Оптимизация многоканального регулирования термических режимов в производстве полимерных изделий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Вставская, Елена Владимировна

• Вставская, Елена Владимировна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Вставская, Елена Владимировна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМОВ НАГРЕВА В МНОГОЗОННЫХ СИСТЕМАХ

1.1.Описание технологического процесса производства полимерных изделий.

1.2.0бзор методов стабилизации температуры полимерных заготовок.

1.4. Постановка цели и задач исследования.

ГЛАВА 2. МЕТОД АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ СТАНЦИЯМИ РАЗОГРЕВА ПОЛИМЕРНЫХ ЗАГОТОВОК.

2.1. Факторный анализ технологического процесса многозонного разогрева полимерных заготовок.

2.2. Идентификация оценок качества изделий с использованием шкалы нечетких оценок.

2.3. Идентификация параметров технологического процесса.

2.4. Оптимизация входных уставок для достижения наилучшего качества полимерных изделий.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ СТАНЦИЯМИ РАЗОГРЕВА ПОЛИМЕРНЫХ ЗАГОТОВОК.

3.1. Построение модели для получения статистических данных.

3.2. Алгоритм идентификации качественных оценок.

3.3. Разработка алгоритма идентификации параметров технологического процесса.

3.4. Алгоритм оптимизации входных уставок.

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СТАНЦИЯМИ РАЗОГРЕВА ПОЛИМЕРНЫХ ЗАГОТОВОК.

4.1. Описание предлагаемого способа реализации системы управления станциями разогрева полимерных заготовок.

4.2. Реализация контроллера для управления нагревом полимерных заготовок.

4.3.Реализация регулятора нагрева для управления нагревом полимерных заготовок.

4.3.1 Методика построения регулируемых стабилизаторов действующего напряжения с использованием микропроцессорных систем управления.

Фазовый режим работы.

Пакетно-импульсный режим работы.

4.3.2. Цифровая фильтрация сигналов силовых цепей.

4.3.3 Построение имитационной модели системы управления регулируемым стабилизатором действующего напряжения.

4.3.5 Исследование алгоритмов определения моментов перехода через ноль гармонического сигнала.

4.3.6 Разработка алгоритмов стабилизации действующего напряжения в фазовом режиме.

4.3.7. Моделирование работы регулируемого стабилизатора действующего напряжения в фазовом режиме.

4.3.8 Построение имитационной модели системы управления регулируемым стабилизатором действующего напряжения.

4.3.9 Моделирование работы регулируемого стабилизатора действующего напряжения в пакетно-импульсном режиме.

4.3.10 Технические характеристики регулируемого стабилизатора действующего значения напряжения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация многоканального регулирования термических режимов в производстве полимерных изделий»

Одним из примеров такой технологии является производство полиэти-лентерефталатной (ПЭТ) тары. В настоящее время данная отрасль промышленности является одной из востребованных, поскольку ПЭТ-тара, обладающая такими свойствами, как легкость, прочность, компактность, широко используется для упаковки и хранения пищевых продуктов. Известно большое число производителей оборудования для производства ПЭТ-тары как в нашей стране, так и за рубежом. Среди них такие известные фирмы, как «Продвижение» г. Москва, «Нитар» г. Москва, Hi 111 «Спецпромавтомат» г. Москва, «Даки-НИП» г. Нижний Новгород, «Мастерплюс» г. Черкесск, «МиССП-Совпласт» г. Кропоткин, «Ростспецмаш» г. Ростов-на-Дону, а также «Sidel» (Франция), «Krupp Corpoplast», «Векит» (Германия), «SIPА», «Sasib» (Италия), «Kosme» (Австрия), «Taxpol», «Lonza» (Польша), «Tetra Рак» (Швейцария) и другие. В г. Челябинске наиболее крупными производителями оборудования для производства ПЭТ-тары являются ООО «ИнтерТрейдинг» и ООО ПК «Стандарт-Плюс».

