Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Литературный обзор и постановка задачи исследования 9
Глава 2. Разработка математической модели и метода расчета процесса высокочастотной сушки древесных заготовок 28
2.1 Высокочастотная установка конвейерного типа для сушки древесных заготовок 28
2.2 Определение электрофизических свойств материала по параметрам периодического процесса и прогнозирование режима сушки 33
2.3 Математическая модель процесса непрерывной сушки древесных заготовок и методика расчета высокочастотной сушилки конвейерного типа 37
Глава 3. Методика настройки (обучения) нечетких моделей , 43
3.1 Нейронная сеть как средство настройки нечеткой модели 43
3.2 Структура и параметры эквивалентной нейронной сети 47
3.3 Алгоритм «обратной фаззификации» - подготовительная стадия настройки нечеткой модели 52
3.4 Обучение эквивалентной нейронной сети методом обратного распространения ошибки 58
3.5 Программный продукт «Нейрогенератор» 63
3.6 Обобщенный алгоритм настройки нечеткой модели прототипа 74
Глава 4. Разработка систем автоматизации процесса высокочастотной сушки древесных заготовок 76
4.1 Линеаризованная модель динамики непрерывного процесса высокочастотной сушки и анализ конвейерной сушилки как объекта управления 76
4.2 Ситуационная советующая система с нечеткой логикой для управления процессом высокочастотной сушки древесных заготовок 86
4.3 Разработка системы автоматической стабилизации конечного влагосодержания в высокочастотной конвейерной сушилке 97
Выводы 117
Условные обозначения 119
Литература 121
Приложения 128
- Определение электрофизических свойств материала по параметрам периодического процесса и прогнозирование режима сушки
- Алгоритм «обратной фаззификации» - подготовительная стадия настройки нечеткой модели
- Линеаризованная модель динамики непрерывного процесса высокочастотной сушки и анализ конвейерной сушилки как объекта управления
- Разработка системы автоматической стабилизации конечного влагосодержания в высокочастотной конвейерной сушилке
Введение к работе
Развитие технического прогресса в условиях рыночных отношений в экономике определяет концепцию существенного повышения эффективности производства и улучшения качества выпускаемой продукции на основе передовых достижений науки и техники, интенсификации производства, широкого внедрения автоматизированных систем управления и вычислительной техники. К числу научных направлений, призванных обеспечить качественные изменения в производительных силах, относится направление, базирующееся на использовании ЭМ-методов воздействия на процессы химической технологии. В ряду ЭМ-методов следует выделить методы высокочастотного (ВЧ) и сверхвысокочастотного (СВЧ) нагрева диэлектрических материалов. Физические достоинства этих методов -возможность быстрого и равномерного нагрева материала во всем объеме вне зависимости от его геометрических размеров и коэффициента теплопроводности - предопределяют и возможность организации на их основе эффективных технологических процессов, в частности сушки.
Тем не менее, применение методов ВЧ и СВЧ-нагрева в процессах сушки до сих пор ограничено. Такое положение объясняется как недостаточной изученностью механизма явлений, сопровождающих: сушку при внутренних источниках тепла, так и слабой технической проработкой вопроса, вследствие чего существующие сушильные установки этого типа недостаточно экономически эффективны и надежны в эксплуатации. Проблема повышения экономической эффективности и надежности технологического оборудования непосредственно связана с применением средств автоматизации. Однако вопросы автоматизации сушилок с подводом энергии от ЭМ-поля разработаны недостаточно. В особенности это относится к сушилкам непрерывного действия, преимущества которых перед аппаратами периодического действия, учитывая присущие ВЧ и СВЧ сушилкам очень высокие скорости влагосъема, трудно переоценить.
Диссертационная работа выполнялась в рамках межвузовской НТП «Теоретические основы химической технологии и новые принципы управления химико-технологическими процессами», а также - в части создания моделей нечеткой логики - в рамках совместной между СПбГТИ (ТУ), с одной стороны, и Берлинским техническим университетом и фирмой «ГЕЗИП» (Берлин, фонд Федерального министерства по науке и технологиям ФРГ), с другой стороны, НИР «Разработка нейро-нечеткого программного комплекса» /1999-2001гг/.
