Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Технологический процесс производства листового стекла флоат-способом как объект управления. Постановка задачи управления производством листового стекла 6
1.1. Качество продукции как объект управления, факторы, влияющие на качество. совершенствование технологических процессов производства листового стекла 8
1.2. Основные физико-механические характеристики листового стекла и их зависимость от химического состава и режима варки-выработки 23
1.3 Постановка задачи управления технологическим процессом производства листового стекла 31
Выводы по главе 1 36
Глава 2. Математическое описание технологического процесса производства стекла флоат-способом 37
2.1. Анализ задачи моделирования 38
2.2. Определение параметров и переменных моделей 40
Выводы по главе 2 58
Глава 3. Разработка алгоритмов управления технологическим процессом производства листового стекла 59
3.1. Формализация задачи управления 65
3.2. Определение методики расчета общего критерия управления 73
3.3. Разработка алгоритмов управления 79
Выводы по главе 3 119
Глава 4. Внедрение результатов исследований в производство листового стекла 120
4.1. Место подсистемы управления процессом варки-выработки в асу производством листового стекла 120
4.2. Информационная подсистема поддержки принятия решений «технолог стекольного производства» 121
4.3. Результаты испытаний моделей и алгоритмов управления технологическим процессом производства листового стекла 127
Выводы по главе 4 131
Заключение 132
Список литературы 133
Приложения 139
- Основные физико-механические характеристики листового стекла и их зависимость от химического состава и режима варки-выработки
- Определение параметров и переменных моделей
- Определение методики расчета общего критерия управления
- Информационная подсистема поддержки принятия решений «технолог стекольного производства»
Введение к работе
В настоящее время задача автоматизации и внедрения вычислительной техники в управление технологическими процессами имеет большое значение. Предприятия активно пользуются услугами IT-компаний для внедрения информационных систем, улучшающих технико-экономические показатели производства - повышение качества и рост объема выпуска продукции, увеличение процента выпуска годных изделий, минимизация производственных затрат и др. В основе информационных систем управления технологическими процессами, как правило, лежат математические модели, описывающие показатели работы производства.
Задача системы управления качеством производственного объединения «Полированное стекло» ОАО «Борский стекольный завод» заключается в обеспечении удовлетворенности потребителей за счет постоянного улучшения качества вырабатываемого стекла, чтобы всегда быть одними из первых в конкурентной борьбе на рынке.
Важнейшей задачей производства является постоянное повышение эффективности технологических процессов на основе анализа данных и выработки соответствующих корректирующих действий. Своевременная разработка новых математических моделей технологических процессов, коррекция уже существующих, а также имитационное моделирование работы технологических линий - естественное развитие системы управления качеством промышленного предприятия.
Цель работы - повышение качества вырабатываемого листового стекла за счет выработки рациональных решений по коррекции режима работы технологических линий на основе процессного подхода с использованием статистических методов контроля и управления, а также имитационного моделирования процесса варки-выработки стекла. Работа выполнена в рамках научных исследований процесса производства листового стекла под руководством профессора Макарова Р.И. И представляет собой дальнейшее развитие системы поддержки принятия решений. В отличие от ранее выполненных работ, в которых были поставлены и решены задачи управления отдельным технологическим агрегатом, в представленной работе предпринята попытка решить задачу управления технологическим процессом варки-выработки листового стекла в целом.
Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие научно-технические задачи:
1) сформулирована задача управления технологическим процессом производства ленты стекла,
2) Разработаны и исследованы математические модели стадий технологического процесса производства листового стекла.
3) Предложена методика расчета критерия управления технологическим процессом производства листового стекла.
4) Разработан и исследован алгоритм выработки управляющих воздействий по коррекции режима работы технологического оборудования, позволяющий повысить качество вырабатываемого стекла.
Использование разработанного математического аппарата для управления флоат-ванной на технологической линии типа ЛПС-5000 в ОАО «Борский стекольный завод» позволило улучшить качество готовой продукции и уменьшить затраты на производство ленты стекла.
Моделирование процесса стекловарения проводилось с использованием программного комплекса «Технолог стекольного производства», эксплуатируемого в ОАО «Борский стекольный завод».
