Автоматизация процесса сгущения красного шлама

 

     Главная задача управления сгустителем –  это наименьшее содержание твёрдой  фазы в сливе и наибольшее содержание её в разгрузке.

     Эффективнoсть работы сгустителя зависит от содержания твёрдой фазы в разгрузке.

     Управление  содержанием твёрдой фазы в разгрузке  сгустителя осуществляется расходом разгрузки  и основан на измерении плотности  пульпы. Точность такого способа зависит  от колебаний плотности жидкой и  твердой фазы.

     Схема автоматической стабилизации уровня осветленной зоны состоит из:

     -измерение  уровня осветленного раствора  в сгустителе самодельным устройством  (фотосопротивление) 1а, данные передаются на контроллер, при достижении нужного уровня контроллер подает сигнал на исполнительный механизм 2а;

     -измерение расхода слива осветленного раствора осуществляется при помощи чувствительного элемента расходомера 12а, данные постапают на контроллер где регистрируются;

     -регулирование  уровня осуществляется расходом  питания  в сгуститель при помощи чувствительного элемента 3а, данные поступают на контроллер;

     -регулирование  расхода питания осуществляется  исполнительным  механизмом МЭО  100/25 4а.

     Схема автоматической стабилизации режима сгущения состоит из:

     -измерение  плотности под конусом сгустителя плотномером 7а, сигнал поступает на преобразователь 7б, а с преобразователя на контроллер;

     -регулирование  плотности осуществляется расходом  шлама 5а и 8а, данные с расходомеров поступают на контроллер;

     -регулирование  расхода шлама осуществляется  исполнительным механизмом МЭО 100/25 обозначенным на схеме 6а и 9а.

     Уровень красного шлама в мешалке и  осветленного раствора в баке слива  измеряется чувствительным элементов 10а и 11а, данные с которых передаются на контроллер, где регистрируются.

      Для остальных трех сгустителей схема управления процессом аналогична.

      Сигнализации  подлежат все параметры, нарушение  которых могут привести к аварии, несчастным случаям или серьезному нарушению технологического режима. Сигнализация предназначена для  оповещения обслуживающего персонала о нарушениях технологического процесса, которые могут привести к браку выпускаемой продукции. В связи с этим следует сигнализировать об отклонениях наиболее ответственных параметров и показателей эффективности. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     5 Математическое описание  объекта регулирования 
 

     Для получения динамических свойств  объекта была снята опытным путем  кривая разгона контура регулирования  плотности шламов из-под конуса сгустителя путем реакции на изменение положения  регулирующего органа.

     Кривая  разгона необходима для расчёта  системы переходного процесса:

     -изменение  положения регулирующего органа  – изменение плотности шламов.

     Ниже  на рисунке 5 приведена схема проведения эксперимента 

   

где W(s) – передаточная функция канала 

     Рисунок 5 - Схема проведения эксперимента 

     Кривая  разгона (изменение положения регулирующего  органа - изменение плотности шламов) показана на рисунке 6.

     Это снятие ведётся в момент наиболее стабильной работы сгустителя, при  относительно постоянном характере основных параметров процесса, с АРМ оператора-технолога дистанционно меняется положение регулирующего органа на 20 % или на 0,2 в относительных единицах. В результате этого плотность медленно меняет своё  значение. Шкала регулируемой величины (плотности) на графике показана в относительных единицах.

     

Рисунок 6 – Кривая разгона плотности 

     Динамические  параметры кривой разгона:

     Время запаздывания τ_об=0

     Постоянная  времени Т_об=300

     Коэффициент передачи  находим по формуле 

      

                                                          (1) 

     В итоге k_об равен

     

. 

     По  виду кривая разгона является инерционным  звеном, так как при ступенчатом  входном воздействии стремится  к установившемуся значению по экспоненте, а значит, её передаточную функцию находим по формуле  

                                                       (2) 

Рассчитываем  W(s)

. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      6 Выбор и расчет  регулятора 
 

     Для обеспечения нормальной работы системы  автоматического регулирования необходимо подобрать соответствующее автоматическое управляющее устройство с соответствующими параметрами.

     Для наиболее ответственных контуров регулирования  можно рекомендовать использование  ПИД-регулятора, обеспечивающего наиболее высокое быстродействие в системе.

     Однако  следует учитывать, что это условие  выполняется только при его оптимальных  настройках (настраиваются три параметра).

     С увеличением запаздывания в системе  резко возрастают отрицательные  фазовые сдвиги, что снижает эффект действия дифференциальной составляющей регулятора. Поэтому качество работы ПИД-регулятора для систем с большим запаздыванием становится сравнимо с качеством работы ПИ-регулятора.

     ПИД-регулятор  состоит соответственно из пропорционального (Кp), интегрального (Кi/s) и дифференциального (Кd*s) звена, у каждого из них свой коэффициент усиления.

После нахождения передаточной функции и выбора закона регулирования определим оптимальные  настройки ПИД-регулятора. Для этого  используем программу MatLab 7.0.1.

