Идентификация промышленных объектов по данным их нормального функционирования (часть 2)

УДК 621.314

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ ПО ДАННЫМ ИХ НОРМАЛЬНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

© А.А. Мельник1, Е.А. Медунова2

Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Предложена и разработана методика моделирования линейных динамических объектов, находящихся под действием внешних сигналов, содержащих случайную составляющую. Рассмотрена методика идентификации промышленных объектов и систем. Для обработки данных, характеризующих положение направляющего аппарата дымососа, обороты питателя топлива и разрежение в газоходном тракте котла, применен пакет System Identification Toolbox. Оценивание параметров модели заданной структуры проводилось путем минимизации выбранного критерия качества модели. Построение модели осуществлялось в нормальном (штатном) режиме работы вне зависимости от статических и динамических свойств объекта. В результате применения пакета System Identification Toolbox к исходным данным определена математическая модель на основе анализа динамики переходных процессов и зависимости выходных параметров от входных. Разработанная модель может быть использована для практической настройки регуляторов на исследованном объекте, а также при разработке алгоритмов оптимального управления.

Ключевые слова: идентификация; паровой котел; моделирование; математическая модель; эксперимент; прикладной пакет; статические и динамические характеристики.

IDENTIFICATION OF INDUSTRIAL FACILITIES BY THEIR NORMAL OPERATION DATA (PART 2) A.A. Melnik, E.A. Medunova

Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.

The article proposes and develops a modeling procedure for linear dynamic objects under the action of external signals containing a random component. The methods of industrial facilities and systems identification are considered. The System Identification Toolbox package was used to process the data describing the position of the exhauster guide vanes, turnovers of the fuel feeder and vacuum in the boiler flue-gas duct. The parametric estimation of the model of the specified structure was carried out through the minimization of the selected criterion of model property. The model was constructed in the normal (nominal) operation mode regardless of the static and dynamic characteristics of the object. The application of the System Identification Toolbox package to base data allowed to determine a mathematical model on the basis of the analysis of the dynamics of transient processes and dependence of output parameters on input parameters. The obtained model can be used for controller setting at the examined facility as well as for the development of optimal control algorithms.

Keywords: identification; steam boiler; modeling; mathematical model; experiment; application package; static and dynamic characteristics.

При экспериментальных методах моделирования находят применение два способа моделирования: активный и пассивный эксперимент. Активный эксперимент может применяться для описания лабораторных и полупромышленных установок, а также реальных промышленных объектов в пусковой период; пассивный эксперимент - для описания реальных промышленных объектов в режиме нормальной эксплуатации.

В качестве примера для разработки моделей возьмем паровой котел. Математическое моделирование паровых котлов относится к классу сложных задач ввиду их индивидуальных особенностей. Решение задач моделирования возможно на основе широкого использования средств вычислительной техники и компьютерных технологий.

Для управления технологическим процессом в барабанном котле требуется взаимосвязанная работа многих систем автоматического регулирования. Среди них можно выделить следующие группы: системы регулирования параметров паровых котлов, автоматические системы защиты, системы регулирования выбросами вредных веществ и вспомогательными

1Мельник Альбина Аполлинарьевна, аспирант, тел.: 89021702038, e-mail: albina-mel@yandex.ru Melnik Albina, Postgraduate, tel.: 89021702038, e-mail: albina-mel@yandex.ru

2Медунова Екатерина Алексеевна, магистрант, тел.: 89526319719, e-mail: medna2008@mail.ru Medunova Ekaterina, Master's Degree Student, tel.: 89526319719, e-mail: medna2008@mail.ru

процессами и установками [5]. Самая многочисленная и ответственная группа - это системы регулирования параметров котла, среди которых основных насчитывается более тридцати [6]. К ним относятся и рассматриваемые нами системы регулирования подачи топлива в котел и разрежение в топке котла.

