Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Основы построения систем технической диагностики элементов конструкций металлургических агрегатов 9
1.1 Обобщенное представление технической диагностики 9
1.2 Аналитический обзор действующих систем диагностики элементов конструкций технологических объектов 14
1.2.1 Системы контроля состояния футеровки горна доменной печи 14
1.2.2 Система контроля состояния процесса продувки при внепечной обработке стали 24
1.2.3 Методы обнаружения изменений свойств анализируемых процессов 27
1.3 Основы вейвлет-преобразования 40
Выводы по первой главе 51
Глава 2. Совершенствование алгоритмов систем диагностики элементов технологических объектов 53
2.1 Сопоставление методов структурного анализа временных рядов данных53
2.2 Задача повышения эффективности вейвлет-преобразования 70
2.3 Применение показателей "сложностного" подхода в задаче оценивания возможного будущего состояния диагностируемого объекта 89
2.3.1 Понятие сложности в системах управления 89
2.3.2 Сравнительный анализ различных показателей сложности 91
2.3.3 Задача прогнозирования будущего состояния диагностируемого объекта 104
Выводы по второй главе 121
Глава 3. Совершенствование систем диагностики элементов технологических объектов 123
3.1 Модернизация системы диагностики состояния футеровки горна доменной печи 123
3.1.1 Описание действующей системы контроля разгара горна ОАО НКМК 123
3.1.2 Модернизированная система диагностики состояния футеровки горна доменной печи 132
3.2 Модернизация системы диагностики состояния продувочной фурмы на установке продувки стали газом 144
3.2.1 Описание действующей системы диагностики состояния продувочной фурмы АКОС 144
3.2.2 Модернизированная система диагностики состояния продувочных устройств на установке внепечной обработки стали 148
Выводы по третьей главе 161
Заключения и выводы 162
Список литературы 164
Приложение
- Обобщенное представление технической диагностики
- Аналитический обзор действующих систем диагностики элементов конструкций технологических объектов
- Сопоставление методов структурного анализа временных рядов данных53
- Описание действующей системы контроля разгара горна ОАО НКМК
Введение к работе
Актуальность темы. Включение в состав систем управления подсистем диагностики технического состояния как отдельных элементов конструкции, так и объекта управления в целом, позволяющих получить своевременную и надежную информацию о неисправности того или иного металлургического агрегата, необходимо для обеспечения безопасности работы технологического персонала, повышения эксплуатационной надежности и увеличения продолжительности кампании объектов управления.
Известные в настоящее время методы диагностики состояния элементов металлургических агрегатов, основанные на прямых и косвенных измерениях отдельных контролируемых величин, связаны с решением прямой и обратной задач нестационарной теплопроводности, а также с обработкой большого количества данных, например, при формировании множества возможных вариантов характерных состояний металлургических агрегатов или элементов их конструкции. Однако адекватность математических моделей реальным условиям нарушается из-за нестабильности теплотехнических и геометрических характеристик, являющихся основными параметрами математических моделей нестационарной теплопроводности, огнеупорных материалов, используемых для футеровки.
Повысить эффективность действующих автоматизированных систем диагностики состояния элементов металлургических агрегатов можно посредством использования в их составе дополнительного алгоритмического модуля, в реальном времени выявляющего структурные изменения нестационарных контролируемых сигналов. Эти изменения, как правило, свидетельствуют о произошедших отклонениях в техническом состоянии контролируемого объекта. Полученную информацию о выявленных структурных особенностях в анализируемых сигналах целесообразно использовать для прогнозирования дальнейшей динамики контролируемых
величин. Функционирование такого типа алгоритмического модуля позволит своевременно обнаружить предаварийную ситуацию.
Объектом исследования являются высокотемпературные металлургические агрегаты и элементы их конструкций.
Предметом исследования являются системы диагностики технического состояния элементов конструкций металлургических агрегатов.
