Введение к работе
Актуальность работы. В связи с развитием новых отраслей техники возросла потребность в чистом никеле и в порошковых материалах. Это связано с тем, что никелевый карбонильный порошок обладает высокой чистотой (содержание никеля не менее 99,99 %), и развитой поверхностью большой площади.
Карбонильный способ получения никеля, возникший около ста лет назад, в последние годы приобретает в металлургии всё большее распространение. Сущность карбонильного способа получения никеля состоит в извлечении никеля из разнообразных никельсодержащих материалов в виде летучего соединения - тетракарбонила никеля (ТКН) и последующем разложении ТКН с выделением металлического никеля и возвратного оксида углерода в технологический цикл.
Одним из наиболее перспективных направлений развития карбонильной металлургии является создание и освоение технологии производства карбонильных порошков со специальными физическими свойствами для аккумуляторной промышленности, объёмы производства которой увеличиваются оценочно на 10 % в год. Кроме этого, никелевый порошок используют при выплавке стали и цветных сплавов, для производства высокочистых реактивов никеля. Процесс получения карбонильного никеля в вертикальном пустотелом реакторе с внешним электроподогревом (ВПРВЭ) один из лучших, но сложных способов получения никелевых материалов для порошковой металлургии.
Во всем мире имеются только два таких производства: в фирме «ЕМКО» (Канада) и на ОАО «Комбинат Североникель» Кольской Горно-Металлургической Компании (г. Мончегорск Мурманской области, Россия). Известно, что в Канаде существует система автоматического управления
данным процессом, но техническая информация об этой системе строго охраняется. При разработке агрегата, в котором происходит процесс разложения ТКН, в России за основу был взят канадский агрегат. Однако, в России ситуация с автоматизацией процесса обстоит гораздо хуже: относительно недавно (около 10-ти лет назад) произошел переход от аналоговых приборов к SCADA-системе.
Роль SCADA-системы на данном этапе состоит в удобном отображении хода процесса и позволяет оператору управлять процессом «не вставая с места». Кроме этого, в SCADA-систему были включены контуры локальной стабилизации некоторых параметров.
Однако, как показала практика, существующая система управления процессом не обеспечивает оператору получение стабильно качественного никелевого порошка, не имея непрерывной информации о показателях качества получаемого порошка.
Параметры, определяющие ход процесса, постоянно изменяются, возмущающие факторы также дестабилизируют процесс. Кроме того, некоторые параметры процесса не влияют напрямую на качество получаемого порошка, а через косвенные воздействия влияют на ход процесса, что в конечном итоге сказывается качестве получаемого продукта. Зачастую, такое влияние сильно растянуто по времени, и, когда обнаружено изменение качества порошка, приходится резко компенсировать данные воздействия, что опять приводит к дестабилизации процесса.
Таким образом, оператору, отвечающему за управление процессом и за качество получаемого продукта, приходится постоянно отслеживать до 30-35 параметров процесса и, исходя из своего опыта, прогнозировать качество получаемого в данный момент порошка. Изменить ход процесса оператор может только в узких рамках технологического регламента. Но человеку достаточно сложно отследить малые изменения множества параметров и на
управления процессом, что привело к снижению затрат на внедрение и эксплуатацию системы.
Основные результаты и выводы
Совокупность полученных результатов исследования автора работы представляет собой решение актуальной задачи - повышения качества карбонильного никелевого порошка за счет создания адаптивной системы автоматического управления на основе разработанной модели и алгоритмов оптимального управления.
