огнеупорных элементов и снижения силы трения между контактными поверхностями металлической обоймы погружного стакана и опорной части разливочного устройства промковша МНЛЗ, вызывающей интенсивный износ контактной поверхности прижимных элементов, что требует их частой замены, при разработке усовершенствованной конструкции разливочного устройства решалась задача по снижению сил трения между контактными поверхностями его подвижно сопряженных элементов путем изменения в разливочном устройстве конструктивного исполнения узла прижатия погружного стакана. Для решения поставленной задачи модернизированное разливочное устройство (рис. 1), включает металлический корпус 1, снабженный средствами крепления в виде штырей 2 с отверстиями под клинья 3 к наружной поверхности днища промежуточного ковша 4. Корпус 1 имеет центральное вертикальное отверстие, в котором размещена нижняя часть сталевыпускного стакана 5, закрепленного в гнездовом блоке 6. В теле корпуса 1 выполнен продольный направляющий паз для размещения рабочего 7 и резервного 8 огнеупорных погружных стаканов, верхние части которых помещены в металлические обечайки.

Рисунок 1 – Конструктивное исполнение усовершенствованного разливочного устройства 365

Погружной стакан 7 примыкает снизу к сталевыпускному стакану 5 и установлен с возможностью перемещения вдоль продольного паза силовым гидроцилиндром, смонтированным на платформе манипулятора. Прижатие погружного стакана к нижней части сталевыпускного стакана осуществляется механизмом, который включает поворотные элементы 9 с отверстиями, симметрично установленные на осях 10 по обе стороны погружного стакана 7 вдоль оси его перемещения в направляющем пазу металлического корпуса 1. Причем каждый поворотный элемент 9 снабжен консольно закрепленным пальцем 11, несущим свободно вращающийся ролик12. Тело ролика имеет форму поверхности вращения с образующей в виде дуги с радиусом 0,5b...0,5d, где b и d – соответственно внешний диаметр ролика и его толщина в поперечном сечении симметрии, находящиеся между собой в соотношении d/b=2...2,5. Благодаря указанным значениям геометрических параметров ролика обеспечивается его постоянный контакт с опорной поверхностью металлической обечайки огнеупорного стакана независимо от угла поворота элемента, несущего сам ролик. Передача усилия прижатия погружному стакану осуществляется благодаря кинематической связи поворотных элементов с предварительно сжатыми пружинами 13, которые установлены в выполненных в корпусе 1 наклонных цилиндрических каналах на направляющих стержнях 14 с поджатием к их подпорным буртикам 15 с помощью ввинченных в цилиндрические каналы пробок 16. Каждая из пробок своей торцевой частью выходит наружу металлического корпуса 1. Для поворота пробок на их выходящих торцевых частях предусмотрены шлицы под отвертку или головки под ключ. Разработанная усовершенствованная система быстрой смены погружных стаканов при серийной разливке стали на слябовых МНЛЗ выгодно отличающаяся от известных зарубежных аналогов тем, что при ее использовании обеспечивается механизированное выполнение всех операий, связанных с подачей и установкой сменного огнеупорного элемента на разливочное устройство, креплением к нему силового гидроцилиндра и последующим выводом его из зоны интенсивного теплового воздействия, вызванного излучением жидкой стали, находящейся в кристаллизаторе. Благодаря применению в опорном узле разливочного устройства прижимных элементов, снабженных роликами, существенно снижается нагрузка на гидропривод за счет уменьшения силы трения между подвижными контактными поверхностями, устраняется их интенсивный износ, в связи с чем сокращаются эксплуатационные затраты, обусловленные потребным расходом изнашиваемых деталей и проведением ремонтных работ по их периодической замене. Для проверки правильности принятых технических решений и корректности полученных расчетных зависимостей, описанных в работе [3], а также для исследования энергосиловых параметров системы быстрой замены погружных стаканов для серийной разливки стали был разработан, спроектирован и изготовлен физический аналог исследуемой механической системы, схема которого приведена на рисунке 2. Рамка 12 лабораторного стенда посредством сварочных соединений связана с корпусом разливочного устройства 1 и служит для центрирования сталевыпускного стакана 9, а также для установки в нее шпилек 4, неподвижно фиксирующих упорный фланец 5. Приведение системы в действие осуществляется с помощью гайки 16, которая может вращаться и непосредственно связана с ходовым винтом 15, что обеспечивает его поступательное движение. Усилие от ходового винта передается при помощи 2-х тяг 8 на толкатель 7, непосредственно воздействующий на сменный погружной стакан 10. Одновременно усилие, которое необходимо преодолеть приводу во время смены стаканов, контролируется при помощи динамометра общего назначение ДПУ-2-2 ГОСТ 13837-79, связанного 2-мя проушинами 13 с одной стороны с ходовым винтом 15, а с другой – с системой тяг 8. Контроль усилия прижатия рабочего погружного стакана 2 поворотными элементами 3 к нижней части сталевыпускного стакана 9 осуществляется посредством установленной тензометрической месдозы 6, с одной стороны опирающейся на металлическую обойму 366

сталевыпускного стакана, а другой – в упорный фланец 5 через мягкие прокладки 11. Такое конструктивное исполнение позволяет варьировать степень прижатия огнеупорных элементов и измерять усилие смены стаканов при различных ее значениях. Рабочий элемент месдозы был выполнен из легированной стали 30ХГСА с последующей термообработкой – нормализацией [5]. Мягкие прокладки 11 изготовлены из резины и предназначаются для равномерного распределения давления на рабочий элемент, что существенно повышает точность измерений. Толщина прокладок 1 – 2 мм. На тензометрической месдозе, выполненной в форме гильзы, закреплено 4 проволочных датчика с сопротивлением 200 Ом каждый, соединенных по мостовой схеме (рис. 3). Рабочие тензодатчики, включенные в противоположные плечи моста, расположили в направлении образующих цилиндра рабочего элемента (направлении главной деформации), а компенсационные, включенные относительно рабочих датчиков в смежные плечи моста – окружном направлении, т.е. перпендикулярно рабочим.

Рисунок 2 – Схема лабораторного стенда

Рисунок 3 – Мостовая схема соединения тензодатчиков

367

Электрический сигнал, возникающий при разбалансе измерительного моста, по экранированному кабелю поступает на вход одного из каналов четырехканального усилителя переменного тока УТ4-1 ТУ 25.06.1377-82. Далее усиленный сигнал, представляющий собой напряжение переменного тока, преобразуется многоканальным аналого-цифровым преобразователем (АЦП) в двенадцатиразрядный числовой код. Последующая обработка цифрового представления сигнала выполняется совместимым с компьютером IBM (ЭВМ) и установленной на его шине платой L-154 12-ти разрядного АЦП в реальном масштабе времени, при помощи прикладной программы OSCILLOSCOPE фирмы L-CARD, поставляемой в комплекте с АЦП (рис. 4). Обработка цифрового представления сигнала, поступающего от тензометрической месдозы, выполняется на ЭВМ в реальном масштабе времени при помощи прикладной программы Power Graph-2.0.

Рисунок 4 – Контрольно-измерительная схема усилия прижатия погружного стакана Таким образом, рассмотренные контрольно-измерительные средства для исследования энергосиловых параметров устройства быстрой замены погружных стаканов для серийной разливки стали позволят фиксировать нагрузки на гидропривод рассматриваемой системы при различных усилиях прижатия рабочего погружного стакана к сталевыпускному стакану. Результаты экспериментальных исследований позволят дать оценку адекватности полученных теоретических зависимостей разработанной методики расчета энергосиловых параметров системы быстрой смены погружных стаканов для непрерывной разливки стали. Также полученные данные могут послужить основой уточненным теоретическим положениям, что позволит более успешно решать практические задачи, связанные с расчетом и конструированием современных разливочных устройств, которые используются в сталеплавильном производстве. Перечень ссылок 1. Смирнов, А.Н., Фоменко А.П., Орлов И.А., Совершенствование защиты стали от вторичного окисления при разливке на МНЛЗ // Сталь. – 1998. – №11. – С. 19-24.

2. Еронько С.П., Быковских С.В. Разливка стали: Оборудование. Технология. – К.: Техніка, 2003. – 216 с.

3. Расчет и конструирование системы быстрой замены погружных стаканов при непрерывной разливки стали / С.П. Еронько, А.Л. Сотников, М.Ю. Ткачев и др. // Металл и литье Украины. – 2011. – №12. – С. 36-44.

4. Еронько С.П., Сотников А.Л., Ткачев М.Ю. Совершенствование системы быстрой смены погружных стаканов для серийной разливки стали на слябовых МНЛЗ // Металлургические процессы и оборудование. – 2012. – №3. – С. 26-38.

5. Пироженко Н.Г. Основы научных исследований. – Норильск.: изд. КПИ, 1983. – 75 с.

368

УДК 622.412 МИКРОПРОЦЕССОРНОЕ УСТРОЙСТВО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОПАСНОСТИ ВЗРЫВА МЕТАНОВОЗДУШНОЙ СМЕСИ В ШАХТЕ Федорченко А. А., студент; Василец С.В., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Взрывы газа и угольной пыли относятся к авариям с наиболее тяжкими последствиями в социальном и экономическом плане. Взрыв метановоздушной смеси и угольной пыли в шахте, сопровождающийся формированием и распространением по сети горных выработок ударных волн – очень опасный вид подземной аварии. Угрожая жизни и здоровью горнорабочих, взрыв всегда приводит к разрушению выработок и повреждению расположенного в них горного оборудования. При этом социальные, материальные и финансовые потери могут достигать катастрофических размеров. Принцип действия современных систем газовой защиты основан на измерении концентрации метана и отключении электроэнергии при превышении ею заданного уровня (аппаратуры МЕТАН, КАГИ, УТАС) [1]. Однако, данные системы релейного действия не реагируют на скорость нарастания концентрации метана, не учитывают характер процесса метанообразования и возникновение источника воспламенения: короткое замыкание в электрической цепи, искрение в сигнальных цепях, а также динамику метанообразования разрабатываемого пласта. Целью данной работы является повышение эффективности функционирования автоматической газовой защиты (АГЗ) шахты путем прогнозирования взрывов метановоздушной смеси. Для решения задач прогнозирования необходимо установить причины события «Взрыв метановоздушной смеси», для чего составлено дерево данного события (рис. 1). Событие взрыв является конъюнкцией следующих состояний: «повышенная концентрация метана», «наличие источника воспламенения», «отказ АГЗ». Состояние «повышенная концентрация метана» является реализацией случайного процесса, данное состояние дискретно и не известно до проведения измерения. Состояние «наличие источника воспламенения» описано в теории защитного отключения электрооборудования [2], каждый источник воспламенения характеризуется вероятностью нахождения в опасном состоянии, при этом данная вероятность определяется не только типом оборудования и условиями его эксплуатации, но и прочими факторами, такими как производственная культура, состояние рудничной атмосферы и т.д. Априорные значения вероятности возникновения данных состояний получены в [2] на основе наблюдений на шахте «Россия». Состояние «отказ АГЗ» возможен при выходе из строя любого из образующих функциональных компонентов. Существует самодиагностика некоторых отказов, так применением специальных интерфейсов (например, токовой петли) возможна самодиагностика неисправности датчика и линии связи, но все же большая часть функциональных компонентов не обладает данным свойством. Однако известна наработка на отказ элементов АГЗ, таким образом, вероятность выхода ее из строя является определенной функцией времени. Предлагаемое устройство (рис. 2) на основании данных о состоянии рудничной атмосферы и электрооборудования, а также АГЗ на участке рассчитывает вероятность опасного состояния. Данное устройство предназначено для диагностирования состояния оборудования участка, а также для сигнализации опасных состояний. Устройство выполняет следующие функции: регистрацию концентрации метана через равные промежутки времени и формирование текущей выборки концентрации; вычисление скорости изменения концентрации метана; корреляционный анализ текущей выборки концентрации с «опасными» выборками; учет ресурса аппаратуры газовой защиты и датчиков метана; учет ресурса коммутирующей и пусковой аппаратуры участка; учет 369

количества повреждений кабеля (учет количества срабатываний токовой защиты и реле утечки тока); расчет вероятности безотказной работы оборудования на основании априорных данных и измеренного времени работы. Устройство реализуется с использованием микроконтроллера. Функция регистрации концентрации метана требует значительного объема памяти, которым МК не располагает, поэтому необходимо использовать внешнюю энергонезависимую память – SecureDigital, которая легко подключается к МК по SPI интерфейсу [3]. Скорость изменения концентрации метана выполняется методами численного дифференцирования. Корреляционный анализ текущей выборки предлагается производить, вычисляя взаимнокорреляционную функцию текущей выборки и «опасных» выборок. «Опасные» выборки задаются исходя из опыта опасного газообразования на данном или подобном пласте. В случае, если текущая выборка в зоне концентраций близких к предельно допустимым ведет себя как «опасная», необходимо сигнализировать об опасном состоянии горному диспетчеру и горнорабочим. Аппаратура газовой защиты и датчики метана имеют три периода службы: приработку, характеризующуюся высокой интенсивностью отказов оборудования, период нормальной работы с минимальной интенсивностью отказов и период износовых отказов, характеризующийся полным отказом оборудования. Сравнивая время работы АГЗ и датчиков метана со сроком их эксплуатации, зная количество включений и наработку на отказ аппаратуры, можно рассчитать вероятность отказа АГЗ, а следовательно и текущую вероятность события «взрыв». Зная ресурс пусковой и коммутационной аппаратуры, двигателей, а также количество отказов кабельного хозяйства (количество повреждений кабеля), высчитывается вероятность образования источника воспламенения.

Рисунок 1 – Дерево события «взрыв метановоздушной смеси» 370

Рисунок 2 – Логическая схема устройства прогнозирования опасности взрыва метановоздушной смеси Функции, выполняемые данным устройством, позволяют осуществлять опережающее отключение при двухуровневом контроле концентрации метана благодаря регистрации скорости нарастания концентрации метана. Выполнение корреляционного анализа процесса метановыделения позволяет прогнозировать опасные состояния и планировать организационные и технические мероприятия по дегазации. Учет ресурса электрооборудования и АГЗ позволяет корректировать сроки проведения плановых технических обслуживаний и ремонтов, определять вероятность отказа данного оборудования, следовательно, и безопасность проведения горных работ на данном участке. Учет количества повреждений кабеля на участке позволяет вычислять вероятность возникновения источника воспламенения на контролируемом участке, и косвенно определять производственную культуру конкретной смены, что позволяет проводить организационные мероприятия по охране труда.

Рисунок 3 – Функциональная схема блока прогнозирования Для обеспечения работы устройства в системе автоматизации более высокого порядка предусмотрен обмен данными по интерфейсу RS-485 [3], для взаимодействия с обслуживающим персоналом – ЖК – индикатор и устройство ввода (клавиатура), логические и математические функции выполняет микроконтроллер, поскольку незначительная динамика контролируемого процесса не требует больших вычислительных мощностей для работы в режиме реального времени. Перечень ссылок 1. Басовский Б.И. Автоматическая газовая защита и контроль рудничной атмосферы / Басовский Б.И., Биренберг И.Э., Карпов Е.Ф.; –– М.: Недра, 1984 – 284 с.

2. Колосюк В.П. Защитное отключение рудничных электроустановок / Колосюк В.П. –– М: Недра, 1980 – 334 с.

3. Болл С. Аналоговые интерфейсы микроконтроллеров / Стюарт Болл –– М.: Издательский дом «Додэка-ХХI», 2007. –360с.

371

УДК 621.314 АНАЛИТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МАГНИТОДИЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ДАТЧИКА ТОКА ДЛЯ УСТРОЙСТВА ДИАГНОСТИКИ КОММУТАЦИОННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК Фугаров Д.Д.; Герасименко Ю.Я., проф., д.т.н.; Проус В.Р. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Диагностика коммутационных элементов (КЭ) заключается в определении его время– токовых характеристик методом создания диагностического воздействия, представляющего собой испытательный ток синусоидальной формы, эквивалентный короткому замыканию в цепи элемента, стоящего перед заранее исправным КЭ, с теми же параметрами отключения цепей [1]. Измерение испытательного тока в устройствах диагностики может быть выполнено с помощью магнитодиэлектрических датчиков тока (МДТ), имеющих достаточный диапазон линейного преобразования и минимальные массогабаритные параметры. Электрическая схема замещения МДТ представлена на рис.1[2].

Рисунок 1 - Схема замещения МДТ Математической моделью электрических процессов, происходящих в этой схеме является, следующая система уравнений.

i1  i0  i2 ,

d di  ( L2 S  LH ) 2  (r2  rH )i2 , dt dt

  f (i0 ) ,

(1) (2) (3)

где i1 ,i0 – приведенные ко вторичной обмотке первичный ток и ток намагничивания; i2 , u2 – вторичные ток и выходное напряжение; r2 , rH – активные сопротивления вторичной обмотки и нагрузки соответственно, ψ – потокосцепление, L2S – индуктивность рассеяния, LH – индуктивность нагрузки, f (i0 ) – закон первоначального намагничивания. Условием того, что МДТ работает в режиме трансреактора является большое активное сопротивление нагрузки (rH>10кОм, LH=0) [2]. Входной величиной МДТ является измеряемый ток i1, а выходной – вторичное напряжение u2 [2]. При этом математическая модель (1)-(3) примет вид:

372

i1  i0 

u2 , rH

(4)

  f (i0 ) , d L2 S dU 2  r   1  2 dt rH dt  rH

(5)

 u2 . 

(6)

Будем считать, что магнитная система МДТ выполнена в виде торроида, по которому равномерно намотана вторичная обмотка. Вследствие чего индуктивностью рассеяния L2S можно пренебречь (L2S=0). Внешние поля не учитываются, МДТ работает в режиме «холостого хода», т.е. rH→∞, что приводит к i1=i0. С учетом этого и выражений (4)-(6) можем записать:

d  u 2 (7) ,   f (i1 ) dt

(8)

Для выполнения расчетов по системе (7)-(8) найдем потокосцепление ψ(t). Заметим, что ψ(t) – это потокосцепление с витками вторичной обмотки, поэтому:

ψ(t)=Ф(t)w2 ,

(9)

где w2 – число витков вторичной обмотки, Ф(t) – поток через виток вторичной обмотки.

Ф(t)=B(t)S

(10)

Индукция B(t) может быть рассчитана по кривой намагничивания, уравнение которой имеет вид:

B где

 H  lim H 0

0  lim H 

H  0 ln H  1  0 H , 

(11)

dB – относительная начальная магнитная проницаемость сердечника, dH

dB – магнитная постоянная системы, α – параметр аппроксимации кривой dH

намагничивания, Н – напряженность магнитного поля. Подставляя (11) в (10), а затем (10) в (9), получим:

   0   (t )  w2 S  H ln H  1   0 H  .   

(12)

С учетом закона полного тока: 

 Hdl  i1

(13)

l0

для простейшей геометрии можем определить напряженность магнитного поля: Hl0=i1, откуда

H

i1 , l0

373

(14)

где l0 – средняя длина магнитной силовой линии. Выражение (12), с учетом (14) примет вид:

    0  i1  i  ln   1  0 1  .  (t )  w2 S  H  l0  l0   

(15)

После подстановки (15) в (7) получаем выражение:

      l di di    H 0 0 1 0 1     . u2  w2 S  i1   dt l0 dt   1   l0  

(16)

Пусть первичный ток изменяется по следующему закону: t   i1  I1m  cos   e T  cos( wt   )  ,   1

(17)

где I1m – амплитуда периодической составляющей первичного тока; Т1 – постоянная времени затухания апериодической составляющей первичного тока, φ–начальная фаза; ω – угловая частота. Продифференцируем (17) по времени: t  di1 1 T   I1m   sin(t   )  cos    e dt T1 

1

  . 

(18)

Подставляя (17) и (18) в (16) запишем выражение для u2:

    t  1 T    H  0 0  u2  w2 SI1m   sin(t   )  cos    e      t T l0    1    I  cos   e T  cos(wt   )   l 1 m 0         1

1

Полученное выражение для мгновенного значения вторичного напряжения МДТ может использоваться для инженерных и научных расчетов переходных процессов в измерительных электрических цепях устройства диагностики силовых коммутационных элементов электроустановок. Перечень ссылок 1. Лачин В.И., Проус В.Р., Фугаров Д.Д. Устройство выявления скрытых отказов автоматических выключателей. – Проблемы энергосбережения и технической диагностики энергетического оборудования: сборник трудов науч.-практ. конф., г. Ростов н/Д, 15 февр.

2007 г.: в 3 ч. /ВЦ «ВертолЭкспо» – Ростов н/Д, 2007. – Ч. 1 – С. 87-90 2. Цыгулев Н.И. Дифференциальная защита элементов систем электроснабжения: монография / Н.И.Цыгулев, В.Р. Проус.–Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2012. – 240с.