Качество продукции и эффективность технологических процессов, основанных на использовании термических технологий, в большой степени определяются стабильностью поддержания параметров нагрева изделия. Управление подобными нагревательными процессами осуществляется, как правило, с использованием регуляторов мощности нескольких зон нагрева, подключаемых к силовой сети. Однако в этом случае возникают проблемы, связанные со взаимным влиянием нагревательных элементов соседних зон. Такой способ регулирования нагрева не учитывает и другие внешние воздействия, такие как нестабильность питающего напряжения, приводящую к изменению выходной мощности, факторы внешней среды, а также тип используемых заготовок (преформ). Качество прогрева в полуавтоматическом устройстве, как правило, оценивается субъективно, на основании эмпирических знаний оператора установки. Все эти факторы приводят к снижению качества изделий и производительности оборудования.

В диссертационной работе решаются задачи автоматизированной настройки термических режимов для многозонного разогрева полимерных заготовок. Определенные вопросы рассматриваются в работах Петлякова Г.Я., Трунова В.А., Зайчика Ц.Р., Угольникова С.А., Петляковой Н.Г., Дерка-ча Я. Я., Марковой Н.Н., Володина В.П. и других. Однако в данных работах не рассматриваются задачи оптимизации режимов многозонного разогрева заготовок, которые позволяют в условиях массового спроса повысить эффективность производства полимерных изделий. Подобные задачи в литературе не освещены, что и определяет актуальность данной работы.

Цель диссертационной работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методов оптимизации режимов многозонного нагрева в термических технологиях производства полимерных изделий.

Для достижения указанной цели были решены следующие задачи исследовательского, методологического и прикладного характера:

1) проведение факторного анализа технологического процесса разогрева полимерных заготовок;

2) разработка технологической концепции управления процессом нагрева в роторных нагревателях при воздействии внешних дестабилизирующих факторов;

3) построение имитационной модели технологического процесса прогрева полимерных заготовок;

4) подготовка стратегии оптимального прогрева преформ на основе анализа качественных оценок;

5) разработка системы управления многозонным роторным нагревателем, включающей центральный управляющий контроллер и регулируемые стабилизаторы действующего значения напряжения на нагревателях;

6) составление алгоритма оптимальной настройки многозонного регулятора для термических технологий.

Предметом исследования являются роторные станции разогрева ПЭТ-преформ, осуществляющие технологический процесс многозонного разогрева полимерных заготовок.

Объектом исследования является система управления многозонным разогревом полимерных заготовок.

Методология и методика исследования. Теоретической и методической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по управлению технологическими процессами в системах многозонного нагрева, а также нормативные материалы, регламентирующие качество производимых полимерных изделий (ГОСТ Р 51760-2001 Тара потребительская полимерная. Общие технические условия, ISO 9001:2000). В работе использовались методы теории автоматизированного управления, автоматического регулирования, математической статистики, оптимизации, теории термодинамических систем. Источником экспериментальных данных явились результаты натурных испытаний роторных нагревательных печей производства ООО «Интер-Трейдинг» г. Челябинск, ООО ПК «Стандарт-Плюс» г. Челябинск.

Научная новизна диссертационной работы. В ходе исследования были получены следующие научные результаты:

1) построена факторная модель технологического процесса многозонного разогрева полимерных заготовок;

2) разработан алгоритм оценки качества полимерных изделий на основе использования шкалы нечетких оценок;

3) предложена методика определения режима оптимального многозонного разогрева на основе использования генетических алгоритмов оптимизации;

4) составлен алгоритм управления технологическим процессом многоканального разогрева полимерных заготовок для многозонного регулятора;

5) разработана система управления многозонным роторным нагревателем, включающая центральный управляющий контроллер и регуляторы нагрева с функцией стабилизации действующего значения напряжения на нагревателях.

