Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Общая характеристика процесса обжига керамического кирпича в туннельной печи 7
1.1. Технологические особенности производства керамического кирпича 7
1.1.1. Общая характеристика производства керамического кирпича 7
1.1.2. Фазовые и химические преобразования керамических масс при обжиге 10
1.2. Описание туннельной печи 13
1.3. Исследование процесса обжига кирпича в туннельной печи как объекта управления 18
1.4. Анализ существующих систем управления процессом обжига керамического кирпича 25
1.5. Постановка задачи исследования 36
Глава 2. Экспериментальное исследование процесса обжига в туннельной печи 39
2.1. Задачи и план проведения экспериментальных работ 39
2.2. Исследования характера распределния свойств кирпича в садке изделий 48
2.3. Корреляционный анализ результатов экспериментальных исследований 56
Выводы ко 2-й главе 65
Глава 3. Создание математических моделей для прогнозирования свойств готовой продукции 67
3.1. Процесс обжига как объект моделирования 67
3.2. Математические модели для прогнозирования свойств готовой продукции 78
3.3. Исследование математических моделей 86
3.3.1. Анализ остатков 86
3.3.2. Проверка значимости параметров моделей 87
3.3.3. Оценка прогнозирующих способностей моделей 90
3.4. Адаптация математических моделей 93
Выводы к 3-й главе 96
Глава 4. Оптимизация процесса обжига кирпича в туннельной печи 97
4.1. Выбор критерия оптимальности и постановка задачи оптимизации 97
4.2. Расчет критерия оптимальности и определение целевой функции 103
4.3.Управление процессом обжига в условиях нестабильности свойств полуфабриката 110
Выводы к 4-й главе 116
Глава 5. Система оптимального управления процессом обжига кирпича в туннельной печи 117
5.1. Характеристика задач и их решение в системе управления процессом обжига кирпича 117
5.2. Стратегии получения знаний и аспекты их структурирования 123
5.3. Разработка базы знаний экспертной системы 125
5.3.1. Дерево аварийных ситуаций как полное структурное отображение знаний об объекте управления 125
5.3.2. Разработка структуры базы знаний 134
5.4. Алгоритм функционирования механизма вывода 137
5.5. Система управления процессом обжига кирпича в туннельной печи 145
Выводы 156
Список использованной литературы 158
Приложения 168
- Фазовые и химические преобразования керамических масс при обжиге
- Исследования характера распределния свойств кирпича в садке изделий
- Математические модели для прогнозирования свойств готовой продукции
- Расчет критерия оптимальности и определение целевой функции
Введение к работе
Наращивание темпов строительства и конкуренция между производителями строительных материалов на рынке Украины вызывает необходимость увеличения количества и улучшения качества строительного кирпича. Эта задача может быть решена путем усовершенствования систем управления технологическими процессами, в частности обжига, который находится в конце производственного цикла получения кирпича. Именно во время прохождения обжига формируются свойства продукции, которые определяют понятие «качество». Оно включает в себя как измеряемые механические и гидрофизические показатели (прочность, морозостойкость и водопоглощение), так и визуальные дефекты (трещины, оплавление, пережог). Обжиг следует рассматривать как совокупность тепло- и массообменных процессов, которые сопровождаются фазовыми и химическими превращениями сырья.
Данный процесс, который проводят преимущественно в туннельных печах, характеризуется распределением температуры газовой среды (температурное поле) и садки изделий, нестабильностью свойств полуфабриката, а также невозможностью контроля свойств керамического материала в период его длительного (до 120 часов) пребывания в печи, в режиме реального времени. Отсутствие обоснованных рекомендаций для выбора оптимального температурного поля с учетом качественных показателей готовой продукции, изменения свойств входных материальных потоков, состояния технологического оборудования обуславливают актуальность темы данной диссертационной работы.
Диссертация выполнена в рамках научно-исследовательской работы "Создание и внедрение автоматизированных систем обеспечения безаварийного функционирования и экобезопасности технологических процессов на производствах Украины" (№ 7.93.193), которая проводилась согласно государственного заказа на научно-технические труды по приоритетным
направлениям развития науки и техники и координационного плана Министерства науки и образования Украины.
