Содержание к диссертации
Введение
1 Обзор литературы 13
1.1 Современное состояние рыбоперерабатывающей отрасли 13
1.2 Основные закономерности процесса обезвоживания рыбы 19
1.3 Возможные направления повышения интенсификации внутренней диффузии и создания энергоэффективных способов обезвоживания 28
1.4 Оборудование для конвективного обезвоживания рыбы 32
1.5 Современные системы управления коптильными и сушильными печами 40 Выводы по первой главе 45
2 Объекты и методы исследования 47
2.1 Рыба как объект обезвоживания 47
2.2 Методы исследования 50
2.3 Методика математической обработки экспериментальных данных 55
2.4 Универсальная коптильно-сушильная установка (УКСУ)
2.4.1 Устройство УКСУ 59
2.4.2 Система управления УКСУ 62
Выводы по второй главе 67
3 Разработка энергоэффективных режимов обезвоживания 69
3.1 Физические предпосылки создания технологии энергоэффективного обезвоживания рыбы 70
3.2 Сущность предлагаемой технологии 73
3.3 Результаты экспериментальных исследований на УКСУ 76
3.3.1 Кинетика обезвоживания рыбы при различной периодичности сушки и релаксации 77
3.3.2 Разработка комбинированных режимов обезвоживания с непрерывной начальной фазой 81
3.3.3 Разработка комбинированных режимов обезвоживания с минимальной непрерывной начальной фазой на основе общих закономерностей процессов сушки 86
3.4 Разработка метода оценки энергоэффективности введения режимов
релаксации на универсальной коптильно-сушильной установке 93
Выводы по третьей главе 100
4 Разработка программно-аппаратного комплекса для интенсификации поиска оптимальных режимов обезвоживания 101
4.1 Малогабаритная установка для поиска оптимальных режимов обезвоживания (УПОР-М) 101
4.2 Разработка системы управления УПОР-М
4.2.1 Система управления УПОР-М на оборудовании фирмы «ОВЕН» 105
4.2.2 Модули управления вентиляторами УПОР-М 108
4.2.3 Непрерывный контроль массы сырья в процессе вяления рыбной продукции
4.3 Моделирование процесса изменения температуры в камере УПОР-М... 116
4.4 Оптимизация параметров регулятора контура управления температурой в камере 123
4.5 Реализация программы управления сушильной установкой для обеспечения комбинированного способа обезвоживания с линейно изменяющимся временем релаксации влаги в рыбе (вариабельный способ) 128 Выводы по четвертой главе 133
5 Разработка энергоэффективных режимов конвективного обезвоживания с использованием установки УПОР-М 135
5.1 Комбинированные режимы с линейно изменяющимся временем релаксации рыбы 135
5.1.1 Экспериментальные разработки по обоснованию длительности периода вариабельного способа комбинированного обезвоживания 137
5.1.2 Экспериментальные разработки по исследованию влияния начального и конечного коэффициентов вариабельного способа комбинированного обезвоживания 141
5.1.3 Исследование применимости вариабельного способа комбинированного обезвоживания для других видов рыбного сырья
5.2 Обработка результатов исследования и рекомендации по использованию вариабельных режимов обезвоживания 154
5.3 Адаптация вариабельных режимов обезвоживания для внедрения на УКСУ 161
Выводы по пятой главе 163
Заключение 164
Список литературы
- Возможные направления повышения интенсификации внутренней диффузии и создания энергоэффективных способов обезвоживания
- Универсальная коптильно-сушильная установка (УКСУ)
- Разработка комбинированных режимов обезвоживания с минимальной непрерывной начальной фазой на основе общих закономерностей процессов сушки
- Оптимизация параметров регулятора контура управления температурой в камере
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В России, по сравнению с развитыми странами, затраты энергии на производство валового внутреннего продукта увеличены в 2,5-3,5 раза. Повышенная энергоемкость производства сдерживает экономический рост страны. Увеличение энергоэффективности экономики закреплено на правительственном уровне в рамках государственной программы «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года». Согласно этой программе предусмотрены мероприятия по выведению из эксплуатации старого неэффективного оборудования и внедрению нового прогрессивного, а также использованию инновационных технологий во всех отраслях российской экономики.
Одними из основных процессов обработки сырья в рыбной промышленности являются тепловые процессы (сушка, вяление, копчение), которые достаточно энергоемки. В рыбной промышленности, наряду с современным коптильно-сушильным оборудованием, эксплуатируются устаревшие установки. Современные коптильные и сушильные установки имеют довольно высокую стоимость. С другой стороны, эксплуатация морально и технически устаревшего оборудования не обеспечивает высокого качества выпускаемой продукции и имеет низкие показатели энергоэффективности. Поэтому разработка коптильных и сушильных установок с пониженным энергопотреблением на базе микропроцессорной техники позволит гибко обеспечивать различные технологические режимы, а также повысить качество выпускаемой продукции за счет рационального использования теплоносителя.