Основные физико-механические характеристики листового стекла и их зависимость от химического состава и режима варки-выработки
Вырабатываемое листовое стекло обладает целым рядом свойств. В работе рассматриваются те свойства, которые имеют практическое значение при использовании стекла или же знание которых необходимо для разработки алгоритмов управления качеством листового стекла. Свойства стекла как любого другого материала, можно разделить на ряд групп, важнейшими из которых для листового стекла являются механические, термические, оптические, химические. Свойства стекла в твердом состоянии зависят от его химического состава, температуры, давления и времени, иначе говоря, от "тепловой истории". Подробнее рассмотрим зависимость основных свойств стекла от его химического состава и режима варки-выработки.
Плотность стекла является важной физической величиной, от которой зависят тепловые, оптические и ряд других свойств. Плотность листового стекла при комнатной температуре равна 2,45 -2,55 г/см. Отдельные стеклообразующие окислы по-разному влияют на плотность. По убыванию степени влияния на плотность они располагаются в следующий ряд: СаО, MgO, Na20, А120з, Si02 . Плотность зависит также от теплового режима работы стекловаренной печи, предварительной обработки шихты и других факторов. Плохо отожженные и плохо закаленные стекла имеют меньшую плотность, чем отожженные. По изменению плотности вырабатываемого стекла судят о стабильности технологического процесса и состоянии производства [15], определяют допуски на колебания содержания оксидов в листовом стекле [16].
Хрупкость характеризует свойство листового стекла мгновенно разрушаться при воздействии ударных нагрузок. На хрупкость стекла влияет однородность, она зависит от формы, размеров образца и термической обработки.
Прочность является важным свойством стекла, которое определяет возможности применения стеклянных изделий в любой области техники. Прочность определяется пределами прочности при различных видах нагрузок: сжатии, растяжении, изгибе. Прочность зависит от размеров, формы, состояния поверхности, температуры, степени отжига, химического состава, наличия инородных включений, условий испытания. Отрицательное влияние на предел прочности стекла при изгибе оказывают остаточные напряжения, связанные с качеством отжига, инородные включения, свили, расположенные вблизи поверхности, а также неровности кромок листов.
На механические свойства флоат-стекла большое влияние оказывают соотношение шихты и боя [17] и условия формования листового стекла [18]. При увеличении боя до 40 - 45 % ухудшаются механические свойства готовой продукции. Увеличиваются потери стекла при переработке, транспортировке, а также в процессе эксплуатации. Авторы работы [17] связывают ухудшение механических свойств с нарушением однородности стекломассы из-за трудной смешиваемости с большим количеством боя. Температурный режим и состав защитной атмосферы ванны с расплавом влияют на прочность стекла при изгибе и на микротвердость [18]. С уменьшением содержания водорода в защитной атмосфере уменьшается прочность верхней поверхности формуемой ленты и возрастает микротвердость обоих поверхностей. Увеличение температуры стекломассы в процессе формования приводит к повышению микротвердости и сопротивляемости стекла действию абразивных частиц. По мнению авторов работы [19], из более горячей стекломассы формуется поверхность стекла с менее опасными дефектами, возрастает химическая однородность состава стекломассы, сливается роль процессов поверхностного натяжения при формовании новой поверхности раздела фаз.
Теплопроводность является важнейшим технологическим свойством стекла, оказывающим влияние на технологический процесс его производства. По уменьшению влияния на теплопроводность стеклообразующие окислы располагаются в следующем порядке: MgO, Na20 , СаО, А120з, SiC 2. Низкая теплопроводность обуславливает особый характер нагрева и охлаждения стекла, при которых в стекле создается большая разность температур между внутренними и внешними его слоями. К красящим окислам, поглощающим тепловые лучи, относятся прежде всего окислы железа, особенно находящиеся в закисной форме. Колебания содержания окислов железа в стекле за счет изменения теплопроводности стекломассы приводят к нарушению процесса стекловарения и уменьшению выработки листового стекла. Технологический регламент ограничивает содержание окислов железа в листовом стекле 0,08 -0,13 % по массе.
Теплоемкость листового стекла наряду с теплопроводностью определяет скорость нагрева и охлаждения стекла. Используют эту величину при расчете стекловаренных и отжигательных печей. По убыванию степени влияния на теплопроводность стеклообразующие окислы располагаются в следующем порядке: Na20, MgO, А1203, Si02, К20, СаО.
