Имитационное моделирование автоматических систем управления котлоагрегатом

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Имитационное моделирование автоматических систем управления котлоагрегатом

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

1. На входе объекта формируется случайная величина или процесс в виде числового или временного ряда с заранее заданными вероятностными характеристиками (при активном эксперименте используют специальные генераторы случайных величин, при пассивном эксперименте используются естественные шумы объекта).

2. Регистрируется реакция объекта на эти случайные входные воздействия.

3. Производится статистическая обработка входных и выходных величин объекта с целью получения его имитационной или статистической модели, характеристики которой должны соответствовать результатам эксперимента или статистических испытаний.

4. Осуществляется проверка адекватности полученной модели экспериментальным данным [7, 8].

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

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

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

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

Рис. 1. Взаимная корреляционная функция топливного канала

Рис. 2. Взаимная корреляционная функция воздушного канала

На рисунке 3 приведены результаты идентификации топливного тракта.

Рис. 3. Выходные сигналы моделей и объекта

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

По параметрам модели была получена дискретная передаточная функция топливного тракта

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

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

Рис. 4. Ошибка моделирования

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

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

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

горение топка котел имитационный

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

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

Литература

1. Казакевич В.В., Родов А.Б. Системы автоматической оптимизации. - М.: Энергия, 1977. - 288 с.

2. Методологические принципы выбора оптимальных наполнителей композиционных материалов / Прошин А.П., Данилов А.М., Королев Е.В., Смирнов В.А., Бормотов А.Н. // Известия высших учебных заведений. Строительство. - 2004. - №10. - С. 15-20.

3. Исследование реологических свойств композиционных материалов методами системного анализа / Бормотов А.Н., Прошин И.А. // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2009. - Т. 15. - №4. - С. 916-925.

4. Многокритериальный синтез композита как задача управления / Бормотов А.Н. // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2010. - Т. 16. - №4. - С. 924-937.

5. Имитационное моделирование деструкции и метод прогнозирования стойкости композиционных материалов / Бормотов А.Н., Прошин И.А., Королев Е.В. // Вестник Ижевского государственного технического университета. - №4. - С. 113-118.

6. Методология построения математических моделей наномодифицированных композитов по экспериментальным данным / Бормотов А.Н., Прошин И.А., Васильков А.В. // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т. 7. - №6. - С. 28-34.

7. Семенов А.Д., Коновалова И.И. Оценка экономичности процесса горения в топке котла по регулируемым параметрам этого процесса / Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов, 2008, №45. - С. 179-182.

Размещено на Allbest.ru