Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Мультиголовочные дозаторы, принципы построения, проблемы расчета и проектирования 10
1.1. Анализ производимого оборудования 10
1.2. Классификация МГД 19
1.3. Анализ работ, посвященных разработке систем управления МГД 27
1.4. Исследование влияния свойств пищевых кусковых продуктов на параметры дозирования 30
1.5. Постановка задач исследования 34
ГЛАВА 2. Разработка математической модели МГД 36
2.1. Исследование взаимовлияния характеристик штучной продукции и норм точности дозирования 36
2.2. Определение характеристик масс готовых доз на выходе из дозатора для различных алгоритмов работы МГД 42
2.3. Выбор минимального количества головок, необходимого для безтупиковой работы дозатора 58
ГЛАВА 3. Разработка имитационной компьютерной модели МГД и исследование на ее базе свойств комбинационных весовых дозаторов 61
3.1. Назначение и ограничения модели МГД 61
3.2. Разработка структурной схемы 63
3.3. Программная реализация и функции модели МГД 70
3.4. Проверка достоверности работы компьютерной модели МГД 74
3.5. Исследование управляющих алгоритмов МГД, на базе компьютерной модели 76
3.6. Производительность алгоритмов управления 97
3.7. Влияние параметров МГД на продолжительность безостановочной работы МГД 98
ГЛАВА 4. Многопоточный алгоритм выбора дозы 102
4.1. Разработка многопоточного алгоритма работы мультиголовочного дозатора 102
4.2. Описание работы многопоточного алгоритма управления МГД 104
4.3. Описание многопоточной имитационной модели МГД 108
4.4. Проверка снижения частоты тупиковых ситуаций в многопоточной модели 109
ГЛАВА 5. Экспериментальные исследования мультиголовочных дозаторов 112
5.1. Описание исследуемого МГД 112
5.2. Условия проведения эксперимента 114
5.3. Моделирование процесса комбинационного весового дозирования... 117
Основные результаты работы 119
Список литературы 121
- Исследование влияния свойств пищевых кусковых продуктов на параметры дозирования
- Определение характеристик масс готовых доз на выходе из дозатора для различных алгоритмов работы МГД
- Исследование управляющих алгоритмов МГД, на базе компьютерной модели
- Описание работы многопоточного алгоритма управления МГД
Введение к работе
Для пищевой промышленности серьезные трудности представляют задачи автоматизации дозирования штучных продуктов при высоких требованиях к точности масс доз. Наибольшую сложность представляет формирование доз крупнокусковых продуктов нерегулярной формы при большом разбросе масс кусков, при нестабильной плотности и при относительно малом числе кусков в каждой дозе. Для фасования подобных продуктов применяются мультиголо-вочные дозаторы (МГД), в которых вводится промежуточный этап: сначала в бункерах накапливаются порции, они взвешиваются, а затем для получения доз по определенным алгоритмам подбираются такие сочетания порций, которые дают требуемую точность суммарных масс. С полным основанием такое автоматическое технологическое оборудование должно рассматриваться как меха-тронная система, в которой исполнительные устройства, измерительно-информационные системы, человеко-машинные интерфейсы и программное обеспечение объединены компьютерной управляющей системой. В данной диссертации объектом рассмотрения является автоматический дозатор с программным управлением, реализующий принцип комбинационного весового дозирования, при котором доза продукта набирается по заданному алгоритму из порций, накопленных в нескольких взвешивающих бункерах дозатора.
Данный вид дозаторов может быть применен для дозирования различных сухих и замороженных продуктов, но наибольшие преимущества проявляются при дозировании крупнокусковых продуктов и продуктов нерегулярной формы.
К достоинствам МГД относится высокая потенциальная производительность, но, как правило, не достигаемая на практике. Значительное расхождение между теоретической и фактической производительностью, прежде всего, вызвано отказами МГД при возникновении тупиковых ситуаций, когда система управления не способна подобрать из порций дозу продукта с массой в соответствии с требованиями нормативов. Надежность функционирования МГД зависит от алгоритма выбора комбинации порций, составляющих дозу, характе ристик продукта, конструкции и настроек МГД. Проблема алгоритмической оптимизации является общей для дозаторов данного типа.