Целью работы является создание системы управления процессом обжига керамического кирпича в туннельной печи, которая содействует повышению качества готовой продукции путем предупреждения возникновения аварийных ситуаций, внесения упреждающих воздействий, полученных в результате прогнозирования характеристик изделий и определения оптимального температурного поля в условиях нестабильности полуфабриката.
Объект исследования - технологический процесс обжига кирпича в туннельной печи.
Предмет исследования - система управления данным технологическим процессом.
Для решения поставленной задачи использовались методы теории вероятностей, математической статистики, оптимизации и искусственного интеллекта.
Исследования проведены автором на промышленном оборудовании в условиях действующего производства.
Научная новизна. При решении поставленных задач получены следующие научные результаты:
? впервые предложено математические модели наименьшей прочности и среднего водопоглощения кирпича в садке, определенные на основе свойств полуфабриката и режимных параметров процесса обжига, которые позволяют проводить прогнозирование данных свойств изделий при нахождении их в печи с целью своевременной коррекции технологического процесса;
? предложено метод определения оптимального температурного поля в условиях нестабильности свойств полуфабриката, который отличается впервые предложенным критерием оптимальности и системой ограничений для данного класса объектов;
? создано математическую модель распределения прочности в садке изделий, которая используется при решении задачи оптимального управления;
? создано систему управления процессом обжига кирпича в туннельной печи, которая регулярно прогнозирует свойства обжигаемых изделий и использует результаты для заблаговременной коррекции параметров технологического процесса; уменьшает экономические потери от аварий и неоптимального ведения процесса.
Практическое значение. Создана экспертная система для диагностирования и прогнозирования аварийных ситуаций процесса обжига, которая может использоваться как в рамках общей системы управления, так и отдельно от нее с целью обучения и повышения квалификации обслуживающего персонала. Формализован способ формирования базы знаний диагностирующей и прогнозирующей экспертной системы для предметной области "управление технологическими процессами". По результатам теоретических и экспериментальных исследований создано вербальную модель аварийных ситуаций в виде дерева и сформирована база знаний, в основе которой лежит реляционная модель данных.
Результаты работы используются в учебном процессе кафедры автоматизации химических производств Национального технического
университета Украины "Киевский политехнический институт" и внедрены на ОАО "Корчеватский комбинат строительных материалов" (г.Киев), что подтверждено соответствующими актами и справками.
Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались на научных семинарах НТУУ "КПИ" (1999-2002); международной научно-технической конференции "Машиностроение и техносфера на рубеже XXI века"-(Севастополь, 2001); международных научных конференциях "Математические методы в технике и технологиях" -(Смоленск, 2001; Тамбов, 2002); международной конференции по управлению "Автоматика 2002" - (Донецк, 2002).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 12 печатных трудов, в которых высветлено основное содержание проведенных исследований, из них 7 статей в специализированных изданиях, тезисы докладов на научных конференциях.
Основные положения, которые выносятся на защиту.
1. Математические модели для прогнозирования наименьшей прочности и среднего водопоглощения готовой продукции.
2. Математическая модель распределения прочности в садке изделий.
3. Метод определения оптимального температурного поля в условиях нестабильности свойств полуфабриката, который отличается предложенным критерием оптимальности и системой ограничений для данного класса объектов.
4. Методика формирования базы знаний диагностирующей и прогнозирующей экспертной системы для предметной области "управление технологическими процессами".
5. Экспертная система диагностирования и прогнозирования аварийных ситуаций процесса обжига кирпича в туннельной печи.
6. Формулировка задачи оптимального управления, в частности критерия оптимальности, системы ограничений и функции цели.
7. Система управления процессом обжига кирпича в туннельной печи, которая регулярно прогнозирует свойства обжигаемых изделий и использует результаты для заблаговременной коррекции параметров технологического процесса; уменьшает экономические убытки от аварий и неоптимального прохождения процесса.
Работа выполнена на кафедре автоматизации химических производств Национального технического университета Украины "Киевский политехнический институт".
Фазовые и химические преобразования керамических масс при обжиге
Скорость спекания при обжиге быстро возрастает с температурой. Чаще всего главное требование к выдерживанию состоит в достижении определенной степени спекания. Однако в других случаях необходимая температура и время выдерживания определяются необходимостью завершения химических реакций или фазовых преобразований [2,5, 6,7].