Степень разработанности темы. Большой теоретический и практический вклад в развитие теории сушки внесли отечественные и зарубежные ученые: А. В. Лыков, А. С. Гинзбург, Ю. А. Михайлов, E. Ekcert и др. Исследованиями процессов тепло- и массопереноса при обезвоживании занимались ученые: Б. Н. Никитин, П. Д. Лебедев, Г. К. Филоненко, В. В. Красников, А. М. Ершов, Ю. Т. Глазунов, J. Crank, L. Hassini, O. Corzo, E. Azura. и др.
В настоящее время коптильные и сушильные установки постоянно совершенствуются, разрабатываются устройства новых конструкций, внедряются передовые способы обезвоживания сырья. Однако, зачастую не исследуется оптимальность систем управления процессом обезвоживания, возможности их настройки на определенный вид продукции. Также не в полной мере исследованы способы интенсификации внутреннего массопереноса влаги в рыбе для процессов вяления и холодного копчения. Получение ответов на эти вопросы поможет разработать способы уменьшения энергопотребления сушильных и коптильных установок.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка научно обоснованных способов повышения энергоэффективности процессов обезвоживания, применимых на действующем коптильно-сушильном оборудовании и обладающих сравнительной простотой
реализации, создание сушильной установки с системой управления на их основе.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
-
Проведение аналитического исследования традиционных и перспективных технологий обезвоживания рыбы.
-
Поиск путей интенсификации внутреннего массопереноса влаги для процессов вяления и холодного копчения рыбы и выбор наиболее рационального способа с точки зрения возможности его внедрения на действующем оборудовании.
-
Обоснование метода оценки экономической эффективности процесса обезвоживания.
-
Разработка и создание малогабаритной установки для поиска оптимальных режимов обезвоживания (УПОР-М), позволяющей сократить затраты времени и ресурсов для подбора оптимальных параметров процесса.
-
Формулирование критериев оптимальности, позволяющих обеспечить выполнение требований технологического процесса и экономию энергоресурсов.
-
Разработка методики для получения математического описания динамики изменения в камере УПОР-М. Оптимизация коэффициентов цифрового регулятора температуры в камере.
-
Проектирование системы управления УПОР-М и создание измерительного программно-аппаратного комплекса для исследования режимов обезвоживания.
Научная новизна работы. В диссертации решены следующие вопросы:
экспериментально доказана целесообразность применения в процессе сушки режимов релаксации влаги в рыбе (выдержка объекта обезвоживания без воздействия теплоносителя) для интенсификации обезвоживания и уменьшения затрат электроэнергии;
теоретически обоснованы и экспериментально подтверждены рациональные параметры режимов релаксации;
предложено математическое описание динамики изменения температуры в камере УПОР-М;
разработаны научно обоснованные технологические режимы обезвоживания, обеспечивающие экономию электрической энергии без увеличения длительности процесса при соответствии выпускаемой продукции требованиям нормативной документации.
Теоретическая и практическая значимость работы.
Теоретическая значимость. Предложены алгоритмы управления, методики обработки данных, технологические режимы, которые могут быть использованы для дальнейшего изучения процессов обезвоживания в научно-исследовательских целях. Алгоритмы могут быть применены для создания новейших систем автоматического управления коптильными и сушильными установками. Для увеличения энергоэффективности на примере камеры УПОР-М разработана методика оптимизации цифровых ПИД-регуляторов
температуры, которую можно применить для настройки коптильных и сушильных установок, имеющих аналогичную систему управления.
Практическая значимость. Создан комплекс «Малогабаритная установка для поиска оптимальных режимов обезвоживания» (УПОР-М) с использованием современных средств управления, позволяющий эффективно определять оптимальные параметры режимов обезвоживания по результатам экспериментов. Спроектирована и реализована микропроцессорная система управления процессом обезвоживания. Получен патент № 136962 на полезную модель «Малогабаритная установка для поиска оптимальных технологических режимов». Разработан вариабельный способ обезвоживания, обеспечивающий экономию энергоресурсов при сохранении длительности непрерывного процесса обезвоживания.
Методология и методы исследования. В работе используются физико-химические методы исследования рыбы, методы теории автоматического управления, численные методы интегрирования, итерационные методы решения задач оптимизации.
