Автоматизация поверочной водомерной установки

Разработанная мнемоническая схема не является обязательной при выполнении дипломного проекта, Данная мнемосхема является иллюстрацией, более или менее точно характеризующей тот программный продукт, который будет использоваться при внедрении разработанной системы автоматизации усовершенствованной водомерной установки УП-100. На имеющейся мнемосхеме, отображены необходимые клавиши управления, а так же отображен весь процесс измерения. Назначение клавиш:

1. «Задействованная линия» выбор измерительной линии.

2. «Заданный мгновенный расход» задание необходимого мгновенного расхода.

3. «Текущий мгновенный расход» отображение текущего мгновенного расхода в реальном времени (в момент измерения).

4. «Температура» отображение температуры воды в измерительной линии трубопровода.

5. «Пролитый объем жидкости» устанавливает необходимый объем расхода, и отображает текущий объем расхода в реальном времени (в момент измерения).

6. «Время измерения» отображает время измерительного процесса.

7. «Старт измерения» запуск (начало) измерения.

8. «Стоп измерения» остановка измерительного процесса.

9. «Сохранить результат» сохранение последнего результата измерения. «Печать» вывод на печать принтера результатов текущего измерения. «Режим установки ПС» выбор режима установки в поверочную водомерную установку поверяемого прибора измерения

- «Ручн» переключение потока жидкости на мнемосхеме производится в ручную.

- «Авт» переключение потока жидкости на мнемосхеме происходит автоматически. 12. «Режим измерения» выбор режима измерения

- «Авт» режим многократного измерения требуется установить количество поверяемых точек

- «Ручн» пуск и стоп измерение осуществляется в ручном режиме.

13. «Результаты измерения» хранение всех результатов измерения.

14. «Меню» переход в режим настройки калибровочных коэффициентов, коэффициентов регуляторов, системе ограниченного доступа, проектирования, выход из программы управления системой. Ход измерительного процесса на мнемосхеме отображается путем изменения цветовой гаммы задействованных измерительных приборов и линии. Красным цветом выделена измерительная линия трубопровода на которой установлен поверяемый прибор. Зеленым цветом отбражается активное состояние оборудования. При нажатии кнопкой мыши на необходимом элементе мнемонической схемы, можно активировать - деактивировать нужный элемент в схеме в ручную.

3. Раздел моделирования

3.1 Идентификация объектов регулирования

Проведя в рамках данного дипломного проекта автоматизацию усовершенствованной водомерной установки, необходимо промоделировать, и изучить поведение объекта регулирования, и при необходимости провести оптимизацию параметров регулирования. Для проведения моделирования параметров, контура регулирования: «Частотный преобразователь>электродвигатель>насос», необходимо определить передаточную функцию данного объекта регулирования. Для этого воспользуемся приложением System Identification Toolbox из пакета программ «MATLAB». Для проведения идентификации объекта управления экспериментально были сняты показания отраженные.

Снятие экспериментальных данных, производится путем подачи управляющего сигнала (4-20мА) на контур регулирования частотный преобразователь>электродвигатель. Фиксирование показаний осуществлялось через 9 секунд (время дискретизации ts=9), что отображено в 3 столбце таблица 5. Из полученного массива данных в рабочей области MATLAB создадим файл, объединенных данных:

datta.mat. >> ts=9

ts = 9

>> ustanovka=iddata(y(1:31),u(1:31),ts)

Time domain data set with 31 samples.

Sampling interval: 9

Outputs Unit (if specified) y1

Inputs Unit (if specified) u1

Сформированный файл указывает, что он содержит результаты 30 измерений с интервалом дискретизации 9с. Входными переменными является массив u1, а выходным параметром - y1.