Во время работы МГД некоторые промежуточные бункеры наполняются продуктом с массой, значительно отличающейся от расчетной, в результате чего, эти ячейки не могут быть использованы при составлении комбинаций доз. Таким образом, в процессе работы количество используемых ячеек уменьшается. Когда система управления не способна скомбинировать дозу в соответствии с заданной точностью, происходит останов машины с последующей выгрузкой продукта из всех весовых бункеров и возобновлением процесса дозирования.
Для некоторых видов продуктов, кроме снижения производительности, этот технологический переход ухудшает товарный вид или же приводит к частичной потере продукта.
Следует также отметить, что в большинстве конструкций МГД соотношение общего количества взвешивающих бункеров к числу порций в дозе составляет 3-4, что свидетельствует о неполном использовании дозатора (на 25-30% возможностей).
История создания и применения МГД насчитывает более 30 лет, но в научно-технической литературе отсутствует обобщенный системный подход к анализу и проектированию мехатронных устройств подобного типа.
Изучение литературы и патентов по теме комбинационного весового дозирования показало, что более всего исследования затронули разработку устройств подачи и распределения продукта, систем автоматики и в меньшей степени - управляющих программ.
В научных работах, как правило, рассматриваются конкретные реализации МГД, которые в основном однотипны, уделено мало внимания характеристикам продуктов, для фасования которых они предназначены, нет согласования с требованиями современных стандартов и нормативов на точность дозирования. К тому же отсутствуют рекомендации по рациональному выбору количества дозирующих головок и требования к их точности и количеству порций, составляющих дозу.
Отметим также, что в настоящее время отсутствуют отечественные разработки подобных устройств, хотя ряд российских предприятий выпускает фа-совочно-упаковочные автоматы с использованием МГД зарубежного производства.
В связи с вышеизложенным, тема диссертации, в которой разрабатываются вопросы теории и проектирования МГД, является актуальной.
Создание математической и имитационной компьютерной моделей МГД, учитывающих свойства продукта и требования нормативных документов позволяет рассчитать необходимое и достаточное количество весовых ячеек для осуществления процесса дозирования в соответствии с характеристиками продукта и требованиями метрологического надзора за количеством фасованного товара в упаковке. Компьютерное моделирование позволяет оценить характеристики работы МГД и дать рекомендации по разработке алгоритмов управления с целью устранения отмеченных выше недостатков.
Целями данной работы являются:
- разработка новых управляющих алгоритмов, позволяющих значительно повысить надежность работы и производительность МГД при высоких требованиях к точности масс доз;
- определение областей применения МГД;
- разработка научно обоснованной методики расчета и выбора конструкции МГД с учетом нормативных документов на фасование товаров;
- исследование возможности увеличения коэффициента использования МГД в многопоточной модели.
Для достижения поставленной цели, в работе решаются следующие задачи:
- анализ технологического процесса дозирования и выявление основных факторов, влияющих на качество работы МГД;
классификация методов и алгоритмов составления доз из порций продукта;
разработка общей компьютерной математической модели комбинационного весового дозирования при произвольных задаваемых алгоритмах; разработка имитационной компьютерной модели МГД для выявления причин и условий возникновения тупиковых ситуаций, а также мер по их устранению и проверка соответствия результатов расчетов на модели результатам работы реального мультиголовочного дозатора; исследование на базе разработанной компьютерной модели влияния различных алгоритмов управления МГД на стабильность работы дозатора; разработка нового многопоточного алгоритма управления МГД и проверка его функционирования с использованием компьютерной модели.
Научная новизна работы в следующем:
разработаны математическая и имитационная компьютерная модели МГД, позволяющие оценить его основные характеристики в зависимости от сочетаний классификационных признаков, алгоритмов работы МГД и характеристик продукта;
получены и обоснованы рекомендации для построения конструктивных схем одно- и многопоточных МГД с учетом стандартов на фасование, обеспечивающие эффективное применение дозаторов при работе с кусковыми продуктами и продуктами нерегулярной формы; разработаны критерии эффективного применения МГД; предложены новые алгоритмы управления, позволяющие повысить продолжительность безостановочной безотказной работы МГД; предложены и обоснованы новые многопоточные алгоритмы составления комбинаций доз, позволяющие эффективнее использовать МГД.