Из оптических свойств для листового стекла представляют наибольший интерес коэффициент светопропускания и двойное лучепреломление. Светопропускание для листовых прозрачных стекол больше 0,84, но меньше единицы, поскольку часть светового потока отражается от поверхностей, а другая часть поглощается самим стеклом. Поглощение света стеклами зависит от вида и концентрации содержащихся в нем красителей, а также от толщины листа. В бесцветных листовых стеклах понижение светопропускания вызывается наличием в их составе окислов железа, вводимых в виде нежелательных примесей с сырьевыми материалами. Окислы железа присутствуют в двух формах -закисной и окисной. Их соотношение зависит от условий варки и наличия в шихте восстановителей или окислителей. Интенсивность поглощения световых лучей закисным железом приблизительно в 10 раз больше, чем окисным.
Двойное лучепреломление в стекле возникает под воздействием внешних нагрузок или при наличии в нем остаточных напряжений в результате неудовлетворительного отжига. Луч света, входящий в пластину с неодинаковыми внутренними напряжениями, разлагается на два луча. Луч, направленный в сторону наибольших растягивающих усилий, имеет большую скорость, чем другой, направленный в сторону меньших растягивающих усилий. По разности скорости хода указанных лучей, отнесенной к единице пути, судят о качестве отжига.
Определение параметров и переменных моделей
Для выбора представительного импульса, характеризующего температуру в начале зоны варки, рассмотрим первую строку табл.2.1. В строке наблюдаем сильную корреляцию ТІ с Т2 - коэффициент корреляции выше 0,7. Другие сильные связи ТІ с другими температурами в строке не наблюдаются. Переходим к строке 2. Здесь наблюдается сильная корреляционная связь Т2 с ТЗ, других сильных связей нет. Анализ третьей строки показывает отсутствие сильной корреляционной связи ТЗ с другими температурами. Таким образом, выделили группу термопар, показания которых сильно коррелированны - это ТІ, Т2 и ТЗ. В качестве представительного импульса выбираем показания термопары Т2, она сильно коррелированна с ТІ и ТЗ. Анализ четвертой, шестой и пятой строк позволил выделить в качестве импульса показания термопары Т6. Третьим импульсом является показание восьмой термопары Т8, она сильно коррелированна с показаниями Т7.
Для использования выделенных импульсов в качестве управляющих воздействий в моделях, описывающих зависимость показателей качества варки стекла, необходимо чтобы они были не коррелированными или слабо коррелированными между собой [2]. Этому условию выбранные импульсы удовлетворяют. Парные коэффициенты корреляции между Т2 и Т6, Т6 и Т8, а также между Т8 и Т2 соответственно составляют 0,32, 0,38, 0,14, что показывает на слабую корреляционную связь.
Таким образом, корреляционный анализ режима работы печи позволил выделить в качестве импульсов, характеризующих тепловой режим ванной стекловаренной печи, температуру газовой среды по показаниям второй, шестой и восьмой термопар, установленных в своде печи.
Выделенные импульсы в дальнейшем были использованы при моделировании процесса стекловарения в ванной семи горелочной печи линии 1ЛПС. Функции плотности распределения вероятностей указывают на нормальный закон распределения температур по газовой среде, что упрощает анализ по оценке стабильности и точности ведения процесса стекловарения. Изменение плотности вырабатываемого стекла в течение 2003 г. Характеризуется следующими показателями: среднее арифметическое значение 2,4932 г/см ; среднеквадратичное отклонение 34,76 Е-004 г/см ; дисперсия 12,09 Е-008 (г/см3)2 Для формирования структуры модели будем определять коэффициенты корреляции между влияющими факторами (температурой газовой среды, содержанием оксида железа в стекле, числом Редокса и др.[1]) и значением плотности стекла, полученным в 2003 году. При этом необходимо учитывать влияние запаздывания факторов на плотность и проводить исследования зависимостей с различными временными сдвигами. Отбор факторов и времеїшьіх сдвигов будем проводить с использованием критерия Стьюдента. где г - расчетный коэффициент взаимной корреляции; п - число элементов в выборке. При этом критическое значение критерия Стьюдента (КС) составляет 1.98 при уровне значимости 0.05. Необходимо отметить, что из-за различных случайных выбросов в исходных данных приходилось рассчитывать усредненный КС. Усреднение проводилось следующим образом: выбирались три-пять стационарных участков равной длины и для каждого из них рассчитывались КС. Затем с использованием полученных данных рассчитывался усредненный КС. По величине усредненного коэффициента проводилось ранжирование факторов для внесения их в структуру модели и уточнялись времена запаздывания. В табл. 2.3 показаны расчетные значения КС для различных факторов при эквивалентных временах запаздывания, соответствующих максимальным по модулю значениям коэффициентов взаимной корреляции. Анализ табличных данных указывает на уменьшение времен запаздывания по каналам температура газовой среды - плотность стекла по сравнению с запаздыванием каналов по температуре стекломассы, которое достигало 9-й суток [1]. Выделенные факторы вошли в структуру модели. После проведения множественного регрессионного анализа получили следующее линейное уравнение регрессии: Точность описания полученным уравнением регрессии (с постоянными коэффициентами) опытных данных не высокая: систематическая погрешность описания составляет величину -0.00016 г/см , дисперсия погрешности равна 90 10 (г/см). Дисперсия погрешности меньше предельного значения, поэтому можно утверждать, что модель адекватна и с достаточной точностью описывает плотность вырабатываемого стекла.
