Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Процессы сушки и грануляции пульпы удобрения в барабанной грануляционной сушилке как объект управления 8
1.1. Физико-химические основы получения гранулированных удобрений в аппаратах БГС на примере производства аммофоса 8
1.2. Анализ вопросов моделирования сушки и грануляции в БГС 17
1.3. Обзор автоматических систем управления процессами сушки и грануляции 29
1.4. Вопросы повышения надежности систем управления техно логическими объектами 39
1.5. Постановка задачи исследования 43
Глава 2. Моделирование процессов сушки и грануляции в БГС 45
2.1. Экспериментально-аналитическая модель процесса сушки в БГС 45
2.2. Организация экспериментальных исследований объекта управления 53
2.3. Анализ результатов активного эксперимента 68
2.4. Идентификация процессов сушки и грануляции в БГС регрессионными моделями 73
2.5. Проверка адекватности математических моделей 90
В ы в о д ы 91
Глава 3. Разработка алгоритмов оптимального управления процессами сушки и грануляции в БГС 95
3.1. Критерий оптимизации ж формулировка задачи оптимального управления 95
3.2. Алгоритм адаптации моделей процессов сушки и грануляции 101
3.3. Алгоритм расчета оптимальных значений управляющих переменных 114
3.4. Определение управляющих переменных начального статического режима процессов сушки и грануляции после
пуска технологической линии 118
3.5. Обобщенные алгоритмы оптимального управления процессами сушки и грануляции 121
В ыв о д ы 125
Глава 4. Разработка систеш оптшашого управления процессами сужи и грануляции 127
4.1. Разработка автоматической системы контроля гранулометрического состава удобрений 127
4.2. Система оптимального управления процессами сушки и грануляции 138
4.3. Вопросы оптимального резервирования технических средств систем управления в условиях нечетких ограничений 143
Заключение 150
Список литературы
- Анализ вопросов моделирования сушки и грануляции в БГС
- Организация экспериментальных исследований объекта управления
- Алгоритм адаптации моделей процессов сушки и грануляции
- Система оптимального управления процессами сушки и грануляции
Введение к работе
В "Основных направлениях экономического и социального развития СССР на I98I-I985 годы и на период до 1990 года" [і] большое внимание уделено увеличению объема производства минеральных удобрений и отмеченоj что к 1985 году их выпуск достигнет 150-155 млн.т в условных единицах. Ускоренное развитие промышленности минеральных удобрений является одним из важнейших условий успешного выполнения Продовольственной программы СССР.
Предусмотренный планом объем производства минеральных удобрений может быть достигнут при условии интенсификации производства за счет применения новой прогрессивной технологии и автоматизации технологических процессов.
В настоящее время в СССР широко применяются высокопроизводительные барабанные грануляционные сушилки (БГС), в которых одновременно протекают процессы сушки и грануляции, являющиеся завершающими стадиями при получении удобрений. Управление химико-технологической системой, включающей БГС, является сложной задачей. Это объясняется совмещением процессов в БГС, большим числом факторов, оказывающих влияние на качество продукции, довольно жесткими технологическими ограничениями и инерционностью аппарата.
Используемые в настоящее время для управления процессами, протекающими в БГС, автоматические системы регулирования ряда параметров не решают в полной мере задачу повышения эффективности производства. Отсутствие обоснованных рекомендаций для выбора управляющих воздействий в зависимости от свойств входных материальных потоков и состояния технологического оборудования приводит к тому, что управление процессами осуществляется не оптимальным образом. Причиной такого положения является недостаточный объем исследова-
ний в области математического моделирования указанных процессов и создания алгоритмов управления ими.
Целью диссертационной работы является разработка алгоритмов и систем оптимального управления процессами сушки и грануляции в ВГС, основанных на математических моделях этих процессов и позволяющих повысить эффективность производства сложных минеральных удобрении за счет увеличения производительности технологического оборудования, повышения качества продукции и экономии энергетического сырья.
Исследования проведены автором на промышленных установках в условиях реального производства.
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на республиканском семинаре "Системы и средства автоматизации химических производств", г.Чернигов, 1931 г.; ХІУ Всесоюзном совещании по пневмоавтоматике, г.Новочеркасск, 1932 г.; Всесоюзном научно-техническом семинаре "Оптимизация процессов сушки", г.Харьков, 1983 г.; научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Киевского политехнического института, 1976-1984 гг.