Цель работы. Повышение эффективности процесса сушки древесных заготовок в высокочастотной конвейерной сушилке непрерывного действия путем разработки и исследования систем автоматизации и управления.
В первой главе дан критический анализ состоянию вопроса в области методов математического моделирования, расчета и автоматизации сушильных установок, работающих при использовании внутренних источников тепла. Отмечены особенности и недостаточный уровень проработки вопросов математического моделирования высокоинтенсивных процессов диэлектрической сушки, указано на отсутствие методик расчета сушилок с высокочастотным нагревом непрерывного действия и примеров их автоматизации. Показано, что в целях сокращения объема экспериментальной исследовательской работы целесообразно математическое моделирование статики и динамики объектов этого вида проводить с использованием аппарата теории нечетких множеств. В результате проведенного краткого критического анализа в области применения теории нечетких множеств для решения прикладных задач моделирования и автоматизации показана целесообразность разработки и использования гибридных математических моделей. В качестве основной причины, сдерживающей практическое использование моделей нечеткой логики при решении прикладных вычислительных задач и задачи ситуационного управления объектами, указано на отсутствие обоснованных методик настройки (обучения) нечетких моделей.
Во второй главе рассмотрены вопросы теоретического анализа высокочастотной сушилки конвейерного типа. Предложена методика определения электрофизических свойств древесины по параметрам предварительно исследуемого периодического режима процесса. Методика предусматривает нечеткую аппроксимацию зависимости ЭФ-свойств материала от влагосодержания. Математическая модель непрерывного стационарного процесса сушки древесных заготовок (модель статики) получена из общей модели нестационарных режимов процесса и учитывает распределенный характер изменения влагосодержания по длине рабочей зоны технологического устройства (рабочего конденсатора). Получены статические характеристики объекта. В заключительной части главы рассмотрена методика расчета ВЧ-сушилки конвейерного типа.
Третья глава посвящена разработке методики настройки (обучения) нечетких моделей. В рамках объединения подходов нечеткой логики и искусственных нейронных сетей (так называемые, нейро-фаззи системы) последовательно описаны структура и параметры нейронной сети (включая алгоритм обратной фаззификации), приведено математическое описание алгоритма обратного распространения ошибки, рассмотрены особенности разработанного программного продукта «Нейрогенератор». Предложенная методика настройки (обучения) нечетких моделей апробирована на ряде примеров.
В четвертой главе рассмотрены задачи разработки систем автоматизации непрерывного процесса высокочастотной сушки древесных заготовок. Система ситуационного управления, разработанная на основе модели с нечеткой логикой, обеспечивает управление процессом сушки в режиме советчика оператору. Система автоматической стабилизации конечного влагосодержания в высокочастотной конвейерной сушилке непрерывного действия синтезирована на основе разработанной модели нестационарных режимов процесса как САР с переменной структурой. Предварительно изучены динамические свойства ВЧ-конвейерной сушилки (объекта с чистым запаздыванием) по каналам: конечное влагосодержание - начальное влагосодержание, конечное влагосодержание - скорость движения конвейера, конечное влагосодержание - напряжение на рабочем конденсаторе. Проведено теоретическое исследование разработанной САР при контролируемом и неконтролируемом возмущениях.
Научная новизна. Для новой конструкции сушильного аппарата -высокочастотной конвейерной сушилки - разработана математическая модель нестационарного непрерывного процесса сушки, учитывающая распределенность влагосодержания и электрофизических свойств материала по длине рабочей зоны сушилки. Найден закон распределения влагосодержания материала по длине рабочей зоны конвейерной сушилки для периода постоянной скорости сушки древесины (ель, сосна).
Для электротехнологического аппарата с распределенными параметрами (на примере высокочастотной конвейерной сушилки) впервые получены динамические характеристики по каналам «конечное влагосодержание -начальное влагосодержание», «конечное влагосодержание - напряжение на рабочем конденсаторе», «конечное влагосодержание - скорость движения конвейера».