Первый шаг  – это структурной схемы замкнутой системы управления при помощи встроенного пакета Simulink, используя звено Transport Delay (библиотека Continuous) и выбрав из библиотеки элементов Simulink Extras-Additional Linear ПИД-регулятор (PID Controller). На входе системы нужно подключить источник ступенчатого сигнала Step (библиотека Sources), на выходе блок настройки Signal Constraint (библиотека Simulink Response Optimization) и индикатор Scope (библиотека Commonly Used Blocks).

Командой open pidtune_demo загружаем в рабочее пространство переменные для коэффициентов ПИД-регулятора Kd, Ki, Kp.

 Структурная  схема показана на рисунке 7 .Сохраним её под названием w1. 

     Рисунок 7– Структурная схема управления 

     В настройках регулятора устанавливаем  вместо чисел символические обозначения изменяемых коэффициентов Kp (окно Proportional), Ki (окно Integral) и Kd (окно Derivative). Далее в окне параметров блока Signal Constraint настраиваем зоны и устанавливаем значения координат границ рабочей зоны процесса. Через меню Optimization-Tuned Parameters импортируем настраиваемые параметры и устанавливаем их начальные значения (Initial guess)  Kp = 1, Ki = 1, Kd = 0.

      Кнопкой Start в блоке Block Parameters: Signal Constraint запускаем процесс выбора параметров, отображаемый в окне блока и Optimization Progress. Интервал исследования задаем в меню Optimization-Simulation Options или окне Simulation Stop Time равное 200 с.

      Требуемый вид переходного процесса регулирования  получен в ходе многочисленных итераций при оптимальных значениях коэффициентов           K_p = 28,9858; K_i = 1,5698; K_d =0,0184.

      Находим  передаточную функцию ПИД-регулятора по формуле

       

                                             (3) 

      

. 

      Полученный  в ходе оптимизации процесс регулирования  показан на рисунке 8.

 

     Рисунок 8– График процесса регулирования системы w1

     7 Исследование устойчивости  и переходных процессов 
 

     Качество  – свойство системы удовлетворять поставленным техническим требованиям с заданной эффективностью. Количественные оценки эффективности системы называются показателями.

     Методы  оценки качества бывают прямые и косвенные. В свою очередь прямые и косвенные могут быть статическими и динамическими. Динамические оценки характеризуют переходной процесс, а статические – установившийся режим. Прямые оценки определяются непосредственно по переходной характеристике по каналу управления или возмущения, а сам метод вычисления называется прямым.

     Косвенный метод оценки качества менее точен, поэтому выбираем прямой метод оценки, продолжая работать в MatLab со структурной схемой.

     Оценку  качества регулирования проводим по переходной характеристике замкнутой  системы w1.

     Для определения переходной характеристики убираем с входа блок Step, c выхода Scope и Signal Constraint и ставим соответственно из набора блоков Commonly Used Blocks элементы Вход (In1) и Выход (Out1), как показано на рисунке 9.

     

     Рисунок 9 – Структурная схема замкнутой системы w1 для определения переходной характеристики 

     Нормированную по старшему коэффициенту при s модели системы получаем в виде передаточной функции (Transfer Function) командой tf(w1).

>> tf(w1)

Transfer function from input "w1/In1" to output "w1/Out1":

   0.09662 s + 0.005233

--------------------------

s^2 + 0.09995 s + 0.005233

     Переходная  характеристика с прямыми оценками качества изображена на рисунке 10 . Шкала Y подобрана командой автоматически.

>> ltiview(w1)

     Рисунок 10– Переходная характеристика системы w1 

     Перерегулирование есть отношение разности между максимальным значением переходной характеристики и её установившимся значением, выраженная в процентах. Найдём его по формуле  

                                    (4) 

          В большинстве случаев требуется, чтобы перерегулирование не превышало 10 – 30%.

     Время регулирования равно 60 с, время нарастания равно 12,3. Установившаяся ошибка вычисляется  по формуле  

                                                                 (5) 

     где r(t) – величина входного воздействия.

     Подставив значения получаем 

     

.

     Следовательно система является астатической.

     Понятие устойчивости является важнейшей качественной оценкой динамических свойств САР. Устойчивость САР связана с характером её поведения после прекращения внешнего воздействия. Причем, если показатели точности определяют степень полезности и эффективности системы, то от устойчивости зависит работоспособность системы.

     С целью упрощения анализа устойчивости систем разработан ряд специальных методов, которые получили название критерии устойчивости. Критерии устойчивости делятся на две разновидности: алгебраические и частотные. Алгебраические критерии являются аналитическими, а частотные – графоаналитическими. Критерии устойчивости позволяют также оценить влияние параметров системы на устойчивость.

     Частотный критерий устойчивости Найквиста позволяет  по амплитудно-фазовой частотной  характеристике разомкнутой системы  оценить устойчивость системы.