Цели и задачи диссертации. Основной целью работы является разработка методики и алгоритмов диагностирования технического состояния элементов конструкций металлургических агрегатов с применением методов обнаружения локальных особенностей контролируемых сигналов. В соответствии с основной целью решаются следующие задачи:
обобщение и дополнение теоретических и практических разработок по технической диагностике элементов конструкций металлургических агрегатов;
разработка алгоритма оценивания технического состояния элементов конструкций металлургических объектов, основными компонентами которого являются блоки структурного анализа и прогнозирования динамики контролируемых сигналов с учетом изменяющихся свойств этих сигналов;
разработка алгоритма повышения информативности краевых зон вейвлет-спектрограмм, обеспечивающего оперативное построение вейвлет-спектрограмм в режиме реального времени;
формирование структуры алгоритма определения значений вейвлет-сверток, увеличивающего быстродействие вейвлет-анализа;
конкретизация алгоритмов оценивания технического состояния элементов конструкций металлургических агрегатов.
Методы выполнения работы. Использованы теоретические и практические разработки теории нелинейной динамики, методы полиномиальной аппроксимации и экстраполяции, методы фильтрации контролируемых сигналов, методы численного моделирования.
Научная новизна
Методика обнаружения дефектов технического состояния элементов конструкций металлургических агрегатов, отличающаяся оперативным выявлением локальных изменений контролируемых сигналов, характеризующих состояние диагностируемых элементов (на основе вейвлет-анализа).
Способ повышения информативности краевых зон вейвлет-спектрограмм с использованием типовых функций, отличающийся оперативным построением вейвлет-спектрограмм и сокращающий объем вычислений при построении вейвлет-спектрограмм в 2 и более раз.
Алгоритм рекуррентного определения вейвлет-свертки, уменьшающий вычислительные затраты на 19-23%, по сравнению с классическим алгоритмом расчета вейвлет-свертки.
Структура распараллеленного алгоритма вейвлет-анализа измеряемых сигналов с использованием рекуррентного определения вейвлет-свертки, применение которой уменьшает вычислительные затраты в 2 и более раз.
Алгоритмы обнаружения дефектов технического состояния элементов конструкций металлургических агрегатов непрерывного и циклического действия, которые, в отличие от действующих, содержат процедуру структурного анализа временных рядов данных с использованием полученных разработок.
Алгоритм определения возможного будущего технического состояния элементов конструкций объектов управления, отличающийся одновременным получением нескольких вариантных оценок технического состояния диагностируемого объекта.
Практическая значимость
Предложенные методика и алгоритмы позволяют:
совершенствовать системы диагностики технического состояния элементов конструкций металлургических агрегатов путем внедрения дополнительного алгоритмического модуля;
выявлять предаварийные зоны диагностируемых элементов конструкций металлургических агрегатов;
определять возможное будущее техническое состояние диагностируемых элементов конструкций металлургических агрегатов;
повысить информативность краевых зон вейвлет-спектрограмм и обеспечить их построение в режиме реального времени;
уменьшить временные затраты на выявление локальных изменений контролируемых сигналов за счет использования распараллеленной структуры вейвлет-анализа и рекуррентной формы вычисления вейвлет-свертки.
Разработанные методика и алгоритмы применимы к любым диагностируемым технологическим объектам.
Полученные результаты могут быть использованы при обучении студентов вузов соответствующих специальностей, а также при повышении квалификации технологического персонала промышленных предприятий.
Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту выносятся:
методика и алгоритмы обнаружения дефектов технического состояния элементов металлургических агрегатов, отличающиеся ранним обнаружением локальных изменений контролируемых сигналов (на основе вейвлет-анализа);
алгоритмы повышения информативности краевых зон вейвлет-спектрограмм и рекуррентного расчета вейвлет-свертки;
структура распараллеленного алгоритма вейвлет-анализа анализируемых сигналов с использованием рекуррентного определения вейвлет-свертки;
алгоритм определения возможного будущего технического состояния элементов конструкций объектов управления, структура которого содержит блоки, осуществляющие вейвлет-анализ контролируемых сигналов, определение и формирование последовательности показателей сложности и их экстраполяцию.
Личный вклад автора заключается в совершенствовании алгоритма вейвлет-анализа, в постановке задач, разработке и исследовании алгоритмов; конкретизации полученных результатов применительно к системам контроля состояния огнеупорной кладки горна доменной печи и контроля состояния продувочной фурмы на установке обработки стали инертным газом.