Практическое значение. Выполненные в рамках диссертационной работы методические, алгоритмические и аппаратурные разработки были использованы в процессе производства полуавтоматов выдува ПЭТ-бутылок ООО «Интер-Трейдинг» г. Челябинск, ООО ПК «Стандарт-Плюс» г. Челябинск. Создана система управления прогревом ПЭТ-преформ в роторной станции разогрева, которая обеспечивает регулирование мощности нагревательных элементов.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы были доложены на четвертой Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии и электроника", г. Екатеринбург, 15-16 декабря 1999 г., представлены на выставках: «Новые материалы и технологии Уральского Федерального Округа», г. Екатеринбург, октябрь 2002 г., «Приграничное сотрудничество России и Казахстана», г. Челябинск, 16-17 мая 2005 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, общих выводов, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 127 страницах. Диссертация содержит рисунков 88, таблиц 5, приложений 3. Список литературы включает 82 наименований.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Вставская, Елена Владимировна

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Повышение эффективности полимерных технологий является важной научно-технической и практической задачей вследствие их широкого распространения в настоящее время. Поэтому является актуальной задача оптимизации термических режимов в производстве полимерных изделий по критериям качества и производительности.

2. Для оптимизации качества и производительности в производстве полимерных изделий используются методы автоматизированной настройки режимов работы соответствующих полуавтоматов, обеспечивающие повышение качества управления термическими процессами разогрева полимерных заготовок.

3. Предложен метод оперативной оценки качества полимерных изделий в процессе их производства, основанный на использовании нечетких оценок. Применение нечетких оценок позволяет значительно упростить аппаратурную реализацию измерения качества изделий и достичь необходимой оперативности в работе.

4. Управление термическими процессами разогрева полимерных заготовок носит многозонный характер со сложными перекрестными связями. Предложена процедура идентификации факторных моделей объектов управления термическими технологиями с использованием генетических алгоритмов. Применение генетических алгоритмов позволяет оценивать параметры факторных моделей и их структуру.

5. Для эффективного управления термическими процессами предложен регулятор мощности, имеющий функцию стабилизации действующего значения напряжения на нагревателях вне зависимости от изменений напряжения питающей сети. Это позволяет уменьшить время оптимальной настройки системы в целом и повысить качество выпускаемой продукции.

6. Построена имитационная модель процесса многозонного разогрева полимерных заготовок и дано алгоритмическое обеспечение решения задачи настройки процессов производства, позволяющее оптимизировать уставки полуавтомата в оперативном режиме.

7. Система многоканального регулирования термических режимов в производстве полимерных изделий внедрена на станции разогрева VPM-8 производителя ООО «Интер-Трейдинг» и ПК-5 производителя ООО ПК «Стандарт-Плюс». Суммарный экономический эффект от внедрения разработанной системы составил 69,7 млн. руб. в год.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Вставская, Елена Владимировна, 2006 год

1. Bremermann Н. J., Roghson J., Salaff S. Global properties of evolution processes. Natural automata and useful simulations. London: Macmillan. 1966.

2. Dandy G.C., Simpson A.R., Murthy L.J. An Improved Genetic Algorithm for Pipe Network Optimization //Water Resources Research, 1996. № 32 (2), February. - p.p. 449-458.

3. Balas Е., Niehaus W. Optimized crossover-based genetic algorithms for the maximum cardinality and maximum weight clique problems. J. Heuristics. v4 (1998), N4, pp 107-122.

4. Boese K. D., Kahng А. В., Muddu S. A new adaptive multi-start technique for combinatorial global optimizations. Oper. Res. Lett. vl6 (1994), N2, pp 101-114.

5. Capocelli R., De Luca A. Fussy sets and decision theory // Information and control. 1973. - Vol.23. - N3. - P.446-473.

6. Eiben A. E., Raue P. E., Ruttkay Zs. Genetic Algorithms with multiparent recombination. Parallel Problem Solving from Nature III, Berlin: Springer Ver-lag, (LNCS), v866 (1994), pp 78-87.

7. Eremeev A. V. A genetic algorithm with a non-binary representation for the set covering problem. Operations Research Proceedings 1998. Berlin: Springer Verlag. 1999. pp 175-181.

8. Goldberg D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley. 1989.

9. Kirkpatrick S., Toulouse G. Configuration space analysis of traveling salesman problems. J. de Phys. v46 (1985) , pp 1277-1292.

10. Mirchandani P. В., Francis R. L. Discrete Location Theory. New York: John Wiley and Sons, 1990.

11. Muhlenbein H. Parallel genetic algorithm, population dynamics and combinatorial optimization. Proc. Third Inter. Conf. Genetic Alg. San Mateo: Morgan Kaufman, 1989. pp 416-421.