Для наглядности сформированного файла необходимо в его структуру ввести обозначения входных и выходных данных:

>> set(ustanovka,'InputName','Ток','OutputName','Q')

>>set(ustanovka,'InputUnit','mA','OutputUnit','m3/h')

Для просмотра полной информации о полученном файле воспользуемся командой:

>> get(ustanovka)

ans = Domain: 'Time' Name: [] OutputData: [31x1 double] y: 'Same as OutputData' OutputName: {'Q'} OutputUnit: {'m3/h'} InputData: [31x1 double] u: 'Same as InputData' InputName: {'Ток'} InputUnit: {'mA'} Period: Inf InterSample: 'zoh' Ts: 9 Tstart: [] SamplingInstants: [31x0 double] TimeUnit: '' ExperimentName: 'Exp1' Notes: [] UserData: []

Для графического представления данных воспользуемся командой:

>> plot(ustanovka)

Для дальнейшего использования полученных исходных данных необходимо провести предварительную обработку этих данных с целью удаления тренда из набора данных и если необходимо отфильтровать данные с помощью имеющихся средств в пакете System Identification Toolbox, из командной строки.

>> ident После проведения предварительной обработки данных можно приступить к нахождению оценки модели.

В предложенном списке получим параметрические модели ARX, ARMAX, OE, BJ. Произведем оценку полученных моделей.

Для выбора модели следует пользоваться средствами которые предоставляет System Identification Toolbox:

Transient resp (переходная характеристика);

Frequency resp (частотные характеристики);

Zeros and poles (графики нулей и полюсов);

Noise spectrum (графики спектров шумов);

Model output (переходная характеристика с степенью идентичности оригиналу).

Для анализа модели нашего объекта регулирования возьмем модель «arx111»

Полученная модель представлена в так называемом тета - формате и является дискретной. Для преобразования модели из тета - формата в вид удобный для дальнейшего использования в пакете System Identification Toolbox, преобразуем модель тета-формата многомерного объекта в вектор передаточных функций, связанных с выбранным входом:

>> [n,d]=th2tf(arx111)

n = 0 1.7070

d = 1.0000 -0.6949

где n, d соответственно числитель и знаменатель дискретной передаточной функции.

Получим дискретную передаточную функцию:

>> zn4s=tf(n,d,ts)

Transfer function: 1.707

z - 0.6949

Sampling time: 9

Преобразуем дискретную модель в непрерывную и представим ее в виде передаточной функции:

>> sn4s=d2c(zn4s)

Transfer function: 0.2263

s + 0.04045

Проанализируем динамические характеристики модели. Для чего построим переходную характеристику моделей и определим основные показатели переходного процесса.

Для построения переходной характеристики воспользуемся командой:

>> step(sn4s)

Основные характеристики переходного процесса следующие:

1. Время нарастания переходного процесса (Rise time) составляет: 54,4 сек.

2. Время регулирования (Setting time) составляет: 96,7 сек.

3. Установившееся значение выходной величины (Final value) 5,59.

Определим частотные характеристики моделей с помощью команды:

>> bode(sn4s)

Значение запаса устойчивости по фазе можно проверить в режиме командной строки MATLAB с помощью команды:

>> [Pm]=margin(sn4s)

Pm = 100.2966

Как видно, определение запаса устойчивости последним способом позволяет значительно точнее вычислять эти значения, чем графическим способом.

Определим статический коэффициент усиления модели с помощью команды:

>> k=dcgain(sn4s)

k = 5.5946

Для того, чтобы идентифицировать объект на управляемость, необходимо вычислить матрицы «А, В, С, D». Критерием управляемости объектов является условие: для того чтобы объект был вполне управляем, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы управляемости

Ми = (В АВ А2В ... Аn-1 В) равнялся размерности вектора состояний n

rang Mu = n.

>> [A,B,C,D]=ssdata(sn4s)

A = -0.0404

B = 0.5000

C = 0.4526

D = 0

Далее необходимо вычислить матрицу управляемости, и ранг матрицы управляемости:

>> Mu=ctrb(A,B)

Mu = 0.5000

>> n1=rank(Mu)

n1 = 1 Из полученных данных видно, что ранг матрицы управляемости равняется размерности вектора состояния n1=Мu=1, следовательно объект управляем.