Определение методики расчета общего критерия управления
На очередном шаге моделирования производится расчет состояния модели на очередном шаге (блок 4) проверка точности модели (блок 5) и при необходимости адаптация модели (блок 6).
На этапе подготовки варианта решения по управлению режимом формования (блок 7) производится безусловная минимизация функции штрафа. Вывод результатов моделирования (блок 8) осуществляется в виде графиков и таблиц на экран или в твердой копии на принтер.
Применение описанной методики для управления технологическим процессом варки - выработки листового стекла приведено в пункте 3.3.5.
В теоретическом плане любой объект управления может быть описан бесконечным набором параметров. На современном этапе развития промышленности число таких параметров хотя и конечно, но велико. Для практической реализации нормирования необходима определённая процедура свёртывания информации, направленная на преодоление проблемы размерности. Построение обобщенного параметра оптимизации связано с созданием единого признака, количественно определяющего функционирование исследуемого объекта со многими выходными параметрами. Из многих откликов (здесь и далее под откликами будем подразумевать выходные параметры объекта управления), характеризующих объект, часто очень трудно выбрать один, наиболее важный и более полно характеризующий объект. Чаще всего приходится множество откликов обобщать (сворачивать) в единый количественный признак.
На этапе обобщения сложность представляет то, что каждый отклик имеет свой физический смысл и свою размерность. Чтобы объединить различные отклики, прежде всего приходится ввести для каждого из них некоторую безразмерную шкалу. Шкала должна быть одинаковой для всех объединяемых откликов — это делает их сравнимыми. Выбор шкалы — не простая задача, зависящая от априорных сведений об откликах, а также от точности, с которой мы хотим определить обобщенный признак.
После того как для каждого отклика построена безразмерная шкала, возникает следующая трудность — выбор правила комбинирования исходных частных откликов в обобщенный показатель. Единого правила не существует. Здесь можно идти различными путями и выбор пути неформализован.
Одним из наиболее удобных способов построения обобщенного отклика является обобщенная функция желательности Харрингтона [53]. В основе построения этой обобщенной функции лежит идея преобразования натуральных значений частных откликов в безразмерную шкалу желательности или предпочтительности. Назначение шкалы желательности — установление соответствия между физическими и психологическими параметрами. Здесь под физическими параметрами понимаются всевозможные отклики, характеризующие функционирование исследуемого объекта. Среди них могут быть эстетические и даже статистические параметры, а под психологическими параметрами понимаются чисто субъективные оценки эксперта о желательности (предпочтительности) того или иного значения отклика. Чтобы получить шкалу желательности, удобно пользоваться готовыми разработанными таблицами соответствий между отношениями предпочтений в эмпирической и числовой системах (табл. 3.1.) [53].
Значение частного отклика, переведенное в безразмерную шкалу желательности, обозначается через du (и = 1, 2, . , п) и называется частной желательностью (от desirable фр. - желательный). Шкала желательности имеет интервал от нуля до единицы.
В табл.3.1. представлены числа, соответствующие некоторым точкам кривой (рис.3.4а), которая задается уравнением d = ехр[—ехр(—у)], где ехр — принятое обозначение экспоненты. На оси ординат нанесены значения желательности, изменяющиеся от 0 до 1. По оси абсцисс указаны значения отклика, записанные в условном масштабе. Выбор этой кривой не является единственной возможностью. Однако она возникла в результате наблюдений за реальными решениями экспертов и обладает такими полезными свойствами как непрерывность, монотонность и гладкость. Кроме того, эта кривая хорошо передает тот факт, что в областях желательностей, близких к 0 и 1, «чувствительность» ее существенно ниже, чем в средней зоне. Выбор конкретной формы кривой определяется накладываемыми на конкретный отклик ограничениями. В таблице 3.2. приведены все основные виды функций принадлежности, применяемые в теории нечетких множеств [53].