12. Pipe Roughnesses Using Genetic Algorithns / Department of Civil and Environmental Engineering, the University of Adelaide, Australia, 2000. lip.

13. Rechenberg I. Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der Biologischen Information, Freiburg: Fromman, 1973.

14. Savic D.A., Walters G.A. Genetic Algorithm for least-cost design for water-distribution networks. //Journal of Water Resources Planning and Management, ASCE, 123 (2), March-April, 1997. -pp.67-77.

15. Schwefel H. P. Numerical optimization of computer models. Chichester: Wiley, 1981.

16. Tang K.-W., Karney В., Pendlebury M., Zhang F. Inverse Transient Calibration of Water Distribution Systems Using Genetic Algorithms./Conference on Computing and Control for the Water Industry (CCWI'99). Exeter, U.K.,1999.

17. Vitkovsky J.P., Simpson A.R., Lambert M. Transients for Calibration of Pipe Roughnesses Using Genetic Algorithns / Department of Civil and Environmental Engineering, the University of Adelaide, Australia, 2000.

18. Zadeh L.A. Discussion: Probability theory and fuzzy logic are complementary rather than competitive // Technometrics. 1995. - Vol.37. - N 3.

19. Александров Д. А. Алгоритм муравьиной колонии для задачи о минимальном покрытии. XI междунар. Байкальская школа-семинар Методы оптимизации и их приложения, Труды, тЗ (1998), Иркутск

20. Алиев Р.А. и др. Управление производством при нечеткой исходной информации.- М.: Энергоатомиздат, 1991.-23 8с.

21. Батыршин И.З. Методы представления и обработки нечеткой информации в интеллектуальных системах // Новости искусств, интеллекта. -1996, -№2

22. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000 г.- 624 е.: ил.

23. Беляев JT.C. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. — Новосибирск: Наука, 1987. — 128 с.

24. Береснев В. Д., Гимади Э. X., Дементьев В. Т. Экстремальные задачи стандартизации. Новосибирск: Наука, 1978.

25. Бирюков С. Амплитудное, среднее, действующее.— Радио, 1999, №6, с. 58-59.

26. Борисов А.Н. и др. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования/ А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П.Федоров; Риж. техн. ун-т. — Рига: Зинатне, 1990. — 184 с.

27. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов. Учебное пособие. -Уфа:УГАТУ, 1999.- 104 с.

28. Вставская Е.В. Оптимальные режимы разогрева преформ: Вестник ЮУрГУ: серия КТУР,. научн. тр. — Челябинск: Изд. ЮУрГУ, 2005. с.

29. Вставская Е.В. Применение генетических алгоритмов для многоканального регулирования термических режимов // Информационные, измерительные и управляющие системы и устройства: Тем. сб. научн. тр. — Челябинск: Изд. ЮУрГУ, 2005. — с.

30. Гончаров Е. Н., Кочетов Ю. А. Поведение вероятностных жадных алгоритмов для многостадийной задачи размещения. Дискретный анализ и исследование операций. Сер. 2. тб (1999), № 1.

31. Гэри В., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. М.: Мир, 1982.

32. Деркач Я. Современные технологии и оборудование для производства тары и упаковки из полиэтилентерефталата // Тара и упаковка. -2003, -№3. -С. 12-25.

33. Добрынин А. ПЭТ-гранулят, производство ПЭТ-преформ //Пивное дело. -2001,-№2.-С. 16-29.

34. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. - 1990. -288с.

35. Дюк В., Самойленко A. Data mining: Учебный курс (+CD).- СПб: Питер, 2001.-368 е.: ил.

36. Еремеев А.В. Разработка и анализ генетических и гибридных алгоритмов для решения задач дискретной оптимизации. Дисс. канд.физ.-мат.наук. Омск, 2000.

37. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир. - 1976. - 165с.

38. Зайчик Ц.Р., Трунов В.А. Упаковывание тихих напитков в бутылки. М.: ДеЛи, 2000. -206 с.