Вычислим матрицу наблюдаемости, где критерием наблюдаемости является условие: для того, чтобы объект был вполне наблюдаемым, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы наблюдаемости:

My = (СТАТСТ (АТ)2СТ ... (AT)n-1C)

равнялся размерности вектора состояния: п = rang MY

Определим матрицу наблюдаемости:

>> My=obsv(A,C)

My = 0.4526

Определим ранг матрицы наблюдаемости:

>>n2=rank(My)

n2 = 1

Таким образом, для исследуемой модели объекта размерность вектора состояний, определяемая размером матриц А и С равна еденице и ранг матрицы наблюдаемости MY также равен единице n2=Му=1, что позволяет сделать вывод о том, что объект автоматизации является вполне наблюдаемым.

Произведя идентификацию объекта регулирования «Частотный преобразователь>электродвигатель>насос», и получив его передаточную функцию, необходимо провести идентификацию и получить передаточную функцию объекта регулирования «электромагнитный регулирующий клапан Кз1». Для этого, так же произведем эксперимент, чтобы получить необходимые данные для исследования объекта регулирования «электромагнитный регулирующий клапан». Управляющий унифицированный токовый сигнал (4-20 мА), подавался на клапан Кз1, при этом в зависимости от величины поданного сигнала, изменялся мгновенный расход жидкости измеряемый образцовыми турбинными преобразователями.

Таблица 6. Экспериментальные данные объекта регулирования «электромеханический регулирующий клапан»

Мгновенный расход м3/ч	Входной сигнал мА	Время сек.
0,4020	4,000	0
0,4020	4,000	9
0,4020	4,000	18
0,4020	8,000	27
0,3926	8,000	36
0,3447	8,000	45
0,3646	8,000	54
0,2909	8,000	63
0,2851	8,000	72
0,2851	8,000	81
0,2851	12,000	90
0,2775	12,000	99
0,2386	12,000	108
0,2547	12,000	117
0,1949	12,000	126
0,1901	12,000	135
0,1901	12,000	144
0,1901	16,000	153
0,1825	16,000	162
0,1435	16,000	171
0,1597	16,000	180
0,0998	16,000	189
0,0950	16,000	198
0,0950	16,000	207
0,0950	20,000	216
0,0890	20,000	225
0,0582	20,000	234
0,0709	20,000	243
0,0236	20,000	252
0,0198	20,000	261
0,0198	20,000	270

Из полученного массива данных в рабочей области MATLAB создадим файл, объединенных данных: datta.mat., и время дискретизации оставим равным ts=9сек.

>> ts=9

ts = 9

>> klapan=iddata(y(1:31),u(1:31),ts)

Time domain data set with 31 samples.

Sampling interval: 9

Outputs Unit (if specified) y1

Inputs Unit (if specified) u1

Сформированный файл указывает, что он содержит результаты 30 измерений с интервалом дискретизации 9с. Входными переменными является массив u, а выходным параметром y.

Для наглядности сформированного файла необходимо в его структуру ввести обозначения входных и выходных данных, а также их размерностей:

>> set(klapan,'InputName','Ток','OutputName','Расход')

>> set(klapan,'InputUnit','мА','OutputUnit','л/ч')

Для просмотра полной информации о полученном файле воспользуемся командой:

>> get(klapan)

ans = Domain: 'Time' Name: [] OutputData: [31x1 double] y: 'Same as OutputData' OutputName: {'Расход'} OutputUnit: {'л/ч'} InputData: [31x1 double] u: 'Same as InputData' InputName: {'Ток'} InputUnit: {'мА'} Period: Inf InterSample: 'zoh' Ts: 9 Tstart: [] SamplingInstants: [31x0 double] TimeUnit: '' ExperimentName: 'Exp1' Notes: [] UserData: []

Для графического представления данных воспользуемся командой:

>> plot(klapan)

Для дальнейшего использования полученных исходных данных необходимо провести предварительную обработку этих данных с целью удаления тренда из набора данных и если необходимо отфильтровать данные с помощью имеющихся средств в пакете System Identification Toolbox, из командной строки.