По материалам диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе авторское свидетельство.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Во введении приведены обоснование актуальности темы диссертационной работы, ее структура, краткое содержание глав, основные результаты, выносимые на защиту.
В первой главе изложены физико-химические основы получения гранулированных удобрений в барабанных грануляционных сушилках на примере производства аммофоса. Дана характеристика процессов
сушки и грануляции в БГС как объекта управления. Рассмотрены вопросы моделирования процессов сушки в БГС. Проведен анализ существующих систем управления процессами сушки,грануляции. Рассмотрены вопросы повышения надежности систем управления. Сформулирована задача исследования.
Во второй главе получена экспериментально-аналитическая модель процесса сушки в БГС, дан анализ ее пригодности для целей управления. На основе экспериментально-аналитической модели, с учетом технологических особенностей и возможностей информавдонной подсистемы, используя результаты опроса специалистов, выбраны управляющие переменные. Осуществлен анализ результатов активного эксперимента, проведенного в производственных условиях. Разработан алгоритм структурной и параметрической идентификации объекта управления по экспериментальным данным. Получены регрессионные модели процессов сушки и грануляции в БГС, осуществлена проверка их адекватности по критерию Фишера.
В третьей главе осуществлен выбор критерия оптимизации процессов сушки и грануляции в БГС и сформулирована задача оптимального управления этими процессами с учетом имеющихся ограничений. Описаны алгоритмы предварительной обработки информации, адаптации моделей, расчета оптимальных значений управляющих переменных. Приведен алгоритм определения управляющих переменных для выхода объекта управления на нормальный технологический режим после временной остановки производственного оборудования.
В четвертой главе описаны автоматическая система контроля гранулометрического состава удобрений после БГС и система оптимального управления процессами сушки и грануляции, рассмотрены вопросы оптимального резервирования технических средств систем управления.
В приложениях приведены таблицы результатов экспериментальных исследований и имитационного моделирования, описания принципиальных пневматических схем и узлов системы контроля грансостава, тексты программ для расчетов на ЭВГЛ, акты внедрения результатов диссертации.
Автор защищает:
Математические модели процессов сушки и грануляции в барабанной грануляционной сушилке, полученные для целей управления в результате анализа конкурирующих одномерных регрессионных уравнений.
Алгоритмы оптимального управления процессами сушки и грануляции в БГС, позволяющие минимизировать энергетические затраты
на производство единицы товарной продукции при соблюдении технологических ограничений.
Систему оптимального управления процессами сушки и грануляции в БГС, позволяющую реализовать предложенные алгоритмы управления.
Автоматическую систему контроля гранулометрического состава удобрений.
Работа выполнена на кафедре "Автоматизация химических производств" Киевского политехнического института.
Анализ вопросов моделирования сушки и грануляции в БГС
Аппарат БГС, топка и смеситель газов с протекающими в них процессами, как объекты управления, характеризуются следующим: 1) непрерывностью технологических процессов; 2) наличием в топке двух входных (газ и первичный воздух) и одного выходного (продукты сгорания) газообразных потоков; протеканием в ней аэродинамических процессов и химических реакций; 3) наличием в смесителе газов двух входных (продукты сгорания и вторичный воздух) и одного выходного (сушильный агент) газообразных потоков; протеканием в нем аэродинамических и теплообмен-ного (без изменения агрегатного состояния вещества) процессов; 4) наличием в БГС четырех входных (сушильный агент, сжатый воздух, пульпа, внешний ретур) и двух выходных (отходящие газы и продукт) материальных потоков. В первой зоне аппарата БГС протекают гидродинамический (распыл пульпы) и диффузионный тепло- и массообменный процессы (сушка частиц диспергированной пульпы в потоке сушильного агента). Во второй зоне имеют место тепло- к массообменный процесс без изменения агрегатного состояния вещества (взаимодействие частиц пулыш, принадлежащих факелу распыла, с гранулами материала), диффузионный тепло- и массообменный процесс (сушка гранул материала в результате контакта с сушильным агентом), механический процесс (взаимодействие.гранул материала в нижней части и на лопастях насадки аппарата). В третьей зоне протекают диффузионный тепло- и массообменный процесс (сушка гранул) и тепло- и массообменный процесс без изменения агрегатного состояния (нагрев гранул материала). Во всех трех зонах имеют место химические реакции (разложение NH HaPOz, , (NHOeHPO , и др. с выделением NHa,F и т.д.); 5) наличием большого числа факторов, воздействующих на протекание сушки и грануляции. Структурно-параметрическая схема узла подготовки сушильного агента и аппарата БГС приведена на рис.1.5.
