Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ работы дозирующих устройств в составе смесеприготовительных агрегатов 9
1.1 Основы процесса дозирования 9
1.2 Определение погрешностей дозирования 12
1.3 Типы дозаторов 13
1.3.1 Дозатор с поступательным движением рабочего органа 13
1.3.2 Дозаторы с вращательным движением рабочего органа 14
1.3.3 Дозаторы с вибрационным движением рабочего органа 17
1.4 Анализ современных способов регистрации сигналов расходов материальных потоков 18
1.4.1 Измерение материалопотока с непосредственным взаимодействием измеряемой среды и датчика 18
1.4.2 Бесконтактные способы регистрации материальных потоков дозирующих устройств 21
1.5 Обоснование выбора математического метода обработки нестационарных
сигналов дозаторов 23
Глава 2. Разработка математических моделей процессов дозирования 29
2.1 Анализ и формирование моделей расходовых материальных потоков во
фрагментах смесеприготовительного агрегата с использованием эмпирико аналитического подхода 29
2.1.1 Формирование моделей процессов дозирования для барабанного непрерывного и шнекового устройств 29
2.1.2 Формирование модели процесса дозирования для барабанного порционного устройства 31
2.2 Математические основы теории вейвлет-анализа 36
2.2.1 Гильбертово пространство L2(R) 36
2.2.2 Характеристики функций в гильбертовом пространстве 37
2.3 Непрерывное вейвлет-преобразование 39 2.4 Время-частотное разрешение как основа моделирования процесса дозирования на основе вейвлет-функций 40
2.5 Метод вейвлет-поиска соответствия 42
2.6 Дискретный поиск соответствия в словаре Габора 45
2.7 Класс квадратичных время-частотных распределений для отображения динамических спектров материалопотоков дозирования 49
Глава 3. Разработка экспериментального программно-аппаратного стенда 58
3.1 Требования к материальной основе имитационной модели смесеприготовительного агрегата 58
3.2 Описание оборудования, аппаратной основы и возможностей физической имитационной системы смесительного агрегата 59 3.2.1 Дозировочное оборудование 61
3.2.1.1 Шнековое дозировочное оборудование 61
3.2.1.2 Барабанное дозировочное оборудование 63
3.3 Система измерения материалопотоковых сигналов 64
3.4 Система измерения скорости вращения рабочих органов дозаторов 67
3.5 Система управления моделью при формировании стационарных и нестационарных режимов работы дозирующих устройств 70
3.6 Физико-механические свойства исследуемых материалов 75
3.7 Исследование воздействия изменения режимно-конструктивных параметров фрагментов агрегата на структуру материалопотоков и качество дозирования 76 Глава 4. Экспериментальные исследования программно-аппаратного комплекса смесеприготовительного агрегата 81
4.1 Разработка алгоритмического и программного обеспечения для моделирования динамики технологического агрегата 81
4.2 Анализ эффективности математического и программного обеспечения для моделирования процессов дозирования 85
4.3 Анализ погрешностей дозирования в формате физических имитационных моделей 89 4.4 Определение степени диспергирования материала во внутриаппаратной среде шнекового дозирующего устройства 90
4.5 Процесс формирования визуально-графического отображения расходовых сигналов в вейвлет-среде 96
4.6 Особенности процесса обработки материалопотоковых сигналов в системе смесеприготовления с использованием вейвлет-преобразований и время-частотных распределений 100
4.7 Алгоритм идентификации и программная реализация процедуры определения параметров рабочих режимов дозаторов 104
4.8 Представление в математическом вейвлет-пространстве технологических режимов работы фрагментов агрегата с последующей идентификацией процессов дозирования 108
4.8.1 Отображение в вейвлет-пространстве стационарных режимов работы 108
4.8.2 Отображение в вейвлет-пространстве нестационарных режимов работы в реальном масштабе времени 111
Основные результаты работы и выводы 117
Список литературы
- Дозаторы с вибрационным движением рабочего органа
- Формирование модели процесса дозирования для барабанного порционного устройства
- Барабанное дозировочное оборудование
- Процесс формирования визуально-графического отображения расходовых сигналов в вейвлет-среде
Введение к работе
Актуальность темы. На сегодняшний день весь промышленный комплекс Российской Федерации активно увеличивает объемы своего производства за счет внедрения поточных технологий, в связи с чем в сфере смесеприготовления все более широкое распространение получают процессы производства сухих комбинированных продуктов в аппаратах непрерывного действия.