В данном исследовании применен пассивный эксперимент на основе статистических данных котла КЕ-10-1,4 (двухбарабанный, водотрубный, с комбинированной механизированной топкой паропроизводительностью 10 т/ч, рабочим давлением пара 1,3 Мпа (13 кгс/см2). Котел разработан ОАО «БиКЗ» совместно с НИЦ ПО «Бийскэнергомаш».

Паровой котел КЕ-10-1,4 предназначен для получения насыщенного пара давлением 1,3 МПа с температурой 194°С. Топливо (опилки - отходы лесопильного производства - влажностью не более 60%) из бункера-накопителя поступает в предтопок скоростного горения с помощью шнекового питателя. Для обеспечения непрерывного процесса горения в топке котла поддерживается разрежение Р = -50-(+2) Па. Разрежение создается дымососом ДН 12,5*1000. Регулирующее воздействие вырабатывается регулятором разрежения в топке котла на направляющий аппарат дымососа.

На действующей котельной установке были зафиксированы три числовых ряда, характеризующих положение направляющего аппарата дымососа, обороты питателя топлива (входные величины) и разрежение в газоходном тракте котла (выходная величина). Наблюдения велись в режиме нормальной (штатной) эксплуатации котла.

С помощью пакета прикладных программ System Identification Toolbox MatLab были получены модели паросиловой установки по каналам зависимости: разрежение в газоходном тракте котла от оборотов питателя топлива и разрежение в газоходном тракте котла от положения направляющего аппарата дымососа. Пакет System Identification Toolbox обладает открытой архитектурой и гибкими настройками, позволяя строить на основе готовых функций новые специализированные алгоритмы для идентификации систем при решении различных научных и инженерных задач.

Цель исследования - идентификаця с точки зрения практики с использованием стандартных средств, в данном случае - пакета System Identification Toolbox MatLab+Simulink.

В ходе эксперимента был рассмотрен порядок обработки данных для зависимости разрежение в газоходном тракте котла - обороты питателя топлива и построены графики временных рядов.

В первую очередь исследованы исходные данные, для чего, применив командный блок import data, мы сохранили массив экспериментальных данных в графическом редакторе (300 данных с периодом дискретизации At = 1). Затем были построены графики временных рядов зависимости разрежения в газоходном тракте котла и оборотов питателя топлива от времени, где y1 - разрежение в газоходном тракте котла, u1 - обороты питателя топлива (рис. 1).

Следующий шаг - предварительная обработка исходных данных исследуемого объекта с применением операции фильтрации данных с помощью фильтра Баттерворта (Filter), чтобы избавиться от высокочастотных составляющих в диапазоне частот 0,018 - 0,076. Результат проделанной операции - отфильтрованная временная диаграмма (рис. 2).

Оценивание параметров модели заданной структуры проводилось путем минимизации выбранного критерия качества [4]. Далее по методике, описанной в [1, 2], с использованием модели Бокса - Дженкинса [3] определили оптимальный порядок полиномов числителя и знаменателя дискретной передаточной функции объекта: >> s = [y1 u1];

>> th = bj(s, [3 2 3 3 3]); present(th);

Discrete-time IDPOLY model: y(t) = [B(q)/F(q)]u(t) + [C(q)/D(q)]e(t);

B(q) = 3,436e-5 q-3 - 2,938e-5 q-4;

C(q) = 1 + 0,7086 q-1 - 0,3044 q-2;

D(q) = 1 - 2,976 q-1 + 2,967 q-2 - 0,9911 q-3;

F(q) = 1 - 3,714 q-1 + 5,198 q-2 - 3,244 q-3 + 0,7601 q-4

Н Т'ппе Plot: ul-;.yl ["^МЗД"

File Options Style Channel Experiment Help

Input and output signals

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Time

Рис. 1. Временные диаграммы входного и выходного сигнала

Н Time Pint iil-iyl [=  L^Swl

File Options Style Channel Experiment Hefp

Input and output signals

0 -5 200

О -100

50 100 150 200 250 300 350 Time

Рис. 2. Временные диаграммы после фильтрации данных

Использовав данные эксперимента, получили дискретную передаточную функцию идентифицированного объекта:

0,00003436г 3- 0,00002938г "4

^ ( 2 ) =-:-----7 .