Входные параметры узла подготовки сушильного агента: Gr - расход природного газа, нм3/с; С & - обозначение объемного расхода);
Хг - вектор параметров, характеризующих химический состав газа; 9г - температура газа, С; &пь - расход первичного воздуха, нмэ/с; 8ь - температура атмосферного воздуха, С; Хв - влагосодержание атмосферного воздуха, кг/кг; Ой- расход вторичного воздуха, нм3/с.
Промежуточные параметры узла подготовки сушильного агента: Эпсг - расход продуктов сгорания, кг/с; С 9 - обозначение массового расхода); 9гкг - температура продуктов сгорания, С; #псг - влаг о содержание продуктов сгорания, кг/кг.
Входные параметры БГС: 9са - расход сушильного агента, кг/с; 9CCL- температура сушильного агента, С; Яса- влагосодерйсание сушильного агента, кг/кг; Си - расход пульпы удобрения, м3/с; рп - плотность пульпы удобрения, рп . I03, кг/м3; ton - влажность пульпы удобрения, %; -$(\ - вязкость пульпы удобрения, лг/с; рН - водородный показатель пулыш удобрения; Вп - температура пульпы удобрения, С; Эа,Рд- расход (нм3/с) и давление (МПа) сжатого воздуха в канале форсунки, воздействующего преимущественно на дальнобойность факела распыла; ОФД - расход (нм3/с) и давление (МПа) сжатого воздуха в канале форсунки, воздействующего преимущественно на раскрытие факела распыла; Б - степень зарастания насадки БГС материалом; Ф - степень забивания форсунки. Выходные параметры БГС: (м,т,к) _ гранулометрический состав продукта (процентное содержание мелкой, товарной и крупной фракций); 9а - расход продукта (аммофоса), кг/с; Ша - влажность продукта, %; 8а - температура продукта, С;
Qtar - расход сушильного агента на выходе БГС, кг/с; 9ог - температура сушильного агента на выходе БГС, С; &ог - влагосодержание сушильного агента на выходе, БГС, кг/кг; ЗУН - расход уносимого с отходящими газами продукта, кг/с; ЭСун - влагосодержание уносимого продукта, кг/кг; 8ун - температура уносимого продукта, С; С 05 - концентрация PgO- в продукте, %; W3,CF - концентрация аммиака и фтора в отходящих газах, %; 6) нестационарностью процессов, вызванной нестабильностью свойств поступающего в аппарат материала, природного газа и воздуха, изменением степени забивания форсунки и зарастания насадки самого аппарата БГС; 7) значительным емкостным и транспортным запаздыванием, характеризующим аппарат БГС с протекающими в нем процессами; 8) малоинерционностью топки и смесителя газов.
Несмотря на то, что сушка является распространенным и длительное время исследуемым процессом, сравнительно новые комбинированные сушильные установки, в том числе БГС, изучены не в полной мере. Это объясняется рядом причин, в том числе сложностью протекающих в них процессов тепло- и массообмена.
В ряде работ [15-18] в основу математических: моделей сушки положены законы сохранения энергии и масон материальных потоков. В качестве выходных переменных процесса сушки рассматриваются расходы абсолютно сухой части, температуры и влагосодержания сушильного агента и продукта Поэтому для получения моделей используются системы из 6 уравнений: энергетические балансы для материала и газа (2), материальные балансы по влаге в материале и газе (2), материальные балансы по абсолютно сухой части в материале и газе (2), При получении таких моделей применяются формулы, характеризующие тепло- и массопередачу [17,19,20] .
В литературе отсутствуют аналогичные модели процессов, протекающих в БГС, учитывающие существенно -различные условия сушки в каждой зоне. Поэтому следует проанализировать возможность получения ж использования в алгоритме управления детерминированной модели сушки э БГС на основе синтеза приводимых в литературе математических зависимостей Ряд промежуточных составляющих материальных и энергетических балансов разлагается при этом на три части. Например: QW=QW,P +Qw -i + Qw, Сіл) где Qw - количество тепла, переданное сушильным агентом на испарение влаги из материала. Индексы для обозначения зон БГС: р - зона распыла; ф 3 - зона "факел-завеса"-; 9 - зона досушки.
Организация экспериментальных исследований объекта управления
Из формул (2,8-2ЛО; 2 31-2,44) видно, что даже упрощенная экспериментально-аналитическая модель процесса сутки включает значительное число входных перетленных и условно-постоянных величин.