Основная задача периода нагревания состоит в том, чтобы нагреть изделие до максимальной температуры таким образом, чтобы избежать его разрушения или повреждения. Опасность разрушения изделий определяется, в основном, интенсивными процессами массообмена.
Как правило, скорость увеличения температуры на отдельных интервалах периода нагревания может ограничиваться следующими процессами и факторами [2,5].
1. Во время нагревания керамических изделий до температуры НОС происходит удаление механически связанной воды и равномерный прогрев массы. Дальнейшее повышение температуры до 200С проводится медленно, во избежание разрушения сырца из-за интенсивного удаления газов. Удаление (испарение) остатков порозной воды, которые сохранились в сырце после сушки, не связанно с объемными изменениями, но при большой скорости нагревания оно приводит к повышению давления пара во внутренних областях полуфабриката. Если объем нагреваемого тела большой, а его газопроницаемость относительно мала (вследствие тонкослойного строения сырца), то давление может настолько повыситься, что приведет к мгновенному разрушению всего изделия на отдельные куски. В других случаях могут отрываться отдельные участки изделия. Опасность этого явления ограничивает скорость повышения температуры в начальной стадии обжига (200-300С).
2. Удаление химически связанной воды и других летучих продуктов разложения сырьевых компонентов при некоторых температурах может, в принципе, вызвать те же явления, что и быстрое нагревание недосушенного сырца. Однако дегидратация и прочие аналогичные процессы обычно не служат причиной опасности "взрывного" разрушения. Если же при быстром нагревании эти процессы, а также выгорание остатков органических веществ, не успевают закончиться до интенсивного спекания материала, то выделение газообразных веществ в системе закрытых пор приводит к его вспучуванию. Таким образом, химические процессы, связанные с газообразованием, ограничивают скорость нагревания в интервале температур непосредственно перед интенсивным спеканием керамики. Во время достижения температуры 300-400С начинается выгорание органических примесей. Этот процесс заканчивается при 450 С с медленным увеличением температуры и при 700-800С, если подъем температуры осуществлялся быстро.
Начиная с 450С, происходит удаление конституционной воды, входящей в состав глинистого вещества и других минералов. Основная масса конституционной воды удаляется в интервале температур 500-600 С, причем большая пористость материала оказывает содействие беспрепятственному удалению воды.
3. Механические напряжения, возникающие в нагревающемся теле вследствие его термического расширения, непосредственно зависят от скорости увеличения температуры. Перепад температур газовой среды обуславливает сжатое состояние внешних и растянутое - внутренних слоев тела. Максимально допустимый перепад, при превышении которого в теле появляются трещины, зависит от коэффициента расширения и модуля упругости керамического материала. В процессе нагревания величина допустимого перепада температуры изменяется вместе с изменениями указанных физических характеристик. Наиболее сложные фазовые преобразования начинаются при температуре 550С, что связано с аморфизацией глинистого вещества. При температуре 573С Р -кварц переходит в а-кварц, что сопровождается увеличением объема и при быстром подъеме температуры может привести к возникновению трещин в изделиях.
В интервале температур 500-800 С происходит диссоциация сульфидов и сульфатов с выделением SO2, а также начинается диссоциация СаСОз и MgCCb, что повышает пористость изделий.
Обожженное при температуре 800С и высше вещество превращается в изотропную массу с отдельными стекловиднымы участками. Стекловидная фаза начинает проявляться при температуре 870С.
При дальнейшем нагревании в керамическом материале происходят реакции в твердых фазах. Повышение температуры увеличивает скорость реакций. Термодинамические расчеты и экспериментальные исследования [3] показали, что при температурах выше 800С в продуктах обжига строительной керамики возможно образование силиката и моноалюмината кальция и других соединений.
При температурах 700-800С, в зависимости от химического состава шихты, начинается образование жидкой фазы, заполняющей поры и стягивающей частицы основного материала, что вызыват огневую усадку.