374

УДК 543.27.08 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КАНАЛА КОНЦЕНТРАЦИИ БЕНЗ(А)ПИРЕНА В ВЫХЛОПНЫХ ГАЗАХ АВТОМОБИЛЯ Хламов М.Г., проф., доц., к.т.н.; Рак В.И., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы. Проблемы окружающей среды всё чаще беспокоят мир, так как от этого в большей мере зависит безопасность и здоровье людей. Одним из важнейших факторов является загрязнение от выбросов производства, ДВС (двигателей внутреннего сгорания), выпалки лесов и полей, ведь в составе выбросов имеется опасный канцерогенный газ бенз(а)пирен. Этот газ, по результатам много численных опытов, вызывает раковые опухоли, значительные и смертельные заболевания дыхательной системы и пищеварительного тракта. Именно по этому и актуален вопрос измерения концентрации бенз(а)пирена и дальнейшего контроля выбросов автомобильного транспорта. Постановка задач исследования. Целью работы является разработка математической модели измерительного канала концентрации бенз(а)пирена в выхлопных газах автомобиля, для разработки структурной схемы прибора измерения концентрации бенз(а)пирена в выхлопных газах автомобиля. Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи: – разработать и исследовать математическую модель измерительного канала концентрации бенз(а)пирена; – поставить требования к разработке структурной схемы прибора измерения концентрации бенз(а)пирена в выхлопных газах автомобиля. Результаты разработки и исследований. Нынешние способы измерения концентрации бенз(а)пирена не позволяют проводить измерения в «полевых» условиях и занимают много времени. Проанализировав характеристики бенз(а)пирена и данные о содержании его в рабочей зоне, а это 0.15 мкг 3 [1], был сделан вывод, что его м концентрацию теоретически измерять посредством методов обладающих высокой чувствительностью, таких как методы абсорбционного анализа. Одним из них является метод непосредственного поглощения вещества. Дальнейшей задачей становится построение математической модели измерительной среды и построение спектральных характеристик. Второй закон, сформулированный Бером, выражает связь между интенсивностью прошедшего излучения и концентрацией поглощающего вещества в растворе: поток параллельных лучей монохроматического излучения при прохождении через раствор поглощающего вещества концентрации С ослабляется по закону:

I  I 0 e  k1Cl , D  lg( I 0 ) I  kCl , где I0  интенсивность падающего монохроматического излучения; I  интенсивность прошедшего монохроматического излучения; k  0.4343k1 , k1 и коэффициенты k поглощения, характеризующие вещество; D  оптическая плотность излучения; C  концентрация вещества; l  толщина поглощающего слоя. Если концентрация выражена в молях на литр и толщина слоя в сантиметрах, то коэффициент поглощения называется молярным коэффициентом поглощения (или молярной экстинкцией) и обозначается ε [2].

375

D  Cl Таким образом оцифрованный и промоделированный спектр поглощения бенз(а)пирена построен по закону:

S  (  )   S (  )  S (i ) i

Для синтеза спектра были использованы 17 S (i ) накладывались на основную S ( ) . Спектр поглощения бенз(а)пирена показан на рисунке 1:

составляющих, которые

Рисунок 1 – Спектр поглощения бенз(а)пирена-1,2 5 где k norm  1.28  10  коэффициент нормирования. Для лучшей наглядности на рисунке 1 добавлен спектр поглощения, который был представлен в литературе, но при этом он несколько приподнят над моделью, так как их адекватность влечет слитие в один. Для построения математической модели газовой среды необходимо задаться характеристиками источника поглощения. Из полученного спектра видно, что необходимо выбрать СИД с длинной излучения от 220 до 400 нм. [3] Тут становиться задача моделирования параметров СИД. Модуляция тока СИД должна быть синусоидальной, что обеспечит узкополосность модулированного потока, а соответственно выходного сигнала фотоприемника. Выходной поток СИД определяется как:

Ф вых СИД ( t)  k  (I 0  I mod  cos( mod  t)) где I0 = 5 мА – среднее значение тока СИД; Imod = 4 мА – амплитуда тока модуляции. Амплитуда потока модуляции определяется как Ф mod  k  I mod и равняется 4 мкВт.

376

Поскольку пироэлектрический фотоприемник не обеспечивает передачу низкочастотных сигналов и статических сигналов, то при моделировании учитывается только переменная составляющая потока СИД. Спектральная плотность амплитуды потока на длине волны 280 нм синтезируется из оцифрованного спектра и имеет вид:

bb 2 f 1 ( )  2 bb  (  0 ) 2

1

f 2 ( )  e  r (  0 )

 0 12       1   12    0    1 ( )  ; 2

;

  12   1  0  0 12    2 ( )   2

2

;

   

;

f (  )  f 1 (  )   1 (  )  f 2 (  )   2 ( ) Отсюда спектральная плотность амплитуды потока определяется как:

S umaxmod ( )  S 0 mod  S u ( ) где S 0 mod 

Фmod мкВт  0.031 – спектральная плотность соответствующая амплитуде 12.878 нм

модулированного сигнала; S u – спектральная плотность излучателя Спектральная плотность амплитуды потока представлена на рисунке 2.

Sumaxmod( 1) 0.04

0.032

0.024

0.016

0.008

0 260

, мкм 273.33

286.67

300

313.33

326.67

340

Рисунок 2 – Спектральная плотность потока излучения СИД на длине волны 280 нм.

377

Исходя из этих данных можно определить оптическую плотность излучения для некоторых случаев концентрации вещества. Оптическую плотность излучения определим как :

D(a,  )  S  ( )  k norm  l  m(a) , при

a  10 -9 m(a)  M

,

где l – длина трассы измерительной кюветы, ; m – молярная концентрация, моль/л. Концентрация a, при этом может изменяться от 1 до 50 мкг/м3. Молярная масса бенз(а)пирена М = 252.32 г. Коэффициент пропускания рассчитаем как :

T(a,  )  e -D(a, ) Выходной поток оптического канала при данных параметрах может изменяться от 0.399 до 0.382 мкВт в зависимости от концентрации бенз(а)пирена. Входной и выходной поток оптического канала при максимальной концентрации бенз(а)пирена показаны на рисунке 3. fвыхОК( 1 50) fвхОК( 1) 0.035 fвхОК 0.03 fвыхОК 0.025

0.02

0.015

0.01

0.005

0 270

275

280

285

290

295

300

Рисунок 3 – Выходной и входной потоки при максимальной концентрации бенз(а)пирена. Выходной ток фотоприемника определяется как:

I выхФП (a)  S инт  k( )  Ф выхОК (a ) Ф выхОК (50)  0.382 - плотность выходного потока оптического канала, которая определятся по формуле (1) и зависит от выходного потока и концентрации бенз(а)пирена; k(  )  0.048 – коэффициент спектрального согласия и рассчитывается по формуле (2);

Sинт – интегральная чувствительность (соотношении между величиной потока и величиной тока выходного потока).

378

340

Ф выхОК (a ) 

f

выхОК

( , a)d

(1)

260

540

S

k 

выч

( )  f( )d

200

540

S

(2) выч

( )d

200

где

S выч

– спектральная фоточувствительность фотоприемника. Исходя из полученных данных функция выходного тока фотоприемника представлена на рисунке 4.

Рисунок 4 – Выходной ток фотоприемника. Выводы. Математическая модель используется при разработке структурной схемы прибора измерения концентрации без(а)пирена в выхлопных газах автомобиля. В дальнейшем развитии модели предусмотрено введение в неё дестабилизирующих факторов, влияющих на точность измерений концентрации бенз(а)пирена. На базе полученой математической модели должна быть разработана оптическая схема прибора, которая должна быть внесена в его структурную схему. Перечень ссылок 1. ГОСТ 12.1.005-88

2. Казицина Л.А., Куплетская Н.Б. Применение УФ-, ИК-, ЯМР- спекроскопии в органической химии. М.: Высш. шк., 1971.

3. Шуберт Ф. Светодиоды / Пер. с англ. под ред. А.Э. Юновича. — 2-е изд. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 496 с. – ISBN 978-5-9221-0851-5.

379

УДК 615.837:615.478 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ УСТРОЙСТВА УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ДЕНСИТОМЕТРИИ Ахмедов Р., студент; Гарелых А., студент; Тарасюк В.П., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий Национальный Технический Университет», г. Донецк, Украина) Актуальность проблемы и постановка задачи исследования. На данный момент ультразвуковая денситометрия является прогрессивным, а главное – основным методом диагностики остеопороза. В отличие от рентгеновской денситометрии, ультразвук не оказывает пагубного влияния на организм человека и точность данного метода на порядок выше рентгенографии. Систематическое изменение плотности костной ткани уже на десятые доли процента могут свидетельствовать о ранних стадиях остеопении, а впоследствии и остеопороза. Учитывая это, а также быстрое развитие современной элементной базы и современных измерительных систем, становится актуальным вопрос о совершенствовании аппаратов данного типа, а именно: повышение точности измерений и повышение быстродействия измерительных систем. Цель работы – разработка структурной схемы электронного устройства ультразвуковой денситометрии. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: - рассмотреть особенности измерения плотности костной ткани с помощью ультразвука; - разработать структурную схему электронного устройства ультразвуковой денситометрии; Анализ существующих решений. На рис.1 приведена структурная схема ультразвукового денситометра. [4]

Рисунок 1 – Структурная схема ультразвукового денситомтера 380

Данная схема была запатентована в США в 1992 году и является основой современных денситометров. Она содержит: ультразвуковой датчик-приемник (21), АЦП (42), нормирующие преобразователи (55, 59), микропроцессорные устройства (38, 41) и устройство индикации. Данная схема, а соответственно и современные устройства, обладает следующими недостатками – отсутствие устройства, осуществляющего фильтрацию информационного сигнала, а также отсутствие устройства калибровки, что требует ручной настройки прибора перед каждым использованием. Основная часть. Изменения свойств костной ткани, связанные с изменением состава и структуры, отражаются и на ее акустических параметрах - на коэффициенте поглощения ультразвука и на скорости его распространения в кости. Ослабление ультразвука связано не только с содержанием минеральных веществ, но и со структурированностью костной ткани, расположенной на пути распространения ультразвука. Ослабление проходящего через кость ультразвука заметно зависит от частоты, и в ряде случаев для повышения информативности метода измерения проводят в широком диапазоне частот (рис. 2).[2]

Рисунок 2 – зависимость поглощения ультразвука костной тканью от частоты: 1 – молодой организм, 2 – зрелый организм Основную погрешность в измерения вводит мышечная ткань. Уровень отражения на границе мягкая ткань – костная ткань тоже может меняться в определенных пределах в зависимости от вида костной и мышечной тканей. Однако в большинстве случаев этот уровень велик, вследствие чего отраженная волна может быть большей мощности, чем волна, прошедшая далее. Помимо этого костная ткань в силу специфичности своего строения расфокусирует УЗ луч, проходящий через нее. В таблице 1 приведены коэффициенты отражения ультразвука на границах разных сред.[2] Таблица 1 – Коэффициент отражения ультразвука на границе биологических сред Граница сред Кровь – мышца Мышца – жир Мышца – кость Воздух – мягкие ткани

КОТР, % 1,5 10,0 64,0 99,95

На границе воздух-мягкие ткани УЗ волна отражается практически полностью, и дальше этой границы получить информацию невозможно. Поэтому для уменьшения погрешно-

381

сти, вносимой отражением УЗ волны, при обследовании пациента на рабочую поверхность датчика наносится акустический гель либо используют резервуары с водой, исключающие воздушную прослойку и обеспечивающие акустический контакт между датчиком и телом пациента. На рис. 3 представлены графические зависимости коэффициента затухания от частоты.[3]

Рисунок 3 – Зависимость затухания ультразвука от частоты в биологических тканях: 1 - легкие, 2 - кости черепа, 3 - кожа, 4 - мышца, 5 - мозг взрослого, 6 - мозг ребенка, 7 - печень, 8 кровь, 9 - вода, 10 - среднее значение для мягких тканей. Для расчета коэффициента затухания необходимо рассчитать потери энергии при прохождении границы всех сред: вода – кожа, кожа – жировая ткань, жировая ткань – мышечная ткань, мышечная ткань – костная ткань. Акустическое сопротивление сред при частоте 1МГц составляет [2]: Вода – 1,48 кг/м2с; Кожа – 1,4 кг/м2с; Жировая ткань – 1,38 кг/м2с; Мышечная ткань – 1,7 кг/м2с; Кость – 7,8 кг/м2с. Потери энергии получим из формулы коэффициента пропускания [1] из одной в среды в другую с последующим переводом полученных значений в децибелы

 проп 

4  Z1  Z2 , (Z1  Z2 )2

 4  Z1  Z 2   4 1.48  1.4  dBВ  К  10 log10   10 log10   3.35 10 3 Дб , 2  2   (1.48  1.4)   ( Z1  Z 2 ) 

где Z1 – акустическое сопротивление воды, Z2 – акустическое сопротивление кожи.  4  Z 2  Z3   4  1.4 1.38  dBК  Ж  10 log10   10 log10   2.25  104 Дб , 2  2  ( Z  Z ) (1.4  1.38)   3  2 

где Z2 – акустическое сопротивление кожи, Z3 – акустическое сопротивление жировой ткани.

382

 4  Z3  Z 4   4 1.38  1.7  dBВ  К  10 log10   10 log10   0.05 Дб , 2  2   (1.38  1.7)   ( Z3  Z 4 ) 

где Z3 – акустическое сопротивление жировой ткани, Z4 – акустическое сопротивление мышечной ткани.  4  Z 4  Z5   4 1.7  7.8   10 log10   2.09 Дб , dBВ  К  10 log10  2  2  ( Z  Z ) (1.7  7.8)   4 5  

где Z4 – акустическое сопротивление мышечной ткани, Z5 – акустическое сопротивление костной ткани. Нахождение потерь энергии эхо сигнала производится по коэффициенту отражения[1] который также будет переведен в децибелы: R

( Z 2  Z1 ) 2 ( Z1  Z 2 ) 2

Энергия dBэхо эхо-сигнала при отражении от всех акустических границ, относительно приемника контактирующего с водой: n  ( Z  Z1 ) 2 dBВ  эхо   10 log10  i 2 i2  ( Z1  Z i )

  (1.4  1.48) 2  10 log  10  2  (1.4  1.48) 

  (1.38  1.48) 2  10 log  10  2   (1.38  1.48)

  

 (1.7  1.48) 2   (7.8  1.48) 2  10 log10    86.9 Дб 10 log   10 2 2   (1.7  1.48)   (7.8  1.48) 

В идеальном случае излучаемый и принимаемый сигналы имеют синусоидальную форму, ввиду отсутствия искажений за счет отражения и поглощения УЗ волны мягкими тканями организма (рис. 4). Спектр такого сигнала показан на рисунке 5.[3] Как видно, он состоит из основной или несущей частоты и малого числа боковых, не вносящих погрешности.

Рисунок 4 – Форма идеального принимаемого сигнала. Реальный сигнал значительно отличается от идеально за счет наличия ультразвукового эхо, отражения волны и ее частичное поглощение. На рисунке 6 показана форма реального сигнала. Его спектр (рис. 7) сильно сдвинут относительно основной частоты и имеет большое количество боковых составляющих, что вносит погрешность в результаты измерений. В связи с этим становится актуальной задача фильтрации и восстановления сигнала в соответствии с его идеальными параметрами.

383

Рисунок 5 – Амплитудный спектр сигнала

Рисунок 6 – Форма реального УЗ сигнала

Рисунок 7 – Амплитудный спектр реального сигнала Исходя из вышесказанного, можно предложить следующую структурную схему устройства (рис. 8):

384

Рисунок 8 – Структурная схема электронного устройства ультразвуковой денситометрии В данной схеме сигнал, полученный от ультразвукового датчика, поступает на вход согласующего устройства (СУ), которое преобразует полученный сигнал и передает его в аналого-цифровой преобразователь (АЦП). АЦП преобразует сигнал в двоичный код и подает его на вход устройства принятия решения (УПР), которое осуществляет обработку полученных данных и затем отображает результат на устройстве индикации (УИ). Устройство калибровки (УК) производит первоначальную настройку. Выводы: 1. В результате рассмотрения особенностей измерения плотности костной ткани с помощью ультразвука были установлены основные источники погрешности измерений, а именно отражение ультразвука от мягких тканей, расфокусировка УЗ волны и отражение волны на границе разделения сред.

2. Предложена структурная схема электронного устройства ультразвуковой денситометрии, которая учитывает необходимость фильтрации сигнала, принимаемого от датчика и начальную калибровку устройства для выбора оптимальной мощности и частоты ультразвуковой волны в автоматическом режиме. Перечень ссылок 1. Ультразвук. Основы теории распространения ультразвуковых волн[http://engineeringsolutions.ru/ultrasound/theory]; 2. Web-версия книги Щукин С.И., Акопян Б.В., Ершов Ю.А. «Основы взаимодействия ультразвука с биологическими объектами» [http://euromedcompany.ru/ultrazvuk/osnovyvzaimodejstvija-ultrazvuka-s-biologicheskimi-obektami]; 3. Web-версия книги Осипов Л.В., «Ультразвуковые диагностические приборы» [http://euromedcompany.ru/ultrazvuk/ultrazvukovye-diagnosticheskie-pribory]; 4. U.S. PATENT DOCUMENTS, 5.099.849 Rossman et al. – «ULTRASONIC DENSITOMETR DEVICE AND METHOD», Mar. 31, 1992.

385

5

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 62-412.002.5 РАССМОТРЕНИЕ СОВРЕМЕННОГО МЕТОДА КОНТРОЛЯ И ВИБРОДИАГНОСТИКИ МЕХАНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ ЭЛЕКТРОННОГО ДИАГНОСТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА VSE EFECTOR OCTAVIS Родионов Н.А., аспирант; Сотников А.Л., доц., к.т.н., (Ph.D.); (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», Донецк, Украина) Божко А.И., рук. Донецкого пред-ва, технико-коммерческий инженер (ООО "IFM Electronic", Донецк, Украина) В настоящее время, широкое распространение получают методы диагностики механического оборудования, основывающиеся на осуществлении непрерывного контроля его технического состояния [1,2,3]. Базируются они на использовании диагностических комплексов, производящих постоянный мониторинг параметров технического состояния отдельных элементов машин, и предоставляющих диагностическую информацию, как в режиме реального времени, так и в виде истории ее изменения. Примером таких диагностических комплексов может служить прибор VSE Efector Octavis производства фирмы "IFM Electronic, spol. s r.o." (Словакия), предназначенный для непрерывного контроля виброускорения с помощью акселерометров, устанавливаемых на не вращающиеся части диагностируемого оборудования (рис. 1).

Рисунок 1- Структурная схема диагностического комплекса VSE Efector Octavis Прибор VSE состоит из блока питания, подключаемого к сети, АЦП, контролера, блока памяти, корпуса. Прибор имеет 4 входа для подключения датчиков вибрации; 2 входа для

386

получения фактического значения частоты вращения диагностируемого оборудования (аналоговый и импульсный); выход сетевого подключения к ПК или ноутбуку (локальная сеть); дополнительную индикацию функций (5 светодиодов на корпусе прибора, оповещающих о состоянии диагностируемого оборудования). При необходимости неограниченное количество отдельных приборов VSE могут объединяться в общий интерфейс при помощи соответствующего сервера и, в результате, с одного рабочего места может производиться контроль параметров вибрации целой технологической линии оборудования. С помощью вышеописанного диагностического комплекса возможно проведение непрерывного контроля виброускорения, виброскорости и виброперемещения на заданных информативных частотах дефектов, таких как частоты повреждения внутреннего и внешнего колец, а также тел качения подшипника или на частоте, соответствующей дисбалансу ротора. Контроль проводится по следующим параметрам вибрации: - пиковое значение виброускорения на определенной частоте; - СКЗ виброускорения, виброскорости либо виброперемещения на определенной частоте; - спектральный анализ в широком диапазоне частот. В качестве примера использования стационарной системы контроля и диагностики механического оборудования произведен мониторинг параметров вибрации лабораторного роторного стенда (рис. 2).

а б Рисунок 2 – Внешний вид лабораторного роторного стенда и диагностического комплекса VSE Efector Octavis (а), а также расположение датчиков (б) В рассматриваемом случае мониторинг параметров вибрации производился при помощи акселерометра VSA, имеющего диапазон измерения виброускорения до 250 м/с2 и диапазон частоты вибрации 0…6000 Гц (рис. 2б, поз. 1). Контроль частоты вращения вала ротора стенда производился с помощью оптического датчика OG М18 (рис. 2б, поз. 2). Контролируемыми параметрами были приняты частоты повреждения подшипников качения опор стенда (205) и уровень дисбаланса ротора. На рисунке 3 показаны полученные в результате диагностики лабораторного стенда линейный спектр необработанного сигнала виброускорения, с указанной частотой дисбаланса (рис. 3а), линейный спектр демодулированной кривой сигналов, с указанными частотами повреждения элементов подшипника (рис. 3б) и уровень параметров вибрации на конкретных частотах, соответствующих дисбалансу ротора и повреждению подшипника контролируемой опоры, в виде столбчатой диаграммы (рис. 3с). Запись изменения данных характеристик в память прибора VSE Efector Octavis, в течение долгого времени (до нескольких месяцев), позволяет оценивать изменение характера и интенсивности износа элементов диагностируемого оборудования, а также контролировать параметры его настройки. Кроме этого, важное значение имеет возможность задания, с помощью БД программного обеспечения VSE Efector Octavis либо установок вручную, 387

граничных значений контролируемых параметров, соответствующих различным состояниям диагностируемого/контролируемого оборудования (рис. 3с). Достижение параметром вибрации (столбец серого цвета) значений, попадающих в зону, выделенную желтым цветом, сигнализирует о начале развития повреждений в контролируемом оборудовании либо о повышенном дисбалансе; достижение зоны, выделенной красным цветом, показывает, что повреждения достигли критического (аварийного) для обеспечения работоспособного состояния уровня либо критического уровня дисбаланса. Как видно из рисунка 3с, заданный дисбаланс лабораторного стенда превышает аварийный уровень (первый столбец слева), а подшипник диагностируемой опоры находится в исправном состоянии (второй столбец слева).