Положения, выносимые на защиту:
-
Вариабельный способ сушки, включающий в себя периоды обезвоживания и релаксации влаги в рыбе, обеспечивающий получение готового продукта с меньшими затратами электроэнергии на процесс.
-
Методика расчета близких к оптимальным коэффициентов релаксации.
-
Программный комплекс, позволяющий подбирать оптимальные режимы ведения технологического процесса.
-
Методика настройки оптимальных коэффициентов цифрового ПИД-регулятора микропроцессорной системы автоматического управления процессом обезвоживания.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность полученных результатов обеспечивается согласованием данных расчетов и экспериментов, воспроизводимостью опытов, корректным применением теории оптимального управления и методов аппроксимации и идентификации, использованием апробированных методик исследования процесса обезвоживания и рыбного сырья.
Универсальная коптильно-сушильная установка (УКСУ), малогабаритная установка для поиска оптимальных режимов обезвоживания (УПОР-М) с разработанными системами автоматического управления и программного обеспечения внедрены в производство на базе учебно-экспериментального цеха (УЭЦ) ФГБОУ ВПО «Мурманский государственный технический университет».
УКСУ и программа для ЭВМ «Расчет данных по обезвоживанию рыбы, Drying_fish» внедрены в учебный процесс для подготовки магистрантов по направлению 260100.68 «Технология продуктов питания» по программе «Технология продуктов из водного сырья».
Основные результаты диссертации докладывались на международных научно-технических конференциях «Наука и образование» (Мурманск 2011-
2014); VIII международной научно-технической конференции «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда, 2013); IV всероссийской научно-практической конференции «Наука, образование, инновации: пути развития» (Петропавловск-Камчатский, 2013); конкурсе «Лучшая научная статья 2013» (научно-методический журнал «Концепт», 2013, призер конкурса).
Экспериментальная часть работы выполнена в Мурманском государственном техническом университете в рамках научно-исследовательской работы по инициативной госбюджетной теме «Комплексная модернизация систем контроля и управления процессами стерилизации и копчения» (ГР 01200900799).
Публикации. По теме диссертации Селякова И.Ю. опубликовано 17 научных работ (в т.ч. 5 - в журналах перечня ВАК), получен один патент на полезную модель, получено 12 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ. В опубликованных работах полностью изложены основные материалы диссертации.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, обзора научно-технической и патентной литературы, методической и экспериментальной части, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 209 страницах, содержит 13 таблиц, 77 рисунков, список литературы содержит 110 источников.
Возможные направления повышения интенсификации внутренней диффузии и создания энергоэффективных способов обезвоживания
Рыбоперерабатывающая отрасль в Российской Федерации, как и весь рынок морепродуктов, имеет большую зависимость от наличия и поставок сырья. На поставки сырья большое влияние оказывают такие факторы, как объем вылова сырья, сезон ловли, степень открытости рынка, импорт.
По данным Федеральной службы государственной статистики (ФСГС), представленным на рисунке 1.1 [71, 104], можно говорить о том, что за период 1990 по 1995 гг. объем производства рыбной продукции в России снижался. Начиная с 2000 и по 2004 гг. рынок рыбной продукции находился в состоянии стагнации. На следующем этапе с 2005 по 2007 гг. наблюдался рост объема производства, в среднем от 4 до 6 % в год. Выпуск рыбной продукции незначительно уменьшался в 2008 и в 2010 году. С 2011 года виден рост производства. В течение периода с 1995 по 2013 г.г. потребление рыбы в России возросло приблизительно на 70 % – с 10 до 17 кг на душу населения в год. Между тем, среднегодовое потребление рыбы в России на душу населения в несколько раз ниже аналогичного показателя Европы и ниже, чем потребление рыбы при СССР в период с 1975 по 1990 гг. Норма потребления рыбной продукции, рекомендованная Российской академией медицинских наук, составляет порядка 23,7 кг на душу населения в год. На рисунке 1.2 представлено потребление рыбной продукции на душу населения в год [71, 102].
Динамика потребления рыбных продуктов в Мурманской области представлена на рисунке 1.3. В 2013 году потребление рыбы в Мурманской области составило 26,9 килограмма на душу населения, что на 6 килограммов больше, чем в 2006 году и, приблизительно, в 2 раза меньше, чем в 1990 году [10, 102].