При решении задач витаминизации пищевых продуктов требуется разработать комплексный подход, включающий выбор конструкции и режимов работы смесителя и дозаторов, а также текущий мониторинг смесеприготовительного процесса.
Поэтому разработка более совершенных и эффективных конструкций оборудования (в том числе устройств дозирования), входящих в производственную линию смесеприготовления, формирование рациональных режимов его функционирования на основе моделирования процессов с использованием комплексов проблемно-ориентированных программ, организация непрерывного мониторинга текущего состояния протекающих процессов путем их визуально-графического отображения являются актуальными задачами.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с грантом губернатора Кемеровской области «Проблема нестационарности режимов смесеприготовления и ее решение средствами вейвлет-преобразований» (2011 г., грантодержатель – Карнадуд Е.Н.).
Объектом исследования является блок дозирующих устройств в составе смесеприготовительного агрегата (СМПА).
Предметная область исследований определяется решением задач создания новых конструкция дозаторов, моделирования процессов, протекающих во фрагментах агрегата, с использованием проблемно-ориентированных программ, непрерывного мониторирования процессов дозирования в визуально-графической вейвлет-среде.
Цель работы:
Разработка и исследование аппаратной и программной основы комплекса для моделирования и текущего мониторинга процессов дозирования в составе смесеприготовительного агрегата на базе вейвлет-преобразований.
Задачи исследования:
разработка и исследование новой конструкции дозатора шнекового типа;
разработка системы регистрации расхода материалопотоков в каналах
дозирования;
оценка зависимости характера сигнала расхода материалопотока
дозаторов от физико – механических параметров исходных ингредиентов;
разработка математических моделей барабанных дозирующих устройств
непрерывного и дискретного действия;
создание комплекса подпрограмм вейвлет-анализа материалопотоковых
сигналов и визуализации режимов работы фрагментов агрегата во время-
частотном пространстве;
разработка алгоритмов и проблемно-ориентированных программ для
мониторинга и идентификации визуализированных отображений режимов
работы фрагментов агрегата (карт Вигнера);
проверка разработанной системы мониторирования на адекватность
отображаемых данных.
Научная новизна.
-
Созданы математические модели барабанных дозаторов, работающих в дискретном и непрерывном режимах.
-
Проведен анализ влияния параметров работы дозирующих устройств (шнековых и барабанных дискретного и непрерывного типов) на формируемые ими материалопотоковые сигналы.
-
Разработан алгоритм обработки 1D-осциллограмм на основе адаптивной аппроксимации средствами алгоритма вейвлет-поиска соответствия (ВПС-аппроксимации).
-
Предложены алгоритмы и программы для мониторинга и идентификации режимов работы дозирующих устройств на основе анализа взаимного расположения время-частотных атомов на 2D- и 3D-картах Вигнера.
Практическая значимость и промышленная реализация. Созданные дозатор новой конструкции (патент № 131365 на полезную модель по заявке 2013112695 от 21.03.13), система регистрации расхода материалопотоков, комплекс программ вейвлет-анализа материалопотоковых сигналов и их визуализации во время-частотном пространстве, алгоритм идентификации визуализированных отображений режимов работы фрагментов агрегата (карт Вигнера) могут быть использованы в пищевой и других отрослях промышленности. Разработанный алгоритм идентификации визуальных отображений режимов работы блока дозирующих устройств внедрен в технологический процесс производства теплоизоляционного волокна на ООО «Стройволокно».
Автор защищает: новую конструкцию дозатора шнекового типа и результаты его экспериментального исследования; математическое описание процессов дозирования на основе формализации материалопотоковых сигналов; комплекс подпрограмм вейвлет-анализа и визуализации режимов работы фрагментов агрегата; алгоритм идентификации визуализированных отображений режимов работы дозирующих устройств на основе вейвлет-преобразования 2D-материалопотоковых сигналов с последующим построением 3D-карт Вигнера.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных конференциях ФГБОУ ВПО КемТИПП (2010-2013 г.); международных конференциях: «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта», Москва, 2010;
«Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности», Санкт-Петербург, 2010; «Наука и инновация – 2011», Польша, 2011; «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности», Санкт-Петербург, 2011; на инновационном конвенте «Кузбасс: образование, наука, инновации», Кемерово, 2011.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 научных работ, в том числе 3 в журналах, рекомендованных ВАК, получен патент № 131365 на полезную модель по заявке 2013112695 от 21.03.13.