Входные и выходные переменные моделей» такие как расходы аболготно сухих величин, влагосодержания не измеряются в произвол-таенных условиях. «Идя их определения надо производить расчеты на снове информации, о плотностях и влажностях материальных потоков, то связано с понижением точности модели и увеличением объема вн-ислений. Следует отметить и слошость коррекции коэффициентов, спользуемых как при моделировании узла подготовки сушильного гекта, так и в допущениях при моделировании собственно процесса ушки в БГС,
Анализ полученных выражений (2,8-2,10, 2.31-2.44) показывает, то громоздкость» большой объем необходимой информации и сложность цаптации к реальному процессу затрудняют их использование для ре-эния задачи оптимального управления в производственных условиях режиме реального времени. Поэтому для моделирования процессов» ротекающих в БГС, признано целесообразным использовать экспери-знтально-статистические методы.
Организация экспериментальных исследований объекта управления
Для получения регрессионных моделей процессов сушки и грану-щии в БГС в производственных условиях был проведен активный экс-эримент. Важными моментами при его подготовке явилось выделение Зъекта исследования и выбор факторов планирования эксперимента.
Химико-технологическая система (ХТС) отделения сушки - гра
нуляции имеет сложную структуру (ом.рисЛ.І). Для получения гранулированного аммофоса используется основная линия ХТС (аппарат БГС, элеватор, грохот, аппарат кипящего слоя), рециркуляционные контуры мелкой фракции после грохота в аппарат БГС и крупной фракции после грохота через дробилку в элеватор, а также дополнительные линии ХТС - подготовки сушильного агента Стопка, смеситель газов) и его очистки (абсорбер).
Из рисунков І.І и 1.5 видно, что ряд качественных показателей удобрения, в том числе грансостав и влажность определяются работой БГС и узла подготовки сушильного агента. Режимы работы элеватора, грохота и дробилки не изменяются технологическим персоналом в процессе нордмальной эксплуатации, поэтому можно считать, что расходы материала в рециркуляциошгак контурах мелкой и крупной фракций так&е определяются работой БГС. В связи с этим в качестве объекта исследования выбрана совокупность следующих участков ХТС: линия подготовки сушильного агента, основная линия ХТС (без АКС) и рециркуляционные контуры,
В качестве возможных факторов планирования эксперимента рассматривались следующие переменные: 1) расход природного газа, &г ; 2) расход первичного воздуха в топку, &пб ; 3) расход вторичного воздуха на смешение, &&ь ; 4) расход пульпы удобрения в аппарат БГС, &п ; 5) давление сжатого воздуха.воздеЁствущее преимущественно на раскрытие факела распыла, РФ ; 6) давление сжатого воздуха, воздействующее преимущественно на дальнобойность факела распыла, Р .
Эти шесть факторов контролируются измерительным! приборами и шгут варьироваться независимо друг от друга» На стадии предшіани-рования эксперимента в связи со сложностью грануляции в БГС и не остаточной ее изученностью была поставлена задача оценки отно-ителькой степени влияния каждой из вышеприведенных переменных на роцесс гранулообразования.
Для решения этой задачи был применен метод экспертных оценок [б0,61] . В качестве экспертов были привлечены аппаратчики БГС, епосредственно управляющие этим аппаратом, визуально контролирующие гранулометрический состав и имеющие возможность проверить равильность своих действий по данным лабораторного анализа. Экс-ерты ДОЛИНЫ были проранжировать шесть переменных по степени их лияния на гранулометрический состав продукта после БГС. Опрос кспертов был очным [бй] .
Алгоритм адаптации моделей процессов сушки и грануляции
Матрица планирования активно-пассивного эксперимента» как отмечалось выше» оказалась неортогональной. Это привело к тому, что информационная матрица X X С X - вектор входных переменных, Т - знак транспонирования) не диагоналъна и, следовательно, коэффициенты уравнений регрессии в определенной мере взаимосвязаны. Прежде чем использовать для целей управления такие модели следует скорректировать на дополнительном экспериментальном материале с использованием полученных ранее коэсЁфициентов в качестве начальных ("стартовых").