Реализация результатов работы. Разработанные алгоритмы обнаружения дефектов технического состояния элементов конструкций металлургических агрегатов непрерывного и циклического действия, включающие алгоритм определения возможного будущего технического состояния элементов конструкций объектов управления, приняты к использованию на ОАО "Новокузнецкий металлургический комбинат" (ОАО НКМК). Разработанные методы и алгоритмы используются в учебном процессе Сибирского государственного индустриального университета (г. Новокузнецк) и Кузбасской государственной педагогической академии (г. Новокузнецк).
Апробация работы. Основные положения диссертации освещались на 8 конференциях: 5-я Всероссийская научно-практическая конференция "Системы автоматизации в образовании, науке и производстве" (Новокузнецк, 2005); 2-я Всероссийская научно-практическая конференция "Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии" (Новокузнецк, 2006); 3-я Международная научно-практическая конференция "Технолого-экономическое образование в XXI веке" (Новокузнецк, 2004, 2005, 2006); Всероссийская научно-практическая конференция "Металлургия: новые технологии, управление, инновации и качество" (Новокузнецк, 2006, 2008); 4-я Международная научно-практическая конференция "Электронные средства и системы управления: опыт инновационного развития " (Томск, 2007).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, из них 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК, 2 патента РФ на изобретение и 14 работ - материалы научно-технических и научно-практических конференций.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и содержит 179 страниц основного текста, включая 59 рисунков и 9 таблиц. Библиографический указатель содержит 134 наименования.
Обобщенное представление технической диагностики
Основной задачей при эксплуатации технологического объекта является обеспечение безопасности работы технического персонала, повышение эксплуатационной надежности, увеличение продолжительности срока службы технологического агрегата. Именно для осуществления данных функций технологические объекты управления оснащаются системами диагностики состояния как отдельных элементов конструкций, так и всего объекта управления в целом.
Согласно ГОСТ 20911-89 понятие "техническая диагностика" трактуется как область знаний, охватывающая теорию, методы и средства определения технического состояния. Задачами технического диагностирования являются: - контроль технического состояния; - поиск места и определение причин отказа (неисправности); - прогнозирование технического состояния.
Техническое состояние объекта управления (контроля), функционирующего в реальном режиме, характеризуется набором показателей качества, используемых для оценивания текущего состояния элементов конструкции. Эти показатели являются функционалами от выходных сигналов объекта управления (контроля).
Задача диагностики решается одновременно с оценкой показателей качества технического состояния. Полнота диагностики объекта управления зависит от поставленных целей и часто ограничивается определением состояния отдельных блоков или узлов, которые могут быть быстро заменены. Специфика решения задачи диагностики определяется требованием ответить на вопрос: вышел такой-то блок или узел из строя или нет.
По результатам измерения контролируемых переменных и вычисления показателей качества технического состояния принимают решение двумя способами о способности объекта управления (контроля) выполнять свои функции: в первом из них решение принимается на основе сравнения вычисленных значений показателей качества с допусками на них; во втором способе решение принимается на основе сравнения измеренных значений конкретных величин объекта с допустимыми диапазонами их изменения.
Первостепенной задачей систем диагностики является предупреждение технологического персонала о наличии предаварийной ситуации, под которой необходимо понимать отклонение от нормального режима работы технологического агрегата, приводящее к аварии. (Согласно ГОСТ Р 22.0.05-94 авария определяется как разрушение сооружений и (или) технических устройств, применяемых на опасном производственном объекте, неконтролируемый взрыв и (или) выброс опасных веществ.) Каждая контролируемая технологическая величина в момент обнаружения предаварийной ситуации находится еще в допустимых диапазонах, хотя некоторые могут достигать и предельных значений. Однако комбинация значений контролируемых величин в целом может характеризовать ситуацию на объекте как близкую к аварийной. При этом система управления в традиционном виде чаще всего не в состоянии идентифицировать подобную ситуацию. Оператор же справляется с этой задачей на основе собственных знаний и накопленного опыта управления.
В последнее время появляется все больше систем технической диагностики, математическое обеспечение которых включает математические модели нелинейной динамики. В работах [6, 35, 53, 65, 110, 112] рассмотрены математические аспекты формализации подобной качественной информации и вычислительные особенности ее реализации. Системы диагностики делятся на две группы [22]: 1. наблюдения за процессом; 2. наблюдения за состоянием.