Практическая ценность работы:
Разработанные методы проектирования системы управления и расчета МГД позволяют проводить научно-обоснованный выбор конструкций МГД в зависимости от вида продукта, заданной точности и производительности дозирования.
Сформулированные требования к программному обеспечению и анализ использования различных алгоритмов управления дали возможность качественно улучшить работу МГД (устранение тупиковых ситуаций) за счет замены только лишь управляющей программы. При этом не требуется производить изменения конструкции, что значительно снижает стоимость модернизации МГД.
Разработан алгоритм многопоточного комбинационного дозирования, позволяющий увеличить производительность МГД, за счет повышения коэффициента использования, а также значительного снижения частоты возникновения тупиковых ситуаций.
Посредством подобной модернизации осуществляется более полное использование существующего оборудования дозатора, что увеличивает общую производительность системы.
Данная диссертация состоит из введения, пяти глав и списка литературных источников.
Первая глава посвящена исследованию взаимовлияния характеристик штучных продуктов, в частности штучных крупнокусковых и продуктов нерегулярной формы, с нормами точности, а также дозаторов, предназначенных для их фасования. Дан анализ современного состояния и развития МГД. Поставлены задачи исследования.
Во второй главе рассмотрены вопросы методики расчета МГД в зависимости от условий его работы. Даны критерии оценки использования в зависимости от характеристик продукта. Разработана математическая модель, харак теризующая основные параметры работы дозатора, в частности, законы распределения массы дозы в зависимости от выбранного алгоритма работы.
В третьей главе описана компьютерная модель МГД, требования, предъявляемые к ней, ее функциональная схема. Даны результаты моделирования МГД различных конструкций и для различных алгоритмов работы. Произведен сравнительный анализ полученных данных на предмет возникновения тупиковых ситуаций и даны рекомендации по их устранению.
В четвертой главе предложен метод многопоточного комбинационного дозирования. Разработан алгоритм выбора дозы реализующий данный метод. Произведено компьютерное моделирование алгоритма многопоточной работы МГД.
Пятая глава посвящена экспериментальным исследованиям МГД и анализу соответствия полученных математической и компьютерной моделей реальному дозатору на продуктах с различными характеристиками.
Исследование влияния свойств пищевых кусковых продуктов на параметры дозирования
В настоящее время существует множество работ, в которых рассматривается конструкции комбинационных дозаторов. Более всего исследования затронули разработку устройств подачи [100, 104] и распределения продукта [99], систем автоматики [105, 103, 85, 102, 75] и в меньшей степени - управляющих программ. Часть из них связана с изменением конструкции МГД для достижения экономии при производстве дозаторов сокращением либо взвешивающих бункеров [83], либо промежуточных [72, 95]. Существуют патенты на усовершенствование системы управления для удобства эксплуатации и настройки [71, 77], улучшение характеристик открытия бункеров [66], датчиков, формы разгрузочного бункера [67], изобретения, улучшающие электронную часть системы управления [75] или алгоритмы обработки цифровых сигналов на ЭВМ [88]. В меньшей степени затронуты вопросы, затрагивающие оптимизацию алгоритма управления [73, 77, 82].
Некоторые конструкторские решения определяют новую область использования комбинационных дозаторов. Так, например, дозатор для филе рыбы [92] (рис. 1.10, в) имеет значительные отличия в конструкции от МГД предназначенных для дозирования овощей (рис. 1.10, а) или продуктов длиной формы (рис. 1.10,6).
