Головна
Безпека життєдіяльності та охорона праці || Хімічні науки || Бізнес і заробіток || Гірничо-геологічна галузь || Природничі науки || Зарубіжна література || Інформатика, обчислювальна техніка та управління || Мистецтво. Культура || Історія || Літературознавство. Фольклор || Міжнародні відносини та політичні дисципліни || Науки про Землю || Загальноосвітні дисципліни || Психологія || Релігієзнавство || Соціологія || Техніка || Філологія || Філософські науки || Екологія || Економіка || Юридичні дисципліни
ГоловнаІнформатика, обчислювальна техніка та управлінняМатематичне моделювання, чисельні методи і комплекси програм → 
« Попередня Наступна »
Янюк Ю. В.. Математичне моделювання та оптимізація процесів сушіння сипучих матеріалів в сушильній установці барабанного типу / Дисертація / Петрозаводськ, 2003 - перейти до змісту підручника

4.7. Апробація алгоритму керування процесом сушіння.

Як приклад розрахунку розглянемо управління процесом сушіння при завданні наступних значень параметрів і критичної вологості: ХСҐ = 0.3%, Хіп = 2.5%, v -0. 00478 м / с, Г W-400 ... 500 К, v = 0.1 ... 1 м / с. Решта

& про

значення параметрів залишаються незмінними (п.п. 2.2).

Виберемо вид залежності керуючих параметрів "вхідна температура і витрата сушить повітря залишаються постійними протягом всього часу процесу", Т * е? Т in f] (і) - сотіл, v ~ / о f "f і = сода / 7.

При дослідженні функціонального обмеження о к а з а л о с ь, ч т о о н о н е в ьш о л і я е т ь с я, ч т о мул люстріруе т з я малюнком 4.2.

500 Tgjn

ЛГсг «0.3%

не перетинає

Видио, ч то пло ско сть п овеохн ость вих однієї

вологості X (l ™ 3, T ^ in, v (vm)

Збільшення максимальної швидкості потоку сушить повітря з 1 до 5 м / с не дає ефекту. Збільшення верхньої межі температури сушить повітря з 500 до 7 0 0 PC д а е т р е із у л ь тат, н о н е о т в е ч а е т у з л про в і я м безоіасн ой

експлуатації установки (рисунок 4,3) Малюнок 4.3. Виконання функціонального обмеження (4.16) при збільшенні Tgin; Vm-Q, 00478 м / с.

З малюнка видно, що функціональний обмеження (4.16) у вигляді перетину двох поверхонь дає лінію рівня з рівнянням виду F ( T in, v) ~ const, нерозв'язним

про про

щодо Т in І V.

про про

Врахуємо функціональне обмеження в цільової функції, для цього знайдемо залежність між Т in і v. Проведемо

<~> про

апроксимацію на робочому ділянці сушіння (Г Ш-4 00 ... 500 К,

о

v ??~ 0 "1 ... 1 м / с) на основі кубічного полінома (рис. Vg, м / с 0 6

0.5

0.4

0.2-

0.9

0.

8

0.7

0.3

T

400420440

4Б0 480500

Tg_in, К

Малюнок 4,4. Апроксимація кривих для знаходження залежності v ^ (T ^ in).

З малюнка видно хороша ступінь відповідності вихідної функціональної Залежно F (Tin, - const і

про про

апроксимуючої кривої.

Рівняння полінома для даного випадку:

ve (ГЯ / Л) «1бб.0441-1.0488 ^ 7 ^ / Я +0.2214 е ^ 2 * ЗГ ^.

Підставами це рівняння в цільову функцію

Отримаємо залежність енергетичних втрат від двох параметрів 7 * ш і vm, яка наведена на малюнку 4.5

для зафіксованого значення v = 0.0034 8 м / с.

Малюнок 4 - 5. Залежність цільової функції від вхідних температури газу Тin при V = 0,00348 м / с.

5/77

Цільова функція досягає мінімуму в точці Т in = A61. 5К.