На основе модели с нечеткой логикой разработана система ситуационного управления непрерывным процессом сушки древесных заготовок в высокочастотной конвейерной сушилке.
Для высокочастотной конвейерной сушилки - объекта первого порядка с запаздыванием - разработана система стабилизации влагосодержания с переменной структурой, инвариантная к основному контролируемому возмущению (начальному влагосодержанию) и обеспечивающая отработку неконтролируемых возмущений с высокой динамической точностью.
Практическая ценность и реализация результатов работы.
Впервые предложена методика расчета высокочастотной конвейерной сушилки для длинномерных материалов.
Разработана методика настройки (обучения) нечетких моделей, реализованная в виде программного продукта «Нейрогенератор». Апробация методики обучения нечетких моделей осуществлена на примерах отладки нечетких зависимостей, использованных при математическом описании процесса высокочастотной сушки древесных заготовок и в модели «ситуация-действие» системы ситуационного управления.
Разработанная система автоматической стабилизации конечного влагосодержания в высокочастотной конвейерной сушилке принята к использованию предприятием деревообрабатывающей промышленности (ООО «Лесной Двор»), Программный продукт «Нейрогенератор» внедрен в учебный процесс СПГТИ (ТУ) по дисциплине «Нечеткие ХТС».
Апробация работы. Отдельные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на 13 Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-2000), г. Санкт-Петербург, 2000 и 14 Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-14), г. Смоленск, 2001г.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 научных работ.
Определение электрофизических свойств материала по параметрам периодического процесса и прогнозирование режима сушки
Мощность Рн внутренних источников тепла в процессе сушки в основном расходуется на испарение. Таким образом, пренебрегая расходом тепла на нагревание материала, можно записать уравнение для изменения во времени влагосодержания материала в процессе периодической сушки:
В ходе процесса сушки (в стадии испарения), а также в стадии прогрева материала, которая нами не рассматривается и на рис. 2.1 не показана, электрофизические (ЭФ) свойства материала изменяются. Эквивалентное сопротивление нагрузки генератора, как отмечалось в главе 1, также не остается постоянным. В результате изменяются напряжение Uр на рабочем конденсаторе (по мере сушки растет) и полезная (выделяющаяся в материале за счет диэлектрических потерь) мощность Р„ ijio мере сушки падает, так как фактор диэлектрических потерь A = tgS с уменьшением влагосодержания обычно падает быстрее, чем вследствие изменения эквивалентного сопротивления нагрузки генератора растет Up). Именно по этой причине ( dW\ падает, и кривые кинетики (уменьшения Рн) скорость ВЧ-сушки \ 4т, сушки (рис. 2.1) носят нелинейный (падающий) характер. Кривая 3 близка к прямой линии, так как в этом эксперименте мощность Рн поддерживалась приблизительно постоянной (путем регулирования напряжения U„ вручную). В целом можно считать, что ВЧ-сушка древесных заготовок протекает в первом периоде, т.е. при постоянной скорости испарения. Если высушиваемый материал представить в виде эквивалентной электрической схемы - идеальный рабочий конденсатор Ср с параллельно включенным активным сопротивлением 2, то при относительно небольших tgS ( tgS 0,5), что соответствует большинству практических случаев, формула (2.2) может быть преобразована к виду /23,35/:
Формула (2.3) удобна в том отношении, что позволяет вычислять мощность Рн через напряжение ир на рабочем конденсаторе, а не через среднюю напряженность EQ электрического поля в материале, расчет которой в конденсаторах с неоднородным полем представляет серьезную проблему. Комплекс со Cptgd [1/Ом] численно равен обратному активному сопротивлению потерь на переменном токе 2, т.е. представляет собой