В области дозирования небольших порций кусковых продуктов также существуют специальные конструкции, определяемые свойствами дозируемого продукта [81, 84]. Главное их отличие - в способе наполнения бункеров дозатора продуктом, соответственно отличается и конструкция бункеров. В а.с. [9] Иванов П.Л. и Сахаров А.Н. предлагают динамически менять значение целевой массы дозы. Критерием выбора дозы при этом служит минимум абсолютной величины разницы между суммарной массой выбираемых частичных доз и целевым значением массы дозы. Изменение предписанного значения производится с целью уменьшения разницы между средней массой отвешиваемых доз и номинальной массой дозы. Шлемов А.П. и Пашнин В.Н. в а.с. [8] предлагают алгоритм изменения времени работы вибролотков в зависимости от средней массы материала, оставшегося в бункерах дозатора после выгрузки дозы, тем самым осуществляется регулирование средней массы порций продукта в целях повышения производительности дозатора. В а.с. [6] эти же авторы предлагают ускорить вычисления, производимые устройством управления, за счет рационализации схемотехнических решений. В а.с. [7] Равич В.Н. и Козаревич Н.Н. предлагают при выборе частичных доз, сумма массы продукта в которых лежит в заданном диапазоне, руководствоваться критерием разгрузки наиболее неблагоприятных для составления комбинаций частичных доз. В а.с. [3] специалисты из Каунасского политехнического института предлагают оригинальную конструкцию накопительных бункеров для дозатора, предназначенного для расфасовки сухофруктов. В а.с. [4] специалистами из названного института предлагается способ комбинационного дозирования, позволяющий сократить число весовых измерительных каналов, Для увеличения производительности дозатора частичные дозы, не использованные за определенный промежуток времени, выводятся из позиций накопления. В а.с. [5] Скалевой предлагает использовать, комбинационный способ подбора массы дозы для составления порций, содержащих одинаковое количество штучных, грузов. Особо следует отметить работы Шечкова А.В. посвященные исследованию комбинационного весового дозирования для кондитерской промышленности [53, 19, 52, 54, 55, 56, 57, 58]. Основу исследований составляют продукты, для которых масса куска ощутима в массе готовой дозы. Были составлены математические модели процесса аккумулятивного комбинационного дозирования, описывающие теоретическую производительность, выведены критерии точности дозирования, решена задача управления производительностью подающего устройства. В статье [52] этим же автором предложен способ управления массой дозы во время процесса дозирования в зависимости от средней массы продукта в бункерах. Отмечено, что количество комбинаций доз зависит от средней массы продукта в бункерах, и таким образом необходимо управлять массой сбрасываемых доз. Дана формула нахождения минимального числа весовых бункеров необходимого для безтупиковой работы дозатора. Однако в ней не учтены характеристики продукта, требование к точности дозы, характеристики вибропитателей. В работе [58] Шечков А.В. и Перельман Е. И. рассматривают три различных алгоритма выбора дозы с точки зрения времени их выполнения и точности составления дозы. В вышеперечисленных работах Шечковым рассмотрен процесс комбинационного весового дозирования исходя из характеристик куска продукта, его массы и среднего квадратичного отклонения. При этом не учитываются характеристики вибропитателей, и полагается, что каждый весовой бункер наполняется одним куском продукта. В данных работах область исследования ограничена продуктами, масса куска которых, как сказано, ощутима в массе готовой дозы, но не дано численных критериев применения комбинационного весового дозирования. Также отмечено то, что от выбора алгоритма составления дозы зависят характеристики дозатора, но не произведено глубокого исследования алгоритмов управления МГД. В работе Гомцяна А.С. [18] дается разделение МГД аккумулятивного и ассоциативного типов, в зависимости от способа формирования дозы из порций продукта. Рассмотрев все вышеперечисленные работы, становится видно, что в достаточном объеме изучены далеко не все вопросы комбинационного весового дозирования, в малой степени проанализированы алгоритмы выбора дозы, нет численных критериев областей применения МГД.
Определение характеристик масс готовых доз на выходе из дозатора для различных алгоритмов работы МГД
При создании модели дозатора было решено разбить модель на две логические части, работающие совместно, которые соответствуют конструктивным блокам МГД. Первая часть - подающее устройство, блок вибропитательных лотков и прерывателей потока. Назначение подающего устройства заключается в равномерном распределении потока продукта по сечению вибролотка для стабилизации работы вибропитателей. Так как вибропитатели в данном случае отмеривают дозу по времени, то в конце работы ее величина сильно зависит от плотности заполнения сечения лотка вибропитателя. Для устранения этого недостатка стремятся распределять поток продукта в лотках как можно равномернее. Ввиду сложности дозирования продукта нерегулярной формы в реальных конструкциях принят ряд структурных и конструкционных улучшений работы вибропитателей.
Одно из этих улучшений - обратная связь от весовых бункеров на привода вибропитателей. Суть его сводится к следующему: через заданное в настройках количество наполнений бункеров, вычисляется средняя масса продукта в весовых ячейках, анализируется и выдается соответствующая команда на корректировку. Например: при завышенной средней массе продукта в какой-либо ячейке, уменьшается время работы питателя и т.д.