При управлении процессами сушки и грануляции с помощью моделей также существует необходимость периодически производить их коррекцию в связи с нестационарностью процессов, вызванной изменением степени зарастания внутренней насадки БГС, степени забивания форсунки и грохотов, свойства атмосферного воздуха, природного газа и др. Эти возмущающие воздействия учитываются в математических моделях лишь косвенно, в регрессионных коэффициентах. Состояние оборудования и свойства природного газа являются низкочастотными, изменяющимися в течение ряда недель, возмущениями, свойства атмосферного воздуха изменяются в течение дня, особенно отличаются ночные температуры от дневных. Неконтролируемые свойства пульпы (солевой состав) и состояние форсунки могут изменяться в течение нескольких часов. Кроме этих причин коррекция модели необходима и вследствие того, что объект обладает в общем случае нелинейными характеристиками, а аппроксимация действительных зависимостей произведена довольно простыми моделями типа (2.85, 2,86, ЗЛ2) Полученные модели правомерны лишь в какой-то определенной области пространства этих переменных, при переходе в другую область прежняя модель, как правило, не будет отражать действительных сво&зтв объекта. Для дальнейшего использования ее следует адаптировать к новому состоянию объекта управления. В процессе адаптацш уточня ются коэффициенты моделей на основе новой информации об объекте управления, получаемой от автоматических приборов и из лабораторных анализов [ 95-99 ] .
В качестве критерия адекватности наиболее часто используется функция невязки двух векторных аргументов - выходных переменных объекта Y и модели V : (t) = f[Y(t),Y(t)]. (ЗЛ4) Эта функция должна быть неотрицательна для любых Y(t) и Y(t) , равна нулю в случае Y(t)=Y(t) , непрерывна и выпукла по обоим аргументам. Конкретный вид функционала предлагается выбирать из его об щего вцца [.99 ] : ](в) = [Х9і«і(С)Г]Г, (3.15) где Qi Oj С - вектор идентифицируемых параметров. при 9i=i;j4=i;V=i, ы 3Q5)-gl&(C); (зле) при gi l;ShuiJ ai, К ) = i.(S)\ (3.17) При 0 =1: м=1, 3t)= Z &(C) J (3.18) при gi=iiY—-oojjH=-i-, 3(g)=mooc l i(C). 3.19) 1-М
Выбор критерия адекватности зависит от свойств объекта и типа алгоритма адаптации. При нормальном законе распределения воз - 103 -действувдих на объект помех наибольшая точность параметрической идентификации при многошаговом алгоритме адаптации достигается путем использования квадратичного критерия (3.17). Для расчета оценок коэффициентов модели при этом критерии необходимо иметь результаты NIE опытов, причем NE должно быть не меньше числа оцениваемых коэффициентов. Если объект управления не имеет помех, а 11 входных векторов линейно независимы, то этот многошаговый алгоритм на И -ом такте позволяет точно определить коэффициенты модели [95 ] Если входные и выходные переменные измеряются с некоторыми погрешностями, то требуется соблюдать требование ортогональности векторов входных переменных, Б случае невыполнения этого условия информационная матрица X X оказывается плохо обусловленной, что затрудняет вычисление коэффициентов уравнения регрессии. Число умножений (характеризующее объем вычислений) в многошаговом алгоритме пропорционально кубу числа входных переменных. Это требует использования большого объема памяти ЭВМ. Недостатком алгоритма является также невозможность использования полученного на предыдущем этапе оператора гм Полученные модели процессов сушки и грануляции содержат более 10 коэффициентов, а сами процессы сушки и грануляции в БГС характеризуются значительной инерционностью, поэтому использование многошагового алгоритма адаптации в производственных условиях признано нецелесообразным.
В настоящее время для адаптации моделей широко используются так же методы стохастической аппроксимации [ 95-101J , позволяющие определить оператор модели гм на основе сравнительно небольшого объема информации. Для параметрической идентификации полученных моделей процессов сушки и грануляции, учитывая характеристику объекта управления, выбран одношаговый оптимальный ал горитм Качмажа . Вектор новых коэффициентов модели Am определяется по формуле [95] : - т Ym+L J t где Am(NV,A"m(N-l) - векторы коэффициентов m -ой модели на N -ом и С N -1)-ом тактах работы алгоритма, Г -ом этапе об-ращения к алгоритму; t - вектор нормированных переменных математической модели; Тт - константа; Ут - измеренное значение ПЯ -ой выходной переменной.