а

б

с Рисунок 3 - Контроль параметров вибрации лабораторного стенда в режиме реального времени при помощи диагностического комплекса VSE Efector Octavis Таким образом, использование в производственной и научной практике диагностических комплексов, подобных вышеописанному, позволяет реализовать следующий алгоритм диагностики и контроля оборудования: в течение одного либо нескольких интервалов работы машины между ее ремонтами производится мониторинг и запись в память прибора параметров вибрации на широком диапазоне частот; при последующем анализе полученной диагностической информации определяются граничные значения контролируемых параметров, соответствующие началу развития повреждения и аварийному состоянию; с их помощью производится контроль технического состояния машины в процессе ее работы в соответствии с описанными выше функциями диагностического комплекса. 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. Сушко А.Е. Нормирование режимов работы и уровня вибрации механизма качания кристаллизатора МНЛЗ/ А.Л. Сотников, В.М. Нагорный, А.Ю. Оробцев, С.В. Птуха, Н.А. Родионов // Металлургические процессы и оборудование. №1, 2013. – С. 44-53.

3. Паршута Е.А., Каимов Е.В. Возможные формы изменения динамического состояния виброзащитных систем // Металлургические процессы и оборудование. №1, 2013. – С. 55-59.

388

УДК 622:65.011.56 ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ТЕРМОАНЕМОМЕТРИЧЕСКОГО МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ РАСХОДА ГАЗОВ Василенко В.О., студент; Новиков Е.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Совершенствование методов термоанемометрических измерений при организации нестационарного энергетического режима в измерительной системе решает [1] проблемы расширения диапазона изменений контролируемых расходов газа или жидкости, снижения динамических погрешностей при измерениях, компенсации температурных погрешностей. Физические основы метода нагретой нити заключаются в определении коэффициента теплопроводности газа для чего требуется измерить радиальный поток тепла через исследуемый газ от нагретой нити, выполняющей роль внутреннего цилиндра, к внешней поверхности . В методе нагретой нити проволочка выполняет одновременно роль нагревателя и термометра сопротивления. С этой целью проволока берется из материала с большим температурным коэффициентом электрического сопротивления (например из платины). Существует два метода измерения: метод постоянного тока и метод постоянной температуры. В первом ток, нагревающий нить, поддерживается постоянным, что приводит к пульсациям температуры нити, обусловленным влиянием потока. В другом — ток нагрева нити регулируется таким образом, чтобы выделяющееся количество тепла обеспечиваю постоянную температуру нити. Практически нить находится в промежуточном состоянии, когда ее температура и ток нагрева слегка изменяются. Однако изменение одного из этих параметров стремятся свести к минимуму, а влияние его учитывают только в виде поправки. Сущность метода заключается в следующем: нагретая нить включена в мост сопротивлений, который питается постоянным током. Другой разновидностью метода постоянного тока является система, работающая на несущей частоте. Измерительный мост питается переменным током повышенной частоты, которая выбирается в пределах 50—200 кГц. Измеряемый сигнал усиливается полосовым усилителем, детектируется и среднее его значение регистрируется измерителем выхода. Пульсационная составляющая сигнала поступает в усилитель с частотной компенсацией, на выходе которого она регистрируется при помощи вольтметра среднеквадратичных значений. Эта схема имеет повышенную стабильность при измерении средних скоростей, однако достаточно сложна и требует компенсации емкости измерительного кабеля. Простота построения электронных схем, работающих по методу постоянного тока, определила значительное его распространение. Рассмотрим влияние тепловой инерции на результаты измерения. Уравнение теплового баланса получено в предположении об идеальном равновесии между теплом, выделяющимся при прохождении электрического тока, и теплом, переносимым охлаждающему потоку, т.е. при отсутствии тепловой инерции нити. Однако в действительности теплоемкость нити имеет конечную величину и поэтому между быстрыми пульсациями скорости потока и соответствующими пульсациями температуры нити имеется некоторый период запаздывания. В этом случае тепловое равновесие нити в произвольный момент времени описывается следующим уравнением: I2 R dT =1 + V + C H R − R0 dt

389

(1)

Здесь T — температура нити, С н — теплоемкость нити, t— время, θ — температура внешней среды , λ — теплопроводность газовой смеси, R — сопротивление нити. Чтобы проанализировать влияние изменения скорости, предположим, что V =V +υ , R = R + r , T = T + ∆t Полагая, что интенсивность турбулентности малая, т. е. υ / V << 1 , и, следовательно, r / R 0 < < 1, получаем соотношение между r и Δt:

(

)

I 2 r = A + B V r + (R − R0 ) B V

υ 2V

+ CH

d ∆t dt

(2)

Так как сопротивление нагретой проволоки равно: R ≈ R0 (1+ β 0 ∆T )

(3)

где R 0 — сопротивление нити при температуре T 0 , β 0 — температурный коэффициент сопротивления нити при температуре T 0 , T 0 — температура нити в равновесном состоянии, когда она окружена однокомпонентным газом r то, очевидно, что ∆t = .

R0 β Подставив значение Δt в уравнение (2), получим:

[(

) ]

C H dr υ + A + B V − I 2 r = − (R − R0 ) B V 2 R dt 2V

Разделив почленно правую и левую части уравнения (4) на N

(4)

[(A + B V )− I ], получим:

dr + r =υ K dt

2

(5)

где

N=

(R − R0 ) B

CH A+ B V − I 2

(

K =−

)

1 2V .

A+ B V − I 2

[(

V

) ]

Применив преобразование Лапласа получим:

r ( Np +1) =υ K

(6)

Откуда получим передаточную функцию термоанемометра: r K W ( p )= = υ 1+ Np

(7)

Для построения амплитудных и фазовых характеристик звена положим р = jω и подставим в уравнение (7), в результате получим выражение для амплитудно-частотную характеристику звена: W (ω ) =

K N ω 2 +1 2

(8)

Преимущества метода постоянной температуры: простота линеаризации выходного сигнала термоанемометра, более высокая точность, возможность измерения больших интенсивностей турбулентности, большое отношение сигнал—шум, а также простота регулировки частотной характеристики, привлекали к этому методу пристальное внимание исследователей. В

390

настоящее время проблема неустойчивости системы обратной связи решена и практически все пользуются методом постоянной температуры. Схема метода постоянной температуры приведена на рис.1.

R

ΔI

R

R

ΔU

G

R ЧЭ R Рисунок 1 - Схема мостового измерения с обратной связью Если вручную или автоматически изменять ток I таким образом, чтобы ΔT=0, то в равновесном состоянии будет справедливо уравнение:

(I

2

)

− I 02 R0 =

2πl (T0 − Θ )∆λ ln r2 / r1

(9)

позволяющее определить по измеренным величинам изменение теплопроводности смеси газов. Формула (9) является расчетной формулой стационарного метода нагретой нити. Если Δλ изменяется во времени, то для автоматической компенсации колебаний температуры (поддержания ее постоянной) может быть применена схема, показанная на рис.

1. Согласно этой схеме ΔU M =GΔU. Поэтому, выразив ΔT через ΔI=I — I 0 , получим:   U0  R  G ∆T = ∆I  β 0 − 1  R0 + R  R0 + R 

−1

(10)

Здесь U 0 — падение напряжения на нити, когда в измерительной трубе находится однокомпонентный газ. Мгновенная величина расходуемой электрической энергии равна мгновенной тепловой потере на нагревание окружающей среды. Тепловые потери зависят от температуры, давления и скорости измеряемой среды, а также от применяемого преобразователя. Если температура и давление среды при измерении не изменяются, то ток зонда будет зависеть от скорости потока. Используемый принцип делает анемометр особенно удобным для измерения высокочастотных пульсаций потока. Без обратной связи верхний предел частоты сужается приблизительно до 100 Гц в результате влияния теплоемкости зонда, однако при обратной связи частотный диапазон расширяется с увеличением коэффициента петли обратной связи. Если в результате увеличения скорости потока термопреобразователь начинает охлаждаться, сопротивление его при этом начинает изменяться согласно соотношению: R - R 0 = α (T - T 0 ) Изменение сопротивления приводит к изменению падения напряжения в диагонали моста, которое подается на вход усилителя. Это напряжение усиливается и подается на мост так, 391

что ток усилителя, который идет на нагрев нити, увеличивается и компенсирует охлаждение. Напряжение U ВЫХ , характеризующее нагрев датчика, является, таким образом, и мерой скорости потока. Уравнения (4, 5) и (9) определяют связь между отклонениями переменных величин от их средних значений. Эти уравнения полностью определяют динамические характеристики термоанемометра постоянной температуры. Преобразовав уравнение (4) можно получить динамическое уравнение обратной связи: U ВЫХ dF (u ) M d eВЫХ u = eВЫХ + 2F(u) du R dt где: M =

(11)

2CR F (u ) ( R − R0 )

Уравнение (11) является линейным дифференциальным уравнением. С увеличением коэффициента усиления коэффициент M/К в этом уравнении уменьшается. Система обратной связи должна быть отрегулирована так, чтобы реализовался оптимальный случай апериодического решения дифференциального уравнения (11). Все другие варианты решения этого уравнения приводят к неустойчивой работе системы обратной связи. Как видно из уравнения (11), постоянная времени термоанемометра М при работе по методу постоянной температуры значитетьно меньше, чем для метода постоянного тока. При значениях коэффициента усиления К петли обратной связи порядка 10—15 тысяч частотный диапазон термоанемометра постоянной температуры расширяется до 30—50 кГц. Относительно низкое значение постоянной времени делает метод постоянной температуры пригодным для измерения турбулентных потоков, без использования компенсации термического запаздывания. Это обеспечивает методу постоянной температуры значительное преимущество, когда приходится производить измерения в турбулентных потоках с большой относительной интенсивностью турбулентности. Выводы.

1. Постоянная времени термоанемометра при работе по методу постоянной температуры значительно меньше, чем для метода постоянного тока.

2. Относительно низкое значение постоянной времени делает метод постоянной температуры пригодным для измерения турбулентных потоков, без использования компенсации термического запаздывания. Это обеспечивает методу постоянной температуры значительное преимущество, когда приходится производить измерения в турбулентных потоках с большой относительной интенсивностью турбулентности. Перечень ссылок 1. Повх И.Л., . Аэродинамический эксперимент в машиностроении. — Ленинград "Машиностроение" , 1974.

2. ШашковА.Г., Абраменко Т.Н. Теплопроводность газовых смесей. —М Энергия 1970.

3. Коротков П.А. Беляев Д.В. Тепловые расходомеры. — Ленинград "Машиностроение", 1979.

4. Кремлевский П.П. Расходомеры и счетчики количества веществ. — СПб.: Политехника, 2004. — 412 с.

5. Хансуваров К.И., Цейтлин В.Г. Техника измерения давления, расхода, количества и уровня жидкости, газа и пара. — М.: Издательство стандартов, 1990 г. , 287 стр.

6. Андронов И.В. Измерение расхода жидкостей и газов. Энергоиздат, 1981. — 88 с.

392

УДК 551.508.91 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КОНТРОЛЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ПЫЛИ В ГАЗАХ ТЕПЛОЭЛЕКТРОСТАНЦИИ Вовна А.В., доц., к.т.н. (Ph.D.); Дробот А.А., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы. Образование и выброс пыли сопровождает большинство технологических процессов, таких, как: сжигание мусора и опасных отходов, производство цемента, стекольная, бумажная и коксохимическая промышленности. Основной параметр, характеризующий состояние аэродисперсных систем в различных отраслях промышленности – концентрация частиц пыли в технологических газах, загрязняющих атмосферу. Диаметр частиц в источниках выбросов различных производств составляет от 0,1 до 120 мкм при их концентрации от 0,3 мг/м3 до 150 г/м3. Основными средствами улавливания пыли являются рукавные и электростатические фильтры, снижение эффективной работы которых приводит к ощутимым финансовым потерям. Поэтому, экологический мониторинг и контроль эффективности фильтров является актуальной задачей. Постановка задач исследования. Целью работы является разработка математической модели измерительного контроля концентрации пыли в газах теплоэлектростанций, которая учитывает влияния изменения дестабилизирующих факторов (температуры, атмосферного давления), для получения характеристики преобразования измерителя. Для достижения поставленной цели разработаны и решены следующие задачи: – разработать и исследовать математическую модель измерительного контроля концентрации пыли в газах теплоэлектростанций; – обосновать и разработать технические требования к макетному образцу измерительного прибора контроля концентрации пыли. Результаты разработки и исследований. Из проведенного анализа методов и средств измерений следует, что наиболее подходящими методами измерительного контроля концентрации пыли являются оптические методы. Эти методы просты в применении, обеспечивают показатели точности рабочих средств измерений и дают возможность контроля концентрации пыли в реальном масштабе времени как с пробоотбором, так и без него. Суммарная интенсивность рассеянного света существенно зависит от параметра   2r /  . Можно выделить три основные граничные значения данного параметра: <<1,   1, >>1. В случае <<1 размеры частиц малы по сравнению с длиной волны и рассеивание света сферической частицей с радиусом r из диэлектрика для неполяризованного света описывается уравнением Релея:

I рас 

9 2 r 6 (n 2  1) (1  cos2 ), R 2 4

где I рас – интенсивность света, рассеянного под углом  к падающему потоку, рассчитанная на единицу интенсивности падающего света, мВт; R – расстояние от точки наблюдения до частицы, мкм; n' – комплексный коэффициент преломления частицы; r – радиус частицы, мкм;  – длина волны излучения, мкм. В данном случае индикатриса рассеяния симметрична, а интенсивности рассеянного вперед и назад излучения одинаковы. Во втором случае, при >>1 размеры частиц значительно больше длины волны, тогда интенсивность поглощенного излучения описывается законом Бугера-Ламберта-Бера: I n  I 0  exp  k  C  l  , где Iп, I0 – интенсивности поглощенного и зондирующего излучений, мВт; k – спектральный 393

коэффициент поглощения, м2/мг; С – концентрация пыли, мг/м3; l – толщина поглощающего слоя газа, м. Данная зависимость справедлива для поглощения средой зондирующего излучения только в условиях монохроматичности излучения, независимости коэффициента поглощения от частоты и концентрации поглощающих частиц. В третьем случае, когда   1, размеры частиц соизмеримы с длиной волны. Зависимость между интенсивностью рассеянного света, размером частиц и длиной волны определяется уравнением Ми:

I рас ( ) 

л2 I (p, n, И)  I|| (p, n, И), 8 р 2R 2

где I рас ( ) – интенсивность света, рассеянного под углом  к падающему потоку, рассчитанная на единицу интенсивности падающего света, мВт; R – расстояние от точки наблюдения до частицы, м; I  ( p, n, ) и I|| ( p, n, ) - интенсивность рассеянного света, поляризованного перпендикулярно и параллельно плоскости рассеяния, мВт. В третьем случае индикатриса рассеяния усложняется, по сравнению с Релеевской, и увеличивается рассеяние вперед. На рис. 1 приведена структура математической модели измерительного контроля концентрации пыли. На схеме изображено: СИД – светоизлучающий диод; ФП – фотоприемник; для пылегазовой среды задаются следующие параметры: дисперсный состав (закон распределения частиц по размерам); С – концентрация пыли. СИД формирует зондирующее излучение с конкретной длиной волны в пылегазовую среду. ФП регистрирует рассеянное излучение. Так же на схеме указаны дестабилизирующий фактор – температура среды. Температура влияет как на концентрацию, так и на спектральные характеристики излучателя, изменяя его центральную длину волны и интенсивность излучения. С, мг/м3 r, мкм Т, К Т, К

СИД

I0 , 

Iрас

ОК

ФД

Рисунок 1 – Структура модели измерительного преобразования потока излучения Дисперсный состав пыли (см. рис. 2) [5] аппроксимирован следующей зависимостью:



2

2



f r   18  e  a ( r r0 )  0,2 ,

где r0  18 – радиус частиц имеющих максимальное количество в распределении, мкм; a  0,075 – дисперсия закона распределения частиц по их радиусам, 1/мкм. Из анализа зависимости (см. рис. 2) видно, что радиусы частиц промышленной пыли в основном находятся в диапазоне от 1,5 до 70 мкм, при этом наибольший процент массы частиц приходится на 15 мкм. Согласно [3], индикатриса рассеяния описывается формулой: 2 2   I 0   2v  1 2v  1 I ( )  2    (av Qv ( )  bv Sv ( ))   (bvQv ( )  av S v ( ))  , 2 x  v1 v(v  1) v 1 v (v  1)  

(1)

d – параметр дифракции; I 0 – интенсивность зондирующего излучения, мВт;  Qv ( ) , S v ( ) – угловые функции; av и bv – коэффициенты Ми. По формуле (1) получена индикатриса рассеяния для отдельной сферической частицы, позволяющая определить интенсивность рассеянного излучения в заданном направлении.

где x 

394

Внешний вид индикатрисы представлен на рис. 3. Для построения использовалась длина волны 0,642 мкм и радиус 15 мкм, т.е. радиус много больше длины волны. На индикатрисе явно отражается это соотношение увеличением интенсивности рассеяния частицей вперед. Для случая, когда длина волны больше радиуса частицы, интенсивность рассеянного вперед и назад излучения становятся соизмеримой.

2

f, % 25

1

20 15 10 5 r, мкм 10

0

20

30

40

50

60

70

Рисунок 2 – Дисперсный состав пыли 1 – аналитическая зависимость, 2 – аппроксимирующая кривая

120

150

I ,мВт 90 рас 10 60 1 0.1 102 103

30

f 0

104

180

330

210

300

240

270 Рисунок 3 – Индикатриса рассеяния отдельной сферической частицы

Для некоторого множества частиц можно определить суммарную интенсивность рассеяния средой, а также построить градуировочную характеристику. Для построения градуировочной характеристики необходимо перевести концентрацию из мг/м3 в ppm, с учетом допущения, что частицы пыли находятся на достаточно большом расстоянии друг от друга, что сводит к минимуму их взаимное влияние, и среда является идеальным газом.

395

Пересчет производится по формуле: C ppm 

C мг / м3  M 10 3 , T0 R p0

(2)

где C мг / м3 =20 – концентрация (мг/м3); M – молярная масса вещества (углерод); R – газовая постоянная; T0, р0 – температура и давление при нормальных условиях ( К ) и (Па). Для исходных данных с учетом (2) получим: C ppm  40,092 .

С учетом влияния температуры и давления пылегазовой среды на изменение концентрации пыли использовано следующее соотношение:

С  С0 

Р0  T , T0  Р

(3)

где С0 – концентрация пыли при нормальных условиях, мг/м3; Т и Р – отклонение температуры и давления от нормальных условий, К и Па, соответвенно. С, мг/м3 25 20 50 оС 15

20 оС

10 5 Iрас, мВт 0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

Рисунок 4 – Градуировочная характеристика измерительного контроля концентрации пыли Градуировочная характеристика измерительного контроля концентрации пыли, которая получена с использованием (3) для температуры в диапазоне от +20 до +50С, приведена на рис. 4. Из анализа зависимости (см. рис. 4) видно, что характеристика линейна, а влияние температуры носит мультипликативный характер и увеличивается к концу диапазона измерений, что изменяет угол наклона характеристики и чувствительность измерителя. По характеристике определена чувствительность для нормальных условий (Т=+20С), величина которой составляет:  мг 3  C 19,954  0,998 3 м .