В системе наблюдения за процессом одновременно регистрируется большое число контролируемых сигналов, осуществляется их хранение в течение длительного времени. Данная процедура позволяет узнать в любой момент времени значения существенных для хода технологического процесса контролируемых переменных. Обнаруженные нарушения в ходе технологического процесса являются косвенными признаками возможного изменения технического состояния диагностируемого объекта.
Система наблюдения за состоянием объекта управления, которая должна сделать вывод о намечающейся аварийной ситуации или заблаговременно указать на ухудшение качества продукции, нуждается в мощной подсистеме анализа в режиме реального времени некоторого числа контролируемых сигналов (в системах наблюдения за состоянием объекта управления число этих сигналов значительно меньше, чем в системах наблюдения за процессом). Как правило, в таких системах диагностики анализируются сложные измеряемые величины, например, колебания, значение силы, вращающий момент или частота вращения, часто в сочетании с управляющими величинами, например, с частотами вращения или нагрузками, а иногда и со специфическими для продукции измеряемыми величинами, влияющими на качество. Для распознавания возникновения изменений в состоянии контролируемого объекта управления необходимо запросить и правильно проанализировать полученные данные. Поэтому большая часть затрат при синтезе такого рода систем приходится на привлечение квалифицированного и компетентного персонала на стадии подготовки проекта, при пуско-наладочных работах, а также при постоянном техническом обслуживании, так как успешная диагностика состояния объекта управления не может быть осуществлена только за счет внедрения современной техники. В реальных условиях функционирования объектов управления (контроля) обе рассматриваемые группы систем диагностики взаимно увязаны и часто дополняют друг друга.
Новое поколение цифровых измерительных систем сбора и обработки данных в сочетании с возможностью сложной математической обработки полученных данных находит все большее применение для диагностики эксплуатационных характеристик объекта управления (контроля).
Так как все существующие системы диагностики основаны на обнаружении существенного изменения показателей качества технического состояния, поэтому необходимо в их состав включить новый алгоритмический модуль, основной задачей которого является обнаружение структурных изменений в анализируемых сигналах, а также в динамике показателей качества технического состояния. На рис. 1.1 представлена обобщенная структура развиваемой системы технической диагностики элементов конструкций металлургических агрегатов.
Аналитический обзор действующих систем диагностики элементов конструкций технологических объектов
Комплекс доменной печи представляет собой систему взаимосвязанных элементов, от исправности каждого из которых напрямую зависит качество выпускаемого продукта. Для обеспечения безопасного режима работы доменной печи производится постоянный контроль величин, характеризующих протекание доменного процесса, а также контроль параметров, характеризующих состояние элементов конструкции доменной печи. Своевременная и надежная оперативная информация о локальных изменениях в состоянии технологических агрегатов и их элементов необходима не только для обеспечения безопасности работы технологического персонала, но и для повышения эксплуатационной надежности и увеличения продолжительности кампании функционирования объектов управления. Последнее достигается с помощью автоматизированных систем диагностики состояния отдельных элементов и технологических агрегатов в целом.
Интенсификация плавки усложнила условия службы футеровки доменной печи. Несмотря на применение углеродистых и высокоглиноземистых огнеупоров наблюдаются случаи "ухода" чугуна через кладку в районе горна и лещади. Данные аварии являются тяжелыми в металлургическом производстве по своим последствиям. Предпринятые попытки регламентировать длительность кампании на основе статистических данных не могут полностью обеспечить требуемую надежность эксплуатации конструкций печи, поскольку разрушение футеровки даже в печах одного объема, работающих практически в одинаковых условиях, происходит по-разному. В большинстве случаев кампания печи определяется радиальным разрушением футеровки преимущественно в зоне стыка горна и лещади, так как именно в этой зоне доменной печи наблюдаются наиболее высокие температуры. Для предупреждения подобных аварий были разработаны "Правила безопасности в доменном производстве", утвержденные в 1995 г. Госгортехнадзором России, одним из требований которых является обязательное оснащение доменных печей автоматизированными системами контроля разгара кладки горна. Эффективность применения подобных систем заключается в предотвращении аварий на доменных печах из-за возможных прорывов горна и лещади, увеличении длительности кампании ее работы, экономии средств и материалов при ремонтах, регистрации "зарастания " горна (образования гарнисажа). Усилия доменщиков и проектировщиков по постоянному повышению стойкости доменных печей приобретают все большее значение, в частности, в связи с высокой стоимостью футеровки и применением дорогостоящей техники для ее выполнения, а также вследствие большего сосредоточения производства чугуна на немногих высокопроизводительных агрегатах. Для решения проблемы повышения эксплуатационной надежности, увеличения продолжительности кампании доменных печей большое значение имеет контроль состояния огнеупорной футеровки печи с применением автоматизированных систем контроля остаточной толщины футеровки, так как именно состояние футеровки является одним из основных показателей эксплуатации или срока ремонта доменной печи.