В настоящее время рыбоперерабатывающая отрасль находится в непростой ситуации. На развитие рыбной отрасли влияет не только рост потребления, но и меры, принимаемые правительством и направленные на решение накопившихся проблем в данной сфере. К ряду этих проблем относятся:
В последнее время государство делает попытки исправить текущее положение в рыбной отрасли. В период с 2003 по 2008 гг. был принят ряд законодательных актов, которые способствуют улучшению состояния рыбоперерабатывающей отрасли и сохранению водных биоресурсов. К ним относится разработанная и принятая в 2003 г. концепция развития рыбного хозяйства до 2020 г. В национальный проект «Развитие АПК» в 2007 г. было включено развитие аквакультуры. Таким образом, появились положительные тенденции, направленные на развитие рыбной отрасли и, в целом, на рост емкости рыбного рынка России.
В последнее время растет доля покупателей рыбы и морепродуктов, которые приобретают готовую или требующую минимального времени приготовления продукцию.
В России рынок охвачен торговыми сетями приблизительно на 27 %, а в Германии этот показатель составляет более 80 %. Доля частных производств в России на рынке является небольшой, в отличие от Запада, где они более распространены. Между тем, можно полагать, что увеличение количества торговых сетей на российском рынке приведет к увеличению продаж рыбы и морепродуктов и повысит спрос на данную продукцию.
В зависимости от региона выделяется преобладание потребления рыбных продуктов определенной ценовой группы. В Санкт-Петербурге и Москве отмечается высокий процент потребления дорогих рыбных продуктов. Увеличение количества покупаемых продуктов с высокой стоимостью из рыбы наблюдается в крупных городах, а также в развивающихся регионах. Жители менее развитых регионов потребляют более дешевые продукты: недорогие соленые, маринованные, пряные изделия и консервы из гидробионтов.
Ценообразование на рынке рыбы и морепродуктов зависит от сырьевой составляющей, такой, как объем вылова, а также от удаленности поставщиков и стоимости топливо-энергетических ресурсов. При большом объеме вылова сырья цены, как правило, остаются на прежнем уровне, при уменьшении вылова цена может значительно вырасти [102].
В последнее десятилетие значительно увеличился импорт сырья. Рыба лососевых пород, как правило, поставляется из Норвегии. Также большая доля рыбы и морепродуктов поставляется из стран Азии, таких как Вьетнам и Китай. Рыбную промышленность нельзя относить к области, защищенной от различных кризисов, т.к. в зависимости от политической и экономической ситуации в мире появляется вероятность сокращения поставок продукции из-за рубежа, поэтому особую значимость приобретает развитие собственных технологий рыбопереработки.
В настоящее время имеется стремление производителей расширить ассортимент выпускаемой продукции за счет создания новых продуктов из недорогого сырья для увеличения покупательской способности всех слоев населения, полной загрузки своих производственных мощностей и уменьшения вероятности банкротства в случае экономического кризиса.
В последнее время доля продуктов премиум класса на рынке стала уменьшаться. Возрос спрос на продукты массового потребления, такие как сельдь, килька, пресервы – все, что входит в ценовую группу до 100 руб. за упаковку. На сегодняшний день рыбная продукция не находится в потребительской корзине россиянина как продукт, употребляемый ежедневно, в отличие от хлеба, мяса, сахара и крупы.
По данным ФСГС степень износа основных фондов обрабатывающих производств, представленная на рисунке 1.4, в 2013 году равна 46,8 %, что на 1,2 % больше, чем в 2008 году [102, 104]. Высокая степень износа основных фондов приводит к сбоям в производстве. Старое оборудование имеет высокое энергопотребление, что приводит к конечному увеличению стоимости готовой продукции. Рисунок 1.5 – Производство сушеной и вяленой рыбы в РФ
На российском рынке большой сектор, порядка 33 %, занимают различные кулинарные изделия из рыбы. Из них 21 % составляет соленая сельдь, 19 % – копченая рыба, 13 % – сушеная и вяленая рыба, 11 % – соленая рыба (кроме сельди), 2 % – рыба пряного посола и маринованная, 1 % – балычные изделия. Производство сушеной и вяленой рыбы в РФ представлено на рисунке 1.5.[104]. Объем производства в 2013 году по сравнению с 2000 увеличился приблизительно в 2 раза. Увеличение объемов производства требует увеличение производственных мощностей за счет внедрения нового оборудования и модернизации старого.
Универсальная коптильно-сушильная установка (УКСУ)
Полученные экспериментальные зависимости текущей влажности на сухую массу о)с от времени обезвоживания т используются для построения кривых кинетики обезвоживания. По полученным кривым находятся продолжительности периодов постоянной и убывающей скорости обезвоживания.
На рисунке 2.1 представлена кривая кинетики сушки. Как видно из графика, первый участок кривой от начальной влажности WQ до СО характеризуется постоянной скоростью обезвоживания.