В итоге всех улучшений масса ячейки колеблется вокруг заданной величины. Наблюдая за статистикой распределения массы продукта в бункерах, приходим к выводу, что наполнение ячеек есть величина случайная, распределенная по нормальному закону с математическим ожиданием m и среднеквад-ратическим отклонением о. Приняв во внимание все выше перечисленное, а также то, что в задачи данной модели входит определенный круг задач, не связанный со скоростными характеристиками дозатора, можно отбросить необходимость подробного моделирования этого узла, заменив его функцией нормального распределения с параметрами (т;о).
Вторая часть модели - блок весовых бункеров и блок управления. От этих двух элементов дозатора более всего зависит качество работы дозатора. Данная часть компьютерной модели построена на основе блочных принципов. Каждый логический блок представляет собой отдельную функцию или процедуру. Одно из преимуществ данного метода заключается в концентрации внимания на конкретном элементе системы, не отвлекаясь на его окружение. Другое его преимущество в том, что в уже созданной модели можно изменять и уточнять какой-либо элемент, не затрагивая его окружение, усложнять внутреннюю структуру, максимально приближая к объекту моделирования. При этом связи с внешней системой остаются прежними.
Взаимодействие такого модуля с внешними конструктивными элементами системы описывается входными - выходными параметрами функции. Некоторые модули, в зависимости от назначения, могут не иметь входных или выходных параметров. От полноты воссоздания элемента зависит качество его работы, то есть соответствия результатов работы виртуального звена реальному.
Рассмотрим работу одного взвешивающего бункера. Для этого необходимо найти все факторы, воздействующие на него и способные оказать влияние на его работу.
В весовой бункер подается некоторый объем продукта, определяемый временем работы вибропитателя, обладающий объемной плотностью, определяемой качеством распределения продукта на вибролотках. В результате совместной работы подающего устройства, вибропитателей и накопительных бункеров, мы имеем порцию продукта со случайной массой, зависящей от различных параметров вышеперечисленных устройств. Задачей весового бункера на данном этапе является определение массы порции продукта. Рассмотрим работу весового бункера.
Если рассмотреть ячейку как функцию, то измеренная масса является выходной величиной, а входными параметрами являются объем поступающего продукта и его плотность. Однако если рассмотреть все факторы, то мы увидим внешние силы, такие как вибрация пола и установки, скорость падения порции, остатки продукта на стенках бункера, и внутренние: время измерения массы, точность измерения и скорость открытия бункера. Т.е. для получения полноценной модели одного весового бункера необходимо учитывать все вышеперечисленные факторы. Правильно определив зависимости между входными и выходными параметрами, получим функцию, позволяющую определять скоростные характеристики ячейки, массы порции и точность ее измерения. При некоторых задачах моделирования не обязателен учет всех внешних и внутренних факторов. Достаточно рассмотреть каждый из них и оценить его степень влияния. Поскольку основными задачами данной модели являются нахождение минимального числа головок необходимого для устойчивой работы дозатора, исследование возникновения тупиковых ситуаций и их периодичности, изучение различных алгоритмов работы, а также принимая во внимание то, что выдача дозы происходит в один такт работы, можно увидеть, что исследование скоростных характеристик дозатора не входит в задачи этой модели. Следовательно, учет факторов, связанных со скоростными и временными характеристиками, вести не обязательно. Оставшиеся внешние воздействия влияют на точность взвешивания и теоретически также затрагивают нашу задачу. Степень влияния оценим отношением погрешности измерения массы к погрешности работы дозирующей системы. Это отношение для продуктов нерегулярной формы и современных весовых датчиков пренебрежительно мало, так что можно использовать только одно Ояч. Итак, поскольку в описываемой компьютерной модели применяется моделирование с некоторыми допущениями, достаточное для выполнения поставленных задач, то функция ячейки будет выглядеть следующим образом:
Исследование управляющих алгоритмов МГД, на базе компьютерной модели
Анализ работы модели по первому алгоритму показывает, что простаивающие ячейки образуются вследствие наполнения весовых бункеров массой, значительно отличающейся от заданной. Это можно объяснить тем, что подборе наиболее точного значения массы дозы, с большой вероятностью собирается из порций наименьшего отклонения от т. Остаются ячейки, масса которых имеет более высокое отклонение. Со временем их число увеличивается, и этот процесс происходит тем быстрее, чем больше с.к.о. вибропитателя.