>> ident

После проведения предварительной обработки данных можно приступить к нахождению оценки модели.

В предложенном списке получим параметрические модели ARX, ARMAX, OE, BJ. Произведем оценку полученных моделей.

Для выбора модели следует пользоваться средствами которые предоставляет System Identification Toolbox:

Transient resp (переходная характеристика);

Frequency resp (частотные характеристики);

Zeros and poles (графики нулей и полюсов);

Noise spectrum (графики спектров шумов);

Model output (переходная характеристика с степенью идентичности оригиналу). Для анализа модели нашего объекта регулирования возьмем модель «arx111»

Полученная модель представлена в так называемом тета - формате и является дискретной. Для преобразования модели из тета - формата в вид удобный для дальнейшего использования в пакете System Identification Toolbox, преобразуем модель тета-формата многомерного объекта в вектор передаточных функций, связанных с выбранным входом:

>> [n,d]=th2tf(arx111)

n = 0 -0.0072

d = 1.0000 -0.6187

где n, d соответственно числитель и знаменатель дискретной передаточной функции.

Получим дискретную передаточную функцию:

>> zn4s=tf(n,d,ts)

Transfer function:

-0.007174

z - 0.6187

Sampling time: 9 Преобразуем дискретную модель в непрерывную и представим ее в виде передаточной функции:

>> sn4s=d2c(zn4s)

Transfer function: -0.001004

s + 0.05335

Проанализируем динамические характеристики модели. Для чего построим переходную характеристику моделеb и определим основные показатели переходного процесса.

Для построения переходной характеристики воспользуемся командой:

>> step(sn4s)

Основные характеристики переходного процесса:

Время нарастания переходного процесса (Rise time) составляет: 41,2 сек.

Время регулирования (Setting time) составляет: 73,3 сек.

Установившееся значение выходной величины (Final value) -0,0188.

Определим ЛАХ модели с помощью команды:

>> bode(sn4s)

Значение запаса устойчивости по амплитуде можно проверить в режиме командной строки MATLAB с помощью команды:

>> [Gm]=margin(sn4s)

Gm = 53.1515

Как видно, определение запаса устойчивости последним способом позволяет значительно точнее вычислять эти значения, чем графическим способом.

Определим статический коэффициент усиления модели с помощью команды:

>> k=dcgain(sn4s)

k = -0.0188

Для того, чтобы идентифицировать объект на управляемость, необходимо вычислить матрицы «А, В, С, D». Критерием управляемости объектов является условие: для того чтобы объект был вполне управляем, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы управляемости

Ми = (В АВ А2В ... Аn-1 В) равнялся размерности вектора состояний n

rang Mu = n.

>> [A,B,C,D]=ssdata(sn4s)

A = -0.0534

B = 0.0313

C = -0.0321

D = 0 Далее необходимо вычислить матрицу управляемости, и ранг матрицы управляемости:

>> Mu=ctrb(A,B)

Mu=ctrb(A,B)

Mu = 0.0313

>> n1=rank(Mu)

n1 = 1 Из полученных данных видно, что ранг матрицы управляемости равняется размерности вектора состояния n1=Мu=1, следовательно объект управляем.

Вычислим матрицу наблюдаемости, где критерием наблюдаемости является условие: для того, чтобы объект был вполне наблюдаемым, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы наблюдаемости:

My = (СТАТСТ (АТ)2СТ ... (AT)n-1C)

равнялся размерности вектора состояния:

п = rang MY

Определим матрицу наблюдаемости:

>> My=obsv(A,C)

My =

-0.0321

Определим ранг матрицы наблюдаемости:

>>n2=rank(My)

n2 = 1

Таким образом, для исследуемой модели объекта размерность вектора состояний, определяемая размером матриц А и С равна и ранг матрицы наблюдаемости MY также равен единице n2=Му=1, что позволяет сделать вывод о том, что объект автоматизации является вполне наблюдаемым.