Исследования характера распределния свойств кирпича в садке изделий
Анализ экспериментальных данных, приведенных в табл. АЛ, свидетельствует о следующем. 1. В каждом пакете садки существует распределение свойств кирпича по всем направлениям. 2. Средние значения морозостойкости в пакетах и всей садке принадлежат одному интервалу (табл.2.3). Пример распределения морозостойкости в садке приведен на рис.2.2а). 3. Средние значения водопоглощения в пакетах и всей садке принадлежат одному интервалу (табл.2.4). Пример распределения водопоглощения в садке приведен на рис.2.2б). 4. Полученные значения морозостойкости и водопоглощения сопоставляются как показано в табл.2.5. 6) 5. Значения прочности внутри каждого ряда направлений Q и R (рис.2.1) любого пакета отвечает одной марке (табл.2.2). Пример формы распределения прочности по данным направлениям приведен на рис.2.3. 6. Распределение прочности по направлению Н (рис.2.1) для большинства исследований имел одинаковую форму (рис.2.4). Меньшее значение приходится на нижний (13-й-Н7), большее— на средний (7-й-Н4) ряды садки. Средние значения в рядах по высоте пакета принадлежат разным маркам (табл. 2.2). 7. При неверном проведении обжига, в ряде случаев верхние ряды изделий были пережжены. При этом форма распределения прочности по высоте пакета изменилась как показан на рис.2.5. 8. Средние значения водопоглощения для кирпича и исследовательских образцов типа "плитка" не всегда принадлежат одному интервалу значений (табл.А.2). 9. Значения прочности кирпича и исследовательских образцов типа "кубик" в большинства случаев принадлежат разным маркам (табл.А.З).
Для подтверждения надежности результатов экспериментальных исследований проведена оценка значимости распределений свойств изделий с применением аппарата дисперсионного анализа [30-34].
Исследовалось влияние местонахождения изделия на Pr, М и VP. Таким образом, как факторы, которые влияют на них, признаем координаты расположения кирпича (рис.2.1) в каждом сечении садки, из которого отбирались пробы. При сравнении дисперсий выдвигалась нулевая гипотеза о равенстве дисперсий в генеральных совокупностях, которые представлены выборками, полученными во время экспериментальных исследований. 1- обычного пакета изделий; 2- для пакета с пережогом изделий Таким образом, изучались одновременно два фактора А и В на уровнях А,, А2, ..., AL и Вь В2, ..., BG... Здесь А и В - факторы, которые влияют на исходную величину (в данном случае Аь Bj - это координата места, из которого кирпич был отобран); L, G- количество отборов кирпича в соответствующих направлениях. Для плоскостей пакета QOH L=7,G=3; QOR- L=3,G=4; ROH - L=7, G=4, соответственно. Для каждой плоскости сечения формировался массив данных в виде табл. 2.6. Таблица 2.6. Общая таблица двухфакторного комплекса Значения исходной величины в плоскости пакета Направление А Направление В в, B2 Bj BG MAi А, Y„ Y,2 Y.j Y,G МЛ, А2 Y2i Y22 Y2j Y2G МЛ2 ... ... ... ... ... А, Y„ Yi2 Yij YiG МАІ ... ... ... ... ... AL Yu YL2 Yg YLG MAL MBj MB, MB2 MBJ MBG MY Здесь Yjj - исходная величина (Ргц, My, VPy); МАь MBj - средние значения исходной величины по строкам и столбцам, соответственно; My — общее среднее значение исходной величины. MAi= ZYij;MBj=liYij J j=l ь i=1 (2.3) і L G LGi=i j=i (2.4) Основное тождество двухфакторного анализа имеет вид: QY=QA+QB+QY где Qy - общая, или полная, сумма квадратов отклонений отдельных результатов экспериментов от общего среднего; QA - сумма квадратов различий между средним по строкам и общим средним (характеризует изменение Y по фактору А); QB - сумма квадратов различий между средним по столбцам и общим средним (характеризует изменение Y по фактору В); Qy - остаточная сумма квадратов, которая характеризует влияние неучтенных факторов. QY=SZ(Yij-MY)2; І=І j=i QA=G(MAi-MY)2; О1 С2 5) QB=L(MBi-MY)2; j=i Qy=ZS(Yij-MAi-Mni+MY)2. i=i j=i Выборочные оценки дисперсий: L G -іЬ-йЬЙ -м I(MAi-MY)2 si = ,2 QA _i=. L_1 L_1 (2.6) (MBJ-MY)2 s2 = QB _H B G-l G-l Поскольку альтернативная гипотеза имеет вид (2.2), то проверка значимости влияния факторов А и В на случайную величину Y с уровнем значимости а проводится по критерию Фишера [32,34]. SH L-1 1 S2Bf G-l 1 FA - Sj 1(L-1XG-1)J B " Sj l(L-lXG-l)/- ( - В фигурных скобках представлены степени свободы дисперсий числителя и знаменателя критерия. При FA FA и FB FB влияние факторов А и В следует признать несущественным с уровнем значимости а.