В первый период, за исключением периода прогрева рыбы, кривая кинетики сушки имеет прямолинейный характер [26, 100]. При достижении первой критической точки Къ которая соответствует критической влажности ш , заканчивается первый период. На втором периоде, расположенном после точки К1, возникает вторая критическая точка К2, соответствующая влажности & 2. Эти критические точки возникают в результате завершения удаления влаги с меньшей энергией связи с материалом и началом удаления влаги с большей энергией связи. На первом участке кривой удаляется, в основном, влага, которая удерживается на поверхности силами поверхностного натяжения, влага макрокапилляров и осмотически связанная влага. В зоне удаления из рыбы микрокапиллярной влаги возникает вторая критическая точка. а о, к начальная и конечная влажность рыбы на сухую массу, %; тк - продолжительность процесса обезвоживания, соответствующая конечной влажности рыбы & , часы; тКі - продолжительность процесса обезвоживания, которая соответствует влажности рыбы a v часы; тК2- продолжительность процесса обезвоживания, которая соответствует влажности рыбы & .,, часы; Рисунок 2.1 - Кривая кинетики сушки рыбы
За счет уменьшения в размерах микрокапилляров, во время процесса обезвоживания увеличивается энергия связи воды в них [54]. Процесс удаления влаги после критической точки К2 замедляется. Критические точки Кх и К2 для каждого вида сырья индивидуальны и зависят от химического состава, геометрических размеров тела, вида подводимой энергии.
Для нахождения OJJ , & 2 можно использовать следующие формулы [29, 27, 100]: о)Ь =1069а)0 969 (2.8) u2=0,784 u + 2. (2.9) К химическому составу продукта относится начальная влажность рыбы, которая может быть разной даже в партии одного улова. Поэтому для расчета темпа обезвоживания для какой-либо конкретной влажности на темп обезвоживания v%, соответствующий начальной влажности и = 70 %,
Расчет погрешности экспериментального определения некоторых величин при холодном копчении. Для обработки экспериментальных данных в работе используются методы математической статистики [12, 92, 103].
Обозначим через А точное значение числа (обычно неизвестное на практике), а через а - его приближенное значение.
Погрешностью (ошибкой) приближенного числа а называют разность между точным значением числа А и его приближенным значением а.
При неконтролируемом счете погрешность имеет тенденцию к увеличению. В процессе анализа модели необходимо учитывать все влияющие на точность факторы и по возможности компенсировать их негативное действие.
При алгебраическом сложении приближенных чисел их абсолютные погрешности также складываются [92].
Вычитания близких по величине приближенных чисел следует избегать, т.к. результат может оказаться соизмерим с предельной абсолютной погрешностью операндов.
Относительная погрешность произведения приближенных чисел не превышает суммы относительных погрешностей каждого из членов. При умножении приближенного числа на точный сомножитель m его абсолютная погрешность увеличивается в m раз.
Известно, что в измерениях и расчетах мы получаем не точные значения интересующих нас величин, а только их приближенные характеристики, содержащие в себе некоторую погрешность.
К причинам появления погрешностей при математическом моделировании можно отнести следующее:
1. Модель отражает лишь один из аспектов объекта (с большей или меньшей точностью), появляется погрешность математической модели.
2. В расчетах принимают участие измеренные данные, появляются ошибки измерения: — грубые (выбросы); — систематические - это ошибки, величина которых одинакова во всех измерениях, проводящихся одним и тем же методом с помощью одних и тех же измерительных приборов. Устраняются при помощи калибровки и рандомизацией (превращения в случайные ошибки, для последующего отсечения методами статистики); — случайные - принципиально неустранимые, вызваны влиянием неизвестных факторов. Их величина может быть оценена статистическими методами. Использование измеренных с ошибкой данных приводит к появлению погрешности исходных данных, а вместе с погрешностью модели они образуют неустранимую погрешность. Она неконтролируема в процессе дальнейшего анализа модели, ее можно снизить только выбором более адекватной модели и за счет более точного определения исходных данных [103].
3. Для анализа модели обычно используются приближенные методы исследования, позволяющие сократить время на поиск решения. Использование этих методов вносит дополнительную погрешность в полученный результат.
4. Погрешность округлений возникает как при ручном, так и при машинном счете. Существуют расчётные методы, в которых она может неограниченно возрастать (неустойчивые). В других методах погрешность не превышает некоторую величину (устойчивые).