3.2 Оптимизация системы автоматического регулирования

Для оптимизации параметров автоматической системы регулирования необходимо построить структурную схему нашего объекта, и на ее основе при помощи пакета MATLAB, в приложении SIMULINC составить структурно-математическую схему объекта регулирования.

Рисунок 26 - Структурная схема АСР усовершенствованной установки УП-100

Данная схема, наглядно демонстрирует процесс автоматического регулирования потока жидкости.

Сигнал задания ХQзад. Через суммирующее устройство (элемент сравнения) поступает одновременно на регулирующие устройства РЧП и РКЛ, которые в свою очередь выдают токовый управляющий сигнал на объект регулирования ЧП-частотный преобразователь и Кл-электромеханический регулирующий клапан. С частотного преобразователя ЧП управляющий токовый сигнал пропорционально преобразуется в частоту, которая поступает на исполнительный механизм ЭДВ-асинхронный электродвигатель. В свою очередь Кл-электромеханический регулирующий клапан получив управляющий токовый сигнал с регулятора приоткрывается на нужную величину. Таким образом, достигается необходимый заданный поток жидкости, измеряемый образцовым турбинным преобразователем ТПР. Измеренная величина расхода с ТПР в виде токового сигнала поступает на суммирующее устройство (элемент сравнения), где измеренная величина расхода, сравнивается с заданной величиной ХQзад..

ХQзад.- сигнал задания, формируемый оператором

ЧП - частотный преобразователь

Кл -электромеханический регулирующий клапан

РЧП - регулятор частотного преобразователя

РКЛ - регулятор электромеханического регулирующего клапана

ЭДВ - асинхронный электродвигатель, исполнительный механизм

ТПР - образцовый турбинный преобразователь расхода

YQ - выходной сигнал

Ор1-объект регулирования «частотный преобразователь>электродвигатель»

Ор2 - объект регулирования «регулирующий электромагнитный клапан»

Для тщательного анализа динамических характеристик всей автоматической системой регулирования необходимо создать структурно - математическую схему в MATLAB SIMULINK и промоделировать систему.

Промоделировав систему управления водомерной установкой и проанализировав графики переходного процесса (рисунок 28) и годограф АФЧХ (рисунок 29) о динамических характеристиках системы можно сказать следующее:

Время нарастания -8,24 с.;

Время регулирования - 14,7 с.;

Установившееся значение - 0.848;

Перерегулирования - нет

Запас устойчивости по фазе 100°

Для процесса оптимизации нашего объекта, необходимо определить передаточные функции звеньев системы регулирования. Передаточные функции объектов регулирования Ор1= 0.2263/s + 0.04045 и Ор2= -0.001004/s + 0.05335, были найдены в процессе идентификации, передаточная функция ТПР, как датчика расхода будет равна единице Wдр=1. Для оптимизации системы, и подбора регуляторов воспользуемся программным пакетом MATLAB, приложение SIMULINC. Составим структурно - математическую схему из стандартных блоков, на основе структурной схемы.

Двойным щелчком мыши на пиктограмме NCD Outport данный блок раскрывается. В меню блока NCD Outport задаётся интервал дискретизации (один или два процента от длительности процесса моделирования и указываются имена (идентификаторы) параметров системы, подлежащих оптимизации.

3.3 Анализ работы автоматической системы регулирования

После проведения оптимизации, в рабочей области MATLAB снимем показания установившихся коэффициентов регуляторов kр1 и kр2.

>> kp1

kp1 = 73.7463

>> kp2

kp2 = 5.2399

По переходной характеристике оптимизированной АСР (рисунок 32) усовершенствованной установки УП-100 можно говорить о динамических параметрах системы.

Время нарастания - 0,131с.;

Время регулирования - 0,234 с.;

Установившееся значение - 0.998;

Перерегулирование - нет.

Для получения логарифмических характеристик для определения запасов устойчивости и амплитуде и фазе необходимо разомкнуть систему.