Структура и объем диссертации.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных результатов работы и выводов, списка литературы и приложений; включает 62 рисунка, 12 таблиц. Основной текст изложен на 132 страницах, приложения – на 20 страницах. Библиографический список включает 142 наименования.
Дозаторы с вибрационным движением рабочего органа
Кареточные питатели применяются при дозировании материалов с насыпной плотностью до 2,5 т/м3. Привод питателей данной группы аналогичен приводу подвесных дозаторов. В конструктивном отношении кареточные питатели отличаются от качающихся лишь тем, что лоток с направляющими располагается под бункером на роликовых опорах.
Производительность питателей можно регулировать путем изменения высоты слоя материала при помощи заслонки, а также интенсивности колебаний системы за счет изменения частоты вращения привода или силы вибрации при изменении взаимоположения дебалансов.
В настоящее время специалисты, занятые в сфере автоматизации процесса дозирования, все чаще сталкиваются с проблемой построения высокоточных систем регистрации и регулирования расходов зернистых сыпучих материалов.
Существуют два основных подхода к построению измерительных систем материалопотоков: объемный и весовой. Каждый из методов может иметь непрерывный или дискретный характер, в зависимости от организации технологического процесса. Весовое порционное дозирование
Для осуществления порционного весового дозирования часто используют различные емкости (бункеры), установленные на тензометрические преобразователи. Схема подобной весоизмерительной системы приведена на рис. 1.5. В емкость 2, установленную на весоизмерительной платформе WE, выполняющую одновременно функцию датчика веса, с помощью питателя подается сыпучий материал. Сигнал с датчика веса подается на вторичный весоизмерительный преобразователь WIC, который, в свою очередь, обладает функциями регулятора и производит сравнение заданной и измеренной величин с последующим формированием управляющего воздействия. Когда вес сыпучего материала, находящегося в емкости 2, достигнет требуемого значения, WIC подает управляющий сигнал на привод питателя М, и подача материала прекращается. Порция материала выгружается из емкости 2, и операция дозирования повторяется.
В пищевой промышленности на данный момент достаточно широко используются ленточные дозаторы непрерывного действия. На рисунке 1.6 показана типовая схема ленточных весов. Материал шнековым питателем 1 непрерывным потоком подается на движущуюся ленту 2 транспортера, под каждую стойку которого установлен тензодатчик – для устранения погрешности измерения. Тензодатчики соединяются между собой параллельно. Общий информационный сигнал с датчиков передается на весоизмерительный прибор WIC. Выходной сигнал вторичного прибора является управляющим для двигателя питателя М. В предположении, что материал распределен на ленте равномерно, рассчитывают вес материала, приходящийся на единицу длины ленты, и далее определяют весовую производительность дозатора.
Данный способ позволяет определить только среднюю производительность Q за определенный интервал времени. Попытки определения весовой производительности за меньший интервал времени неизбежно приводят к погрешностям. Следует отметить, что расчет осуществляется в предположении определения веса материала, находящегося на ленте транспортера, без погрешностей. В действительности же погрешности в определении веса могут быть весьма существенными, особенно при малых производительностях.
Еще одним способом регистрации расходов сыпучих материалов на основе тензометрических преобразователей является способ, связанный с установкой приемной пластины в трубопровод совместно с чувствительным элементом датчика. Данная система производит измерение силы воздействия на датчик (рис. 1.7).
Система измерения работает следующим образом: дозирующее устройство 1 формирует поток материала 4, который поступает в трубопровод 2. На определенном участке трубопровода установлена приемная пластина 3, на которой закреплен чувствительный элемент тензодатчика WE. Управление процессом дозирования и регистрация расхода материалопотока осуществляется при помощи вторичного прибора WIC.
Материал, попадая на тензодатчик, вызывает упругие деформации чувствительного элемента, тем самым приводит к изменению сопротивлений тензорезисторов, входящих в состав датчика. В результате воздействия материалопотока на чувствительный элемент происходит изменение сигнала на выходе тензодатчика, причем, чем сильнее воздействует материал на датчик, тем выше уровень сигнала, и наоборот.
Формирование модели процесса дозирования для барабанного порционного устройства
Общие теоретические аспекты время-зависимых (динамических) спектров освещены в [91]. Данные распределения являются зависимостью энергии (интенсивности) сигнала (здесь - сигнала расхода) от времени и частоты одновременно. Частотно-время-зависимые материалопотоковые сигналы -нестационарны. Следовательно, можно сделать однозначный вывод, что время-частотные распределения - эффективное средство анализа нестационарных сигналов. Используя подобные распределением можно определить, долю энергии расходового сигнала, лежащую в пределах определенных временного и частотного диапазонов, (в рамках прямоугольника неопределенности (окна Гейзенберга) [91, 95] на время-частотной плоскости).