электрофизическую характеристику материала, но в конденсаторе заданной конструкции. В простейшем случае (материал помещен без зазоров в однородное электрическое поле плоскопараллельного конденсатора) имеем: где V - объем материала, d - расстояние между электродами. Известные из литературы ЭФ-свойства влажной древесины далеко не полны и даже противоречивы. Так, согласно /31/ диэлектрическая проницаемость и тангенс угла диэлектрических потерь низковлажной сосны на частоте 10МГц составляют соответственно: Єю= 4, tgSi$= 0,25. В работе /57/ при /=15 МГц и W = 0,05 кг/кг для сосны приводится: Є\$ =2,1, tgS = 0,072. В соответствии с /59/ ЭФ-свойства высушенной сосны на частоте 10 МГц равны: 10=1,66, tg$iQ= 0,034. Влажностные зависимости e(W)n tgS(w)b литературе практически отсутствуют (исключение составляет лишь книга В.А. Бирюкова /53/, в которой приводится зависимость s(W), но в диапазоне малых влагосодержаний). Измерение ЭФ-свойств влажной древесины на высокой частоте и при повышенных температурах, как отмечалось в главе 1, представляет собой весьма трудную задачу, техническое решение которой если и возможно, то со значительными погрешностями. Вместе с тем эксперименты по периодической сушке образцов позволяют сравнительно просто, причем различными способами, определить зависимость комплекса со CptgS от влагосодержания. Рассмотрим эту методику.
Полагаем, для каждого эксперимента: Рн= const и U„= const, что
справедливо, если промежутки времени взяты небольшими. Интегрируя уравнение (2.1) и подставляя в полученное выражение вместо Рн правую часть формулы (2.3), после преобразований получаем »Ср 8 = Wft) = « u2, (2.5) где WCp. =—(}Vj +Wj_i), AT- продолжительность, сушки материала от влагосодержания Wj до влагосодержания Wi_\.
При этом для определения влагосодержания Wj потребуется использовать влагомер, каждый раз выключая ВЧ-генератор. Для уменьшения трудоемкости снятия экспериментальных данных можно определять текущее влагосодержание по анодному току 1а генератора. В самом деле, в работе /24/ показано, что наиболее чувствительной характеристикой для косвенной оценки ЭФ-свойств материала в процессе ВЧ-сушки является величина анодного тока генератора 1а (измерение постоянной составляющей анодного тока
1а предусмотрено схемным решением любого промышленного генератора). В периодическом режиме работы сушилки временная зависимость 1а (г) будет характеризовать изменение ЭФ-свойств высушиваемого материала от влагосодержания. Однако по току 1а определить tgS материала, а также величину со C„tgS можно лишь тогда, когда генератор настроен в определенный электрический режим и более не перестраивается. Применительно к рассматриваемому случаю это означает, что в рабочий конденсатор конвейерной сушилки поступают доски одной и той же толщины и ширины. Ограничимся при дальнейшем анализе и в исследованиях именно таким случаем.
Алгоритм «обратной фаззификации» - подготовительная стадия настройки нечеткой модели
Рассмотренная нейронная сеть (рис. 3.1) эквивалентна нечеткой модели и может быть обучена с использованием как градиентых, так и случайных методов.
Как уже отмечалось выше, процесс обучения нейронной сети представляет собой пошаговое изменение весовых коэффициентов связей между нейронами по выбранному алгоритму. Однако при обучении принципиально важно обеспечить возможность обратного преобразования сети в интерпретируемую нечеткую модель /61/. Главным образом требуется, чтобы выявленные в результате обучения нечеткие правила представляли собой совокупность непротиворечивых логических связок типа ЕСЛИ-ТО, пригодных для разумного восприятия, и при этом отражали физический смысл зависимостей выходной характеристики описываемого объекта от его входных параметров.