Для оценки истинного значения величины Y обычно проводится несколько измерений. Грубые ошибки отбрасываются, влияние систематических ошибок скомпенсировано. Тогда остаются только случайные ошибки, а в данном случае математически доказано, что среднее арифметическое является наиболее вероятным значением измеряемого параметра. 1 . (219) i=l Чтобы найти (доверительный) интервал, в котором с заданной (доверительной) вероятностью лежит измеряемая величина у- є Y у + є, пользуются следующим методом. Находят величину среднеквадратичного отклонения
Разработка комбинированных режимов обезвоживания с минимальной непрерывной начальной фазой на основе общих закономерностей процессов сушки
Момент силы, передаваемый на тензопреобразователь, преобразуется в напряжение. Этот сигнал поступает на фильтр, который сглаживает помехи, вызванные потоками воздуха и вибрациями вентиляторов. Полученный сигнал поступает в блок коррекции «0», в котором величина входного напряжения становится равна нулю. Это необходимо для того, чтобы собственная масса чувствительного элемента не вносила изменений в выходной сигнал. Далее сигнал поступает на блок усиления, коэффициент усиления которого подбирается таким образом, чтобы при максимальной массе измеряемого объекта выходное напряжение было 10В. В блоке формирования 4-20 мA полученное напряжение преобразуется в ток 4-20 мA [30, 50].
В ходе экспериментальных исследований датчика были выявлены следующие недостатки разработанного устройства, которые необходимо устранить для интегрирования его в систему управления: — чувствительный элемент данного безмена не имеет температурную компенсацию, которую необходимо реализовать аппаратно или программно; — нет возможности непрерывного измерения массы, питание на чувствительный элемент необходимо подавать периодически, т.к. постоянно приложенное напряжение приводит к перегреву чувствительного элемента с последующим выходом из строя.
Для повышения экономической эффективности производства копченой и вяленой рыбы необходимо сокращать количество ресурсов, затрачиваемых на процесс обезвоживания. Эффективность работы сушильной установки может быть повышена при помощи оптимизации системы управления по критерию, содержащему затраты на управление температурой. При этом осуществляется поиск таких значений коэффициентов регулятора температуры в камере, при которых выполняются требования технологического процесса и обеспечивается экономия энергетических ресурсов [3, 64, 107].
Для сокращения временных затрат на получение оптимальных настроек регулятора необходимо наличие модели объекта и критериев оптимизации. Моделирование производится для камеры УПОР-М. Для построения модели, описывающей изменения температуры в камере обезвоживания, необходимо: — определить перечень входных и выходных параметров; — на основании априорной информации построить структурную схему и найти модель формирования температурного поля в камере установки; — найти значения параметров полученной модели температурного поля в камере на основании экспериментальных данных; — осуществить проверку адекватности полученной модели.
Для проведения идентификации параметров необходимо определить структуру модели объекта (рисунок 4.13). Так как в подавляющем большинстве случаев камера находится в работе с полной загрузкой и максимальной частотой вращения рециркуляционного вентилятора, то построение модели УПОР-М производилось для данных условий.
Для разработки модели формирования температурного поля сушильной камеры необходимо представить процесс подвода в нее теплоты, описав связь между входными и выходными параметрами. К входным параметрам относятся мощность, подведенная к нагревательному элементу (ТЭНу) VT3H(p), температура окружающей среды Токр(р) и мощность вытяжного вентилятора FBeH(p). Выходным параметром является температура в сушильной камере в месте размещения датчика Ткам(р). Рисунок 4.13 – Структурная схема модели формирования температуры в камере УПОР-М по методу «черного ящика»
Для построения модели использовали метод «черного ящика», широко применяемый для решения задач моделирования управляемых систем в тех случаях, когда представляет интерес поведение системы, а не её строение. При построении модели по методу «черного ящика» объект описывается как единая сущность с набором входных и выходных параметров. В ходе исследования производится последовательное движение от наиболее простых математических описаний к более сложным до тех пор, пока не будет получен удовлетворительный результат [5, 64]. Достоинство данного метода заключается в простоте структуры модели, но в этом заключается и его недостаток. Во-первых, простые структуры не всегда удовлетворительно описывают индивидуальные особенности сложных объектов. Во-вторых, число итераций при подборе параметров модели нелинейно возрастает с увеличением числа входов и выходов объекта. Также растет число экспериментов, требуемых для получения адекватной модели [105, 108, 109].
118
Идентификация параметров модели объекта производилась при помощи итерационных методов, т.е. многопараметрических методов оптимизации по параметрам передаточной функции на основании интегрального критерия J, использующего абсолютное значение невязки за период исследования: t2 ]= [TK(t)M0A(t)dt, д (4.1) где tl,12 - начало и окончание переходного процесса соответственно; Т (t) - значение температуры греющей среды в момент времени t; T0A(t) - значение выходной температуры у модели объекта в момент времени t. Идентификация параметров модели объекта по экспериментальным данным проводилась в специально разработанном программном средстве «Построение графиков по данным в формате .odc и моделирование объекта» [8, 64]. В нем реализован метод покоординатного спуска, который осуществляет поиск оптимума по каждому параметру при помощи метода дихотомии. Построение временных зависимостей, описываемых передаточными функциями блоков модели, выполнялось с использованием численного метода Рунге-Кутта 4-го порядка с шагом 1 секунда (шаг равен интервалу регистрации параметров измерительным комплексом).