Проведенный дисперсионный анализ (2.2)-(2.7) дал возможность признать существенным лишь распределение прочности по высоте пакетов с уровнем значимости а =0.05. Распределение морозостойкости и водопоглощения по садке признан несущественным даже при а = 0.1.
Также оценена значимость распределения качественных показателей не только по отдельным пакетам, а и по их совокупности. То есть сначала два, потом четыре, шесть и восемь соседних пакетов рассматривались как целое. В этом случае L и G принимали другое, соответствующее данной ситуации значение. Например, при объединении пакетов I и II для плоскости XOY L=7, G=4; XOZ L=8, G=7; YOZ L=4, G=7 и т.п. для всех других объединений (I, II, V,VI), (I, II, III, V, VI, VII) и (I-VIII) пакетов. Это значительно упростило бы дальнейшее математическое описание процесса обжига. Полученные результаты для уровня значимости а = 0,05 свидетельствуют о значимости распределения значений прочности, начиная уже с двух соседних пакетов. Распределение значений морозостойкости и водопоглощения снова признано статистически незначимым даже при а = 0.1.
Результаты исследования показали, что по прочности садку изделий можно условно поделить на две группы. В каждой из них пакеты во время обжига находятся в одинаковых условиях, определяемых скоростью и температурой теплоносителя, контактирующего с изделиями. К первой группе относятся пакеты, расположенные по углам печного вагона, то есть I, IV, V, VIII, ко второй-находящиеся в середине - II, III, VI, VII. Учитывая схожесть кривых распределения прочности по высоте садки (рис.2.4), по критерию Стьюдента [35-37] проверялись гипотезы о равенстве математических ожиданий прочности в одинаковых рядах одной группы пакетов. При уровне значимости а = 0,05 можно принять выдвинутые гипотезы, то есть характер распределения прочности по высоте пакетов в рамках одной группы признать одинаковым. В дальнейшему это утверждение возможно использовать при моделировании данного распределения.
Значения прочности изделий из первой группы пакетов выше, чем из второй (рис.2.4), что обусловлено расположением пакетов на вагонах. Экспериментальные данные показали схожий характер распределения прочности по пакетам первой и второй групп, а рассчитанные соотношения средней прочности в одинаковых рядах разных групп лежали в интервале (1.06,1.16) [28,38]. Это дало основание ввести коэффициент пропорциональности: Kh= \ (2.8) где Pr, h,PrIIh - средние значения прочности в h-м ряду 1-й и 2-й группы пакетов, соответственно. Итак, в результате проведенных исследований сделаны следующие выводы. 1. Для прогнозирования прочности необходимо создавать модель ее распределения в садке изделий. Наименьшая Рг всегда приходится на нижний ряд второй группы пакетов, и ее значение (PrIl 13 ) возможно использовать для прогнозирования брака продукции. 2. Введенный коэффициент пропорциональности (2.8) позволяет создавать модель распределения прочности для пакетов второй группы, а затем, использовав Kh , получать значение прочности для пакетов первой группы. 3. Образцы типа "кубик" не отображают реальную картину значений прочности изделий в садке. Поэтому результаты, полученные путем обжига данных образцов, не могут быть применены для создания математических моделей. 4. Достаточно определять водопоглощение изделий, а потом, используя табл.2.5, ставить ему в соответствие значения морозостойкости. 5. Для прогнозирования водопоглощения изделий достаточно определять его среднее значение в садке. 6. Образцы типа "плитка" не должны применяться для получения модели водопоглощения.
Математические модели для прогнозирования свойств готовой продукции
Для прогнозирования качества продукции было выбрано среднее значение водопоглощения (VP) и наименьшее значение прочности (Ргц,із) в садке. Такой выбор обусловлен тем, что, как показали результаты экспериментальных исследований, именно эти значения являются показателями наличия брака кирпича.
Среди методов, которые используются для прогнозирования, наиболее эффективными являются следующие: регрессионный анализ [73-77], скользящего среднего [78], экспоненциально взвешенного среднего [78], Холта [78, 79] и Холта-Муира [78, 80], двойного и адаптивного сглаживания Брауна [78, 81]. Проанализируем эти методы с точки зрения целесообразности их использования при разработке математических моделей свойств готовой продукции.