1 - 3,714 2"1 + 5,1982 - 3,244г"3 + 0,7601г"4

С помощью пакета Simulink была построена переходная характеристика идентифицированного объекта по дискретной передаточной функции (рис. 3).

Переходную характеристику в дискретной форме аппроксимировали апериодическим звеном с запаздыванием в непрерывной форме с передаточной функцией:

ж ( р)•" 100 р +1

Сравнили графики полученных переходных характеристик непрерывной и дискретной модели, воспользовавшись пакетом Simulink. Построили модель для сравнения данных переходных характеристик (рис. 4).

Рис. 3. Переходная характеристика

Рис. 4. Графики дискретного и непрерывного переходных процессов

С увеличением оборотов питателя топлива увеличивается расход топлива, соответственно увеличивается количество газов, и давление в топке возрастает. Разрежение в газовом тракте уменьшается, поэтому для восстановления разрежения в точке отбора необходимо увеличить степень открытия направляющего аппарата дымососа.

Аналогичные операции были проведены по каналу зависимости разрежение в газоход-ном тракте - положение направляющего аппарата дымососа. В результате была построена модель для сравнения данных переходных характеристик (рис. 5).

Так как разрежение в топке котла поддерживается постоянным [7], то газовое сопротивление котельного агрегата характеризуется разрежением на последнем участке газохода перед направляющим аппаратом дымососа. При увеличении открытия направляющего аппарата дымососа разрежение перед направляющим аппаратом увеличивается, и давление в топке начинает падать.

Рис. 5. Графики дискретного и непрерывного переходных процессов

В процессе эксплуатации паросиловой установки изменяются связанные между собой технологические параметры. Чтобы оптимизировать вышеперечисленные параметры, должны быть использованы полученные математические модели в непрерывной и дискретной форме по двум каналам: положение направляющего аппарата дымососа - разрежение в газоходном тракте котла; обороты двигателя питателя топлива - разрежение в газоходном тракте котла. Эти данные могут быть использованы для настройки регуляторов на исследуемом объекте.

Таким образом, в результате применения пакета System Identification Toolbox к исходным данным определены математические модели идентифицированного объекта в дискретной и непрерывной форме и проведено исследование переходных процессов.

Полученные математические модели по двум каналам (положение направляющего аппарата дымососа - разрежение в газоходном тракте котла; обороты двигателя питателя топлива - разрежение в газоходном тракте котла) рекомендуется использовать для оптимизации данных параметров, а также для настройки регуляторов на исследуемом объекте.

В дальнейшем результат этой работы целесообразно использовать для исследования объекта и системы управления, синтезированной на основе полученной модели объекта.

Статья поступила 26.11.2015 г.

Библиографический список

1. Баев А.В., Мельник А.А. Идентификация промышленных объектов по данным их нормального функционирования. Ч. 1 // Вестник ИрГТУ. 2014. № 8 (91). С. 130-136.

2. Баев А.В., Мельник А.А. Применение пакета System Identification Toolbox матричной лаборатории MatLab + Simulink для построения моделей на примере паровых котлов // Вестник ИрГТУ. 2013. № 12 (83). С. 240-244.

3. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. Вып. 1, 2. 603 с.

4. Дьяконов В.П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в математике и моделировании. М.: СОЛОН-Пресс, 2005. 576 с.

5. Косицын В.Ю., Рыбалев А.Н., Теличенко Д.А. Система управления тепловой нагрузкой котла // Теплоэнергетика. 2013. № 2. С. 54-60.

6. Плетнев Г.П. Автоматизация технологических процессов и производств в теплоэнергетике: учебник для вузов. М.: Изд. дом МЭИ, 2007. 352 с.

7. Ротач В.Я. Теория автоматического управления: учебник для вузов. 3-е изд., стереотип. М.: Изд-во МЭИ, 2005. 400 с.

8. Серов Е.П., Корольков Б.П. Динамика парогенераторов. М.: Энергоиздат, 1981. 409 с.