Конструктивное разнообразие доменных печей, различные условия работы футеровки в разных ее зонах предопределили разработку большого количества способов диагностики состояния футеровки, то есть разгара огнеупорной кладки агрегата, положенных в основу реальных систем контроля состояния футеровки горна доменной печи.
Наиболее распространенные системы диагностики состояния футеровки горна доменной печи относятся к системам наблюдения за ее состоянием и представляют собой: 1. системы контроля состояния горна, основанные на решении прямой и обратной задач теплопроводности на текущий момент времени [20, 82, 95, 99]. Среди систем такого типа можно выделить системы диагностики состояния футеровки горна доменной печи, в рамках которых проводится расчет множества характерных вариантов состояния кладки [58]; 2. ультразвуковой контроль износа футеровки [12, 24]; 3. систему контроля состояния горна, основанную на измерении теплового потока, проходящего через кладку [122].
Все перечисленные системы основаны на методах неразрушающего контроля, однако, на сегодняшний день известен разрушающий метод контроля состояния футеровки горна доменной печи так называемое керновое бурение. По анализу керновых проб определяют остаточную толщину неповрежденной футеровки, а также механизмы воздействия на футеровку и допустимые контактные температуры, насыпную плотность, кажущуюся пористость, химический и минералогический состав и микроскопичную структуру футеровки [61].
Сопоставление методов структурного анализа временных рядов данных53
Структурный анализ контролируемых аналоговых сигналов или их цифрового представления, характеризующих состояние технологических агрегатов или технологических процессов, позволяет заранее распознать возможную аварийную ситуацию и устранить ее, тем самым значительно сократить финансовые затраты, связанные с простоем оборудования или его ремонтом, и избежать возможной гибели обслуживающего персонала. Практика показывает, что реальные сигналы по своим динамическим и статистическим характеристикам в большинстве своем нестационарные.
С целью выбора наиболее эффективного метода обнаружения изменения свойств сигнала из множества методов, рассмотренных ранее (параграфы 1.2.3 "Методы обнаружения изменений свойств анализируемых процессов" и 1.3 "Основы вейвлет-преобразования"), целесообразно провести их сравнительный анализ на модельных временных рядах данных (рис. 2.1), по своим свойствам близким к реальным сигналам.
Для задачи сравнительного анализа были отобраны методы обнаружения изменения свойств сигналов, у которых отсутствует предпосылка о стационарности анализируемой временной последовательности. Требуется, провести сравнительный анализ алгоритмов методов обнаружения изменения свойств анализируемых временных последовательностей и выделить алгоритм, удовлетворяющий критерию эффективности. Эффективность применения перечисленных методов в задаче обнаружения изменения свойств контролируемых сигналов (или их временных последовательностей) первоначально оценивалась на незашумленных временных рядах данных. На рис. 2.2 представлена реализация временного ряда данных, представляющего собой сумму синусоиды и нестационарной компоненты, амплитуда которой равна 10% от амплитуды синусоиды. Все выбранные методы анализа отчетливо фиксируют моменты времени, в которые происходит изменение тенденции анализируемых временных последовательностей. Для методов локального анализа временных рядов данных обнаружение моментов изменения свойств временных последовательностей происходит с задержкой в три такта на всех исследуемых временных рядах данных. В случае применения вейвлет-анализа временная задержка отсутствует. Но данному методу присущ свой недостаток: наличие краевых неинформативных зон, которые не позволяют обнаруживать изменения свойств рассматриваемых временных реализаций в случае наличия изменений в этих областях.