При этом получены следующие новые научно-технические результаты:
- проведен анализ известных систем автоматического управления
процессом получения карбонильного никелевого порошка и сформулированы
научно-технические вопросы, обеспечивающие решение актуальной задачи -
автоматизации процесса получения карбонильного никелевого порошка;
в результате экспериментальных исследований процесса на реальном агрегате получены регрессионные модели, связывающие показатели качества получаемого порошка с основными параметрами процесса, что позволило, непрерывно прогнозировать текущие показатели качества получаемого никелевого порошка с вероятностью более 90%, и использовать эти модели для расчета оптимальных управляющих воздействий, позволяющих непрерывно производить в промышленных условиях карбонильный никелевый порошок с заданными показателями качества;
исследованиями косвенных параметров процесса получены регрессионные модели, связывающие температуру внутри корпуса ВПРВЭ с предыдущим значением температуры внутри того же корпуса в данной зоне, температурой внутри корпуса в предыдущей зоне, с теплом, вносимым оборотным СО и температурой воздуха в цехе, с помощью которых
k,l,m - нормативные величины, являющиеся настроечными параметрами, 1 < m
Если оба показателя качества находятся вне допустимой зоны относительно заданного значения, тогда 1 = m = 0. При недопустимом отклонении от заданного значения только насыпного веса - m = 0, и в последнем случае, когда вне допустимой зоны находится только значение среднего диаметра частиц -1 = 0.
Далее рассчитанные задания отправляются локальным регуляторам температуры корпуса.
Подсистема сбора и обработки информации выполняется циклически с дискретностью в пять минут. При наборе шестисот значений, следующее значение записывается в последнюю строку таблицы базы данных, а первая строка удаляется. Подсистема моделирования выполняется циклически с дискретностью три часа с момента первого выполнения. Подсистема оптимизации выполняются непрерывно с дискретностью в пять минут с момента первого выполнения подсистемы моделирования.
В четвертой главе описаны результаты испытания и внедрения адаптивной системы. В результате внедрения адаптивной системы автоматического управления процессом получения карбонильного никелевого порошка на ОАО «Комбинат Североникель» Кольской Горно-Металлургической Компании удалось резко сократить количество случаев получения некондиционного никелевого порошка (с 26,07% до 0,25% для насыпного веса и с 18,39% до 2,03% для среднего диаметра частиц), а также стабилизировать ход процесса.
Кроме этого, внедрение разработанной адаптивной системы не потребовало внесения изменений в аппаратную часть существующей системы
основе этих изменений, своевременно скорректировать ход процесса. В большинстве случаев, оператор узнает об изменении качества получаемого порошка только при резких изменениях одного-двух параметров или при получении результатов химического анализа, которые поступают с интервалом до 4 часов. Поэтому, повторяющаяся коррекция хода процесса может растянуться на длительное время.
Подводя итог вышеизложенного состояния техники можно отметить, что существующее управление рассматриваемым процессом получения никелевого порошка не позволяет поддерживать в заданных пределах показатели качества никелевого порошка: насыпной вес и размер частиц. Технологические параметры: температура по зонам разложителя, расход оксида углерода на поддув в разложитель задаются оператором согласно технологическому регламенту, который предусматривает широкий диапазон возможных значений параметров для каждого типа получаемых порошков никеля. Оператор вынужден сам выбирать значение технологического параметра в зависимости от заданных значений насыпного веса и размера частиц, что при случайном характере процесса практически полностью исключает получение стабильно высококачественного никелевого порошка.
Таким образом, задача повышения качества карбонильного никелевого порошка за счет создания адаптивной системы автоматического управления на основе математической модели оптимального управления в настоящее время остается актуальной.
Целью работы является создание системы автоматического управления процессом получения карбонильного никелевого порошка в ВПРВЭ, обеспечивающей поддержание требуемых значений товарных показателей качества никелевого порошка.
В процессе создания системы были решены следующие научно-технические вопросы:
проведен анализ существующих способов автоматического управления процессом получения карбонильного никелевого порошка и оценки показателей качества никелевого порошка;
исследованы взаимосвязи показателей качества никелевого порошка с технологическими параметрами процесса в ВПРВЭ;
синтезированы математические модели процесса для непрерывного прогноза значений показателей качества и управления процессом;
разработан алгоритм функционирования системы автоматического управления и реализован на современной элементной базе;
- проведены опытно промышленные испытания созданной САУ и
оценена эффективность ее функционирования;
Автор выносит на защиту:
- математические модели процесса получения карбонильного
никелевого порошка, связывающие показатели качества получаемого
порошка с основными параметрами процесса, а именно: температурой
корпуса разложителя по зонам, давлением газообразного тетракарбонила
никеля, давлением кислорода на входе в разложитель и расходом первичного
СО на входе в разложитель для непрерывного прогнозирования показателей
качества и расчета оптимальных управляющих воздействий,
обеспечивающих минимальное отклонение показателей качества от
регламентных;
- уравнения, связывающие температуру материала внутри корпуса
разложителя с температурой материала и корпуса в предыдущей зоне, с
теплом, вносимым оборотным СО, температурой воздуха в непосредственной
"" - величина коррекции первоначального задания в і-тои зоне;
Т Kl - первоначальное задание нагревателю в і-той зоне,
удовлетворяющее целевой функции, рассчитанное по модели (2);
После этого производится проверка заданий по условиям (8). Если значения рассчитанных температур выходят за допустимые пределы, то они принимаются равными предельным значениям.