Таблица7 Результаты оптимизации АСР

Характеристики	До оптимизации	После оптимизации
Время нарастания сек.	8,24	0,131
Время регулирования сек.	14,7	0,234
Установившееся значение	0,848	0,998
Перерегулирование	нет	нет
Запас устойчивости по	100	90,1

 Проанализировав данные таблицы 7 можно сделать вывод, что внедрение пропорциональных регуляторов kp1 и kp2 в систему регулирования, мы значительно улучшаем динамические характеристики автоматизированной системы регулирования.

4. Техническое усовершенствование поверочной водомерной установки УП-100

4.1 Усовершенствование конструкции трубопроводов поверочной водомерной установки УП-100

Промоделировав и проведя оптимизацию созданной модели нашей автоматизированной системы управления установкой, и убедившись в работоспособности данной системы, необходимо кратко описать техническое усовершенствование линий трубопроводов. Это необходимо, для того, чтобы иметь полное представление, об экономических затратах необходимых для внедрения данного проекта. Основные магистрали трубопроводов в целях экономии средств оставим без изменения, в нашем случае замене подлежат лишь прямые участки трубопровода, где происходит установка поверяемого прибора. По условиям поверки необходимо выдерживать прямолинейные участки трубопровода без дефекта внутренней поверхности трубы, а так как на имеющейся установке установлены металлические линии трубопровода, то не исключено, что внутренняя поверхность измерительных линий трубопровода засорена продуктами коррозии. Таким образом, данные участки трубопровода на всех измерительных линиях, и на линиях установки образцовых турбинных преобразователей необходимо заменить на трубопровод, изготовленный из нержавеющей стали.

Таблица 8 Данные для усовершенствования конструкции трубопровода

Диаметр мм	Измерительные линии, участки	Длинна трубы м
10	ТПР3	0,7
15	ТПР2	0,7
25	ТПР1	0,7
40	3…4…5	1,05
80	Кр; 1…2; ТПР4	3,0

Основная работа по проектированию, изменению расположения измерительных линий и их замене, будет производится монтажной группой, существующей в ОАО «Омский каучук», и имеющей всех необходимых специалистов. В данном дипломном проекте, данная часть кратко освещена, лишь с той целью, чтобы выявить конечную стоимость усовершенствования образцовой водомерной установки, и расчета экономической эффективности от внедряемых новых решений.

4.2 Усовершенствование образцовых измерительных участков

В разработанной функциональной схеме усовершенствованной образцовой поверочной установки (рисунок 17), как и существующей в настоящее время, имеется два измерительных участка для установки поверяемых приборов расхода жидкости, это участок 1…2 и участки 3…4…5 (рисунок 17). В настоящее время установка поверяемых приборов на измерительную линию происходит при помощи ручных сдвигающих устройств. На измерительном участке 3…4…5 (рисунок 17), диаметр поверяемых приборов, не превышает 40мм и установка поверяемого прибора на данный измерительный участок не требует больших физических усилий и времени для установки. Поэтому данный участок установки оставим без изменения, заменив устаревшее ручное сдвигающее устройство с фланцевыми соединителями, на более совершенное ручное сдвигающее устройство с быстроразъемными сальниковыми соединениями. По другому дело обстоит с измерительным участком 1…2 (рисунок 17), на данном участке устанавливаются поверяемые приборы диаметром до 100 мм. Установка приборов на данный участок с большим диаметром осуществляется с применением большой физической силы. В некоторых случаях и с привлечением дополнительной рабочей силы, а так же увеличиваются временные затраты на установку поверяемого прибора, и составляют от 20 до 60 мин. Поэтому было принято решение снабдить измерительный участок трубопровода 1…2 (рисунок 17) пневматическим сдвигающим устройством. На данном измерительном участке, так же как и на участке 3…4…5 (рисунок 17) фланцевые соединения будут заменены на быстроразъемные сальниковые соединения.

Размещено на Allbest.ru