Из теории анализа Фурье [121] определено, что мгновенная энергия расходового сигнала (или сигнала материалопотока) x(i) характеризуется как интенсивность последнего за единицу времени в момент t, то есть x(t)2, а в течение t - \x(i)\2At. Интенсивность сигнала расхода x(t) на единицу угловой частоты со определяется как S( D)2, где S(co) - преобразование Фурье сигнала x(t). Энергия сигнала в интервале частот со является \S(co)\2Aco. Преобразование
Фурье сигнала определяется по формуле 5(w) = - =j x(t)e-joJtdt. Время-частотную функцию распределения энергии сигнала в интервалах времени t и частоты со обозначим как E(t,co)tco. Таким образом, вся энергия сигнала материалопотока будет находится из равенства:
«Функция распределения» (или упрщенно «распределение») по отношению к детерминированным нестационарным сигналам расхода применяется для того, чтобы проиллюстрировать, как «распределяется» энергия материалопотокового сигнала в прямоугольнике неопределенности - ячейке tco. Появление некоторых интенсивностей сигнала в тех участках время-частотной плоскости, в которых их не может быть, являются артефактами, то есть искусственными (виртуальными) проявлениями энергии сигнала. Последние проявляются вследствие билинейной (квадратичной) структуры распределения Вигнера-Вилле [90, 122], которое ведет к проявлению так называемых перекрестных (интерференционных) членов, которые являются причиной возникновения виртуальной интенсивности при анализе многокомпонентных сигналов, к которым принадлежат сигналы расхода x(t) k=j Sk(t), где к -номер компоненты; N - количество частотных составляющих в структуре сигнала.
Последнее формула иллюстрирует, что на полусуммарной частоте имеют место быть импульсные всплески в виде дельта-функций, которые легко объясняются присутствием перекрестного (третьего) члена в выражении исправленного распределения Вигнера 2.24. Здесь, для ег=оо ядро 2.22 общего время-частотного распределения 2.20 Ф(в,т)=1; это соответствует стандартному распределению Вигнера с учетом наличия виртуальных частотных компонент.
Можно сделать однозначный вывод что, при убывании/возрастании о величина перекрестных составляющих снижается/повышается.
При наличие сброса/наброса нагрузки у двух дозаторов шнекового или спирального типов процессы дозирования становятся нестационарными, так как носят частотно-время-зависимый характер следовательно являются частотно в его составе присутствуют две мгновенные время-зависимые частоты: со =Pit+co j и со =j52t+co2. (2.27) Здесь виртуальные энергетические частоные компоненты путем соответствующего выбора демпфирующего коэффициента а могут быть легко нейтрализованы. В данном случае минимизация виртуальных членов может быть осуществлена при выборе коэффициента управления виртуальной энергией в диапазоне а=1и ...6,5 1
Фактическая расчетная дискретность и частотно-временной «разбег» отображения одномерного сигнала в виде его представления в 21-пространстве (МСМ-карты, то есть карты модифицированного сигнала материалопотока) (рис. 2.12) объясняется, главным образом, действием следующих факторов: 1) неточностью адаптивной аппроксимации первоначального сигнала материалопотока вследствие неквадратичности скалярного произведения по всем отсчетам аппроксимируемого сегмента осциллограммы, то есть в силу соотношения x(t)k,x(t)k) x(t)2, где x(t)2 = Hk=Tjv x(0/o к - номер отсчета (дискреты) анализируемого сигнала; Nj - длина дискретного интервала (сегмента осциллограммы); x(t)-норма сигнала; 2) генетической (присущей по определению) локальной «атомарностью» (ограниченностью величины носителя) вейвлет-функций, используемых для аппроксимации материалопотоковых сигналов; 3) особенностью процедуры вейвлет-поиска соответствия, выражающейся в фрагментарности процесса «проецирования» тех или иных участков осциллограммы исследуемого сигнала на соответствующие словарные поля вейвлет-тезауруса; 4) дискретностью исходного одномерного сигнала, участвующего в численной реализации двумерного распределения; 5) наличием краевых эффектов, вызванных наложением ограничения на ширину расчетного окна (интервала), ведущего к возникновению разрывов первого рода на границах интервала.