Информационная подсистема поддержки принятия решений «технолог стекольного производства»
Автоматизация и внедрение вычислительной техники в процессы управления технологическими процессами является актуальной в условиях возрастающих требований к качеству продукции.
Апробация описанных алгоритмов управления производилась с использованием разработанной на кафедре ИСИМ ВлГУ информационной подсистемы ППР "Технолог стекольного производства". Главная задача подсистемы - автоматизация статистического анализа и статистического регулирования технологического процесса производства полированного стекла в соответствии с требованиями стандарта ISO 9001. Статистический анализ и статистическое регулирование рекомендовано ISO серии 9000 как метод для установления, управления и подтверждения возможностей процессов и характеристик продукции.
Версия для DOS программного комплекса эксплуатируется на ОАО «Борский стекольный завод» с 1992 года. В 2001 году была проведена модернизация подсистемы и разработана windows - версия программы. Автором выполнено расширение набора базовых функций подсистемы -разработка модуля автоматической коррекции выбросов в исходных данных по методике, разработанной в [50].
Объектом анализа и регулирования подсистемы является линия по производству полированного стекла типа ЛПС-5000. Управлением охвачены стекловаренная печь, флоат-ванна и печь отжига. Оперативная реакция на отклонения осуществляется при помощи контроллеров и средств локальной автоматики, а при помощи СППР технолог один раз в сутки корректирует параметры технологического процесса.
Исходными являются данные о состоянии объекта управления - набор технологических параметров и показателей качества продукции за прошедший интервал времени. Затем производится контроль данных на достоверность. Моделирование объекта управления проводится с использованием адаптивных регрессионных моделей. На основании проведенного статистического анализа, моделирования и прогноза технолог принимает решение по коррекции работы технологического оборудования для дальнейшего улучшения качества производимой продукции. Выходные данные представлены в графической и табличной формах.
Система поддержки принятия решений (СППР) состоит из двух программных компонентов: диалоговой системы (рис.4.3.) - основной режим работы поддержки принятия решений и конфигуратора (рис. 4.4.).
В режиме поддержки принятия решений пользователь-технолог оперирует с предоставленными в его распоряжение математическими моделями объектов управления, импортирует или экспортирует данные из PI, в случае необходимости проводит их коррекцию. В результате работы режима ППР технолог получает результаты работы программы на экране монитора или в виде твердой копии на принтере (Рис. 4.5.). Математические объекты созданные, и настроенные в режиме конфигуратора, в режиме ППР используются не явно путем выбора соответствующих пунктов в главном меню системы (Рис.4.6.)
Режим конфигуратора служит для настройки системы на решение определенной задачи и корректировки моделей объектов управления. Требуемые ресурсы: Windows 9х, NT, 200х, ХР. Intel Pentium совместимый процессор с частотой 166 мегагерц, 32 МБ ОЗУ, 10 МБ дискового пространства.
Внедрение и использование СППР "Технолог стекольного производства" на ОАО «Борский стекольный завод» позволило увеличить коэффициент использования стекла и повысить качество готовой продукции. Использование программы возможно для поддержки принятия решений по управлению непрерывными технологическими процессами.
Проведенное имитационное моделирование управления технологическим процессом производства листового стекла с использованием разработанных алгоритмов управления на 1ЛПС и 2ЛПС ОАО «Борский стекольный завод» по данным 2005 года, позволяет достичь следующих показателей (табл. 4.1.)
Приведенный расчет еще раз подтверждает преимущество алгоритма автоматического управления линией производства стекла по сравнению с ручным алгоритмом управления.
В связи с вышесказанным, актуальным является исследование возможности переноса полученных результатов. Переносимость разработанных моделей на схожие объекты управления (технологические линии типа «Пилкингтон») возможна благодаря заложенному в них алгоритму адаптации коэффициентов. Настройка моделей на новый объект производится подбором начальных значений регрессионных коэффициентов без изменения структуры.
Для проверки возможности переноса разработанных алгоритмов на аналогичные объекты управления был проведен перенос разработанных моделей на 2ЛПС ОАО «Борский стекольный завод».