S   9,507 10 3  мВт  I pac (2,099  0,105) 10  

На основании проведенных исследований можно сделать вывод, что измеритель должен воспринимать излучение от 0,105 до 2,1 мВт и преобразовывать его к уровню вход396

ного постоянного напряжения аналого-цифрового преобразователя величиной от 0 до 5 В. Исходя из требований по распределению теории Ми, длина волны излучения должна быть меньше диаметра частицы. Отсюда, в качестве источника излучения выбран лазерный диод типа D6605I, со следующими характеристиками: – центральная длина волны излучения, мкм: 0,66; – номинальный ток питания, мА: 12; – оптическая мощность, мВт: 5; Излучение источника относится к красной области спектра, в диапазоне от 625 до 740 нм. Тогда, в качестве фотоприемника выбран фотодиод, который воспринимает излучение как можно ближе к данной области, для уменьшения влияния остального спектра на результат измерения. Фотодиод типа ФД-20-30К перекрывает оранжевую и часть ИКобласти, его характеристики: – диапазон длин волн  , мкм от 0,5 до 1,1; – напряжение питания U p , В 5; – темновой ток IT , мкА 0,1; – интегральная чувствительность к сигналу S Iинт , А/Вт (при =0,9 мкм) 0,3; – постоянная времени  , мкс 1,8 . Выводы: Разработана математическая модель измерительного контроля концентрации пыли, которая учитывает индикатрису рассеяния отдельной сферической частицы с использованием математического аппарата теории Ми, что позволяет определить зависимость интенсивности рассеянного частицей излучения от угла рассеяния. При исследовании математической модели получена градуировочная характеристика измерителя, которая имеет линейный характер на всем диапазоне концентраций от 0 до 20 мг/м3, что позволяет определить чувствительность измерителя по измерению концентрации пыли в указанном диапазоне. Математическая модель учитывает влияние температуры на градуировочную характеристику. Воздействие носит мультипликативный характер, изменяя угол наклона характеристики, а, следовательно, чувствительность. На основании результатов моделирования разработаны требования к измерителю: – источник излучения был выбран исходя из требования Ми: длина волны должна быть меньше, по отношению к наименьшим частицам в дисперсном составе; – фотоприемник должен быть как можно более узкополосным, его спектральная характеристика должна располагаться в красной области спектра, что позволит снизить влияние фонового излучения. Перечень ссылок 1. Клименко А.П. Методы и приборы для измерения концентрации пыли / А.П. Клименко, М.: Химия, 1978. – 198 с.

2. Справочник химика: в 6 т. Т. 4: Аналитический анализ, спектральный анализ, показатели преломления /Под. общ. ред. Б.П. Никольского. – Л.: Химия Ленингр. отделение. – 1967. – 920 с.

3. Галенко Ю.А. Моделирование коэффициента теплового излучения полубесконечной дисперсной среды / Ю.А. Галенко, М.О. Сысоева. // Ползуновский вестник. Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова. – № 1 – 2. – 2008. – С28 – 32.

4. Шифрин К.С. Рассеяние света в мутной среде. / К.С. Шифрин. – М. – Л.: Госттехиздат, 1951. – 288 с.

5. Штокман Е.А. Очистка воздуха. Учебное пособие. / Е.А. Штокман. – М.: Изд-во АСВ, 2007. – 312 с.

397

УДК 543.27.08 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ПРИБОРА КОНЦЕНТРАЦИИ КИСЛОРОДА В ДЫМОВЫХ ГАЗАХ Вовна А.В., доц., к.т.н. (Ph.D.); Левшов М.М., студент (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы. Для повышения экономичности любого процесса горения и для сведения к минимуму выбросов в атмосферу загрязняющих веществ необходимо детальное изучение и контроль соотношения «воздух/топливо». Наличие большого количества факторов, влияющих на результаты измерений (температура, давление, запыленность и т.д.), затрудняет создание газоанализаторов с требуемыми показателями быстродействия, точности и метрологической надежности. Поэтому разработка и внедрение измерительных приборов концентрацией кислорода в дымовых газах является актуальной. Постановка задач исследования. Целью работы является разработка математической модели измерительного прибора концентрации кислорода в дымовых газах, которая учитывает влияния изменения дестабилизирующих факторов (температуры, атмосферного давления и избыточного давления дымовых газов котлов), для получения характеристики преобразования измерителя и постановки требований к макетному образцу прибора. Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи: – разработать и исследовать математическую модель измерителя концентрации кислорода; – поставить требования к разработке макетного образца измерительного прибора концентрации кислорода в дымовых газах. Результаты разработки и исследований. Из проведенного анализа следует, что наиболее подходящими средствами измерения для контроля концентрации кислорода в дымовых газах котлов являются измерительные приборы на основе твердых электролитов, которые в определенном диапазоне температур обладают практически ионной проводимостью. В качестве чувствительного элемента используется пробирка из диоксида циркония, которая легирована оксидом иттрия или диоксидом кальция. Характеристика преобразования данного измерителя может быть описана уравнением Нернста [1]: Е=

R ⋅ T  p 'O2 ⋅ ln 4 ⋅ F  p"O2

 ,  

(1)

где Е – э.д.с. твердоэлектролитической ячейки, В; R – универсальная газовая постоянная, Дж ; Т – температура твердоэлектролитической ячейки по абсолютной шкале, К; F – моль ⋅ К Кл постоянная Фарадея, ; p 'O2 и p"O2 – парциальные давления кислорода в измерительмоль ной среде и в атмосферном воздухе, Па. Э.д.с. твердоэлектролитической ячейки (ТЭЯ) определяют как разницу двух электродных потенциалов: потенциала рабочего электрода и электрода сравнения. Если электрод сравнения омывается кислородом с атмосферным давлением Р0 = 101,325 кПа , а концентрация кислорода в атмосфере составляет СО 2 = 20,94 об.% , то парциальное давление кислорода в атмосфере может быть рассчитано по следующему соотношению [2]: рО2 =

Р0 ⋅ СО 2 101,325 ⋅103 ⋅ 20,94 = = 21,2 кПа.

100 100

Из анализа изменения парциального давления видно, что: 398

(2)

– при изменении концентрации кислорода в атмосфере от 19 до 20 об.% при неизменном атмосферном давлении Р0 = 101,3 кПа относительное изменение парциального давления составляет:

δ р∆С =

(

(

(

рO 2 Р0 , СО2 = 20

О2

=

)

рO 2 Р0 , СО2 = 20 об .% − рO 2 Р0 , СО2 = 19 об .% об .

%

)

) ⋅100 =

20,265 − 19,252 ⋅ 100 = 5 %.

20,265

– при изменении атмосферного давления от 84 до 106,7 кПа при неизменной концентрации кислорода в атмосфере СО 2 = 20,94 об.% относительное изменение парциального давления:

(

(

(

рO 2 Р0 = 101,3 кПа , СО2

О2

δ р∆P =

)

рO 2 Р = 101,3 кПа; СО2 − рO 2 Р = 84 кПа , СО2

δ р∆P =

(

)

(

)

21,212

рO 2 Р = 101,3 кПа; СО2 − рO 2 Р = 106 кПа , СО2

(

рO 2 Р0 = 101,3 кПа , СО2

О2

) ⋅100 = 21,212 − 17,590 ⋅100 = 17,1 %;

)

) ⋅100 = 21,212 − 22,196 ⋅100 = −4,6 %.

21,212

Поэтому для контроля концентрации кислорода в дымовых газах котлов с относительной погрешностью не более ± 5 % необходимо выполнять измерений атмосферного давления в диапазоне от 84 до 106 кПа с относительной погрешностью измерений не более ±5%. Избыточное давление контролируемой газовой смеси изменяется в диапазоне от – 3,9 до + 4,4 кПа. Из анализа характеристики изменения парциального давления кислорода в анализируемой газовой смеси видно, что при изменении избыточного давления дымовых газов от –3,9 до 4,4 кПа при неизменной концентрации кислорода 1,0 об.% относительное изменение парциального давления составляет:

δ р∆С =

(

(

(

рO 2 ∆Р = 0 кПа , СО2 = 1,0

О2

=

)

рO 2 ∆Р = −3,9 кПа , СО2 = 1,0 об .% − рO 2 ∆Р = 0 кПа , СО2 = 1,0 об .% об .

%

)

) ⋅100 =

0,974 − 1,013 ⋅ 100 = −3,8 %; 1,013

(

рO 2 ∆Р = 4,4 кПа, СО2 = 1,0

δ

∆С рО 2

=

1,057 − 1,013 ⋅100 = +4,3 %.

1,013

=

(

об .

)

(

% − рO 2 ∆Р = 0 кПа, СО2 = 1,0

рO 2 ∆Р = 0 кПа, СО2 = 1,0

об .

%

)

об .

%

) ⋅100 =

Поэтому для контроля концентрации кислорода в дымовых газах с относительной погрешностью не более ± 5 % необходимо выполнять измерения избыточного давления в диапазоне от – 3,9 до 4,4 кПа с относительной погрешностью не более ± 5 % . На основании экспериментальных данных определения э.д.с. сдвига [3], которые проведены при равенстве концентраций кислорода на электродах. Температура управлялась с помощью программного регулятора. Измерения проведены в двух разных режимах: – плавное изменение температуры в диапазоне от 749 до 775°С (∆Т=26°С), при этом диапазон изменения э.д.с. сдвига составлял от 1,7 до 2,05 мВ (см. рис. 1, а); – периодическое изменение температура в диапазоне от 749,6 до 750,3°С (∆Т=0,7°С) с интервалом 10 с., диапазон изменения э.д.с. сдвига в данном эксперименте составлял от 1,85 до 2,15 мВ (см. рис. 1, б).

399

U, мB 80 60 775 oC 762 oC 749 oC

40 20

СО2, об.%

0

2 4 6 8 10 12 14 а) изменение температуры в диапазоне от 749 до 775°С (∆Т=26°С)

U, мB 80 60 (750+0,3) oC

40 20 0

2

СО2, об.%

4 6 8 10 12 14 б) от 749,7 до 750,3°С (∆Т=0,6°С) с интервалом 10 с

Рисунок 1 – Изменение напряжения на выходе ТЭЯ при изменении концентрации кислорода в диапазоне от 1 до 14 об.% при разном режиме терморегулятора Из анализа полученных результатов (см. рис. 1) следует, что зависимость э.д.с. от температуры более чем на порядок ниже, чем от ее производной по времени. Процессы теплопроводности, происходящие в корпусе измерительного преобразователя, имеют разные скорости распространения тепла в ячейке. Поэтому температура распределена по объему неравномерно: на торцевых поверхностях, где расположенные электроды, она имеет разное значение. В результате разницы температур в твердом электролите возникает термо-э.д.с., которая при равенстве концентраций кислорода на электродах приводит к появлению электрического напряжения на ячейке. В случае неравных концентраций кислорода темроэ.д.с. вносит дополнительную разницу потенциалов, и определения концентрации с помощью уравнения Нернста, при концентрации кислорода 10 об.% термо-э.д.с. величиной 1 мВ приводит к погрешности не более 0,3 об.% В связи с этим для уменьшения переменной составляющей э.д.с. сдвига, что в свою очередь уменьшает погрешность измерения концентрации кислорода, необходимо использовать плавный регулятор температуры чувствительного элемента. Вследствие этого температурная неравномерность по объему термоэлектролитической ячейки сводится к минимуму. Требования к установке температуры плавным регулятором: – номинальное значение температуры твердоэлектролитической ячейки,°С 750; – диапазон изменения установки температуры,°С от 749 до 751; – значение абсолютной погрешности установки температуры, °С ±0,3; 400

– постоянная времени терморегулятора, с не более 10. Регулировка температуры ТЭЯ осуществляется с помощью нагревателя внутри измерительного преобразователя. Напряжение, подаваемое на нагреватель, регулируется в измерительном блоке. График зависимости выходного напряжения ТЭЯ от концентрации кислорода в диапазоне от 1 до 14 об.% при избыточном давлении газовой смеси от –3,9 до 4,4 кПа приведено на рисунке 2.

U, мB 80 −3,9 кПа 60

0 кПа

40

+4,4 кПа

20 0

СО2, об.% 2

4

6

8

10

12

14

Рисунок 2 – Зависимости выходного напряжения ТЭЯ от концентрации кислорода в диапазоне от 1 до 1,4 об.% при избыточном давлении смеси от –3,9 до 4,4 кПа Из анализа приведенной зависимости (см. рис. 2) следует, что – максимальный уровень выходного напряжения ТЭЯ отвечает минимальной концентрации кислорода СО 2 = 1 об.% и минимальному избыточному давлению газовой смеси Р2 = −3,9 кПа :

(

)

U ВИХ СО 2 = 1 об.%; Р2 = −3,9 кПа = 67,7 мВ;

– минимальный уровень выходного напряжения ТЭЯ отвечает максимальной концентрации кислорода СО 2 = 14 об.% и максимальному избыточному давлению газовой смеси Р2 = +4,4 кПа :

(

U ВИХ СО 2 = 14

об.

)

%; Р2 = 4,4 кПа = 7,9 мВ.

Чувствительность ТЭЯ при изменении: – концентрации кислорода составляет: SC =

∆U ВИХ (∆СО 2 ; Р2 = const ) 7,9 − 67,7 мВ = = −4,7 об. ; ∆СО 2 14 − 1 %

– избыточного давления: SР =

7,9 − 9,7 мВ ∆U ВИХ (СО 2 = const ; ∆Р2 ) . = = −0,22 4,4 − (− 3,9 ) кПа ∆Р2

Для повышения чувствительности измерительного преобразователя концентрации кислорода, а также проведения масштабирования его выходного сигнала к унифицированному уровню необходимо использовать аналоговый блок усилителей. Выходной сигнал ТЭЯ является разностным дифференциальным сигналом напряжения. Для его усиления и преобразования к формату входных сигналов аналого-цифрового преобразователя (АЦП) необходимо использовать аналоговый блок для перехода от незаземленной к заземленной нагрузки, 401

структурная схема которого приведена на рисунке 3.

∆UТЭЯ

ДУ

НП

UВЫХ НП= = UВХ АЦП

Рисунок 3 – Структурная схема аналогового блока измерительного прибора концентрации кислорода На рисунке 3 обозначено: ДУ – дифференциальный (разностный) усилитель; НП – нормирующий преобразователь; ∆U ТЭЯ – выходной дифференциальный сигнал ТЭЯ; U ВЫХ НП – выходной сигнал нормирующего преобразователя; U ВХ АЦП – входной сигнал АЦП. Дифференциальный усилитель выполняет вычитание выходного сигнала ТЭЯ и его предварительное усиление. Для уменьшения температурного дрейфа усилителя и увеличения коэффициента подавления синфазной составляющей во входном сигнале рекомендуется выбирать коэффициент передачи по напряжению ДП не более (10…15). Нормирующий преобразователь выполняет функцию масштабирования выходного сигнала измерительного канала к формату входного сигнала АЦП. Также НП устраняет аддитивную и мультипликативную составляющие погрешности в аналоговом измерительном канале. Диапазон выходного сигнала НП составляет от 0 до + 5 В. Выводы. При разработке и исследовании математической модели измерительного прибора концентрации кислорода в дымовых газах были получены следующие результаты: 1. Разработанная математическая модель измерительного преобразователя концентрации кислорода на базе твердоэлектролитической ячейки, которая учитывает изменение комплекса дестабилизирующих факторов: атмосферного давления, избыточного давления; температуры дымовых газов.

2. Для контроля концентрации кислорода в дымовых газах с относительной погрешностью не более ± 5 % необходимо выполнять измерение избыточного давления в диапазоне от – 3,9 до 4,4 кПа с относительной погрешностью не более ± 5 % .

3. Разработаны требования к установке температуры плавным регулятором: – диапазон изменения установки температуры,°С от 749 до 751; – значение абсолютной погрешности установки температуры, °С ±0,3; – постоянная времени терморегулятора, с не более 10.

4. При математическом моделировании средства измерения проведены оценки показателей чувствительности по выходному напряжению измерительного прибора концентрации кислорода в дымовых газах: – при изменении концентрации кислорода 5,33 В/об.%; – при изменении избыточного давления 20,6 мВ/кПа. Перечень ссылок 1. Аналитическая химия: учебник: в 2-х кн., кн. 2: Физико-химические методы анализа / Под. ред. В.П. Васильева. – [5-е изд., стер.]. – М.: Дрофа, 2005. – 383 с.

2. Справочник химика: в 6 т. Т. 4: Аналитический анализ, спектральный анализ, показатели преломления /Под. общ. ред. Б.П. Никольского. – Л.: Химия Ленингр. отделение. – 1967. – 920 с.

3. Гофман М.А. Повышение точности измерения концентрации кислорода в цифровых твердоэлектролитных газоанализаторах / М.А. Гофман, М.В. Колечкин, О.И. Потатуркин, П.А. Чубаков // Автометрия. Российская академия наук. Сибирское отделение. – 2000. – № 6.– С. 82 – 87.

4. Вечер А.А. Твердые электролиты. / А.А. Вечер, Д.В. Вечер Д.В. Минск: Университетское изд., 1988. – 110 с.

402

УДК 621.446 АНАЛИЗ МЕТОДИКИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ДВИГАТЕЛЕЙ ПОСТОЯННОГО ТОКА В РАМКАХ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ КОНСТРУКЦИИ В ВИДЕ ПЕРЕВЕРНУТОГО МАЯТНИКА Градзявичус В.В., студент; Суков С.Ф., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Системы стабилизации и динамического равновесия становятся в наше время все более сложными и распространенными не только на производстве, но также и в повседневной жизни и вопрос стабилизации физически неустойчивых объектов является одной из частых проблем теории автоматического управления, с которой сталкиваются инженеры этой области. Одной из самых распространенных систем динамического равновесия является САУ робота в виде инверсного маятника. Обобщенная структурная схема данной системы представлена на рисунке ниже.

Рисунок 1 – Обобщенная структурная схема системы балансировки В качестве объекта управления выступает конструкция перевернутого маятника, которая имеет следующий вид: на единой колесной оси находится груз, центр массы которого находится значительно выше оси. Роль исполнительного механизма играет двигатель постоянного тока со встроенным энкодером, в системе присутствуют два двигателя. Задачи регулирования и вычислений управляющий воздействий возложены на микроконтроллер, а закон управления реализуется и задается программно. Выходом системы является угол отклонения маятника от нормали к поверхности, который измеряется микроэлектромеханической системой (МЭМС). Целью системы является поддержание угла отклонения маятника от нормали к поверхности равным нулю. МЭМС представляет собой объединение акселерометра и гироскопа, сигналы с которых пропускаются через систему комплементарных фильтров, которая изображена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Система комплементарных фильтров где Wa(s) – передаточная функция акселерометра; Wg (s) – передаточная функция Fa( s) – передаточная функция фильтра акселерометра; Fg ( s) – передаточная функция фильтра гироскопа;  – измеряемый угол.

403

Целью системы комплементарных фильтров является поддержка равенства входного и выходного сигналов. Но на низких частотах изменения угла наклона система отдает предпочтение показаниям акселерометра, поскольку когда конструкция находится в состоянии, близком к состоянию покоя, его данные наиболее соответствуют действительности, а на высоких частотах – показаниям гироскопа, который не чувствителен к резким движениям конструкции. Каждый датчик «Доминирует» на частоте сигнала, на которой влияние его недостатков является минимальным. Данный подход обеспечивает достаточно высокую точность измерений при относительной простоте реализации. Существуют альтернативные методы обработки показаний датчиков, например с использованием фильтра Калмана. Целью идентификации параметров является получение наиболее точного математического описания системы в целом, а также синтез алгоритмов обработки показаний датчиков и энкодеров для определения таких параметров как угол отклонения маятника от нормали к поверхности, перемещение и текущая координата объекта. Рассмотрим методику идентификации параметров двигателя постоянного тока. В результате должна быть получена передаточная функция двигателя, которая в дальнейшем будет учтена в синтезе закона управления. Двигатель постоянного тока (ДПТ) независимого возбуждения описывается следующей системой уравнений:

di(t ) ; dt d (t ) M e (t )  M c (t )  J ; dt M (t )  Cm  i (t );

u (t )  e(t )  R  i (t )  L

(1)

e(t )  C    (t ). Где u (t ) – напряжение на якорной обмотке двигателя; e(t ) – э.д.с. якоря; i(t ) – ток якоря;  – поток, который создается обмоткой возбуждения; M e (t ) – электромагнитный момент двигателя; M c (t ) – момент сопротивления движения;  (t ) – скорость вращения вала двигателя; R – активное сопротивление якорной цепи; L – индуктивное сопротивление якорной цепи; J – суммарный момент инерции якоря и нагрузки; C – электромагнитная постоянная двигателя; Cm – механическая постоянная двигателя. Для создания модели двигателя необходимо получить передаточные функции, применив к дифференциальным уравнениям преобразования Лапласа. Передаточная функция, которая характеризует ток якоря и падения напряжения на якоре:

i( s) 

u ( s)  e( s) Ls  R

(2)

Передаточная функция, которая связывает динамический момент и скорость вращения вала двигателя: 1 (3)  (s)  (M e (s)  M c (s))  Js Используя полученные передаточные функции можно составить структурную схему модели двигателя постоянного тока, которая представлена на рисунке 3. Поскольку динамические характеристики двигателя заранее не известны, зададимся произвольными данными и выполним моделирование скорости вращения двигателя.

L  0.001 Гн, R  61 Ом, Cm  Fi  0.22 , J  0.0004 кг  м2. Моделирование проведем в программном приложении Simulink, которое является частью программного пакета MATLAB.

404

Рисунок 3 – Структурная схема двигателя постоянного тока Промоделировав работу системы с входным воздействием равным 18 вольт был получен график переходного процесса скорости вращения вала двигателя.