Однако, как показывает тестирование, результат обучения такой сети не всегда оказывается удовлетворительным. Так, генерированные правила иногда оказываются противоречивыми, а некоторые закономерности остаются невыявленными. Подобный результат можно объяснить «слепым» обучением весовых коэффициентов двух последних слоев сети, отвечающих за процедуру дефаззификации. Процедура дефаззификации не является однозначно обратимой - одно и то же численное значение можно получить на основе по-разному сформированных в результате инференции результирующих нечетких множеств. Результирующее нечеткое множество для отдельной обучающей пары «вход-выход» таким образом может быть непредсказуемо размыто по всем термам выходной лингвистической переменной (рис. 3.2), что крайне нежелательно. Четкое выходное значение, вычисленное по методу «центра тяжести», в данном случае приходится на терм с самой низкой степенью активности. Между тем, именно степени активности термов выходной лингвистической переменной несут информацию о зависимости выходной переменной от входных параметров нечеткой модели, а, следовательно, и о логическом содержании нечетких правил.
Напрашивается вывод о выборе такой стратегии обучения, при которой результирующее нечеткое множество формировалось бы только из двух альтернатив - рис. 3.3. В этом случае процедура дефаззификации по методу центра тяжести наилучшим образом отражает поведение человека, стоящего перед выбором и принимающего решение в пользу более весомого аргумента.
В соответствии с предлагаемой методикой настройки условие формирования результирующего множества только из двух альтернатив реализуется с помощью алгоритма «обратной фаззификации». С этой целью перед процедурой обучения выходное четкое значение фаззифицируется на выходном множестве; при этом по алгоритму определяются конечные
(результирующие) степени активности a ut каждого терма выходной переменной. Поскольку мы ограничились одной выходной переменной, нижний индекс можно опустить.
Сформулируем правила перехода от выходного значения к адекватной ему форме результирующей кривой принадлежности.
1. Результат дефаззификации полученной кривой должен совпадать с выходным значением, то есть переход должен быть обратимым.
2. Размытость информации в полученном значении должна быть минимальной (другими словами, в выходе должно участвовать минимальное количество термов с ненулевыми а-уровнями, и эти термы должны располагаться наиболее близко к дефаззифицированному значению).
3. Сумма всех полученных а-уровней должна равняться единице. На практике правило 2 выражается в том, что выбор производится между двумя соседними термами, центры тяжести которых ближе всего к дефаззифицированному значению слева и справа. С формальной точки зрения нормировочное правило 3 не имеет точного обоснования, но на практике именно оно обеспечивает единственность решения задачи обратного перехода.
Как показано выше, априори постулируется, что число полученных ненулевых а-уровней не превысит двух. Назовем терм с большим найденным в результате а-уровнем «основным» термом, а терм с меньшим а-уровнем -«второстепенным». Выбор «основного» терма обусловлен близостью его центра тяжести к выходному значению. Кандитатов во второстепенные термы может быть максимум два (ближайшие «соседи» «основного» терма). Выбор второстепенного терма зависит от близости цешра тяжести одного из кандидатов к выходному значению. Второстепенный терм не участвует в выводе только в том случае, если выходное значение совпадает с центром тяжести одного из термов. Этот терм становится «основным» и единственным, участвующим в выводе. Искомый а-уровень основного терма принимается равным единице, а а-уровни остальных термов равны нулю. Однако, такая ситуация может встретиться крайне редко,
Алгоритм «обратной фаззификации» представляет собой последовательность следующих шагов.
Линеаризованная модель динамики непрерывного процесса высокочастотной сушки и анализ конвейерной сушилки как объекта управления
В главе рассматриваются различные варианты решения задачи автоматизации высокочастотной конвейерной сушилки для сушки древесины. В качестве первого примера выбран вариант автоматизации объекта в виде системы-советчика оператору. Предложенная ситуационная система управления процессом сушки реализует практически важный случай, при котором в зависимости от начального влагосодержания поступающей в сушилку заготовки оператору приходится принимать, решение об изменении технологического режима процесса. Система ситуационного управления, разработанная на основе нейронечеткой модели «ситуация - действие», определяет и советует оператору скорость движения конвейера при произвольном изменении начального влагосодержания поступающих заготовок. Задача автоматического управления процессом (второй вариант автоматизации конвейерной сушилки) поставлена и решена как задача стабилизации конечного влагосодержания заготовок в условиях контролируемого (начальное влагосодержание) и неконтролируемых возмущений.