Следовательно, при подобном сигнале во время-частотном распределении возникают «скопления» энергии на двух частотах (фактическое распределение энергии) и на полусуммарной частоте (виртуальное распределение энергии). При исследовании в составе блока дозирующих устройств дозаторов непрерывного типа (шнековых и/или бларабанных) во время-частотное распределении Вигнера появляются «мнимые скопления» энергии на полусуммарных частотах - при определении средней частоты любых двух дозаторов. Следовательно, для N дозаторов непрерывного типа получаем 1/2N(N-1) локализованных концентраций виртуальной энергии (таблица 2.3).
Барабанное дозировочное оборудование
Основными целями и задачами исследования являлись создание системы моделирования материалопотоков питателей для различных режимов работы, а также разработка алгоритмов и комплекса программ коррекции сигналов расходов. Следовательно, в проведенной работе большое внимание было уделено формируемым дозирующими устройствами материалопотокам. Основными изучаемыми факторами являлись: влияние физико-механических характеристик сыпучих материалов (см табл. 3.1) на структуру материалопотока; влияние частот дозирования на структуру материалопотока, в частности взаимовлияние мгновенного расхода и частоты дозирования; анализ материалопотоковых сигналов в переходных режимах. Изменение частот дозирования производилось благодаря варьированию частоты питающей сети асинхронных двигателей за счет использования преобразователей частоты.
Помимо исследований точности дозирования, также были проведены исследования качества дозирования (см. главу 4), а именно влияние процесса дозирования на отдельные гранулы. Дело в том, что в процессе дозирования частицы материала подвергаются сжимающему воздействию со стороны рабочего органа питателя и кожуха, в связи с чем возникает явление диспергирования частиц. В работе был проведен анализ влияния размера и гранулометрического состава дозируемых частиц на количество перемолотого материала. Опыты проводились на разработанном шнековом дозаторе с литым валом, т.е. без подачи воздуха во внутренний объем питателя, и с перфорированным рабочим органом. Мерой диспергирования выступало количество перемолотого материала после завершения процесса дозирования 1 килограмма материала.
Таким образов эксперимент можно разделить на несколько стадий. На первой стадии опыта производилось просеивание материала с целью отделения целых частиц; на второй проводилась реализация процесса дозирования; на третьей стадии следовала повторная процедура просеивания материала с последующим взвешиванием диспергированных частиц.
Выводы по главе 3
1. Разработанный экспериментальный лабораторный стенд позволяет решать такие задачи, как формирование стационарных, нестационарных, порционных и непрерывных сигналов при помощи имитационных моделей; регистрировать сигналы дозирования, оцифровывать и фильтровать полученную информацию с последующим хранением в базе данных; измерять скорости вращения рабочих органов дозирующих устройств.
2. Программное обеспечение аппаратно-программного комплекса дает возможность моделировать системы коррекции режимов работы непрерывного смесеприготовительного агрегата.
3. Созданы методики проведения экспериментальных исследований по изучению формируемых материалопотоков; определены направления исследования диспергирующей способности щнекового дозирующего устройства, а также порядок проведения опытов по изучению погрешностей дозирования используемых имитационных моделей. Эти результаты позволяют совершенствовать процессы дозирования, что, в свою очередь, дает возможность получать в смесеприготовительном агрегате смеси высокого качества.
4. Разработанный аппаратно-программный комплекс позволяет не только решать задачи, поставленные в рамках проведенного исследования, но и проводить разработку других конструкций дозирующих устройств и исследование режимов работы оборудования, входящего в состав смесеприготовительного комплекса.
В четвертой главе приведены результаты вычислительного эксперимента по анализу математических моделей процессов непрерывного и дискретного дозирования; кроме того, приведены результаты анализа режимов работы дозаторов, функционирующих в реальном времени, с использованием вейвлет-среды как инструмента идентификации текущего состояния процессов с возможностью последующей коррекции.
Разработка алгоритмического и программного обеспечения для моделирования динамики технологического агрегата
В качестве экспериментальных данных при тестировании алгоритма идентификации режимов дозирования использовались синтезированные сигналы, максимально соответствующие реальным сигналам расхода. Алгоритм формирования подобных сигналов представлен на рис. 4.1.