Рисунок 4 – График переходного процесса скорости вращения вала  (t ) Предположив, что кривая разгона на рисунке 4 была получена экспериментально, т.е. были обработаны показания встроенного в двигатель энкодера, проведем идентификацию динамических характеристик двигателя методом Симою[1]. Данный метод является одним из наиболее удобных при использовании ЭВМ для идентификации объекта управления в условиях проведения активного эксперимента. Предполагается, что объект может быть описан линейным дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами:

an

d n y(t ) dt n

 an 1

d n 1y(t ) dt n 1

 ...  a1

dy(t ) d m x(t ) d m 1x(t ) dx(t )  y(t )  bm  bm 1  ...  b1  x(t ) m m  1 dt dt dt dt

(4)

где a1, a2 ,..., an; b1, b2,..., bn – постоянные коэффициенты. Задача состоит в том, чтобы определить неизвестные коэффициенты ai и bi используя специальную систему уравнений: a1  F1  b1, a2  F2  b2  b1F1,

(5) (6)

i 1

ai  Fi  bi   b j Fi  j .

(7)

j 1

Параметры Fi , входящие в эту систему уравнений имеют аналитические выражения: 

F1 

 1  y(t) dt

0

405

(8)

F2  F12 



 1  y(t)  1   (t) d

(9)

0

F3  F13  1  y(t )  (1  2   )d 2 2

(10)

0

где   t – измененный масштаб по времени F1 Для вычисления коэффициентов Fi необходимо придерживаться определенной последовательности расчета: 1. Ось абсцисс разбивается на отрезки с интервалами времени t , исходя из условия, что на протяжении всего графика, yout (t ) в пределах 2t мало отличается от прямой.

2. Значения вектора yout (t ) в конце каждого интервала t делятся y(). В результате y (t ) получается вектор  i  out i . y() 3. Определяются коэффициенты F1, F2, F3 по формулам:

 n  F1  t   [1   (it )]  0,5[1   (0)]  i 0   n  F2  F12    [1   (i )][1  i ]  0,5[1   (0)]  i 0   n  (i )2 F3  F13    [1   (i )][1  2i  ]  0,5[1   (0)] 2  i 0 

(11)

(12)

(13)

Для оценки погрешности рассчитывается среднеквадратическое отклонение: n

 ( yip  ymi )2

  i 1

n

(14)

i где y ip – i-тый расчетный элемент выборки; ym – i-тый измеренный элемент.

Проанализировав кривую разгона на рисунке 4, можно заметить, что данная кривая напоминает типовую кривую разгона апериодического звена 2-го порядка с передаточной функцией: W ( s) 

k a2s  a1s  1 2

Конечную модель объекта будем искать в виде передаточной функции (14). Следуя вышеприведенному алгоритму рассчитываются коэффициенты результате получаем итоговую передаточную функцию:

W ( s) 

180 0.01198s  1.0815s  1 2

Поскольку bi  0 , то ai  Fi . Коэффициент передачи k  180 .

406

(15)

Fi . В

(16)

Значения коэффициентов и СКО: F1  1.0815, F2  0.1198, F3  0.0185,   2.2971. Используя передаточную функцию (15) проведем моделирование в программном пакете MATLAB и сравним полученную кривую с исходной кривой на рисунке 4.

Рисунок 5 – Исходная и идентифицированная кривые переходных процессов скорости вращения вала двигателя Метод площадей Симою является одним из самых простейших алгоритмов определения параметров передаточных функций моделей объектов по кривой разгона. Однако в силу своей простоты, данная методика довольно часто может давать неудовлетворительные результаты – идентифицированные параметры моделей объектов могут иметь большое отклонение в сравнении с реальными динамическими характеристиками. В связи с этим возникает необходимость в поисках и синтезе альтернативных методик идентификации параметров ДПТ. К существующим альтернативным методам идентификации динамических характеристик относятся метод Стрейца, графоаналитической метод, методика Корбина. Также одним из эффективных методов идентификации параметров ДПТ является использование фильтра Калмана[4], который позволяет оценивать вектор состояния и параметров исследуемой модели, с использованием ряда неполных и зашумленных измерений. Все эти методики требуют детального исследования в рамках существующей системы стабилизации инверсного маятника. На практике характеристики двигателей постоянного тока одной и той же модели могут отличаться. Также могут отличаться кривые разгона одного и того же ДПТ, при вращении вала в разных направлениях. Для построения качественной системы управления эти особенности должны быть учтены. В дальнейшем планируется исследовать другие методы идентификации параметров двигателей постоянного тока, работающего в различных режимах, в рамках системы стабилизации. Перечень ссылок 1. Симою М.П. Определение коэффициентов передаточных функций линеаризованных звеньев систем регулирования. Автоматика и телемеханика, 1957г., №6. С. 514-527 2. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: М.: Наука, 1991г., 432 с.

3. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления: Учебник для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: Политехника, 2001. – 302 с.: ил. С. 34 4. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния.–М.: Мир, 1975г., 687 с.

407

УДК 681.786.23 ИССЛЕДОВАНИЕ ФАЗОВОГО ДЕТЕКТОРА ЛАЗЕРНОГО ДАЛЬНОМЕРА ДЛЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ РОБОТОВ Денисюк Р.Э., студент, Кузнецов Д.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) В простых системах машинного зрения роботов в настоящее время широко используются ультразвуковые и инфракрасные дальномеры. Однако их большим недостатком является низкая пространственная разрешающая способность вследствие широкой диаграммы направленности излучателей. Использование лазера в качестве излучателя обеспечивает предельно узкую диаграмму направленности и высокую точность определения дистанции до предмета. Целью работы является обоснование структуры и исследование фазового детектора лазерного дальномера для систем машинного зрения роботов. В основу разработки положен лабораторный стенд для определения скорости света [1]. Сформулируем основные технические требования к дальномеру: – диапазон измеряемых расстояний, м от 0,3 до 5; – погрешность измерений, см не более 1. Обоснование структуры. Рассмотрим обобщенную структурную схему лазерного дальномера, реализующую фазовый метод измерения расстояния (рис.1). Модулированное световое излучение Полупроводниковый лазер Модуляция интенсивности излучения

Фотодиодный приемник излучения Опорный сигнал фазового детектора

Фазовый детектор

Фазовый сдвиг ∆φ

Генератор 15 МГц

Рисунок 1 – Обобщенная структурная схема лазерного дальномера Суть метода заключается в том, что до объекта посылается модулированный лазерный луч, который затем отражается от его поверхности и возвращается обратно. Приемное устройство обрабатывает полученный сигнал и по разности фаз исходного и принятого сигнала определяет расстояние до объекта. Трудности реализации данного метода измерений заключаются в том, что на частоте в 15 МГц технически сложно обеспечить большое усиление отраженного сигнала и последующее детектирование фазы. Для их преодоления предложено приемное устройство отражения сигнала выполнить по схеме прямого преобразования [2] с понижением частоты измерительного и опорного сигналов до звуковой в 1 кГц. При этом информация о разности фаз сигналов сохраняется. На рисунке 2 представлена функциональная схема разрабатываемого дальномера. Для генерации сигналов с частотами F1=15 МГц и F2=15,001 МГц используются два высокоточных генератора с прямым цифровым синтезом частоты

408

(DDS). Основное усиление измерительного сигнала обеспечивает низкочастотный электронный усилитель с коэффициентом усиление по напряжению K U = 105.

упр

DDS Ku=1

F1 Смеситель F1

МК fср=1 кГц

F3

Ku=10^5

ФНЧ

F2 F2

ИНД

упр

U1 ФД

DDS fср=1 кГц

F2 F2 F1

F3

ADC

U2 Ku=1

ФНЧ

Смеситель

Рисунок 2 – Функциональная схема лазерного дальномера Исследование фазового детектора. Рассмотрим схему фазового детектора, приведенную на рисунке 3. Фазовый детектор собран на логическом элементе DD1 (исключающее или) и простейшем RC-фильтре нижних частот. На вход фазового детектора поступает измерительный и опорный сигналы. На выходе DD1 формируются импульсы, длительность которых пропорциональна фазовому сдвигу входных сигналов (см. рис. 4).

1

1

DD1 =1

3

R

T

к АЦП

2

2

C 3

∆t

Рисунок 3 – Функциональная схема фазового детектора

t

Рисунок 4 – Осциллограммы сигналов в контрольных точках

RC-фильтр подавляет переменные составляющие и выделяет полезный сигнал в виде постоянного уровня. На рисунке 5 приведена зависимость уровня сигнала на выходе фазового детектора от измеряемого расстояния (фазового сдвига) при частоте модуляции сигнала F=15 МГц. Из рисунка видно, что данная зависимость носит периодический характер. При этом, возникает сложность расшифровки показаний из-за неоднозначности. Например, согласно рисунку 5, выходной сигнал с уровнем U= U max /2 будет соответствовать расстояниям в 2.5 м, 7.5 м, 12.5 м и так далее. Наиболее эффективным способом преодоления данного недостатка является выполнение дополнительного измерения при меньшей частоте модуляции. Если при этом уровень сигнала на выходе фазового детектора уменьшится пропорционально частоте, то это будет означать, что расстояние до объекта не превышает предельных 5 метров, иначе результат находится за пределами диапазона измерений и будет исключен.

409

U U max U max 2

π 2.5

5

7.5

10

4π

3π

2π 12.5

15

17.5

∆ϕ L, м

Рисунок 5 – Зависимость уровня сигнала на входе фазового детектора от измеренного расстояния Расчеты показали, что для обеспечения разрешающей способности дальномера в 1 см вполне достаточно 10-разрядного аналого-цифрового преобразователя (АЦП), что позволяет упростить схемотехнику и использовать встроенный в микроконтроллер АЦП. Рассмотрим способ измерения разности фаз непосредственно микроконтроллером без использования АЦП и ФНЧ. Способ основан на измерении с помощью микроконтроллера длительности импульсов на входе DD1 и периода T с последующим расчетом разности фаз по формуле: Δφ=2π(Δt/T). Для измерений Δt и T используется интегрированный в микроконтроллер таймер. Так как здесь используется отношение (Δt/T), то любые изменения частоты тактовых импульсов не будут влиять на точность измерений. Рассмотрим алгоритм определения разности фаз предложенным выше способом. В момент обнаружения переднего фронта импульса включается таймер и начинает считать такты генератора импульсов. По заднему фронту импульса таймер останавливается, а в его счетном регистре будет храниться значение, которое соответствует длительности импульса и пропорционально разности фаз эталонного и измеряемого сигналов. Затем это значение используется для расчета Δφ. При использовании AVR МК с тактовой частотой 16 МГц разрешающая способность при измерении временных интервалов составляет 62,5 нс, что позволяет в 16 раз увеличить точность измерений разности фаз относительно первого способа с 10-разрядным АЦП. Выводы. 1. Предложенная структура лазерного дальномера за счет применения техники прямого преобразования обеспечивает необходимое усиление измерительного сигнала и простоту детектирования разности фаз.

2. Использование генераторов с прямым цифровым синтезом частоты позволяет оперативно изменять частоту модулирующего излучения, что необходимо для преодоления недостатка фазового детектора, обусловленного неоднозначностью зависимости выходного сигнала от измеряемой разности фаз.

3. Определение фазового сдвига напрямую с помощью микроконтроллера позволяет исключить фильтр нижних частот и АЦП, повысить точность и обеспечить независимость результата измерений от частоты тактовых импульсов. Перечень ссылок 1. [Электронный ресурс]: Оптика – Измерение скорости света. – Режим доступа: http://www.ampersant.ru/ultra/ - Дата доступа: апрель 2013. – Загл. с экрана.

2. Поляков В.Т. Радиолюбителям о технике прямого преобразования. – М.: Патриот, 1990. – 264с.

3. Ратхор Т.С. Цифровые измерения. Методы и схемотехника. – М.: Техносфера, 2004.

– 371с.

410

УДК 62.412 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СЛЯБА НА ОСНОВЕ КОРЕЛЛЯЦИОННОГО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДАТЧИКА Заварин А.Е., магистрант; Добровольская Л.А., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, Украина) Цель: разработка и создание интеллектуального датчика, предназначенного для измерения геометрических размеров сляба. Принцип работы датчика основывается на взаимокорреляционной функции. При производстве проката из слябов наибольшее количество отходов получается из-за неровности и неправильной формы подаваемого сляба. Поэтому перед металлургическими предприятиями становится задача выпуска слябов с наиболее точно соблюденными параметрами и формой. Добиться этого можно только, если точно контролировать геометрию выпускаемого сляба. Измерение геометрических размеров сляба может производиться на выходе из МНЛЗ и перед посадом сляба в термическую печь. Контроль профиля сляба на выходе из МНЛЗ часто используется для регулирования процесса охлаждения слитка в ЗВО для предотвращения термических деформаций. Сложность определения размеров сляба на выходе из МНЛЗ состоит в том, что высокая температура сляба и промышленная атмосфера налагают значительные ограничения на тип используемого датчика и общую надежность измерительной системы. Контроль размеров на входе печи позволяет, во-первых, точно идентифицировать каждый сляб, во-вторых, реализовать запланированный для данного сляба режим термической обработки, в-третьих, выпускать слябы с точно выдержанными заданными параметрами. Если на производстве присутствует система учета слябов, то такая система позволяет управлять и работой МНЛЗ, однако требуется учитывать значительное запаздывание по времени. Существующие системы контроля геометрических размеров слябов базируются на бесконтактном измерении. Наиболее распространенные типы аппаратуры, применяемой для подобных целей: - комбинированные датчики из линейного лазера и плоской CCD-камеры; - триангуляционные лазерные датчики; - лазерные доплеровские сенсоры; - системы технического зрения на основе цифровых камер и алгоритмов распознавания изображения [1]. Система контроля геометрических параметров целесообразно комбинировать с другими системами бесконтактного контроля, например, температуры и скорости движения сляба. Также система контроля размеров может быть объединена с производственной системой учета. Комплексные системы сенсоров образуют единую установку, располагающуюся на рольганге. Подобная установка может представлять собой раму, на которую монтируются датчики, и которая обеспечивает защиту от внешних воздействий (перепады температур, вибрации, электромагнитные помехи) как для датчиков, так и для подводимых коммуникаций. В состав установки также включается система кондиционирования. В условиях современного производства необходимо обеспечить максимально быстрый доступ к собранной информации, поскольку она может использоваться в последующих системах управления и анализа ТП, регистрации и моделирования. Измерительной системой должна обеспечиваться требуемая точность измерения. Абсолютная погрешность должна составлять порядка 1-2 мм. Это условие продиктовано тем, что форма сляба может быть

411

довольно специфична (в частности, присутствовать серповидность, клиновидность и прогиб сляба). Также система должна обладать высокой надежностью, ремонтопригодностью, должна быть легкой в обращении и обслуживании. Немаловажным является и низкий уровень эксплуатационных затрат. Эти требования обеспечиваются путем использования интеллектуальных датчиков, интегрированных в единую информационную сеть предприятия. Важным плюсом интеллектуальных датчиков является возможность получения нескольких параметров на основе одного датчика. Разрабатываемый датчик совмещает в себе возможности триангуляционных и доплеровских датчиков, а также способен измерять скорость движения сляба. Датчик на основе корреляционного метода может измерять скорость и длину сляба по измерениям расстояния до двух точек на поверхности сляба. На рисунке 1 показана структура регистрирующей части датчика и примерное его расположение относительно сляба.

Рисунок 1 – Схема расположения и структура датчика, где: С – сляб; ЦК1, ЦК2 – цифровые камеры; Л – лазер; ЦС1, ЦС2 – цифровой сигнал.

Датчик должен быть установлен на рольганге сбоку от проходящего сляба так, чтобы проекции точек были в горизонтальной плоскости. В качестве излучателя выступает инфракрасный лазер или лазер видимого спектра. Для регистрации значений применяются цифровые камеры необходимого диапазона. Сигнал с камер поступает в блок обработки на основе микропроцессора (на рисунке не указан). Корреляционный метод основан на расчете взаимокорелляционной функции для массивов данных – записей состояния отраженного в двух точках от поверхности сляба лазера. Регистрируются колебания положения и яркости точек – проекций лазера на сляб. На основании колебаний, связанных с шероховатостью поверхности сляба, составляются массивы данных, которые обрабатываются с помощью автокорреляционной функции (1). n m

K x1x 2   x1(i ) * x 2(i  m) , 1

где х1, х2 – наборы данных, n – общее число измерений, m – смещение по времени.

412

(1)

Максимум корреляционной функции соответствует времени, необходимому для перемещения участка на поверхности сляба от первой точки ко второй [2]. Поскольку расстояние между точками известно, то можно вычислить скорость движения сляба. Зная отсчеты времени начала и окончания записи и скорость сляба, можно вычислить его длину. Сканируя положения точек с помощью 2-х камер, можно измерять расстояние от датчика до сляба, и, при применении дополнительного оборудования, определять ширину сляба. Если точечный лазер заменить линейным, можно, обрабатывая полученное отражение, определять также высоту сляба. Таким образом, с помощью одного датчика можно получить длину, скорость и, в перспективе, толщину сляба. При комбинировании данного датчика с другими, более простыми типами датчиков (например, триангуляционных), можно получить полный профиль сляба. Примерный проект подобной системы представлен на рисунке 2. Система состоит из двух триангуляционных датчиков и одного корреляционного, выполняющего также роль информационного буфера (необязательно). С помощью двух дополнительных датчиков становится возможным получить значения всех геометрических размеров сляба, а также определить его примерную форму и положение на рольганге.

Рисунок 2 – Примерное расположение датчиков комбинированной системы, где: ТД – триангуляционный датчик; ИКД – интеллектуальный корреляционный датчик. Заключение: Разрабатываемый корреляционный интеллектуальный датчик обеспечит высокую точность измерений параметров сляба, обладает такими преимуществами, как небольшие габариты и мобильность, модифицируемость и простота в монтаже и эксплуатации. На основе такого датчика будет возможно строить системы измерения геометрических размеров слябов любого уровня сложности. Перечень ссылок 1. Система технического зрения для измерения геометрических размеров поперечного сечения горячих заготовок / В. С. Зайцев, Е. Ю. Пономарев // Вісник Приазов. держ. техн. ун-ту : зб. наук. праць / ПДТУ. - Маріуполь, 2009. - Вип. 19. - С. 211-214. - Библиогр.: с. 214 (6 назв.)

2. Методы исследования и организация экспериментов / под ред. Проф. К. П. Власова – Х.: Издательство «Гуманитарный центр», 2002. – 256 с.

413

УДК 621.373.1 ФОРМУВАННЯ КОНЦЕПЦІЇ ПРИСТРОЮ ВИМІРЮВАННЯ ЧАСТОТИ НА БАЗІ МЕТОДУ РАЦІОНАЛЬНИХ НАБЛИЖЕНЬ Полапа А.О., студент (ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», м. Донецьк, Україна) Загальне формування проблеми У телекомунікаційних системах і системах зв'язку вимірювання частоти широко поширені. Вони є звичним інструментом при вирішенні задач діагностики, оптимізації, розробки, технічного обслуговування і т.д. Вимоги до методів і засобів частотних вимірювань визначаються специфікою технічного об'єкта, особливостями його використання і в деяких випадках можуть бути суперечливі. Так, наприклад, при діагностуванні джитера необхідно забезпечити високу точність вимірювання частоти при обмеженому за тривалістю інтервалі вимірювання. Обмеження за часом не дозволяє використовувати усереднення як універсальний і ефективний засіб підвищення точності вимірюваної частоти. Стандартні методи вимірювання частоти можуть забезпечувати мінімальну похибку і навіть теоретичну відсутність систематичної похибки. Умови настання такої події для кожного з методів свої, але в їх основі лежить кратність вимірюваної та еталонної частоти, на основі якої проводиться вимірювання. Проблема полягає в тому, що такі ситуації є унікальними, малоймовірними і не можуть розглядатися як стандартні. Однак існує й інший підхід до вирішення завдання вимірювання частоти за обмежений проміжок часу з максимізацією точності. Ідея полягає в підборі часової бази вимірювання, кратній вимірюваному періоду, в результаті чого за час вимірювання спостерігається ціле число періодів невідомої частоти. Таким чином, зводиться до мінімуму методична похибка і теоретично вона дорівнює нулю. Прикладом такого підходу є метод вимірювання частоти за допомогою раціональних наближень [1]. Формування та обґрунтування концепції вимірювача частоти на основі раціональних наближень наведено в [2]. Метою роботи [2] є підвищення точності вимірювань в умовах обмеження за часом, тобто певною мірою вирішення проблеми обмеження «похибка - час вимірювання». Однак для дослідження та оцінки коректності роботи методу в реальних умовах дуже важлива ступінь відповідності вихідного сигналу, використовуваного в якості вхідного параметра моделі вимірювача частоти, реальному сигналом, присутньому в телекомунікаційних системах, і наявність цілого ряду характерних особливостей, таких як кінцева швидкість наростання фронту, наявність фазової нестабільності (джитера). Так, на якість вимірювання при практичній реалізації великий вплив мають ширина імпульсів послідовностей і їх фронти, наявність яких призводить до помилкового урахування (або неврахування) періоду при їх підрахунку. Крім того, вплив перешкод на реальні імпульси з пологим фронтом призводить до виникнення явища джитера, тобто фазової нестабільності положення імпульсу. Для розробки методів і засобів вимірювання частоти для цих умов необхідно проаналізувати специфіку формування похибки вимірювання частоти з урахуванням впливу форми імпульсів. Як засіб дослідження передбачається використання моделювання. Проте моделювання також пов'язане з похибками, притаманними обраним методам і засобам. Постановка завдань дослідження. Метою даної роботи є зниження похибки вимірювання частоти в умовах обмеження «похибка – час вимірювання». Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі задачі: 1) Сформувати концепцію вимірювача частоти, структурні та функціональні схеми.