В рамках регрессионного анализа проводится структурная и параметрическая идентификация. Существует ряд алгоритмов выбора структуры регрессионных моделей, наиболее распространенными из которых являются [26, 75, 76, 82-85]: метод всех возможных регрессий, метод исключений, шаговый регрессионный метод (метод включений), последовательный алгоритм Эфраимсона, метод последовательного исключения функций, метод группового учета аргумента.
В результате статистического анализа, описанного в предыдущем разделе, было выделено 20 факторов, которые предложены включить к моделям, поэтому общее количество уравнений по методу всех возможных регрессий составляет 1048576. Как видно, создание и исследование моделей по этому методу потребует много времени и будет весьма трудоемким. Метод исключений может эффективно применяться лишь в случае нормального распределения всех факторов и их некоррелированности между собою. Он менее громоздкий, чем предыдущий, но также требует перебора большого количества уравнений. Метод включений позволяет избежать манипулирования большим объемом факторов, чем это необходимо. Однако он не позволяет оценить влияние от включения последнего фактора на ранее введенные. Этот недостаток учтен в методе Эфраимсона, который считается [75,76] лучше предыдущих. Но его использование для автоматического отбора затруднено. В методе последовательного исключения функций при аппроксимации и исключении факторов накапливаются погрешности, которые при значительном количестве факторов могут существенно исказить аппроксимирующие функции.
Начиная с 60-х годов активно разрабатывается тактика самоорганизации математических моделей по методу группового учета аргумента (МГУА) [83,84]. Авторы считают применение данного метода особенности целесообразным для моделирования сложных систем. Алгоритм МГУА базируется на использовании метода всех возможных регрессий. Его успех, в значительной мере, определяется удачным выбором опорных функций. Метод характеризуется громоздкостью расчетов, а избранная модель для следующего периода адаптации может иметь другую структуру, что вызовет необходимость новых поисков.
Как видно из разнообразия методов получения структуры регрессионного уравнения невозможно однозначно говорить про наилучший из них. Выбор и применение каждый из них должно проводиться для каждой конкретной задачи.
Для получения математических моделей процесса обжига был избран метод включений и метод наименьших квадратов для расчета параметров (листинги программ приведены в Приложениях Б, В).
Для моделирования все экспериментальные данные были разделены на две независимых выборки, одна из которых использовалась для нахождения параметров модели заданной структуры, а другая служила для проверки качества прогнозирующих свойств полученных зависимостей.
В производственных условиях практически невозможно создать одинаковые условия для всех печных вагонов с целью расчета S;TB. Результатами параллельных опытов считались значения качественных показателей, отобранных из одинаковых мест разных пакетов печного вагона. г2 _ u=lp=l - всп и S(P-u) u=l U-количество рядов, из которых отбирались пробы; Р- количество отобранных кирпичей из каждого ряда.
Математические модели (3.1)-(3.4) оказались адекватными экспериментальным данным при уровне значимости а = 0,05. Критерием точности моделей была избрана дисперсия адекватности (3.5) [88]. Кроме того, учитывая интервальность оценок прочности и водопоглощения, проверялось условие попадания экспериментального и прогнозируемого значений в один интервал (табл.2.2,2.4). Результаты исследования моделей (3.1)-(3.4) приведены в табл.3.1, 3.2. Как видно из них, , значения показателей изделий, рассчитанные по моделями (3.1), (3.4), имеют меньшую Safl и чаще находятся в одном интервале с экспериментальными значениями. Проведенный статистический анализ [33,76] показал, что при уровне значимости ос =0,05 точность моделей (3.1)-(3.2) и (3.3)-(3.4) сопоставима.
Расчет критерия оптимальности и определение целевой функции
Задача несколько облегчается, если использовать результаты экспериментальной главы диссертации, а именно вывод о нахождение на одном вагоне двух групп пакетов, для которых распределение прочности в садке можно считать пропорциональным. Таким образом, после выхода вагона из печи достаточно отбирать кирпич только с двух пакетов (по одному для каждой группы), а полученные для них результаты распространять на всю садку.