Для описания каналов объекта по мощности вытяжного вентилятора и нагревательного элемента выбирались инерционные звенья первого и второго порядка соответственно.
На основании предварительных экспериментов было принято решение не учитывать в модели влияние температуры окружающей среды на динамику объекта, т.к. условия эксплуатации УПОР-М позволяют пренебречь этим фактором. Инерционность окружающей среды на несколько порядков превышает инерционность процессов в аппарате.
На рисунке 4.15 представлена аппроксимирующая функциональная схема модели формирования температурного поля УПОР-М по методу «черного ящика». В модели неизвестны параметры передаточных функций Wx(p) и W2(p): VT3H(p) - мощность, подведенная к нагревательному элементу (ТЭНу); Ти(р) - температура теплоносителя после нагревательного элемента; Токр(р) - температура окружающей среды; F (Р) мощность вытяжного вентилятора; температура в сушильной камере. Рисунок 4.15 – Функциональная схема модели изменения температуры в камере УПОР, построенная по методу «черного ящика»
Для определения параметров модели, представленной на рисунке 4.15, классическим методом, требуется провести серию экспериментов, в ходе которой на один из входов объекта подается ступенчатый сигнал, а остальные входы имеют некоторые постоянные значения.
Для идентификации параметров объекта были сняты переходные характеристики при работе рециркуляционного вентилятора, имеющего максимальную частоту вращения и при 15 % мощности нагревательных элементов – в первой, 30 % – во второй, 45 % – в третьей, 60 % – в четвертой секциях (увеличение мощности нагревательного элемента выше 60 % в установившемся режиме вызовет перегрев установки и оборудования). При достижении статического режима в установке были включены вытяжные вентиляторы на 66 %, 33 %, 100 % соответственно в первой, второй и третьей секциях. В четвертой секции температура превысила допустимые значения для измерительного оборудования и вентиляторов, и она была отключена. После достижения температуры установившегося режима в остальных секциях, вытяжные вентиляторы были выключены и установка заново была нагрета до статического режима. Полученный
Оптимизация параметров регулятора контура управления температурой в камере
В продолжение исследований была проведена серия экспериментов по обезвоживанию спинки путассу с использованием непрерывного режима и вариабельным способом при различных начальных и конечных коэффициентах релаксации, с фиксированным периодом 3 часа, удельной поверхностью полуфабриката, изменяющейся в диапазоне 0,17-0,18 м2/кг. Во время экспериментов фиксировалась температура и влажность свежего воздуха, приходящего в камеру. Для оценки эффективности режимов вариабельных способов обезвоживания были рассчитаны средние темпы процессов ujp00 до достижения конечного влагосодержания ш = 100 %. В экспериментах полуфабрикат имел различное начальное влагосодержание, поэтому для сравнения результатов был рассчитан средний темп обезвоживания, приведенный к начальной влажности на общую массу, равной 70 %, по формуле:
С Таблицы П. 16.1 были выбраны данные для получения методом наименьших квадратов следующих полиномиальных зависимостей: — темпа обезвоживания непрерывного процесса от температуры и влажности входящего теплоносителя в установку и удельной поверхности обезвоживаемого сырья (таблица П. 16.2); — темпа обезвоживания при вариабельных режимах от начального и конечного коэффициента релаксации, температуры и влажности входящего теплоносителя в установку и удельной поверхности обезвоживаемого сырья (таблица П. 16.3); экономии электроэнергии при вариабельных режимах от начального и конечного коэффициента релаксации, температуры входящего теплоносителя в установку (таблица П. 16.4).
Полином, описывающий темп обезвоживания при непрерывном процессе, имеет вид: и"0епр = 111,2687 + 1229,071 - 8,90041tCB - 6,39054 рсв - (5.2) -3378,08 (-) + 0,8558tc2B + 0,43422 + 0,142237tCB pCB, где удельная поверхность рыбы, м2/кг; т tCB - температура свежего воздуха, входящего в камеру, С; срсъ - относительная влажность свежего воздуха, входящего в камеру, %. Полином, описывающий темп обезвоживания при вариабельном способе: vv = -59,88604 - 0,033254Rn + 0,036197Rk - 657,7795 — - (53) -2,186398tCB + 1,056156 рсв - 0,00272R2 - 0,000703R2k , cN2 -1774,955 (-) + 0,044942tc2B - 0,015613 + 0,001034RnRk 771/ TU,U1O/ / oZCB(pCB, где Rn и Rk - начальный и конечный коэффициент релаксации, соответсвенно. Полином, описывающий процент сэкономленной электроэнергии: Е = 54,46141 - 0,59573RH + 0,077662RK - 5,13152tCB + (5.4) +0,006326R2 - 0,00178R + 0,138027t2B + 0,0186RHRK. Диапазон применения выражений 5.2-5.4 представлен в таблице 5.5.