2) Висунути вимоги щодо елементної бази. Вирішення задач і результати досліджень.

414

Для більшості практичних завдань точна оцінка частоти за короткий період може бути досягнута за допомогою спеціальної математичної обробки інформації. Зокрема, такий підхід характерний для методу, що розглядається. Невідома частота вимірюється шляхом порівняння її зі стандартною частотою (рис. 1, 2). На вхід системи подаються два синусоїдальних сигнала з еталонною (або стандартною) і невідомою (або досліджуваною) частотою. Виявляються переходи через нуль обох частот, створюючи дві регулярні незалежні послідовності вузьких імпульсів. Невідома й еталонна послідовності отриманих імпульсів порівнюються за збігом. Це порівняння проводиться з використанням логічного елемента І. Генерується послідовність імпульсів збігів. Імпульси збігу можуть бути використані в якості ознаки, за яким визначаються моменти запуску і зупинки пари цифрових лічильників. Невідома частота fx

Ключ 1

Формувач імпульсів збігу

Пристрій керування

Пристрій керування ключами

Еталонна частота fo

Лічильник 1

Ключ 2

значення fx

Блок цифрової індикації

Лічильник 2

Рисунок 1 – Структурна схема вимірювача частоти на основі методу раціональних наближень. fx

І2

І1

S T Q _ R Q

P

МП

fo

І3

значення fx

Q

Рисунок 2 – Функціональна схема вимірювача частоти на основі методу раціональних наближень. Еталонна і досліджувана послідовності імпульсів надходять на лічильники і вимір невідомої частоти проводиться шляхом множення відомої еталонної частоти на відношення кількості імпульсів досліджуваної послідовності до кількості імпульсів стандартної послідовності, отриманих з двох цифрових лічильників [1]. Нехай невідома частота, а - еталонна частота. Приймемо також, що імпульси однакової ширини τ. Такий підхід дозволяє досягати бажаної точності в обладнанні, що реалізується за допомогою вибору події завершення процесу підрахунку імпульсів і початку обчислення невідомої частоти моменту реєстрації лічильником P кількості імпульсів

, де

– параметр, що налаштовується. Це дозволяє будувати системи хронометражу або вимірювачі частоти з установкою точності і тривалості вимірювань. Спрощена функціональна схема вимірювача частоти наведена на рисунку 2. Імпульсні сигнали з частотами

і

надходять на входи трьох елементів І. До першого збігу на елементі І1, 415

тригер Tr (RS - тригер) блокує роботу елементів І2, І3, подаючи на них рівень логічного 0. P лічильник імпульсів невідомої частоти, Q - лічильник імпульсів еталонної частоти. MP мікропроцесор. Після настання збігу, лічильники P і Q проводять підрахунок кількості імпульсів обох . Цей частот до тих пір, поки лічильник P не отримує результат у вигляді результат призводить до зворотного зв'язку, який скидає тригер в початковий стан. Вимірювання закінчено. При цьому в кінці виміру результат, що зчитується з лічильника, є найкращим пропорційним наближенням до істинного значення вимірюваної частоти на заданому інтервалі часу. Для наочного уявлення наведемо узагальнену блок-схему функціонування даного методу (рис. 3). На ній відображені основні логічні етапи процесу вимірювання, а саме: перетворення сигналу у імпульсну форму, необхідну для початку процесу, пошук стартової події – моменту збігу імпульсів двох послідовностей, процес підрахунку кількості імпульсів, що надішли на лічильники, та фіксація моменту найкращої апроксимації, тобто очікування заданого значення на лічильнику імпульсів послідовності невідомої частоти (

. початок

Установка параметра r (визначає точність і час вимірювання), скидання лічильників

Сигнал представлений імпульсною послідовністю?

ні

Перетворення в імпульсну послідовність

так

Імпульси послідовності співпали з заданим ступенем перекриття?

ні

так

Активація тригером лічильників

Підрахунок імпульсів обох послідовностей

nx=10^r

ні

так

fx=nx/n0*f0

кінець

Рисунок 3 – Блок-схема методу вимірювання частоти за допомогою раціональних наближень.

416

Розглянемо також діаграми роботи схеми (рис. 4): f0 fx

Рисунок 4 – Діаграми роботи схеми. На вхід вимірювача частоти надходить імпульсна послідовність з невідомою частотою fx. Маємо джерело еталонного сигналу з частотою f0, причому воно може бути як вбудованим, так і зовнішнім. Рекомендується використання високочастотного джерела атомного стандарту частоти (похибка 10-9-10-10). Крім того, значення еталонної частоти має бути кратно десяти. Слід зазначити, що імпульси в загальному випадку мають не ідеальні фронти (тобто є певний нахил) і нестабільне розміщення в часі (джиттер). При цьому ідентифікація переднього і заднього фронтів зазвичай відбувається після досягнення половини амплітудного значення. Проте в даному випадку для спрощення уявлення процесу функціонування методу, приймемо відсутність джиттера. Залишимо в моделі неідеальність фронтів, при цьому ідентифікацію початку і кінця імпульсу будемо проводити по перетину з віссю. Імпульсні послідовності невідомою та еталонної частот надходять на логічний елемент І. Результат виконання цієї операції представлений на третій частині діаграми. Після першого повного збігу починається підрахунок імпульсів. Після досягнення на лічильнику імпульсів невідомої частоти значення, рівного заданого ступеня числа десять, відбувається розрахунок невідомої частоти. Сформуємо вимоги щодо елементів схеми: – генератор еталонної частоти: похибка 10-9-10-10; – RS-тригер: відсутність невизначеного стану, – логічні елементи «І»: – лічильники:

;

; , обрана розрядність впливає на доступні для вибору

значення . Для 16 розрядів маємо 65536 можливих станів, тобто =1…4 ( Для 32 розрядів маємо 4294967296 можливих станів, тобто =1…9 (

=10…10000).

=10…1000000000);

– мікропроцесор: ; – блок цифрової індикації: особливих вимог немає. Висновки 1. Була сформована концепція вимірювача частоти для умов обмеження «похибка – час вимірювання» на основі методу раціональних наближень. Представлені структурна та функціональна схеми. Розроблена блок-схема алгоритму функціонування пристрою.

2. Сформовані вимоги щодо елементної бази вимірювача частоти. Перелік посилань 1. Daniel Hernández Balbuena, Oleg Sergiyenko, Vera Tyrsa, Larysa Burtseva, Moisés Rivas López, Signal frequency measurement by rational approximations, Measurement, vol. 42, no. 1, Elsevier, 2009, pp. 136–144.

2. Полапа А.А. Анализ и обоснование методов измерения частоты колебаний в условиях ограничения «время – погрешность измерений» / А.А. Полапа // Мат. 9-й Междунар. молодежной научно-технической конф. «Современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций» (РТ-2013). — Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2013. — С. 158 — 159.

417

УДК 622.412.13 СНИЖЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ МЕТАНА Рыжков С.В., студент; Новиков Е.Н., доц., к.т.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) До настоящего времени как в нашей стране, так и за рубежом накоплен значительный опыт разработки и эксплуатации приборов и аппаратуры автоматического контроля состава и параметров приисковой атмосферы. Наибольшие успехи добился в решении вопросов автоматического контроля метана. Однако установлено, что в условиях шахт, разрабатывая пласты опасные по внезапным газодинамическим явлениям, применение приборов и аппаратуры автоматического контроля метана, что осуществляют только оценку концентрации, недостаточно эффективно для своевременного предупреждения взрыва и удушья горняков. Необходимой эффективности работы аппаратуры газового контроля (АГК) можно достичь при дополнительном контроле скорости нарастания и распространения концентрации метана в горной выработке или других информационных признаков, свойственных опасным газодинамическим явлениям. Из регрессивных кривых изменения концентрации метана при внезапных выбросах (рис. 1 ) следует, что верхняя доверительная граница имеет закон изменения CH4: n(t) = 0,33 + 0,8t.

(1)

Поскольку термокаталитический датчик метана представляет собой апериодическое звено второго порядка [1, 3]:

W Д ( p) 

K ДМ U вых ( p)  n мо ( p) (TГ p 1)(TT p 1)

(2)

где КДМ = Кг ∙ Кт коэффициент передачи (чувствительности) ДМ, В/об%; Тт = 0,6с і Тг = 2,2с – постоянные времени теплообмену и газообмену ДМ.

Рисунок 1 - Зависимости изменения концентрации CH4 (1 - на входе датчика; 2 - на выходе форсированного датчика; 3 - на входе пороговых устройств) В этой ситуации если на вход ДМ подать сигнал (1) то на выходе получим зависимость на которую будут реагировать пороговые устройства АГЗ (3 – зависимость; рис.1). Из

418

данных зависимостей следует , что на выходе ДМ сигнал пропорциональный 2% CH4 появится через 2с, в это время концентрация в выработке достигнет 4% CH4 . Поэтому для снижения такой погрешности необходимо уменьшать инерционность ДМ. При линейном изменении содержания метана на входе датчика метана:

n(t )  n0  V t

(3)

Соответственно выражению (2) изменение содержания метана на выходе датчика будет: t t     TГ2 TT2 TГ TT nП (t )  n0  V t  TГ  TT  e  e  TГ  TT TГ  TT  

(4)

Если из (3) вычесть (4) то получим значение динамической погрешности   n(t )  nÏ (t ) . t t     TГ2 TT2 TГ TT  (t )  V TГ  TT  e  e  TГ  TT TГ  TT  

(5)

Данные зависимости также подтверждают необходимость уменьшения инерционных свойств термокаталитического датчика метана , поскольку даже при скорости нарастания концентрации метана V = 0,2 об% /с динамическая погрешность достигает 0,5 об% что превышает допустимый уровень равный 0,2 об% . Самый простой способ форсирования переходной характеристики термокаталитического датчика метана основан на вычете сигналов двух апериодических звеньев с постоянными времени, на вход которыхподаетсяодин и тот же сигнал[3].

Рисунок 2 - динамические погрешности показаний термокаталитического датчика метана (1 – при скорости нарастания концентрации метана V = 0,2 об% /с ; 2 – при V = 0,4 об% /с ; 3 – при V = 0,8 об% /с) Таким путем несложно форсировать однокамерный датчик с обособленным катализаторами. Для этого при ровной мощности РНА = РНК их постоянная времени К компенсационному элементу выбирается немного больше постоянной времени активного элемента НА. При этом чувствительность (каталитическая активность ) компенсационного элемента меньше чувствительности активного. Это позволяет кроме форсировки датчика в динамическом режиме обеспечить определенную чувствительность его в статическом 419

режиме. Приросты сопротивлений RА и RК чувствительного RА и компенсационного RК элементов будут разными (RА > RК) при влиянии на соответствующие им катализаторы анализируемой газовой смеси S %. Скачкообразное изменение метана в воздухе от нуля к S % вызовет вышеуказанные приросты сопротивлений по следующим переходным характеристикам:

RA  R0 

SA (1  e  ) ,  A FA

RK  R0 

(6)

SA (1  e  K  ) ,  K FK

 - коэффициент определяемый параметрами измерительного моста;  - коэффициент теплоотдачи элемента;  - температурный коэффициент сопротивления; A, D - константы каталитической эффективности соответственно активного и компенсационного элементов НА НК ; R0 – сопротивление при 0 С; F - поверхность чувствительных элементов. Для равноплечего моста, когда RA = RK = R1 = R2 = R й RK << R , RA << R напряжение разбаланса составит: U ВЫХ 

При допущении, что

A D  '  FA  K FK '

UП (RA  RK ) 4R

(7)

(из условия тепловой симметрии рассеивания

равных мощностей) получим: 

U ВЫХ



U S A  TA  TK  (e  e ) 4  K, FK

(8)

Передаточная функция форсированного таким способом датчика имеет вид:

W ( p) 

U ВЫХ ( p )   U    S A (TK  TA ) p k  (TK  TA ) p   , 2 U ВХ ( p ) 4   K FK TK  TA  p  (TK  TA ) ( p  1) (TK  TA ) ( p 1)

(9)

Из (9) видно что форсированный датчик представляет собой два звена соединенных последовательно, дифференцирующее звено:

W1 ( p)  k  (TK  TA ) p и апериодическое звено первого порядка:

W ( p) 

1 (TK  TA ) ( p  1)

Быстродействие будет возрастать с уменьшением разности постоянных времени ТА активного и ТК - компенсационного элементов, в следствии уменьшения активности элементов, что непременно обусловит ответное уменьшение общей чувствительности датчика и неминуемо вызовет большую погрешность измерения в случае быстрого изменения концентрации метана. На рис. 3 приведены переходные характеристики обычного датчика и форсированного.

420

Если применить форсированный датчик ДМ для контроля концентрации CH4 то информацию о пороговой концентрации 2% CH4 получим через 3,6с , а реальная концентрация будет 3% CH4 . Это может привести к взрыву метано воздушной смеси. Поэтому целесообразно применять дополнительно контроль скорости нарастания концентрации метана [3, 4].

Рисунок 3 - приведены переходные характеристики обычного датчика и форсированного (1 - переходные характеристики обычного датчика; 2 - переходные характеристики датчика с активным компенсационным элементом; 3 - переходные характеристики датчика форсированного) На основании проведенных исследований форсирования термокаталитического метода контроля концентрации метана можно сделать вывод, что применение дополнительного чувствительного элемента датчика метана снижает динамическую погрешность измерения. Но это снижение не достаточно при контроле газодинамических явлений со скоростями нарастания более 0,5 об% /с. Для устранения этого недостатка рекомендуется применять дополнительно канал контроля скорости нарастания концентрации метана [ 3, 4] . Перечень ссылок 1. Назаренко В. И., Новиков Е.Н. Влияние реакции окисления метана на метрологические характеристики термокаталитического датчика метана/ Вопросы вентиляции и борьбы с газом и внезапными выбросами в угольных шахтах/ научные сообщения ИГД им. А.А. Скочинского. М., 1977 - Вып. 157. – С. 111 – 115.

2. Назаренко В. И., Новиков Е.Н. О допустимом разбросе параметров корректора малоинерционной газовой защиты/ Борьба с газом , пылью и выбросами в угольных шахтах / сб. науч. тр. / МакНИИ – Макеевка-Донбасс: МакНИИ, 1976. – Вып. 12. – С. 63 – 66.

3. Новиков Е.Н., Назаренко В. И. Компенсация статической и динамической погрешностей термокаталитического датчика метана / Улучшение охраны труда и техники безопасности на предприятиях и стройках угольной промышленности / сб. науч. тр. / МакНИИ – Макеевка-Донбасс: МакНИИ, 1978. – Вып. 2. – С. 78 – 84.

4. Назаренко В. И., Новиков Е.Н Некоторые особенности применения корректоров в быстродействующей газовой защите/ Безопасная эксплуатация электромеханического оборудования в шахтах/ сб. науч. тр. / МакНИИ – Макеевка-Донбасс: МакНИИ, 1979. – Вып. 9. – С. 76 – 83.

421

УДК 621.321.7 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МАССОПЕРЕНОСА ЭЛЕКТРОЛИТА ПРИ ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКОМ ПОКРЫТИИ ВНУТРЕННЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ВОЛНОВОДА Герасименко А.Н., ассистент; Герасименко Ю.Я., проф., д.т.н.; Герасименко Е.Ю., доц., к.т.н. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) При математическом моделировании рассматриваемого процесса принимаются следующие допущения: – лимитирующей стадией электродных процессов является диффузия ионов металла в слое электролита; – все физико-химические параметры электролита являются постоянными величинами; – нормальная составляющая плотности электрического тока по контуру поперечного сечения волновода распределена равномерно. Геометрия исследуемой системы изображена на рис.1.

Рисунок 1 – Геометрия математической модели процесса При введенных допущениях математической моделью исследуемого процесса является следующая краевая задача [1]:  ∂ 2c ∂ 2c ∂ 2c  ∂с = D 2 + 2 + 2  ; ∂t ∂y ∂z   ∂x

(1)

c( x; y; z;0) = C 0 ;

(2)

∂c (0; y; z; t ) = Ni(z; t )[h( y − d ) − h( y − d − θ )] ; ∂x

(3)

∂c (b; y; z; t ) = Nk (z; t ) ; ∂x

(4)

422

∂c (x;0; z; t ) = 0 ; ∂y

(5)

∂c (x; a; z; t ) = Nk (z; t ) ; ∂y

(6)

c(x; y;0; t ) = C 0 ;

(7)

c(x; y; l ; t ) = C 0 ,

(8)

где c( x; y; z; t ) – концентрация электролита; D – коэффициент диффузии; C 0 – начальная концентрация электролита; N>0 – электродно-кинетическая константа; i (z; t ) – неизвестная нормальная составляющая плотности электрического тока на аноде; k (z; t ) – неизвестная нормальная составляющая плотности электрического тока на катоде; h( y ) – функция Хевисайда. Начально-краевую задачу (1) – (8) удобно решать операторным методом Лапласа.  

 





 

Введем следующие соответствия: с(x; y; z; t ) = C (x; y; z; p ) ; i (z; t ) = I ( z; p ) ; k ( z; t ) = K (z; p ) . 



Задача (1) – (8) преобразуется в краевую задачу относительно изображения C (x; y; z; p ) . 





С ∂2 C ∂2 C ∂2 C p  + + 2 − C=− 0 ; 2 2 D D ∂x ∂y ∂z

(9)



 ∂C (0; y; z; p ) = N I (z; p )[h( y − d ) − h( y − d − θ )] ; ∂x

(10)



 ∂C (b; y; z; p ) = N K (z; p ) ; ∂x

(11)



∂C (x;0; z; p ) = 0 ; ∂y

(12)



 ∂C (x; a; z; p ) = N K (z; p ) ; ∂x 

C (x; y;0; p ) = 

C (x; y; l ; p ) =

(13)

C0 ; p

(14)

C0 . p

(15)

Неоднородную краевую задачу (9) − (15) будем решать с помощью функции Грина G (M ; M 0 ; p ) , где M = M (x; y; z ) − точка наблюдения, M 0 = M 0 ( x0 ; y 0 ; z 0 ) − точка интегрирования. Для поиска функции Грина ставится вспомогательная краевая задача специального вида: ∂ 2G ∂ 2G ∂ 2G p + + 2 − G = −δ (M ; M 0 ) ; D ∂x 2 ∂y 2 ∂z

423

∂G (0; y; z; p ) = 0 ; ∂x

∂G (b; y; z; p ) = 0 ; ∂x

∂G (x;0; z; p ) = 0 ; ∂y

G (x; y;0; p ) = 0 ;

G (x; y; l ; p ) = 0 ,

∂G (x; a; z; p ) = 0 ; ∂y

где δ (M ; M 0 ) − импульсная функция Дирака трех переменных, которая может быть представлена в виде

δ (M ; M 0 ) = δ (x − x0 )δ ( y − y 0 )δ (z − z 0 ) . Функция Грина как решение последней краевой задачи представляется в виде кратного ряда Фурье по ее собственным функциям. После определения функции Грина G (M ; M 0 ; p ) можно записать и решение краевой задачи (9) − (15), т.е. найти изображение концентрации 

С (x; y; z; p ) . 

С (x; y; z; p ) = ∫∫ D S

ϕ (M 0 )  C  G (M ; M 0 ; p )dσ M − ∫∫∫ G (M ; M 0 ; p ) − 0 dVM , α 2 (M 0 )  D V 0

0

где ϕ (M 0 ) − правая часть обобщенного краевого условия

α 1 (M 0 )c(M 0 ) + α 2 (M 0 )

∂c (M 0 ) = ϕ (M 0 ) ∂n

на граничной поверхности исследуемого объема (параллелепипеда). Распределения плотностей тока i (z; t ) и k (z; t ) могут быть найдены только после системного исследования концентрационного и электрического полей в электролите волновода. Перечень ссылок 1. Герасименко Ю.Я. Математическое моделирование электрохимических систем. ЮРГТУ (НПИ), Новочеркасск, 2009, 310 с.