39. Казаринов Л.С., Вставская Е.В. Комитетный метод настройки технологических процессов в порядковых шкалах: Тем. сб. научн. тр. — Челябинск: Изд. ЮУрГУ, 2002. — с.

40. Кобринский Б.А. Отражение образного мышления в системах искусственного интеллекта // VI Межд.конф. "Знание-Диалог-Решение" KDS-97: Сб. науч.тр. Ялта. - 1997. - Т.1.- С.29-36.

41. Кобринский Б.А., Фельдман А.Е. Анализ и учет ассоциативных знаний в медицинских экспертных системах // Новости искусств, интеллекта. -1995. №3. - С.90-96.

42. Константинова Е. В. Регулятор мощности нагревателя с микропроцессорным управлением // Автоматизация и управление в технических системах: Тем. сб. научн. тр. — Челябинск: изд. ЮУрГУ, 2000. — с. 82-85.

43. Кофман Арнольд, Хил Алуха Хайме. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями / Пер с исп.; под ред. В.В. Красно-прошина, Н.А. Лепешинского. — Мн: Выш. шк., 1992. — 222 с.

44. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука. - 1979. 200с.

45. Любешкина Е., Аксенова Т. Полиэтилентерефталат, свойства и применение //Пакет. -2000, -№1. -С.19-28.

46. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука. - 1974 - 256с.

47. Новиков Д.А., Новочадов В.В. Статистические методы в медико-биологическом эксперименте (типовые случаи). Волгоград: Издательство ВолГМУ, 2005. 84 с.

48. Осипов Г.С. Концептуальные элементы модели мира // Компьютер. Хроника. 1994. -№8-9.

49. Петляков Г. Российский рынок оборудования для выдува ПЭТ-бутылок //Веко о напитках. -2002, -№3. -С. 19-24.

50. Петляков Г., Редько А. Техника и технология производства ПЭТ-тары и розлива жидкостей //Индустрия упаковки.-2000, №2.-С.22-25.

51. Петляков Г.Я. Секреты качества ПЭТ-бутылки в оптимальных режимах разогрева преформы //Пакиндустрия.-1998,-август-С.22-23.

52. Петляков Г.Я.: Своя бутылка. Перспективы развития полуавтоматического выдува ПЭТ-бутылок в России журнал «Пакет» №5 - 2002.

53. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоатомиздат. - 1981. - 232с.

54. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: наука. - 1986. - 288с.

55. Прикладные нечеткие системы/ Пер. с япон. Ю.Н.Чернышева; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. — М.: Мир, 1993. — 368 с.

56. Простяков А.А. Индукционные нагревательные установки.- М.: Энергия, 1970. (Библиотека электротермиста; Вып.38).-120с.^шт:—

57. Растригин Л. А. Случайный поиск — специфика, этапы истории и предрассудки^опросы кибернетики. Вып. 33 (1978).

58. Регулируемые стабилизаторы мощности для полуавтоматов производства пластмассовых издели^Вестник ЮУрГУ №9 (09) 2001. — с. 82-83

59. Старжинский В.Е. и др. Точные пластмассовые детали и технология их получения / АН Беларуси, Ин-т механики металлополимерных систем. -Минск: Наука и тэхника, 1992.-309с.^шГ^

60. Трунов В.А. Новое оборудование для линий розлива пищевой продукции // Пищевая промышленность. -2000, -№2. -С.30-32.

61. Трунов В.А., Зайчик Ц.Р. Специальное оборудование для производства ПЭТ-бутылок //Пищевая промышленность.-2000,-№9.-С.2-5.

62. Угольников С., Петляков Г. Полуавтоматическое оборудование для выдува ПЭТ-бутылок // Тара и упаковка. -1998, -№1. -С.46-48.

63. Шелеляковский К.З., Рыскин С.Е. Техника применения индукционного нагрева.- М.: Машгиз, 1949.-23 8,суШГ~

64. Шошин П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин // Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука. - 1977.

65. Ярышев Н.А. Теоретические измерения нестационарных температур. -М.: Энергия, Ленингр. отд. 1967.