На первом этапе формирования сигнала необходимо задать способ дозирования (дискретный или непрерывный), генерирующий данный сигнал. Если формируется расходовая осциллограмма дозатора дискретного действия, то далее необходимо выбрать тип дискретного (порционного) сигнала из предложенных позиций в списке. Так как в работе рассматриваются несколько наиболее распространенных типовых сигналов порционного дозирования, то список будет включать следующие позиции:
Процесс формирования визуально-графического отображения расходовых сигналов в вейвлет-среде
Сравнивая результаты исследований с результатами расчета, можно сделать вывод о высокой степени эффективности системы идентификации режимов работы дозирующего оборудования. Погрешность расчета на: первой стадии расчета составляла 1=1%, второй – 2=0,31%, третьей – 3=0,719%, четвертой – 4=2,52%, пятой – 5=1,03%, шестой – 6=3,09%.
Выводы по главе 4
1. Разработанные алгоритм и комплекс подпрограмм позволяют моделировать стационарные сигналы непрерывных (ШДУ и БНДУ) и порционных дозаторов (БПДУ) при варьировании параметров математических моделей. Проведен сравнительный анализ сигналов, формируемых математическими имитационными моделями.
2. Изучено влияние режимов работы БПДУ на величину погрешности дозирования. Анализ результатов позволяет эксплуатировать дозаторы дискретного и непрерывного типов действия в широком диапазоне рабочих режимов.
3. Изучена работа новой конструкции шнекового дозатора для сыпучих материалов. В частности, изучены зависимостиколичества диспергированного материала по завершению механической операции дозирования от частоты вращения рабочего органа шнековых дозаторов традиционной и инновационной конструкций, а также от вида дозируемого материала. Это дает возможность использовать дозаторы новой конструкции для повышения эффективности процесса дозирования за счет снижения дефектности дозируемых ингредиентов, что способствует совершенствованию и интенсификации процесса получения высококачественных комбинированных продуктов.
4. Произведена адаптация процедуры построения алгоритма вейвлет-поиска соответствия с габоровским словарем вейвлет-функций. В ее основе – минимизация числа время-частотных атомов, формирующих отображение режима дозирования. Это позволило снизить время адаптивной аппроксимации расходовых сигналов вейвлет-рядами, доведя его до 70-100 мс для дискретных режимов дозирования при числе атомов от 2 до 7 на фрагмент, и до значений не более 45 мс для непрерывных режимов дозирования.
5. Разработаны алгоритмы и программы численного построения 2D- и 3D-модицированных сигналов материалопотоков дозирования и их последующей амплитудной время-частотной фильтрации. Эти средства способствуют повышению качества отображения наблюдаемых процессов дозирования, что, в свою очередь, рационализирует процесс обработки сигналов на предидентификационной стадии.
6. Разработан комплекс алгоритмов и программ идентификации текущих режимов дозирования, лежащий в основе непрерывного мониторинга смесеприготовительных процессов.
1. Разработаны математические модели барабанных дозирующих устройств порционного и непрерывного типа, основанные на эмпирическом подходе, что дало возможность при моделировании установить рациональные режимы дозирования. Проведен сравнительный анализ синтезированных и реальных расходовых сигналов, показывающий адекватность полученных моделей.
2. Создан шнековый дозатор с использованием пневмоподачи для очистки его внутренних поверхностей и придания материалу свойств псевдотекучести. Для данной конструкции проведен ряд опытов, позволяющих судить о количестве перемолотого материала в процессе дозирования.
3. Исследовано влияние физико-механических свойств исходных ингредиентов на характер расходовых сигналов. Это позволило разработать и использовать единую обобщенную математическую модель материалопотоковых сигналов применительно к широкому спектру высокодисперсных и мелкозернистых сыпучих ингредиентов.
4. Разработан комплекс программ, позволяющий моделировать сигналы рабочих режимов дискретных дозирующих устройств: идеального П-образного, с мгновенной загрузкой и наличием номинального процесса дозирования, с инерционной загрузкой при линейной отсечке и отсутствии номинального режима.
5. Разработаны алгоритмы и комплексы проблемно-ориентированных программ для анализа материалопотоковых сигналов средствами вейвлет-поиска соответствия. Это позволило усовершенствовать систему контроля за процессом дозирования сыпучих материалов.
6. Сформулирован алгоритм и программа идентификации режимов дозирования дозаторами непрерывного и дискретного действия с использованием численных методов расчета время-частотных распределений (карт Вигнера). Карты Вигнера позволяют на принципиально новом уровне решать проблему выявления, контроля и поддержания номинальных процессов мультидозирования в смесеприготовительном агрегате непрерывного действия для приготовления сухих комбинированных продуктов.
7. Промышленная реализация программ системы контроля и идентификации режимов дозирования проведена в условиях ООО «Стройволокно» (г. Кемерово) при производстве минерального волокна на участке подготовки сыпучих компонентов шихты.