424

Дистанційні технології навчання в інженерній освіті

6

Дистанционные технологии обучения в инженерном образовании Distance Learning Methods and Techniques Used in Educational Programs for Engineers УДК 378.126 ДИСТАНЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНЖЕНЕРНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Шабанова У.Н., ассистент (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Развитие экономических отношений по определенным законам привело к жесткой конкуренции информационных продуктов и услуг на мировом рынке. В современном обществе информацию рассматривают как один из основных ресурсов его развития, а информационные системы и технологии как одно из средств повышения эффективности работы людей. Есть множество стран, где развитие и разработка информационных программ для поддержки различных промышленных отраслей приносит основной доход. В основном, предлагается стандартные программы, которые давно разрабатываются и находятся в жесткой конкуренции. Развитие, сохранение, и рациональное использование информационных ресурсов является задачей государственного значения. Существенная роль информационных технологий в развитии общества состоит в ускорении процессов получения, распространения и использования обществом новых знаний. Повышая качество интеллектуальных ресурсов общества, информационные технологии повышают качество жизни. Поэтому для сокращения информационного отставания от развитых стран, необходимо развивать сектор высоких технологий, в котором возможно достичь большей производительности. А без компьютеров и мощной телекоммуникационной инфраструктуры добиться этого нельзя. Современные технологии предоставляют рынку широкие возможности для поиска новых, более эффективных форм решения различных задач. И обучение не является исключением. Повышение доступности знаний, ускорение процесса обучения и получения быстрой отдачи при одновременном сокращении издержек являются сейчас актуальными потребностями для многих коммерческих организаций. Современные компьютерные телекоммуникации способны обеспечить передачу знаний и доступ к разнообразной учебной информации наравне, а иногда и гораздо эффективнее, чем традиционные средства обучения. Электронное обучение на сегодняшний день является наиболее прогрессивной и быстро развивающейся формой получения знаний. Учитывая потребности современного рынка, выпускается линейку программных продуктов, предназначенная для организации и проведения электронного и смешанного обучения. Среди них можно отметить:  современными техническими средствами передачи были интерактивные диски CDDWD-ROM, а позднее стремительно вошли в практику вузов съемные диски или флешки. В отличии от DWD с заранее записанными и неизменяемыми лекциями, новые программные средства позволяют в реальном времени изменить и показать всю информацию. Все

425

просматривать можно с помощью стандартных элементарных программ, которые присутствуют в любом компьютере это Microsoft Word и Power Point. Студент с легкостью может скачать себе информацию на электронный носитель. Преподаватель может сделать информацию допустимой на сервере вуза в режиме он-лайн.  электронные (интерактивные) доски, используются для того чтобы процесс образования имел успешный результат, они используются для преподавания любого предмета. Можно отметить, что у людей в большей степени задействована кинестетическая система, к ней относится мониторинговая память. И здесь на помощь приходят интерактивные доски. В обучении они используются в качестве электронных интерактивных инструментов - современных, мощных, значительно ускоряющих доступ к необходимой информации, облегчающих ее восприятие и в немалой степени способствующих формированию творческой атмосферы общения в учебном аудитории.  мультимедийный гипертекст, доступные через глобальную сеть Интернет с помощью интерфейсов Mosaic и WWW могут не только обеспечить активное вовлечение учащихся в учебный процесс, но и позволяют управлять этим процессом в отличие от большинства традиционных учебных сред. Но при этом гипертекст используется не только в веб. Классическим примером может служить энциклопедия, где он используется на текстовом уровне (в одной словарной статье есть ссылки на другие статьи). Интеграция звука, движения, образа и текста создает новую необыкновенно богатую по своим возможностям учебную среду, с развитием которой увеличится и степень вовлечения учащихся в процесс обучения. Интерактивные возможности используемых в программах и системах доставки информации позволяют информации позволяют наладить и даже стимулировать обратную связь, обеспечить диалог и постоянную поддержку, которые невозможны в большинстве традиционных систем обучения. Многие обеспокоены тем, что значительная часть выпускников не имеет достаточной мотивации. Работодатели взволнованы негативным влиянием телевиденья и других средств массовой информации на молодое поколение. Они чувствуют, что выпускники больше обеспокоены тем, как бы «получить достаточно денег и хорошо провести время», вместо того чтоб усердно трудиться. Прежде всего, необходимо определиться, по какой специальности потенциальный студент будет приобретать знания, и получать диплом. В соответствии с программой, предложенной Президентом РФ Путиным В.В. Новой индустриализации России, одна из важнейших стратегических задач — это создание высококвалифицированных инженерных кадровых ресурсов. Однако, несмотря на это российское образование, а также все промышленные предприятия имеют низкую конкурентоспособность и их доля в мировом производственном обороте мала. Из этого можно выявить проблемы образования:  сильное влияние старых стереотипов среди предоставляемых образовательных услуг;  в настоящее время на кафедрах остаются не лучшие выпускники, как было раньше, многие хотят работать в госструктурах либо в бизнесе;  предприятия берут на работу высококлассных специалистов или выпускников вузов, имеющих отличную и хорошую подготовку;  сильное изменение цен на предоставляемые образовательные услуги;  невозможность получить консультацию в любое время;  высокая доля стоимости транспортных услуг, для студентов которые проживают в удаленных местностях. Для решения этой задачи необходимо формирование университетского комплекса, осуществляющего подготовку инженерных специалистов не только традиционным, но и не традиционным способом. А так же нужно заинтересовать студента в получении знаний и поставить на контроль их готовность к работе в организациях. К тому же президент дал четкое поручение правительству повысить качество образования специалистов.

426

Прежде всего, необходимо создавать структуризированные комплексы, которые будут заниматься преобразованием старых и разработкой новых учебных пособий, подготовкой преподавателей по направлению электронного (дистанционного) обучения. Новые методы электронного (дистанционного) обучения помимо основных дисциплин позволят выбрать индивидуальный план изучения дополнительных дисциплин. В таком варианте каждый студент сможет самостоятельно выбрать перечень дисциплин интересных ему и являющихся важными, по его мнению, в становлении его профессиональных качества. Все созданные учебные пособия должны будут храниться в единой электронной библиотеке, к которой каждый желающий будет иметь доступ при приобретении специального кода регистрации (с целью защиты интеллектуальной собственности). Также нужна максимальная визуализация учебных материалов, она позволит улучшить понимание и усвоение передаваемой информации. Не для кого не секрет, человеческая память поразному усваивает получаемую информацию в зависимости от ее вида. Так в большинстве случаев 70 % усвоенной информации воспринимается зрительной памятью, около 20% информации усваивается при конспектировании и 10% приходится на слуховую память. Как раз, поэтому визуализация учебных пособий приведет к улучшению усвоению учебного материала. С увеличением визуализации не стоит забывать о необходимости словесного сопровождения передаваемого материала (термины, определения, ключевые слова и т.д.). Т.е. слов в учебных пособиях должно быть ровно столько, сколько необходимо для правильного усвоения материала. Большинство студентов, а также их родителей выразили обеспокоенность, тем, что не всегда имеют связь с преподавателем (болезнь, не возможность прийти на общую консультацию, длительная командировка и др.). Поэтому электронный запрос может дать большее общение студента с преподавателем, выйти на прямую связь и задать ему интересующие его вопросы. Так же будут организованы сайты технической поддержки, на которых будут проводиться форумы студентов и преподавателей для возможности размещения предложений по улучшению ведения учебного процесса. На этих форумах преподаватели могут обмениваться опытом по ведению электронного (дистанционного) образования. Студенты различных вузов тоже могут обмениваться информацией, общаться, советоваться со студентами старших курсов, освещать свои научные работы, устраивать онлайн семинары, конференции, дискуссии и т.п. Проведения он-лайн конференций даст возможность максимально приблизить электронному (дистанционному) обучению также и повысить качество традиционного типа обучения. Видеостенки позволяют транслировать телеконференции между корпусами и лабораториями университета и его филиалами через корпоративную сеть университета и можно осуществлять в INTERNET с любыми другими вузами. Опросы показали, что данный способ обучения открывает широкий круг возможностей проявить свой внутренний потенциал, всецело участвовать в формировании схемы обучения, дает доступ к огромному количеству учебного материала. Перечень ссылок 1. Б.Ч. Месхи, О.А. Захарова. «Стратегия развития инженерного образования: опыт ДГТУ». Изд. 2-е, Ростов-н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2011.-69с., 2. В.Д. Чухломин. Виртуальная обучающая среда современного вуза. Эко 2010Г.-с20.

427

УДК66.012 ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ПРИБОРОВ ФИРМЫ «ОВЕН» В ЛАБОРАТОРНОМ ПРАКТИКУМЕ ПРИ КОМПЛЕКСНОМ ОБУЧЕНИИ ХИМИКОВ-ТЕХНОЛОГОВ Дюбанов А.В., магистрант; Ошовский В.В., доц., к.х.н; Швец И.И., доц., к.х.н. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Обучение студентов химико-технологических специальностей предполагает приобретение ими знаний и навыков в таких дисциплинах как: химическая технология, процессы и аппараты, контроль и управление химико-технологическими процессами, моделирование. В связи с этим обучение таких специальностей как «химическая технология топлива», «технология высокомолекулярных веществ», «технология тугоплавких материалов» строится по принципу комплексного подхода. Этот подход проявляет себя, например, при работе студентов во время лабораторных практикумов, выполнение которых предполагает совместное применение знаний различных дисциплин. В качестве примера рассмотрим лабораторный практикум по изучению процесса обжига известняка. Обжиг известняка - процесс, проводимый для получения гашеной извести CaO и углекислого газа CO2 , которые затем используются при получении вяжущих веществ: соды, хлорной извести, кальциевой селитры, карбида кальция и других продуктов. Получение CaO и CO2 основано на обратимой эндотермической реакции:

 177,9 кДж/моль

CaÑO3  CaO  CO2

Для каждой температуры равновесие реакции не зависит от количества того или другого твёрдого вещества, а определяется только равновесной упругостью углекислого газа. Так как реакция разложения CaCO3 является эндотермической, повышение температуры увеличивает степень диссоциации, а с понижением температуры она уменьшается. С повышением температуры увеличивается равновесное давление CO2 над CO3 . Процесс ведут при температуре 1000-1150 С. Дальнейшее повышение температуры нежелательно, так как в известняке всегда присутствуют шлакующие примеси, образующие легкоплавкие силикаты и ферриты, которые могут привести к спеканию кусков известняка и нарушению нормального хода процесса. К тому же при высоких температурах образуется плотная неактивная известь, называемая перекалом, что тоже нежелательно[1] В ходе лабораторной работы производятся определения степени превращения известняка и постройка кинетических кривых процесса обжига проведённого при различных температурах. Поддержание температуры в реакционной зоне производится при помощи регулятора включённого в контур управления температурой учебной лабораторной установки (рис. 1.). При проектировании современной химико-технологической системы вопросы, связанные с её автоматизацией рассматриваются одними из первых. Для создания эффективного комплекса управляющая система - управляемый объект должны учитываться как индивидуальные параметры и операции внутри этих элементов, так и их совместное взаимодействие друг с другом. Поэтому изучение студентами принципа работы и настройка регулятора является важной частью данного лабораторного практикума. В общей теории автоматического управления структура регулятора выбирается исходя из модели объекта управления. При этом более сложным объектам управления соответствуют более сложные регуляторы. В случае обжига известняка не требуется сложного по структуре регулятор.

428

Рисунок 1 - Функциональная схема лабораторной установки Микропроцессорный программируемый измеритель-регулятор типа ТРМ10 использующийся в составе лабораторной установке совестно с входным датчиком (термопреобразователем или источником унифицированного сигнала) предназначен для контроля и управления различными технологическими производственными процессами. Структурная схема прибора приведена на рис. 2. Прибор состоит из: - входа для подключения первичных преобразователей (датчиков); - блока обработки данных, предназначенного для цифровой фильтрации, коррекции и масштабирования входной величины и имеющего в своём составе логические устройства (ЛУ) - ПИД-регулятора и устройства сравнения; - выходных устройств; - индикатора. [3]

Рисунок 2 - Структурная схема ПИД-регулятора Для оценки качества работы создаваемой или уже работающей АСР существенными являются следующие вопросы: приводит ли регулятор регулируемую величину точно к заданному значению или имеет место статическая ошибка; какова максимальная величина разбаланса в ходе регулирования; каково быстродействие системы, т.е. как быстро завершится переходный процесс.Вышеназванные свойства управляющей системы могут оказывать сильное влияние на характер протекания химических процессов, большинство из которых характеризуются высокой скоростью, узкими интервалами протекания, взрыво и пожароопасностью [2]. В связи с этим возникает необходимость в осуществлении действий над АСР в результате которых она обеспечивает оптимальный переходный процесс в системе регулирования – оптимальной настройке автоматической системы

429

регулированияДля качественной настройки АСР необходимо знать как свойства объекта регулирования, так и свойства регулятора. Ручная настройка регулятора производится путём выставления значения уставки Туст равной значению температуры, которую нужно поддерживать, интегральной τи, дифференциальной τд и пропорциональной Хр постоянной регулятора. Критерием окончания настройки является выход и сохранение температуры процесса на заданном уровне (рис. 3).

Рисунок 3 - Схема настройки ПИД-регулятора Интегральнаяτисоставляющая пропорциональна интегралу от отклонения регулируемой величины. Настройка её идёт в сторону постепенного устранения статической ошибки. Обычно значение этой величины составляет 500. Дифференциальная составляющая τдпропорциональна темпу изменения отклонения регулируемой величины и предназначена для противодействия отклонениям от целевого значения, которые прогнозируются в будущем. Увеличение дифференциальной составляющей увеличивает запас устойчивости системы и её быстродействие.[3] Для регулируемого процесса оптимальной величиной является 50. Пропорциональная составляющая Хр вырабатывает выходной сигнал, противодействующий отклонению регулируемой величины от заданного значения, наблюдаемому в данный момент времени. Увеличение этой составляющей увеличивает быстродействие но снижает запас устойчивости системы. Значение составляющей устанавливается на уровне 40. В дальнейшем предполагается включение в состав контура управления персонального компьютера, что позволит производить более точную математическую обработку входного сигнала в реальном времени оперативного определении значений оптимальных параметров за счёт использования специализированных программных средств. Таким образом, комплексные лабораторные практикумы позволяют студентам химикотехнологических специальностей не только закрепить полученные в ходе лекций знания, но и подготавливает их к работе с современной производственной средой реальных технологических объектов, обладающей высоким уровнем компьютеризации и автоматизации. Перечень ссылок 1. Гребенникова С.С. Методические указания проведению лабораторных занятий по курсу «Общая химическая технология» / Гребенникова С.С.- Донецк.: ДПИ, 1984. - 23 с.

1. Мелюшев Ю.К. Основы автоматизации химических производств и техника вычислений: учебн. пособие / Мелюшев Ю.К. - М.: Химия, 1982. – 360 с.

3. Денисенко В. ПИД-регуляторы: вопросы реализации / Денисенко В. // «Современные технологии автоматизации». Выпуск № 1. Москва. 2008.

430

УДК 378.126 ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ МАРКЕТИНГА И РЕКЛАМЫ ДЛЯ МАШИНОСТРОЕНИЯ Родина А.И., старший преподаватель (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В настоящее время реклама всё активнее выступает в роли социального института, претендуя на выработку морально-этических стандартов, при этом особую значимость приобретает анализ эффективности управления рекламной деятельностью во всех областях экономики, в том числе и в машиностроении.[1] Рост конкуренции между предприятиями машиностроения задает условия повышения качества выпускаемой продукции, увеличивается ассортимент, что выдвигает управление рекламной деятельностью на одно из важных мест в системе развития предприятий и холдингов. Для решения проблемы дефицита квалифицированных кадров в области рекламы машиностроительного направления необходима разработка и реализация учебных программ подготовки специалистов в области управления маркетинговой и рекламной деятельностью. Динамичное развитие интернет - образования в мире позволяет наиболее эффективно представить учебный материал, используя современный средства информационных технологий, виртуальную информационно-образовательную среду, охватывающий весь учебный процесс.[2] Введение образовательных стандартов третьего поколения (ФГОС СПО) ставит перед вузами ряд проблем, среди которых выделяется проблема выбора методов и технологий обучения, обеспечивающих процесс формирования у студентов профессиональных компетенций. Для того чтобы своевременно на основе изменяющихся потребностей рынка труда производить коррекцию подготовки выпускников, необходимо регулярно актуализировать требования к компетентности выпускников со стороны работодателей и других заинтересованных сторон. Менеджер по рекламе осуществляет комплекс различных мероприятий по разработке и продвижению рекламных продуктов, по привлечению новых клиентов, по поддержанию отношений с уже имеющимися клиентами и партнерами. С целью формирования профессиональных компетенций в области ИКТ выпускников-бакалавров специальности «Реклама и связи с общественностью» нами было проведено анкетирование работодателей. Одним из основных требований работодателей, по результатам опроса, является профессиональное использование компьютера, знание офисных и прикладных программ, умение работать с электронной почтой, осуществлять поиск и анализ актуальной информации в сети Интернет, построение сводных отчетов и графиков и др. В целях совершенствования подготовки специалистов по направлению «Реклама и связи с общественностью» нами была разработана модель формирования профессиональной ИКТ компетентности бакалавра направления «Реклама и связи с общественностью» (рис.1). Для достижения учебных целей в данной модели используются информационнообразовательная среда, включающая в себя методы, формы, средства и технологии обучения. Под методами обучения понимаются способы обучающей работы преподавателя и организация учебной деятельности для решения различных дидактических задач, направленных на овладение изучаемым материалом. Каждый компонент обучения включает в себя обучающую работу преподавателя (изложение, объяснение нового материала) и организацию активной учебно-познавательной деятельности студента. Созданная нами информационно-образовательная среда для формирования информационнокоммуникационных компетенций позволяет конструировать дидактический материал разного типа, вида и формы используя личностно-ориентированный подход к обучению [3].

431

Контроль результативности системы обучения проводиться в форме итоговой аттестации, задачами которой в этом случае являются: − определение уровня подготовки выпускника, и соответствия его подготовки требованиям государственного образовательного стандарта по выбранному направлению подготовки; − разработка корректирующих мероприятий по совершенствованию методов, форм, средств и технологий образовательного процесса, в том числе итоговой аттестации, и выдача рекомендаций по совершенствованию образовательного процесса. Нами выделяются следующие уровни освоения материала: 1. Базовый уровень – требует от обучающегося понимание существенных сторон профессиональной информации и владения общими принципами её поиска.

2. Начальный уровень – способность самостоятельно воспроизводить и преобразовывать усвоенную информацию для решения типовых профессиональных задач и применения ее в разнообразных реальных ситуациях.

3. Профессиональный уровень предполагает наличие самостоятельного критического оценивания учебной информации, умение решать нестандартные профессиональные задачи, владение элементами исследовательской деятельности в области рекламной деятельности.

Рисунок 1 - Модель формирования профессиональных компетенций Вывод: Комплексная методика целевой подготовки специалистов маркетинга и рекламы позволит машиностроительным предприятиям самостоятельно планировать и проводить различные рекламные мероприятия, направленные на повышение эффективности работы предприятий и машиностроительных холдингов. Перечень ссылок 1. Месхи Б.Ч. Стратегия развития инженерного образования: опыт ДГТУ. Корпоративные кафедры в учебном процессе: монография. – Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2009.

2. Захарова О.А. Виртуальная образовательная среда в профессиональной подготовке и системе повышения квалификации: монография/Захарова О.А. – Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2011, 146с.

3. Родина А.И. Использование case-методов в образовании // Международный научнометодический симпозиум «Современные проблемы многоуровневого образования» – Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2009 – С.205-209.

432

УДК 378.126:62:331.54:621.791 ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ ИНЖЕНЕРОВ ПО ПРОФИЛЮ «ОБОРУДОВАНИЕ И ТЕХНОЛОГИЯ СВАРОЧНОГО ПРОИЗВОДСТВА» Истомина И.М., аспирант (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Внедрение и развитие инновационных технологий обуславливает необходимость информатизации и технологизации образовательной системы. Это требует особого подхода к отбору содержания образования, методов и средств взаимодействия с учащимися. Необходимо создание управляемой педагогической системы в рамках информационной среды с конкретизацией целей обучения, систематизацией методов и средств, направленных на формирование профессиональной компетентности будущего инженера, способной гибко реагировать на изменяющиеся требования к выпускникам на рынке труда. Педагогическая система – множество взаимосвязанных структурных компонентов, объединенных единой образовательной целью развития личности и функционирующих в целостном педагогическом процессе (В.А. Сластенин). Н. В. Кузьмина представляет педагогический процесс как систему из пяти элементов: 1. Цель обучения; 2. Содержание учебной информации; 3. Методы и приемы обучения, а также средства педагогических коммуникаций; 4. Преподаватель; 5. Учащиеся. Целью инженерного образования, в условиях перехода на уровневую систему на основе новых Федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС) высшего профессионального образования, является формирование комплекса компетенций, обеспечивающих конкурентоспособность выпускника на рынке труда. Анализ ФГОС 150700 Машиностроение показал, что весь комплекс требуемых компетенций можно объединить в три основные группы: - социально-коммуникативная компетентность – способность человека к анализу коммуникативного действия, к пониманию специфики общения в той или иной ситуации, с учетом принятых норм и правил, приверженность этическим ценностям, способность к организации взаимодействия (ОК-1, ОК-2, ОК-3, ОК-4, ОК-5, ОК-6, ОК-8, ОК-14, ОК-15, ОК-16, ПК-9, ПК-10, ПК-17), - информационно-профессиональная компетентность – способность самостоятельного поиска, анализа и обработки необходимой информации в условиях социума и при решении профессиональных задач с использованием новых технологических средств (ОК-7, ОК-11, ОК-12, ОК-13, ПК-18), - технико-технологическая компетентность – способность аккумулировать совокупность профессиональных знаний, умений, владений, развитие самостоятельности, технико-технологического мышления, технического интереса и способности к решению творческих задач, которые формируются в процессе обучения и социализации и ориентированы на самостоятельную и успешную профессиональную деятельность (ОК-9, ОК-10, ПК-1, ПК-2, ПК-3, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-7, ПК-8, ПК-11, ПК-12, ПК-13, ПК-14, ПК15, ПК-16, ПК-19, ПК-20, ПК-21, ПК-22, ПК-23, ПК-24, ПК-25, ПК-26). Особой группой по нашему мнению является информационно-профессиональная компетентность. В связи со сложившейся сегодня противоречивой ситуацией между актуальностью формирования информационно-профессиональной компетентности будущего инженера в процессе обучения в вузе и недостаточной теоретической и практической разработанностью проблемы, предлагаем следующую педагогическую систему

433

формирования информационно-профессиональной компетентности будущего инженера по профилю «Оборудование и технология сварочного производства» (рис. 1).