Жесткость режима ниже при использовании вариабельного способа сушки. Таким образом, для вариабельного процесса наблюдаются более щадящие режимы воздействия на объект обработки. Образцы вяленой рыбы, полученные с помощью предложенного способа, менее подвержены явлениям деформации в сравнении с образцами непрерывной сушки.
Для анализа полученных математических зависимостей был разработан комплекс по оптимизации режимов релаксации для процессов обезвоживания рыбного сырья, состоящий из трех программ [80, 81, 82]: — программа построения графиков; — программа подсчета экономии электроэнергии; — программа поиска оптимума. Таблица 5.5 – Диапазон применения полиномов Параметр минимальное значение максимальное значение удельная поверхность рыбы, м2/кг 0,17 0,18 входящего в камеру, ; температура свежего воздуха, 16 23 влажность свежего воздуха, входящего в камеру, %. 35 45 начальный коэффициент релаксации, % 10 30 конечный коэффициент релаксации, % 20 60 процессе, ; средняя температура в камере при непрерывном 25 25 средняя жесткость режима в камере при непрерывном процессе 16 19 рыбы вариабельным способом, ; средняя температура в камере при обезвоживании 23 24,5 средняя жесткость режима в камере при обезвоживании рыбы вариабельным способом 15,5 18,5 При помощи этого комплекса можно подобрать начальный и конечный коэффициент релаксации для вариабельного способа обезвоживания рыбы в зависимости от температуры и относительной влажности входящего в установку теплоносителя, удельной поверхности объекта сушки. На рисунке 5.10 представлен пример зависимостей темпа обезвоживания от конечного коэффициента релаксации, при температуре 16 и влажности 40 % внешнего воздуха для рыбы с удельной поверхностью 0,17 м2/кг при начальных коэффициентах релаксации 10 % и 20 %. Прямой линией представлен темп обезвоживания при непрерывном процессе при тех же условиях. Как видно из графиков, максимальным темпом будет обладать процесс с начальным коэффициентом релаксации 10 %, а конечным 28 %.
При применении вариабельного режима с начальным коэффициентом релаксации 20 % и конечным 40 %, темп обезвоживания процесса будет равен непрерывному процессу, а экономия электроэнергии при этом составит порядка 20 %.
Программа для поиска оптимума позволяет подобрать режим, обеспечивающий максимальный темп обезвоживания при заданной удельной поверхности рыбы, температуре и относительной влажности входящего в установку теплоносителя. Окно программы представлено на рисунке 5.11.
Для определения количества сэкономленной электроэнергии при использовании вариабельного режима, в зависимости от температуры входящего в установку теплоносителя, начального и конечного коэффициента релаксации,
Таким образом, проведя серию экспериментов при помощи программно-аппаратного комплекса на основе УПОР-М для другого вида сырья, можно получить необходимые зависимости при помощи программного комплекса по оптимизации режимов релаксации для процессов обезвоживания рыбного сырья подобрать оптимальные режимы. Для дальнейших разработок режимов вариабельного способа обезвоживания, в зависимости от температуры и влажности свежего воздуха рекомендуется снабдить УПОР-М камерой подготовки свежего воздуха. продолжительностью R, и конечным R.
Программное обеспечение УКСУ позволяет задавать режимы, состоящие из непрерывной начальной фазы и трех участков, на которых можно настраивать фиксированное время обезвоживания и время релаксации влаги в полуфабрикате. Для использования разработанных режимов вариабельного способа обезвоживания рекомендуется применять представленный ниже метод. На рисунке 5.13 представлен участок времени продолжительностью общ, с начальным коэффициентом релаксации, равным R, и конечным R. Данный временной участок разбивается на три интервала с продолжительностями а, в, с. Rа, Rв, Rс – конечные коэффициенты релаксации на этих интервалах. Rа ср, Rв ср, Rс ср – средние коэффициенты релаксации, рекомендуемые для задания этих участках в параметрах режима на УКСУ, расчет которых осуществляется по формулам 5.5-5.9.