Поскольку введен коэффициент пропорциональности Kh между значениями прочности в одинаковых рядах двух групп пакетов, то, фактически, необходимо получить лишь математическое описание кривой распределения прочности в пакете II группы. Как показано в п.2.1, при нормальном протекании обжига кривая распределения прочности имеет всегда одинаковую форму (рис.4.1), обоснование которой приведено в п. 1.3. Различие между кривыми состоит лишь в наличии сдвига по оси ординат, связанного с использованием разной шихты.
Как видно из рис.4.1, в кривой распределения прочности можно выделить три характерных точки, которые отвечают верхнему (1-му), среднему (7-му) и нижнему (13-му) рядам пакета. Поэтому, для оценки кривых распределения прочности по математической модели достаточно проводить отбор изделий лишь из указанных рядов, а это значительно уменьшит количество разрушенного кирпича.
Как показали проведенные экспериментальные исследования, описанные в п.2.1, качество кирпича неразрывно связанное со свойствами сырца, который поступает на обжиг, и температурным полем, при котором этот обжиг проходит.
Начальную кривую обжига, описывающую упомянутое поле, получают проектировщики печи, исходя из свойств материалов, из которых она построена, и ее геометрических показателей. Но на производстве существуют факторы, не учтенные во время проектирования, которые могут приводить к получению некачественной продукции при несвоевременном корректировании температурного поля. К этим факторам и относятся нестабильность работы оборудования предыдущих стадий производства и нестабильность состава шихты. Первое связано со старением оборудования, которое приводит к его поломке, и плохой работы обслуживающего персонала, действия которого способны нарушать регламентные режимы стадий формовки и сушки.
Нестабильность шихты вызвана необходимостью выпуска широкого ассортимента продукции, для чего используются разное сырье и примеси, а также их комбинации. Известно [97,98], что разный состав шихты требует соблюдения разных температурных полей для получения продукции высокого качества.
При принятии решения о применении новой шихты, она, в виде специальных образцов, проходит лабораторное исследование с целью определения пригодности к применению. В случае положительного ответа определяют оптимальное, для изделий с данными свойствами полуфабриката, температурное поле. Это возможно сделать с помощью термографических исследований [109,110], которые состоят в получении кривых поведения (реакции) шихты на смену температуры теплоносителя. Из полученных термограмм, используя методику, описанную в [97], получают кривую обжига. Эти исследования, во-первых, весьма продолжительны, во-вторых, проводятся на образцах в муфельных печах, поэтому полученные результаты надо адаптировать к изделиям реального размера и садки, а также к существующему в туннельных печах и отсутствующему в муфельных аэродинамическому режиму. Рассогласование рассчитанного и реального, на производстве, температурного полей значительно [98]. Поиск необходимого поля занимает продолжительное время, на протяжении которого может наблюдаться ухудшения качества изделий. Учитывая вышеупомянутые особенности определения кривой обжига, поставлена задача оперативного расчета оптимального температурного поля в условиях нестабильности свойств полуфабриката.
Большая инерционность объекта управления приводит к тому, что задача динамической оптимизации процесса обжига каждого вагона решается как последовательность квазистатических задач для пребывания вагона на каждой позиции печи.
Из-за значительной инерционности процесса обжига использование математических моделей для решения задачи оптимизации осложнено. Расчет оптимальных значений температурного поля должен проводиться для вагона, который поступает в зону обжига, а адаптация использованной модели возможна лишь по результатам испытаний изделий вагона, который только что вышел из печи. Учитывая частоту изменения возмущений, можно предположить, что изделия на упомянутых двух вагонах обжигаются в разных условиях (например, при разных аэродинамических полях). Данный аспект оптимизации возможно решить, использовав подход, заложенный в заграничных системах управления [22,23], предлагающих перенастраивание температурного поля в зависимости от вида шихты. Для этого используется база данных, в записях которой находятся свойства шихты и соответствующее им температурное поле. Однако данные системы не учитывают нестабильную работу оборудования предыдущих стадий производства. А такое предположение, во многих случаях, неправомерно, учитывая состояние оборудования. Существенность влияния Кпер на качественные показатели продукции можно видеть из рис.4.6.
Предложено создать и использовать базу оптимальных управлений, в которой поставлены в соответствие свойства полуфабриката, оптимальное для них температурное поле и качественные показатели готовой продукции.