Рисунок 1 – Педагогическая система формирования информационно-профессиональной компетентности инженера На основе проведенного анализа ФГОС 150700 Машиностроение и анкетирования работодателей было выявлено, что информационно-профессиональная компетентность является совокупностью следующих компетенций: - способность приобретения с большой степенью самостоятельности новых знаний с использованием современных образовательных и информационных технологий (ОК-7); - осознание сущности и значения информации в развитии современного общества, владение основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации (ОК-11); - обладание навыками работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12); - знание основных методов, способов и средств получения, хранения, переработки информации, использование для решения коммуникативных задач современных технических средств и информационных технологий с использованием традиционных носителей информации, распределенных баз знаний, а также информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13); - умение обеспечивать моделирование технических объектов и технологических процессов с использованием стандартных пакетов и средств автоматизированного проектирования, проводить эксперименты по заданным методикам с обработкой и анализом результатов (ПК-18) [1]; - умение проектировать основные элементы сборочного, сварочного и вспомогательного оборудования (ПСК-5); - умение проектировать сварные соединения и конструкции с учетом эксплуатационных требований к ним и элементы технологической оснастки (ПСК-6) [2]. Разработка содержания компетенций для компетентностного описания результатов образования должна проводиться с учетом того, что конкретно может предложить 434

преподаватель студентам для достижения планируемого результата. Уровень - это индикатор соответствующего требования, комплексности и глубины обучения и автономии обучаемого [3]. Методы преподавания и обучения должны подбираться и встраиваться в педагогическую систему так, чтобы гарантировать студентам возможности формирования требуемых умений, навыков и демонстрации их при оценивании. Следует отметить, что отбор методов, по которым будет проводиться подготовка инженеров, зависит, прежде всего, от предшествующего опыта обучающихся, который выявляется на начальном этапе обучения. Также выбор методов формирования компетенции зависит от тех приоритетных функций, которые выполняет каждая из них в профессиональном образовании. Методы формирования информационно-профессиональной компетентности группируются в зависимости от видов работ с информацией (поиск, сбор, обработка, передача) и программным обеспечением (моделирование, программирование). Погружение студентов в практико-ориентированную информационно-профессиональную среду предполагает усиление практической направленности обучения и использование информационных технологий при решении конкретных практико-ориентированных задач. Для подтверждения достижения необходимо оценивание и сопоставление ожидаемого и достигнутого результата образования по уровням освоения. Поскольку оценивание является движущей силой обучения, следует четко представлять, какой уровень подготовленности ожидается от студентов, с тем, чтобы оценочные задачи, которые перед ними ставятся, помогали достичь желаемой цели. Оценивание должно проводиться в первую очередь, в интересах студента, чтобы объективно показывать их уровень подготовленности на каждой стадии обучения. Перечень ссылок 1. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки 150700 Машиностроение (квалификация (степень) «бакалавр») 2. Захарова О.А., Истомина И.М. Построение модели компетентности специалиста сварочного производства в рамках стандартов третьего поколения / О.А. Захарова, И.М. Истомина // Вестник Донского государственного технического университета. – 2012. – № 3.

3. Ефремова Н.Ф. Формирование и оценивание компетенций в образовании: монография / Н.Ф. Ефремова. – Ростов н/Д: Аркол, 2010. – 386 с.

435

№ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

1

Зміст СЕКЦІЯ 1. ПРОБЛЕМАТИКА УДОСКОНАЛЕННЯ ТЕХНІЧНИХ ЗАСОБІВ АВТОМАТИКИ І ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ Кануннікова К.П., Ткаченко Р.В., Дегтяренко І.В. Розробка алгоритму розподілу абонентів гетерогенних мереж Абрамов Р.Ш. Модель распространения радиоволн в промышленных телекоммуникационных сетях Алтухов Д.С., Дегтяренко І.В. Розробка моделі надання послуг у мультиоператорській мережі за допомогою алгоритмів балансування трафіку Альттабе Мосааб, Хорхордин А.В. Проктирование мультисервисной телекоммуникационной сети в условиях Г.Амман Басов Д.В., Червинський В.В. Аналіз засобів забезпечення показників QOS в телекомунікаційних мультисервісних мережах Бахруллои Ф., Бойко В. В. Проблемы проектирования сети для городского района в Душанбе Бенавидес Э.Э., Дегтяренко И.В., Разработка модели балансирования нагрузки на базовые станции в сетях LTE Бовтюк Д.А., Коваленко К.С., Юшкевич Ю.О., Дегтяренко І.В. Формування оптимальної концепції розвитку мережі LTE в умовах України Бойко А.А., Дегтяренко И.В., Влияние свойств мультисервисного трафика на возможность прогнозирования и балансировки нагрузки в современных сетях мобильной связи Бороздiн А.В. Аналiз параметрiв якостi обслуговування у мережах мобiльних операторiв, побудованих на базi рiзних технологiй Гришаева А.Д., Воропаева В.Я. Выбор параметров и разработка критерия оптимизации для процедуры вертикального хэндовера Гусев И.В., Дегтяренко И.В. Алгоритм мультихоуминга, основанный на методах QoS маршрутизации Кадур Мухаммед, Червинский В.В. Планирование сети NGN для административного центра г. Бейрут Майстренко А.С., Яремко И.Н. Разработка ТКС на основе технологий NGN Мануйлова Л.В., Батыр С.С. Моделирование работы методов управления очередями маршрутизатора в сетях TCP/IP Мукимов Ш.С., Бойко В.В. Расчет пропускной способности коммутационных узлов IP-сети Назаренко С.В., Червинский В.В. Телекоммуникационная сеть нового поколения для условий г. Шымкент (Казахстан) Ткаченко М.А.Разработка метода управления трафиком в IP-сети Трикоз В.В. Метрики качества работы противоперегрузочных алгоритмов для протокола ТСР Тутутченко Д.В., Федюн Р.В. Особенности телекоммуникационной сети ТРК «ГРАНД» Климов И. А., Червинская Н. В. Сравнение протоколов маршрутизации для беспроводных мобильных AD-HOC сетей СЕКЦІЯ 2 АВТОМАТИЗАЦІЯ, ЕЛЕКТРООБЛАДНАННЯ І КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ЗАСОБИ УПРАВЛІННЯ НА ПІДПРИЄМСТВАХ ПАЛИВНО-ЕНЕРГЕТИЧНОЇ ГАЛУЗІ Ткаченко І.Ю., Оголобченко О.С. Вибір і розробка технічних засобів автоматизації системи автоматичного управління процесом провітрювання підготовчої виробки шахти

436

С.

3 8 11 16 19 21 23 28 31 35 39 42 46 50 53 58 62 65 69 72 76

81

2 3 4 5

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Ананичев В.В., Дубинин С.В. Автоматизация процесса транспорта горной массы технологического комплекса поверхности шахты Атрошенко В.С., Дмитренко М.О., Прокопов Р.В., Жарков В.Я. Розробка гібрідної вертикальноосьової енергоустановки з використанням ефекту Магнуса Безбородова О.В., Шлепньов С.В. Побудова АСКОЕ на підприємстві Болгова А.С., Перелома К.А., Задорожняя И.Н. Изучение особенностей динамических режимов промышленных машин по критерию электромеханической совместимости средствами компьютерного моделирования Буйнов С.И., Бершадский И.А. Экономическое обоснование выбора схемы электроснабжения административно – торгового комплекса Бутко А.А., Ставицкий В.Н. Повышение эффективности системы автоматизации конвейерного транспорта с применением координирующего устройства стабилизации грузопотока конвейерной линии Войтов А.Ю., Никулин Э.К., Неежмаков С.В. Гидростатический аналоговый уровнемер Волочай М С., Скоробогатова И.В. Особенности построения автоматизированной системы управления шахтной калориферной установки Глянь Д.В., Ешан Р.В. Автоматическое регулирование скорости конвейеров Головатый М.В., Маренич К.Н. Алгоритм управления асинхронным двигателем в процессе его перевода с квазичастотного режима на естественную механическую характеристику Дряпочка М.А., Василец С.В. Система контроля функционирования шахтной подъемной установки с активным резервированием Дулін І.А., Ковальова І.В. Обгрунтування принципу двобічного знеструмлення місця ушкодження кабеля живлення асинхронного двигуна Зубко Е.С., Толочко О.И. Анализ и синтез элетроприводов намоточноразмоточных устройств Ковалев А.П., Соленая О.Я., Стопник А.Е. Выбор оптимальных с точки зрения надежности сроков диагностики силовых контактных соединений низковольтных электрических сетей Кузнецов Р.Е., Ешан Р.В. Регулирование производительности шахтных вентиляторов Лахам С.А., Василец С.В. Алгоритм автоматичого управления положением рабочего органа комбайна в профиле пласта Лісієнко Д.А., Шлепньов С.В. Аналіз шляхів зниження втрат електроенергії у міських розподільчих мережах Лопадчак А.А., Кравченко В.П. Автоматическая стабилизация теоретической температуры горения в горне доменной печи с учетом подачи пылеугольного топлива Лоскутов Р.И., Василец С.В. Автоматическое частотное регулирование электропривода турбокомпрессора воздухоразделительной установки Маштакова А.Г., Симкин А.И. Трехмерная математическая модель оценки теплового состояния сляба по ходу продвижения в печи с учетом состояния изоляции труб опорной системы Мистибиркина Э.В., Никулин Э.К. Условия устойчивой работы обратного клапана в пусковом режиме водоотливной установки Мордовец А.А., Кобыш Е.И., Симкин А.И. Управление нагревом насадки воздухонагревателя доменной печи с индивидуальным подводом природного газа на основе математической модели

437

87 90 94 96

101 106 109 112 114 116 119 122 125 128 131 135 139 141 143 146 149 151

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Павловская К.А., Неежмаков С.В. САУ разгоном шахтных подъемных установок с асинхронным приводом Перлик Л.А., Никулин Э.К., Неежмаков С.В. Всасывающая линия насосной установки как звено системы автоматического регулирования Мінченко О.М., Полковниченко Д.В. Підвищення ефективності обслуговування устаткування електричних систем Ребедак О.А., Задорожний Н.А. Инженерные методы оценки динамических свойств электромеханических систем в среде GRAPHICAL USER INTERFACE MATLAB Рубель Л. А., Горбовский И. В. Исследование линеаризованной модели автоматизированного вынесенного привода подачи с электромагнитным тормозом скольжения для горных машин Сергеев М.В., Кравченко В.П. Применение нейросетевых алгоритмов в автоматизации зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок Скоробогатова И.В. Гавриленко Б.В., Неежмаков С.В. Специфика управления нагревом материалов в камерных печах Бондаренко М.В., Воротникова З.Е. Прогнозирование качества чугуна на основе мониторинга параметров технологического процесса Степанченко Д.А., Добровольская Л.А. Автоматизированное управление процессом десульфурации в условиях кислородно-конвертерного цеха Федоров М.М., Казак А.О., Кузнецов Г.В. Методика составления характеристических уравнений разветвленных электрических схем Чернышов А. С., Неежмаков С. В. Автоматизированная система загрузки скипов с дозировкой по весу Бершадский И.А., Соломатина Л.С. Оценка искробезопасности электрических систем во взрывоопасных зонах промышленных предприятий Кобзев К.О. Адаптивно фрикционные муфты. классификация и роль в машиностроении СЕКЦІЯ 3. СУЧАСНІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ І АВТОМАТИКИ Войстрик К.В., Федюн Р.В. Анализ и исследование метода управления гидроагрегатами ГЭС Абакумов А.Ю., Федюн Р.В. Синтез САУ температурой в нагревательном теплообменнике системы теплоснабжения Баранов Б. М., Суков С. Ф. Анализ и оценка существующих методов стабилизации конструкции в виде перевернутого маятника Безрук А.А., Хорхордин А.В. Стабилизация полета трикоптера по пересеченной местности Болдырева Е.С., Гветадзе С.В. Моделирование, алгоритмизация и программное управление процессами контроля параметров электрической и тепловой энергии энергокомплексов Борейко О.В., Хорхордин А.В. Оценка робастной устойчивости цифровой системы управления объектом с изменяющимся запаздыванием Величко В.И. Математическая модель нагрузок на исполнительных органах в системе автоматического управления очистным комбайном Верещагін Д.О., Пєшков М.О., Жарков В.Я. Система автоматичного повороту фотопанелі побутової фотоелектростанціі за сонцем Гарматенко А.М., Дегтяренко И.В. Аспекты прогнозирования фрактальных процессов

438

154 158 161 166 170 174 179 181 184 186 189 193 196 198 203 206 211 215 219 223 227 232

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

1 2 3 4

Зайцева М.В., Ладненко І.В., Зайцев Б.В. Особливості налагодження станції керування заглибними насосними агрегатами однофазним струмом Калінін П.П., Яременко О.С., Жарков В.Я. Плоский сонячний колектор для власної квартири Каретник В.В., Мисов Д.М., Жарков В.Я. Вертикальноосьові вітроустановки для освітлення ділянок автодороги Кащеева А.І., Атрошенко В.С., Жарков В.Я. Акустичний контроль за станом бджолиної сім’ї у вулику Левченко О.О., Рудлевич Д. В., Жарков В.Я., Никифорова Л.Є. Вакуумні трубчасті геліоколектори в бюджетних установах нашого міста Машлякевич А.А., Матвейкин М.Ю. Автоматизированная адаптивная система управления процессом доения коров Негматулин Я.Д., Чернышев Н.Н., Федюн Р.В. Система автоматического управления процессом очистки конвертерных газов в условиях МК «АЗОВСТАЛЬ» Павленко А.О., Жукова Н.В. Багатовимірна система управління сушильним агрегатом з елементами запізнювання Приходько Н.А., Жукова Н.В. Система автоматичного керування режимами випалу залізорудного концентрату у випалювальній печі Прокушева В.С., Хорхордин А.В. Адаптивная система управления промышленными солнечными батареями Радин В.В., Пономарёв А.С. Целевая функция адаптивной системы управления технологическим процессом зерноуборочного комбайна Скрипка М.О., Червинская Н.В. Автоматизация процесса водоснабжения с ипользованием частотно-регулируемых приводов Сырых М.А., Хорхордин А.В. Оптимальная система управления энергообеспечением с использованием ветроенергетической установки Таранов Д.М., Каун О.Ю. Современный регулируемый электропривод в системах водоснабжения животноводческих комплексов Хасан Юсеф, Жукова Н.В. Исследование САУ процессом разливки металла в валках-кристаллизаторах в условиях двухвалковой МНЛЗ Чорненький В.В., Лучанінов В.Ю., Жарков В. Я. Розробка присадибної когенераційної вітроенергоустановки Шевченко В.С., Ломиш В.В., Жарков В.Я. Система керування вуличним освітленням сільського населеного пункту Игнатьев В.М., ЗемковаА.С., Ерошина Э.А. Определение продолжительности технологического процесса производства лака Никитенко Д.Г., Хорхордин А.В. Стабилизация дискретных систем автоматического управления с изменяющейся во времени задержкой СЕКЦІЯ 4. ЕЛЕКТРОННА ТЕХНІКА В ЗАСОБАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ, ДІАГНОСТИКИ І КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНОГО УПРАВЛІННЯ Авраменко С.В., Белов А.С., Тарасюк В.П. Разработка структурной схемы электронного устройства контроля уровня жидкости в толстостенных герметичных резервуарах Булыгин Ю.И., Панченко О.С., Романов В.А. Применение циклона с обратным конусом и регулируемыми параметрами в аспирационных системах металлообрабатывающих и деревообрабатывающих производств Демьяненко Е.В., Тарасюк В.П. Корреляционная модель технологических параметров процесса деаэрации Зори А.А., Пащенко А.С. Выбор и обоснование метода измерения концентрации пыли в угольных шахтах

439

234 237 242 246 250 254 259 264 269 275 280 283 287 292 296 300 303 307 309

314 320 325 330

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

1 2 3 4 5 6 7 8

Илларионов А.А., Кузнецов Д.Н. Разработка преобразователя usb-uart с гальванической развязкой цифровых сигналов и цепей питания Мінтус А.М., Бєлов І.В. Цифрові системи регулювання положення електроприводу Піхтарь О.В., Жарков В.Я. Діагностика компактних люмінесцентних ламп, спрямована для наступного ремонту Перебейнос В.В., Кузнецов Д.Н. Выбор и исследование инерциальных датчиков для стабилизации полета квадрокоптера Переломов А.А., Бершадский И.А. Модернизация осветительной установки путем замены электромагнитных пускорегулирующих аппаратов на электронные Проус В.Р., Фугаров Д.Д., Пурчина О.А. Численное исследование кривой намагничивания магнитодиэлектрического датчика тока для устройства диагностики коммутационных элементов Соломичев Р.И. Обоснование режима работы фотодиода в схемной реализации аналогового блока измерителя концентрации пыли Тимошенко М.А., Сенько В.Ф. Исследование основных методов обнаружения препятствий Ткачев М.Ю. Контрольно-измерительные средства для исследования энергосиловых параметров системы быстрой замены погружных стаканов для серийной разливки стали Федорченко А.А., Василец С.В. Микропроцессорное устройство прогнозирования опасности взрыва метановоздушной смеси в шахте Фугаров Д.Д., Герасименко Ю.Я., Проус В.Р Аналитическое исследование магнитодиэлектрического датчика тока для устройства диагностики коммутационных элементов электроустановок Хламов М.Г., Рак В.И. Математическая модель измерительного канала концентрации бенз(а)пирена в выхлопных газах автомобиля Ахмедов Р., Гарелых А., Тарасюк В.П. Разработка структурной схемы устройства ультразвуковой денситометрии СЕКЦІЯ 5. НАУКОВІ, АНАЛІТИЧНІ ТА ЕКОЛОГІЧНІ ПРИБОРИ І СИСТЕМИ Родионов Н.А., Сотников А.Л., Божко А.И. Рассмотрение современного метода контроля и вибродиагностики механического оборудования на примере электронного диагностического комплекса VSE EFECTOR OCTAVIS Василенко В.О., Новиков Е.Н., Повышение точности термоанемометрического метода измерения расхода газов Вовна А.В., Дробот А.А. Разработка математической модели измерительного контроля концентрации пыли в газах теплоэлектростанции Вовна А.В., Левшов М.М. Разработка математической модели измерительного прибора концентрации кислорода в дымовых газах Градзявичус В.В., Суков С.Ф. Анализ методики идентификации параметров двигателей постоянного тока в рамках системы стабилизации конструкции в виде перевернутого маятника Денисюк Р.Э., Кузнецов Д.Н. Исследование фазового детектора лазерного дальномера для систем машинного зрения роботов Заварин А.Е., Добровольская Л.А. Определение геометрических характеристик сляба на основе корелляционного интеллектуального датчика Полапа А.О. Формування концепції пристрою вимірювання частоти на базі методу раціональних наближень

440

334 338 340 345 349 354 357 362 364 369 372 375 380

386 389 393 398 403 408 411 414

9 10

1 2 3 4

Рыжков С.В., Новиков Е.Н. Снижение динамической погрешности измерения концентрации метана Герасименко А.Н., Герасименко Ю.Я., Герасименко Е.Ю. Математическое моделирование массопереноса электролита при электрохимическом покрытии внутренней поверхности волновода СЕКЦІЯ 6. ДИСТАНЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ НАВЧАННЯ В ІНЖЕНЕРНІЙ ОСВІТІ Шабанова У.Н. Дистанционные технологии в профессиональной деятельности инженерного образования Дюбанов А.В., Ошовский В.В., Швец И.И. Практика применения приборов фирмы «ОВЕН» в лабораторном практикуме при комплексном обучении химиков-технологов Родина А.И. Подготовка специалистов маркетинга и рекламы для машиностроения Истомина И.М. Педагогическая система подготовки инженеров по профилю «Оборудование и технология сварочного производства»

441

418 422

425 428 431 433