Аналогичным образом проверялась работоспособность данных методов при очень малых значениях амплитуды нестационарной компоненты-амплитуда прямоугольной нестационарной компоненты равна 0,1% от амплитуды синусоиды (рис. 2.3). В данном случае ступенчатые изменения сигнала выделили вейвлет-анализ и метод локального анализа с функционалом Ф1. Для наглядности рис. 2.3, выделены пунктирной линией. 100 150 200 250
Исследуемая временная последовательность с амплитудой нестационарной компоненты равной 10% от амплитуды синусоиды (а), вейвлет-спектрограмма исследуемой временной последовательности (б) и реализации функционалов (в-Ф1, г-Ф2) 350 Исследуемая временная последовательность с амплитудой нестационарной компоненты равной 0,1 % от амплитуды синусоиды (а), вейвлет-спектрограмма исследуемой временной последовательности (б) и реализации функционалов (в-Ф1, г-Ф2) На рис. 2.4 представлена реализация временного ряда данных, в структуре которого имеются разрывы. Структурные изменения представленного типа выявили все рассматриваемые методы. Исследуемая временная последовательность - синусоидальный график с двумя разрывами по вертикали (а), вейвлет-спектрограмма исследуемой временной последовательности (б) и реализации функционалов (в-Ф1, г-Ф2) Реальные сигналы довольно часто имеют в своей структуре участки ступенчатой и произвольной формы, рис. 2.5 - 2.6. При анализе результатов, представленных на рассматриваемых рисунках, видно, что все рассматриваемые методы выявляют моменты времени, в которые происходит изменение тенденции исследуемых данных.
Исследуемая временная последовательность произвольной формы (а), вейвлет-спектрограмма исследуемой временной последовательности (б) и реализации функционалов (в-Ф1, г-Ф2) Все ранее анализируемые временные последовательности не имели локальных особенностей в виде "выбросов", хотя их возникновение вполне вероятно при измерениях технологических величин. Исследуемая временная последовательность - синусоида с "выбросами" (а), вейвлет-спектрограмма исследуемой временной последовательности (б) и реализации функционалов (в-Ф1, г-Ф2) Результаты проведенного исследования на модельных временных реализациях, не содержащих измерительную помеху, показали, что варианты структурного анализа Ф\,Ф2 неоднозначно выявляют изменения в структуре анализируемой последовательности. Однако в реальных условиях в структуре контролируемых сигналов содержится высокочастотная составляющая, соотносимая с измерительной помехой.
Описание действующей системы контроля разгара горна ОАО НКМК
В доменном производстве наиболее тяжелой аварией по своим последствиям является выход жидкого металла из горна печи (прорыв горна). Для ее предупреждения новые "Правила безопасности в доменном производстве", утвержденные в 1995 г. Госгортехнадзором России , требуют в обязательном порядке оснащения доменных печей во время капитального ремонта автоматизированными системами контроля разгара кладки горна.
В 1995 г. системой оснащена доменная печь №4 Кузнецкого металлургического комбината (полезный объем 1310 MJ), а с 1998 г. оснащена доменная печь №5 (1719 м3 ).
Системы предназначены для диагностики разгара футеровки горна и лещади доменных печей и обеспечивают технологические функции автоматизированной оценки остаточной длины огнеупорных блоков по окружности и высоте, сигнализируют персоналу о возможности прорыва футеровки, представляют персоналу на цветном дисплее картины состояния кладки.