Линеаризованная модель динамики непрерывного процесса высокочастотной сушки и анализ конвейерной сушилки как объекта управления
Запишем вновь полученное в главе 2 уравнение динамики ВЧ-сушилки конвейерного типа (см. (2.20)):
Здесь АЖ, AvK, Af/p - переменные во времени отклонения регулируемой и регулирующих величин относительно их значений в установившемся режиме.
Учитывая (4.4), перепишем (4.1) в отклонениях, разложив его правую часть в ряд Тейлора. При этом ограничиваемся бесконечно малыми первого порядка, т.е. осуществляем линеаризацию. Получим линеаризованное уравнение динамики объекта
Из (4.38) следует, что в подобном случае объект по каналу AWK - AvK будет обладать переменным запаздыванием.
Прежде чем обратиться к анализу динамических свойств объекта на основе передаточных функций, необходимо рассмотреть статические характеристики конвейерной сушилки.
Статическими характеристиками объекта будут являться /65/ зависимости вида: величина возмущения - регулирующее воздействие при номинальном значении регулируемого параметра. Регулируемым параметром является конечное влагосодержание заготовки WK. В качестве управляющего воздействия целесообразно выбрать напряжение U„ на рабочем конденсаторе, имея в виду точность и безинерционность изменения этого параметра с помощью современных технических средств /48, 49/. В качестве возмущений рассмотрим начальное влагосодержание WH материала и скорость движения конвейера vK. На рис. 4.1 и 4.2 приведены статические характеристики ВЧ-конвейерной сушилки, рассчитанные по формулам (2.13) и (2.14). Из рассмотрения этих кривых следует, что первая харакгеристика нелинейна, так как мощность внутренних источников тепла, пропорциональная квадрату напряжения Up на рабочем конденсаторе, в свою очередь прямо пропорциональна скорости сушки. Кривая на рис. 4.1 означает, что при заданной скорости v . = v для достижения требуемого конечного влагосодержания требуется обеспечить соответствующие значения Uр в зависимости от возмущения WH. Вторая статическая характеристика (рис. 4.2) близка к прямой линии, что физически объясняется тождественностью Обратимся теперь к динамическим характеристикам объекта, которые построены (см. рис. 4.3 - 4.5) на основании полученных передаточных функций - соотношения (4.28), (4.30), (4.32). Объект по каналу начального влагосодержания, как и ожидалось, обладает чистым (транспортным) запаздыванием на время TQ = . Более сложным образом сушилка проявляет себя при постоянно действующих возмущениях по AUp, AvK. Физически вид кривых переходного процесса (рис. 4.4., 4.5) может быть объяснен тем, что возмущение приложено сразу ко всей длине рабочего конденсатора, в то время как влагосодержание распределено по его длине. Динамика объекта по этим двум каналам тождественна друг другу - рис.4.4, 4.5 Таким образом, с точки зрения выбора управляющего параметра, основываясь в том и в другом случае только на линеаризованной модели объекта (4.6), использование напряжения Up или скорости v,,. равноценно. Однако при более точном рассмотрении, объект по каналу AWK - AvK обладает переменным запаздыванием. Кроме того регулирование Up может осуществляться с помощью напряжения Еа безынерционно /26/. Следовательно, выбор напряжения U„ в качестве управляющего параметра можно считать окончательным.
Разработка системы автоматической стабилизации конечного влагосодержания в высокочастотной конвейерной сушилке
При синтезе САР будем использовать полученную выше динамическую модель объекта. Считая выбранным канал регулирования (AWK-AUp), перепишем уравнение (4.8) в виде
Составим структурную схему САР (рис. 4.9), предполагая сначала, что WH является основным и единственным возмущением, действующим на объект.