Критерием близости модели объекту является величина J , рассчитываемая на основе (3.16) для одной экспериментальной точки по форвдяе: «=І!/-У. (3.21) Эффективное использование оптимального одношагового алгоритма зависит от удачного выбора ряда величин, входящих в (3.20),
Константа Xvn вводится для уменьшения влияния помех на скорость сходимости алгоритма. В литературе [95,102] рекомендуется в случае отсутствия помех устанавливать Ym= 0, в иных случаях при нормировании входных переменных к дисперсиям величина Тля приравнивается числу входных переменных. Для моделей сушки и грануляции была проведена коррекция коэффициентов на экспериментальном материале, полученном в производственных условиях после разработки математических моделей. Расчеты показали, что изменение Хт в интервале Ym 7-Ю практически не изменяет вектора коэффициентов моделей и скорости сходимости алгоритма ( Т - 7 соответствует числу линейных членов в модели, Y = 10 - числу всех членов уравнения регрессии).
Система оптимального управления процессами сушки и грануляции
Система управления процессами сушки и грануляции сложных минеральных: удобрений должна характеризоваться высокой надежностью. Сбои и полный выход из строд управляющей вычислительной машины не должны приводить к остановке технологической линии или значительному нарушению оговоренных регламентом показателей. Эти требования вызваны значительной инерционностью объекта управления, из-за которой очень долго восстанавливается нормальный технологический режим. Тот факт, что сушильно-грануяяционное оборудование находятся в конце технологической линии по производству удобрений.в свою очередь, требует повышения надежности системы управления, так как при его остановке пульпа,заполняющая аппараты предыдущих стадий, не может быть переработана. Подобные ситу ации могут привести к значительным экономическим потерям.
Поэтому для управления процессами сушки и грануляции в ЕГО были выбраны системы супервизорного управления, позволяющие в случае выхода УВМ из строя использовать локальные системы регулирования.
Системы оптимального управления реализуют следующие, предусмотренные алгоритмом управления функции: - сбор и первичная обработка информации; - адаптация математических моделей объекта; - вычисление оптимальных значений управляющих воздействий; - стабшшзавдя оптимальных управляющих воздействий и других параметров в соответствии с выбранным алгоритмом управления.
Разработанные алгоритмы управления процессами сушки и грануляции реализуются с помощью двухуровневой системы управления. Структурная схема системы управления приведена на рисунке 4.3,
На нижнем уровне находятся как отдельные средства локальной автоматики, обеспечивающие получение информации о ходе технологических процессов (датчики, различного рода преобразователи и т.д.), так и автоматические системы регулирования.
На верхнем уровне находится управляющая внчислительная машина с устройствами связи с объектом и др. На этом уровне реализуются алгоритмы сбора и обработки информации, адаптации математических моделей и решение задачи оптимизации. .
В соответствии с алгоритмами управления ряд автоматических систем регулирования монет работать без непосредственного взаимодействия с УВМ. К ним относятся системы поддержания постоянного соотношения между расходами первичного воздуха и природного газа, разрешения в БГС,
Система управления, реализующая задачу оптимизации (3.II), ключает автоматические системы регулирования: а) расхода природного газа, Gr ; б) СООТНОШеНИЯ П&/р ; в) давления сжатого воздуха для распшга пульпы г р ; г) давления сжатого воздуха для распыла пульпы г ; д) расхода вторичного воздуха, ивь ; е) разрежения в ЕГО,
Упрощенная функциональная схема разработанной системы оптималь-ого управления представлена на рис.4.4.
АСР расхода природного газа состоит из измерителя тсхода It іегулягора 2, исполнительного механизма 3. Для поддержания постоянного соотношения между расходами природного газа и нервич-ого воздуха воздействием на расход последнего сигналы от изме-іителя I и измерителя расхода первичного воздуха 4 подаются на егулятор соотношения 5, а затем на исполнительный механизм 6. табилизапия расхода вторичного воздуха осуществляется с пошью измерителя 7, регулятора 8 и исполнительного механизма -9. Конуры стабилизации расходов сжатого воздуха состоят из измерителей О и 13, регуляторов II и 14, исполнительных механизмов 12 и 15. оддержание постоянного разрежения газов в БГС осуществляется воз-ействием на расход сушильного агента с помощью контура регулирования, оодержащего измеритель разрежения 16t регулятор 17 и ис-олнителышй механизм 18. Сигналы измерителей расхода 19, плотно ти 20, рН 21, температуры 22 пульпы, температуры сушильного агента а входе 23 и на выходе 24 БГС, влажности 25 и гранулометриче-кого состава 26 продукта на выходе БГС подаются в УВМ В УВМ роисходнт адаптация математических моделей и расчет оптимальных
