Технические науки/12. Автоматизированные системы управления на производстве

Д.т.н. Сигачева В.В., д.т.н. Энтин В.Я.

Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна, Россия

РАЗРАБОТКА ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ОКИСЛЕНИЕМ СТОЧНЫХ ВОД НА БАЗЕ НЕЧЕТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Сточные воды шерстомойных фабрик, а также других предприятий с высоким содержанием органических веществ и бактерицидного фона, рационально обрабатывать на установках жидкофазного окисления / 1, 2 /. Высокая органическая загрязненность воды, характеризуется большой величиной ХПК (химического потребления кислорода), при этом больше выделяется дополнительного тепла в ходе реакции, поэтому условия протекания процесса не постоянны. Известно, что жидкофазное окисление шерстомойных вод при ХПК больше 60 г/л может протекать без дополнительного подвода тепла, так как за счет окисления органических веществ создается температура порядка 300 ºС, но при этом давление должно быть более 15 МПа / 2 /. В реактор подается горячий пар от парогенератора и воздух от компрессора.

Разработана система управления, которая должна обеспечить одновременное управление двумя исполнительными механизмами при обработке показаний трех датчиков с выбором оптимального режима, учитывающего уровень ХПК в накопителе сточной воды, а в реакторе изменение температуры и давления. Моделирование данной системы управления имеет признаки трудно формализуемой задачи, поэтому здесь применима методология нечеткого вывода / 3 / для разработки алгоритма и программы управления процессом жидкофазного окисления.

Нечеткий вывод процесса управления на основе анализа входных параметров выполнен с использованием алгоритма Мамдани, определяющего определенную последовательность операций. Входные переменные должны быть преобразованы в лингвистические переменные для использования их в базе правил системы нечеткого вывода управляющих воздействий. Это процедура нахождения значений функции принадлежности нечетких множеств (термов) на основе обычных (не нечетких) исходных данных. Как показывает опыт моделирования, можно ограничиться для каждой входной переменной тремя термами, что позволяет сократить базу правил, так как количество правил должно охватывать количество возможных сочетаний входных переменных.

В качестве терм-множеств первой лингвистической переменной «ХПК», второй лингвистической переменной «Температура», третьей лингвистической переменной «Давление» будем использовать множества, обозначаемые в символическом виде ТI = {VS, S,VB} (рис.1, а).

В качестве терм-множеств первой выходной лингвистической переменной «Угол поворота ИМ подачи пара» и второй выходной лингвистической переменной «Угол поворота ИМ подачи воздуха» будем использовать множества ТY, в символическом виде ТY = {ZW, SW, MW, BW, FW} (рис.1,б).

а. б.

Рис.1. Термы и функции принадлежности переменных в редакторе FIS:

а. – входная переменная «HPK», б - выходная переменная «Ugol-(par)»

Моделирование системы управления процессом жидкофазного окисления выполнено в интерактивном режиме в редакторе систем нечеткого вывода FIS, где строятся термы и их функции принадлежности для входных и выходных переменных.

Процесс управления описывается базой правил, которая для данной задачи состоит из 27 правил, поскольку три входные переменные описываются термами, которые содержат по три функции принадлежности. Основным пунктом моделирования являются правила, составляемые экспертом на основании априорного опыта работы с такими системами, знания о реакции параметров объекта на изменение управляющих воздействий. Система очень чувствительна к корректированию правил. База правил вводится с помощью редактора правил.

После задания правил можно получить результат нечеткого вывода – конкретные значения выходных переменных в двухмерном виде или 3D виде (рис.2). Анализ результатов моделирования показал, что при низких значениях температуры и давления ИМ открывают соответствующие рабочие органы. При высоких значениях ХПК (больше 50 г/л) практически дополнительного подогрева не требуется. Воздух в реактор поступает непрерывно, но рабочий орган открывается на большую величину только в области низких ХПК и низкого давления – ниже 15 МПа. Следующим этапом является составление программы на языке FCL, которая включает описание переменных в виде термов, базу правил и ориентирована на программирование микроконтроллеров. Возможность предварительного моделирования в Fuzzy Logic существенно сокращает время разработки программ управления.

а. б.

Рис. 2. Окончательный результат моделирования в виде поверхности 3D зависимости углов поворота ИМ от изменения входных переменных: а. – ИМ подачи пара, б. – ИМ подачи воздуха.

Литература.

1. Кривошеин Д. А. Инженерная защита поверхностных вод от промышленных стоков. Учебное пособие. – М.: Высшая школа, 2008. – 344с.

2. Васильев Г.В., Ласков Ю.М., Васильева Е.Г. Водное хозяйство и очистка сточных вод предприятий текстильной промышленности.– М.: Легкая индустрия, 1976. – 223с.

3. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 352с.