Начальное влагосодержание заготовки WH измеряется непрерывно до поступления в зону рабочего конденсатора с помощью электронного влагомера (например, ИК-влагомера IRMOS-105). Сформированный далее сигнал рассогласования между номинальным значением W и текущим WH, преобразованный в измерительном устройстве в напряжение постоянного тока AUU3M, подается на вход регулятора. На выходе; регулятора появляется управляющий сигнал АЕ , который складывается с помощью сумматора с номинальным значением АЕупр , соответствующим номинальному режиму работы анодного выпрямителя: Еа =Еа0 и соответственно - номинальному режиму работы ВЧ-генератора: Uр = Uр . В схеме предусмотрен выпрямитель ВЧ-генератора с плавной регулировкой напряжения анодного питания, управляемый напряжением Е . Регулятор 3, воздействуя на регулирующий орган 4, изменяет напряжение анодного питания пропорционально возникшему рассогласованию. В свою очередь, выпрямитель 4 служит источником питания для ВЧ-генератора 5. Выработанное таким образом управляющее воздействие AUp обеспечивает стабилизацию конечного влагосодержания материала. Для оценки работоспособности и эффективности схемы САР продолжим ее математический анализ. Граничным условиями к уравнению динамики объекта (4.42) будут AW = AWH при / = 0 (AW = 0 при г= 0). На рис. 4.10 приведены динамические характеристики разработанной САР. Можно видеть, что отклонение регулируемой величины близко к нулю: (AWK)Mm= 5,46 10"6 кг/кг. То есть САР является практически инвариантной по отношению к действующему возмущению по начальному влагосодержанию в конце переходного процесса. Незначительное отличие AWK от нуля в конце переходного процесса обусловлено погрешностью вследствие линеаризации динамической модели объекта. Система обеспечивает отработку возмущения тотчас после начала его действия. Наличие перерегулирования на начальном участке кривой переходного процесса неизбежно и связано со свойством объекта - объект с чистым запаздыванием /25, 70/. Однако в предложенной
САР в отличие от GAP первого порядка с запаздыванием, построенной по принципу уничтожения отклонения регулируемой величины (см. /70/), регулирующий орган начинает компенсировать поступившее возмущение не спустя время запаздывания г0 , а тотчас после измерения возмущения измерительным устройством.
Если же возмущение по WH поступило в момент времени тс =0 (практически важный случай, соответствующий смене заготовок; при этом рабочий конденсатор технологического устройства пуст), то САР сразу же обеспечивает практически нулевое отклонение реіулируемой величины -график 3 на рис. 4.10. При этом запаздывание в системе практически исчезает, что не может быть достигнуто при использовании принципа управления по отклонению регулируемой величины.
Таким образом рассмотренная САР работоспособна как при смене заготовок, так и при обработке возмущений по погонной длине заготовки.
Однако, оценивая рассмотренную САР, необходимо сделать оговорку. Она, как и каждая система автоматического управления с воздействием по возмущению, эффективна тогда, когда на объект действует только одно возмущение. В нашем случае таким основным возмущением является начальное влагосодержание заготовок. Неконтролируемые возмущения построенная САР (рис. 4.9) естественно не отрабатывает. Такими возмущениями для конвейерной сушилки являются, например, возмущения по скорости движения конвейера, вследствие возможных сбоев в его механизме, а также в принципе изменяющиеся толщина и ширина заготовки.
Хотя основным возмущением, действующим на объект в практических условиях, все же остается возмущение по WH, рассмотрим как вариант автоматизации объекта задачу синтеза САР, обеспечивающей контроль за ошибкой выходной величины и способной противостоять неконтролируемым возмущениям.
Как известно /65, 12-75/, комбинированные САР объединяют в себе способ управления по отклонению регулируемой величины и способ регулирования по возмущению - автоматический регулятор (или два автономных регулятора) реагируют не только на отклонение регулируемой величины (в нашем случае, конечного влагосодержания), но и на величину возмущения (в нашем случае, начального влагосодержания). Однако непосредственное применение типовых двухконтурных систем /72, 74/ для целей управления ВЧ-конвейерной сушилкой - объектом с распределенным параметром - оказывается невозможным.