Таким образом, возникло предположение о том, что для выравнивания разброса массы продукта в ячейках необходимо принудительно использовать бункеры с наибольшей и наименьшей массой при составлении комбинаций доз. Остальные ячейки подбираются из условия попадания итоговой массы в заданный диапазон. Минимально возможное количество порций равно трем, но как показывают дальнейшие исследования максимальной эффективности данного алгоритма можно достичь при числе порций в дозе от 8 до 9.
Плотность распределения массы дозы (рис. 3.9, а) подобна первому алгоритму управления. Однако на остальных графиках заметны значительные отличия. В частности уменьшилось значение отклонения средней массы, при котором невозможен дальнейший подбор комбинаций, с 40 г до 15 г (рис. 3.9, 6-е). Соответствующим образом значительно снизилось количество комбинаций доз с 350 до 60 (рис. 3.9, г), что в свою очередь привело к увеличению числа тупиков.
Ухудшение характеристик связано с фактическим уменьшением числа порций, из которых составляется доза. Поскольку обязательным условием является включение в дозу ячеек с минимальной и максимальной массой продукта, то в составлении комбинаций принимают участие 3 порции вместо 5. Это уменьшает количество вариантов с 3003 до 455. К тому же возникает проблема отклонения средней массы от заданного значения, связанная с двумя факторами. Первый возникает в случае использования нечетного числа порций в дозе. Это приводит к ассиметричности распределения средней массы бункеров. Второй фактор связан также с отсутствием контроля массы оставшихся ячеек. При увеличении числа комбинаций до 7 — 9 происходит улучшение характеристик работы МГД: увеличение времени бесперебойной работы, количества комбинаций и допустимого отклонения средней массы ячеек от нормы.
Эффект стабильной работы МГД при использовании количества порций в дозе близкой к половине общего числа бункеров, можно использовать в режимах работы МГД, при которых действует ограничение по объему бункеров (для большой величины дозы или низкой плотности продукта). Применяя большое количество порций в дозе, данный алгоритм работы имеет преимущество перед выбором наиболее точной дозы, так как характеристики последнего ухудшаются с увеличением числа порций в дозе.
Итак, анализ работы модели по первым двум алгоритмам показал, что для стабильной работы МГД необходимо отслеживать изменение средней массы продукта в ячейках. Этому условию удовлетворяет третий алгоритм - выбор порции, сброс которой приближает среднюю массу наполнения оставшихся ячеек к заданному значению. Т.е. из всех возможных комбинаций выбирается та, для которой отклонение средней массы не вошедших в комбинацию ячеек от заданной величины наполнения порции наиболее близка к нулю.
Для сравнительного анализа алгоритмов рассмотрим графики на рис. 3.10. По сравнению с первым алгоритмом управления, у третьего наблюдаются отличия на промежутке с. к. о. от 5 до 50 г. При этом наблюдается двукратное уменьшение числа тупиковых ситуаций.
По сравнению со вторым алгоритмом, у третьего, при данных условиях, наблюдается преимущество практически на всем участке значений с.к.о. Третий вариант работы дозатора позволяет усреднять оставшееся наполнение ячеек. Выбор дозы осуществляется таким образом, чтобы ее сброс приводил к приближению средней массы продукта в оставшихся бункерах к целевому значению т. На рис. 3.11, а-г показаны результаты работы МГД с данным алгоритмом управления. Так же как и в первом варианте, наблюдается зависимость количества комбинаций рис. 3.11, г от отклонения средней массы дозы. На рис. 3.11, б заметны небольшие колебания средней массы ячеек около заданного значения.
Отличие алгоритмов в том, что в первом варианте МГД сбрасывает наиболее точные дозы, и при этом, возможно, в ячейках остаются порции продукта «неудобной» массы (значительно отличающейся от заданной). Эти бункеры остаются неиспользованными в течение всего цикла работы, снижая количество комбинаций. Со временем число неиспользуемых бункеров увеличивается, что в итоге приводит к тупиковой ситуации (такт №556 рис. 3.7, б). Это прослеживается в постоянном снижении количества комбинаций с 500 по 556 такты. Осуществляя подбор комбинаций способом, не связанным со сбросом лучших масс, мы получаем более равномерную работу дозатора. Этот метод реализован во втором алгоритме.