о

Щоб знайти глобальний оптимум, необхідно розглянути цільову функцію на всьому ряді vm в робочому

діапазоні 0.00178 Нижче наведені графіки залежності цільової функції

in, v) від Т in для різних значень v, $ У \ Сунок 4, в. За BVICKMOCTVI ЦЄПЄКПО ФУНКЦІЇ від вхідних температури газу ПРК різних значеннях v ^ "

З діаграми видно, що більш низька швидкість подачі матеріалу призведе до більш низьких енерговитратах,. в першу чергу, через зниження температури оушашегс газу, З іншого боку, це у В е Л І Ч І Т д л І ТЕЛЬ ПЕКА процесу С у Ш К І г ч i; of безус л о в к о, відіб'ється на комерційний бік проекту * Даний аспект можна врахувати у новій цільової функції, що не було завданням даної робо ти.

Отже, з вище предста влених кривих вибираємо криву на рис. у зв'язку з тим, що

швидкість подачі матеріалі * задовольняє нормальному режиму роботи сушильної установки "

Отже, оптимальні значення управління;

7" in '::: 4 червня?.

про К; v * :: "0. 0 0 34 8 м / с; 080678 м / с. Скористаємося запропонованим алгоритмом знаходження оптимальних керуючих параметрів для оцінки енергетичних витрат. Використовуємо значення параметрів для різних режимів роботи експериментальної установки (табл. рис. 3.7) і знайдені (по вищевикладеному алгоритмом) оптимальні параметри управління при інших рівних умовах. Результати представлені на малюнку 4.7 (а також у додатку 4): Експериментальні значення параметрів Оптимальні значення параметрів Значення цільової функції, кДж / кг Зниження

енерговитрат,% 4 т тр, **

V

m т * -

Tgm ге

ч Г *

Ч 0,7 0,0478 473 0,18 0,00428 435 122,299 74,102 40% 0,7 0,0478 462 0,11 0,00528 450 123,081 49,699 60% 0,7 0,0478 463 0,12 0, 00488 450 117,344 57,365 51% 0,7 0,0478 483 0,14 0,00408 450 130,132 75,752 42% 0,7 0,0478 473 0,07 0,00428 455 120,280 451,67 62% Малюнок 4.7. Зниження енерговитрат при використанні оптимальних керуючих параметрів.

Дані значення керуючих параметрів

відповідають конкретних прикладів процесу сушіння (див. табл. рис 3.7, додаток 3). Однак алгоритм розрахунку оптимальних параметрів процесу , запропонований в даній роботі, може бути використаний для будь-якого режиму роботи установки при налаштуванні моделі за допомогою ідентифікації коефіцієнтів під сушку конкретного виду матеріалу.

Запропонована в роботі модель процесу сушіння може застосовуватися для аналізу та управління подібними процесами в інших установках, принцип дії яких можна описати рівняннями тепло-і масопереносу.

« Попередня Наступна »
= Перейти до змісту підручника =
Інформація, релевантна "4.7. Апробація алгоритму керування процесом сушіння."
  1. 1. 9 Короткі висновки.
    апробацію.
  2. ОСНОВНІ ВИСНОВКИ ТА РЕКОМЕНДАЦІЇ 1.
    алгоритм управління процесом сушіння сипучих матеріалів в сушильній установці барабанного типу та його програмна реалізація, алгоритм настроюється під будь-які типи барабанних сушарок і характеристики матеріалів , що піддаються сушці. 7. Встановлено, що для сушки кальциту в установці барабанного типу, наявної в університеті м. Оулу (Фінляндія), при управлінні з використанням оптимальних
  3. Янюк Ю. В.. Математичне моделювання та оптимізація процесів сушіння сипучих матеріалів в сушильній установці барабанного типу / Дисертація / Петрозаводськ, 2003