Для того, чтобы избежать резких изменений заданий исполнительным устройствам, поскольку, как показала практика, разовое изменение температуры стенки корпуса по зонам более чем на 3С за короткий промежуток времени (5мин) может привести к изменению показателей качества более чем на 10%, передача рассчитанных заданий локальным регуляторам происходит пошагово с использованием нечеткой логики. В зависимости от разности вновь вычисленной и предыдущей температуры и от того, один или оба показателя качества отличаются от заданных значений более чем на допустимую величину. Величина задания локальному регулятору рассчитывается по следующему уравнению:
Таз = Тв+^^-, (И)
к + 1 + т
где:
ТКіз К1 - окончательное задание локальному регулятору
температуры корпуса в і-той зоне;
Т Kl - текущая температура корпуса в і-той зоне;
Т K1 - скорректированное задание регулятору в і-тои зоне;
Полученные значения Ткі... Тк6 корректируются с использованием модели (4), учитывающей влияние температуры и расхода углекислого газа, температуры внутри корпуса разложителя в предыдущей зоне и температуры окружающей среды. Используя уравнения (4) рассчитываем прогнозное значение температуры внутри корпуса разложителя в і-той зоне в следующий момент времени (через 5 минут). После чего по выражению
AT =Т -Т (9)
mi mi mi
где:
ш - изменение температуры внутри корпуса в і-тои зоне в следующий момент времени;
Т "" - прогнозное значение температуры внутри корпуса в і-
той зоне в следующий момент времени;
"" - текущее значение температуры внутри корпуса в і-тои зоне;
определяем как изменится температура внутри корпуса разложителя в следующий момент времени и вычитаем это изменение из заданий регуляторам по зонам по выражению:
ТКг =ТКг ~АТтг^ (10)
где:
i= 1,2,3...6;
Ґ Kl - температура нагрева в і-той зоне (скорректированное задание
локальным контурам стабилизации);
близости от разложителя, предназначенные для коррекции управляющих воздействий, а также учета влияния соседних зон нагрева;
- программно - алгоритмический комплекс, состоящий из
подсистемы сбора и обработки информации, подсистемы моделирования и
подсистемы оптимизации, на базе которого создана адаптивная система
автоматического управления процессом получения карбонильного
никелевого порошка в вертикальном пустотелом реакторе с внешним
электроподогревом.
Научная новизна состоит в следующем:
- впервые для получения непрерывных прогнозных значений
показателей качества получаемого порошка и расчета оптимальных
управляющих воздействий получены регрессионные модели, связывающие
показатели качества порошка с основными параметрами процесса, а именно:
температурой корпуса разложителя по зонам, давлением газообразного
тетракарбонила никеля, давлением кислорода на входе в разложитель и
расходом первичного СО на входе в разложитель;
впервые для коррекции управляющих воздействий на параметры процесса получены уравнения, связывающие температуру материала внутри корпуса разложителя с температурой материала и корпуса в предыдущей зоне, с теплом, вносимым оборотным СО, температурой воздуха в непосредственной близости от разложителя;
разработан программно - алгоритмический комплекс, состоящий из подсистемы сбора и обработки информации, подсистемы моделирования и подсистемы оптимизации, на базе которого создана адаптивная система автоматического управления процессом получения карбонильного никелевого порошка в вертикальном пустотелом реакторе с внешним электроподогревом, которая испытана и внедрена в промышленности.