Описание работы многопоточного алгоритма управления МГД
Эксперимент по проверке достоверности имитационной модели МГД состоит из следующих частей: - определение характеристик кусков продукта; - определение характеристик массы доз на выходе из МГД; - моделирование работы МГД с параметрами исследуемого дозатора и продукта; - проверка соответствия полученных при моделировании данных результатам эксперимента. Обработка результатов была осуществлена с использованием программы Excel 2003. Основной дозируемый продукт составляет "крабовое мясо". Куски данного продукта представляют собой свернутый в несколько слоев тонкий пласт, отрезанный по диагонали, длиной 4-5 см. Результаты измерения массы кусочков крабового мяса даны в табл. 5.2. Исследуемая выборка состоит из 300 единиц продукта. Измерение массы проводилось на электронных весах ВЛТ-1500, предназначенных для статического взвешивания, с пределом допускаемой погрешности ±0,1 г при наибольшем пределе взвешивания 1500 г. Основные номиналы массы фасуемых упаковок составляют 200 г, 250 г. Особенностью рассматриваемого продукта является его высокая липкость, а также быстрое ее увеличение из-за потери влажности. По этой причине не удается получить стабильные характеристики дозирования крабового мяса традиционными способами, и единственным возможным вариантом стало комбинационное весовое дозирование. Исследуемый МГД осуществляет выбор комбинаций доз, состоящих из 3 порций среди 9 ячеек. В табл. 5.3 даны результаты экспериментов при дозировании крабового мяса в упаковки с требуемой массой 200 г и 250 г. На рис. 5.2 и 5.3 показаны графики плотности распределения массы дозы полученных экспериментальным образом при заданной массе 200 г и 250 г соответственно. Объем выборки в обоих случаях составляет 500 доз. Для условий, соответствующих реальному МГД (М=250 г; є=30 г; р=3; N=9; ишт= 1,7 г; шш„,=7,6) было проведено моделирование процесса дозирования на базе имитационной модели описанной в главе 3. В табл. 5.4 представлена проверка полученных при моделировании данных на соответствие реальному объекту. Для оценки достоверности распределения был использован критерий %2 Пирсона. Среднее квадратичное отклонение массы дозы составило 6,58 г при имитационном моделировании и 6,9 г - для экспериментальных данных. Находим критическую точку по критерию Пирсона: Таким образом, основываясь на сравнении результатов моделирования работы МГД и экспериментальных данных, можно предположить, что предложенная в данной работе имитационная компьютерная модель комбинационного весового дозирования достоверна. Итогом работы является создание имитационной компьютерной модели МГД, позволяющей выявить причины возникновения тупиковых ситуаций, связанных с невозможностью подбора дозы, а также меры по их устранению. Моделирование работы МГД осуществляется с учетом характеристик фасуемого продукта, массы дозы, числа порций из которых она состоит, а также числа взвешивающих бункеров дозатора. Найдены зависимости характеристик работы МГД от программы управления и причины возникновения тупиковых ситуаций. На основе данных исследований даны рекомендации к построению управляющих алгоритмов. Разработаны новые управляющие алгоритмы, позволяющие значительно снизить или исключить возникновение тупиковых ситуаций. Предложен способ модернизации уже произведенного оборудования МГД путем замены его программного обеспечения, позволяющий повысить производительность оборудования, за счет увеличения продолжительности безостановочной работы и уменьшения времени на обслуживание при ликвидации тупиковых ситуаций. При этом модернизация осуществляется на низком уровне затрат, так как не требует изменения конструкции, а достигается лишь за счет замены управляющей программы. Преимуществом является то, что данная операция может быть произведена на большинстве выпущенных дозаторах, а также малое время ее выполнения. Разработаны математические модели предложенных алгоритмов управления, позволяющие определить основные характеристики работы МГД в зависимости от его конструкции и характеристик продукта. Эти модели позволяют описать распределение массы произведенных доз, а также вероятность возникновения тупиковых ситуаций. Использование полученных моделей позволяет произвести выбор компоновки МГД соответственно заданным характеристикам продукта.
Похожие диссертации на Разработка алгоритмов управления мехатронными дозаторами