  4. 3.1 Розробка моделі процесу сушіння в БСУ.
    процесу сушіння на два етапи - стаціонарний і нестаціонарний. З експериментальних даних видно [9], що 1-й етап сушки являє собою процес, де швидкість сушіння практично не залежить від часу. Цей етап, як показують експерименти, є найтривалішим за часом і являє собою власне сушку, т. е . випаровування вологи з матеріалу (див. п.п. 1.1). Грунтуючись на
  5. ВСТУП
    алгоритмів, ніж приємним. Реалізація цих можливостей дозволяє підняти на якісно новий рівень управління виробничими процесами. Розширюється і набір процесів, що допускають автоматизацію управління. Колишній рівень моделей і алгоритмів не достатній для створення систем автоматичного управління безперервними процесами. Крім того, в даний час гостро стоїть питання про економію
  6. 3? б Експериментальна перевірка адекватності запропонованої моделі.
    процесу сушіння використовувалися експериментальні дані сушки кальциту в БСУ (див. Додаток), Коефіцієнти А]
  7. 1.8 Динамічна модель процесу сушіння в барабані .
    управлінні, які дають задовільний опис процесу. Важливо знати, що при значенні вологості, коли швидкість сушіння швидко зростає, передача вологи на поверхню відбувається за рахунок таких механізмів, як дифузія, молекулярна взаємодія, тиск стиснення і т. п. Оскільки, ця передача може бути повільною, необхідно забезпечити задовільну затримку часу. Інакше, матеріал
  8. 2.1 Рівняння матеріального і теплового балансів для отримання динамічної моделі процесу сушіння.
    процесу сушіння в барабанної сушильної установки може бути отримана на базі прийнятних припущень [2], [9], заснованих на його фізичної стороні: - коефіцієнти передачі тепла і маси постійні; - передача тепла через провідності матеріалу і сушить газу незначна ; - дифузія водяної пари в осьовому напрямку не береться до уваги; - передача тепла через радіацію
  9. 4.1 Структура системи управління.
    алгоритмом обчислення. Контур програмного керування активний протягом усього основного режиму роботи обчислювача. Контур забезпечує формування оптимальних значень керуючих впливів: Чі (0 "кількість тепла, що передається суша газу від джерела тепла в одиницю часу; V - об'єм надходить сушить повітря; - тривалість сушіння, а також оптимальних початкових умов
  10. Модель інформаційного агрегату
    алгоритм) функціонування, H (t) - оператор зміни станів, A (t) - оператор (алгоритм) управління, F (t) - результати функціонування, Z (t) - стан, Q (t) - результат виконання керуючих рішень. На рис. 10 представлений локальний інформаційний агрегат (ІА) і системи інформаційних агрегатів, що відображають об'єкти організаційного управління. Входи і виходи ІА повинні бути задані
  11. РОЗДІЛ 4. ОПТИМІЗАЦІЯ УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСОМ СУШІННЯ.
    РОЗДІЛ 4. ОПТИМІЗАЦІЯ УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСОМ
  12. 1. МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ СУШКИ СИПУЧИХ МАТЕРІАЛІВ
    1. МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ СУШКИ СИПУЧИХ
  13. 3. РОЗРОБКА МОДЕЛІ ПРОЦЕСУ СУШІННЯ В БСУ, ЇЇ АНАЛІТИЧНЕ РІШЕННЯ ТА ДОСЛІДЖЕННЯ
    3. РОЗРОБКА МОДЕЛІ ПРОЦЕСУ СУШІННЯ В БСУ, ЇЇ АНАЛІТИЧНЕ РІШЕННЯ І
  14. Тема 2. Характеристика конфлікту як соціального феномена
    управління конфліктами Поняття управління конфліктом. Управління конструктивними і деструктивними конфліктами. Основний зміст управління конфліктом: прогнозування, попередження, стимулювання, регулювання і дозвіл. Динаміка конфлікту і зміст управління ім. Джерела прогнозування конфлікту. Шляхи попередження конфлікту. Вимушені і превентивні форми
  15. 1.4 Загальні підходи до моделювання процесу сушіння.
    процесу може бути описано за допомогою моделі, яка може бути інтуїтивною, вироблений, каузальною, кількісної або якісної. Математична модель, яка є прикладом кількісної моделі, складається з алгебраїчних, диференціальних або інтегральних рівнянь. Головна перевага математичної моделі полягає в тому, що вона може передбачити поведінку процесу без проведення
  16. ДОДАТОК 2 ДОСЛІДЖЕННЯ ПОВЕДІНКИ АНАЛІТИЧНОГО РІШЕННЯ МОДЕЛІ (3.1) З ідентифікували КОЕФІЦІЄНТАМИ ПРИ РІЗНИХ значень вхідних вологість і температура СУШКИ «5
    З 5 OS 1-Ч; Довжина, м-Експеримент Модель