Подана заявка № 2007119097/20 (020802) с приоритетом от 23.05.07 на получение патента на «Способ автоматического управления процессом разложения тетракарбонила никеля в пустотелом аппарате с электрическим нагревом стенок». Имеется первичное положительное решение ФИПС России.
Практическая значимость полученных результатов. Созданная адаптивная система автоматического управления процессом получения карбонильного никелевого порошка позволяет:
- стабилизировать и повысить качество получаемого карбонильного
никелевого порошка;
автоматизировать и ускорить процедуру перехода на получение порошка другой марки;
по косвенным параметрам оценивать толщину гарнисажа, образующегося на стенках разложителя;
применять результаты, полученные в работе, для обучения специалистов на кафедре КИУСА МИСиС.
Внедрение результатов. Разработанная адаптивная система автоматического управления была внедрена на ОАО «Комбинат Североникель» Кольской Горно-Металлургической Компании, что подтверждено актом «О внедрении результатов разработки адаптивной системы автоматического управления процессом разложения тетракарбониля никеля (ТКН), полученных при выполнении диссертационной аспиранта Волгина П.В.» от 10.09.2008г.
* " 2 * " 2
1 = 0} (Ves - Ves) + со {Fisher - Fisher) —» min
Тк ...Тк 1 6
где:
Ves*, Fisher* - заданные значения показателей качества; со 1, со2 — весовые коэффициенты (ю1+ю2=1), задаваемые мастером-технологом;
ves ^ risner _ прогнозные значения показателей качества, рассчитанные по модели (2),
при ограничениях, накладываемых на технологические параметры, следующего вида:
y,min < j, < у,тах
ki ki ki
Qmin
pmin < p < ptnax 02 02 02 '
pmin < p < ptnax
ткн ткн ткн
Расчет значений Ткі...Тк6, обеспечивающих выполнение целевой функции (7) производится пошаговым методом. Рассчитанные значения температур корпуса по зонам проверяются на соответствие допустимым пределам:
y,min < j, < у,тах /-о\
ki ki ki
Если значения рассчитанных температур выходят за допустимые пределы, то они принимаются равными предельным значениям и вновь производится решение оптимизационной задачи с пятью варьируемыми температурами, затем, при необходимости, с четырьмя и т.д.
(7)
Далее производится проверка полученных прогнозных значений на выполнение следующих условий:
Ves - Ves
< AVes (6)
Fisher - Fisher < AFisher
где:
Ves*
v CJ - заданное значение насыпного веса никелевого порошка
(устанавливается технологом);
'CJ - прогнозное значение насыпного веса никелевого
порошка;
AVes
^у bJ - допуск на значение насыпного веса никелевого порошка
(устанавливается технологом);
risner _ заданное значение среднего диаметра частиц никелевого порошка (устанавливается технологом);
Fi shpv
і ілііьі _ прогнозное значение среднего диаметра частиц никелевого
порошка;
1\г isner _ д0ПуСК на значение среднего диаметра частиц никелевого порошка (устанавливается технологом);
Если хотя бы одно из неравенств не выполняется, производится
расчет заданий локальным регуляторам температуры корпуса по зонам. Для
этого решается следующая оптимизационная задача - найти такие значения
величин Тк1-Тк6, удовлетворяющих системе уравнений (2) и
обеспечивающие минимум функции (7):
Апробация работы.
Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
-IX Международная научно-техническая конференция
«Моделирование, идентификация, синтез систем управления» (2006, п. Канака, Крым, Украина).
-X Международная научно-техническая конференция
«Моделирование, идентификация, синтез систем управления» (2007, п. Канака, Крым, Украина).
Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 5 печатных работах.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, 70 рисунков, 10 таблиц, списка использованных источников информации из 122 наименований и приложений на 105 страницах. Общий объем работы - 138 страниц.
Похожие диссертации на Адаптивная система автоматического управления процессом получения карбонильного никелевого порошка в вертикальном пустотелом реакторе с внешним электроподогревом