Известные в настоящее время системы диагностики состояния футеровки доменных печей [58, 122], включающие прямые и косвенные измерения толщины огнеупорных стенок металлургических агрегатов, связаны, как правило, с обработкой большого количества данных, решением обратной задачи нестационарной теплопроводности и созданием банка расчетных данных: множества характерных вариантов разгара футеровки горна доменной печи. Несмотря на кажущуюся простоту одно - двухмерных уравнений теплопроводности, точное их решение для условий горна доменной печи невозможно из-за неопределенности и существенных упрощений относительно большинства технологических величин: температуры рабочего слоя огнеупора, теплофизических характеристик огнеупорных материалов, геометрических и теплотехнических параметров охлаждаемых элементов, теплопроводности гарнисажа и других. Степень износа кладки определяется из уравнений, в которых фигурирует общее количество датчиков измерения температуры по толщине кладки, при выходе из строя датчиков результат вычислений искажается и полученные результаты лишь приблизительно отражают реальную картину разгара горна. Также известны системы, в которых производится расчет и хранение определенного числа характерных вариантов разгара футеровки. Постоянно сравнивают текущие измеренные на печи температуру и тепловые потоки с расчетными величинами для различных вариантов разгара, по итогам сравнения выбирают наиболее подходящий вариант, определяют и запоминают минимальную толщину футеровки для данного горизонта. Недостатком данного подхода является необходимость создания, хранения и постоянного обращения к большому числу характерных вариантов разгара футеровки, тем более что любой новый случай разгара горна может быть непохож ни на один ранее известный, тогда ищется наиболее близкий вариант из базы данных, что значительно снижает достоверность получаемых результатов.
Эффективность применения подобных систем заключается в предотвращении аварий на доменных печах из-за возможных прорывов горна и лещади, увеличении длительности кампании ее работы, экономии средств и материалов при ремонтах, регистрации зарастания (гарнисажа) горна.
Состав системы- прототипа: — специальные термодатчики конструкции "Пистолет", устанавливаемые по длине углеродистых блоков горна и лещади при замене кладки доменной печи; - газоплотные бронированные устройства вывода сенсорных датчиков из печи; — сборные защитные коробки; - комплекс средств автоматизации, модемы-концентраторы, промышленный компьютер с цветным дисплеем; - алгоритмы и программы моделирования разгара футеровки, специальное программное обеспечение, документацию и инструкции пользователя.
Число термодатчиков составляет 92 штуки. Специальные термодатчики имеют линейную воспроизводимую характеристику в диапазоне 0- 45 мВ. Сопротивление изоляции при температуре 1200С составляет 2 кОм. Функции системы Система выполняет следующие функции: - выдача информации о температуре углеродистых блоков в фиксированных точках по каждому радиусу горна, по его окружности (14-ть сечений равномерно), по высоте (включая стык горна и лещади, ниже и выше); — непрерывный (круглосуточный) контроль разгара футеровки; - измерение температуры футеровки от 100 до 1300С с предельно допускаемой приведенной погрешностью контроля температуры не более ±1%.
Блок-схема процедуры управления вычислительным процессом приведена на рис. 3.1. В состав математического обеспечения системы контроля разгара горна доменной печи входят следующие процедуры: — управления вычислительным процессом; — ввода и фильтрации параметров; — определения срединного значения массива параметров; - определения средних значений температуры и вариаций.
На первом шаге процедуры управления вычислительным прогрессом осуществляется увеличение счетчика числа контрольных точек, затем он сравнивается с максимальным числом контрольных точек (блоки 1, 2), если опрошены все датчики, то счетчик числа контрольных точек обнуляется и затем инициализируется вновь через пять секунд. В противном случае осуществляется опрос очередной точки (датчика), а именно ввод и фильтрация параметров (блок 5), далее проверяется признак работоспособности (блок 7), и если датчик исправен, то происходит расчет средних значение параметров и уход на повторный запуск через пять секунд, в случае неисправности датчика - уход на конец.
Процедура ввода и фильтрации параметров запускается на выполнение из процедуры управления вычислительным процессом и служит для ввода данных с датчика, проверки информации с датчика на достоверность и формирование признака отказа датчиков. Блок - схема процедуры ввода и фильтрации параметров представлена на рис. 3.2. При запуске процедуры проверяется признак работоспособности датчика, если датчик исправен - происходит опрос и нахождение среднего значения по результатам пяти измерений (блоки 1, 2). Среднее значение проверяется на допуски Lim(l) и Lim(2) (блоки 3, 4), если оно не вошло в допуски, то на устройство печати выводится сообщение "Отказ /7-й точки", формируется признак отказа датчика и завершается работа процедуры (блоки 7-9). Если среднее значение вошло в допуск, то осуществляется сглаживание текущего значения температуры по формуле: Т(пЛ) = Т(пЛ) + (А-Т(п,\))/2, где Т(п,\) -текущее значение температуры в /7-й точке; А - среднее значение параметра. После расчета признак отказа датчика обнуляется и процедура завершается.
