Systemy hybrydowe wybrane zagadnienia - eia.pg.edu.pl · Problemy asortymentu produkcji Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Automatyka –zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy

18.10.2016

1

Studia I stopnia inżynierskie, Semestr VII

Politechnika Gdańska

Wyd

ział

Ele

ktr

ote

chn

iki

i A

uto

mat

yki

AUTOMATYKA – ZASTOSOWANIA, METODY I NARZĘDZIA,

PERSPEKTYWY

Systemy hybrydowe –wybrane zagadnienia

Robert Piotrowski, dr inż.

Katedra Inżynierii Systemów Sterowania


Automatyka – zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy

Wykorzystane zdjęcia (1/2)

www.bts.net.ua/pl (kolumna rektyfikacyjna)

www.naftoremont.com.pl; www.forum.nikoniarze.pl (instalacjeprzemysłowe)

www.strefabiznesu.gp24.pl (linia produkcji samochodów)

www.drozdowski.com.pl (maszyna do cięcia)

www.infoster.pl (linia z maszynami)

www.paiz.gov.pl (linia produkcyjna z robotem)

www.eko-swiat.pl (linia produkcyjna)

www.igopak.com.pl; www.supertraders.pl (opakowania)

www.kopex.com.pl (środki transportu)

18.10.2016

2



Wykorzystane zdjęcia (2/2)

www.forumbiznesu.pl (zakład produkcyjny)

www.centrumdruku.com.pl (urządzenie wielofunkcyjne)

www.domhome.pl (pralko-suszarka)

www.eltar.net.pl (urządzenie wielofunkcyjne)

www.sp-hm.pl (układ scalony)

www.aereco.com.pl (wentylacja w budynku)

www.oczyszczalnie.pl (oczyszczalnia hybrydowa)

www.24.pl (samochód hybrydowy)

www.pl-sonic.com (spawanie hybrydowe)

www.actaenergetica.org (układ wytwarzania energii)

Część 1 – Wiadomości podstawowe



Wyd

ział

Ele

ktr

ote

chn

iki

i A

uto

mat

yki

18.10.2016

3


Podział procesów (1/5)

Źródło: Opracowanie własne na podstawie [Durlik I. Inżynieria zarządzania – część I. Strategie organizacji produkcji, nowekoncepcje zarządzania. Wydawnictwo Placet, Warszawa 2004].

Różne podziały procesów

Procesy wydobywcze – pozyskiwanie zasobów naturalnychz powietrza, wody i ziemi, np.: surowce energetyczne (węgiel kam., gaz ziemny, ropa naftowa, itd.) surowce budowlane (żwir, piasek, wapień, marmur, itd.) surowce chemiczne (sól kamienna, siarka, itd.) rudy metali i kruszce (rudy miedzi, rudy żelaza, złoto, itd.) kamienie półszlachetne i szlachetne (diament, agat, itd.) wody mineralne . . .

Procesy produkcyjne – wykorzystana technologia

Wydobywcze Montażowe/

Demontażowe

Przetwórcze Obróbkowe Naturalne/Biotechnologiczne

Charakterystyka i przykłady procesów wydobywczych – Dyskusja



Procesy przetwórcze – zmiany własności fiz./chemicznych surowców

Procesy obróbkowe – zmiany kształtów, cech powierzchni, strukturywewnętrznej materiałów metalowych, z tworzyw, z drewna, itp.

Kształtowania

kucie cięcie odlewanie obróbka skrawaniem obróbka plastyczna obróbka laserowa zgrzewanie

spawanie . . .

Obróbki fizykochemicznej

utlenianie dyfuzja napylanie . . .

Obróbki powierzchniowej

malowanie polerowanie obróbka

galwaniczna

szlifowanie . . .

Obróbki cieplnejfizykochemicznej

hartowanie wyżarzanie odpuszczanie . . .

Procesy obróbkowe

Charakterystyka i przykłady procesów obróbkowych – Dyskusja

18.10.2016

4




Procesy montażowe/demontażowe

Montaż połączeń

rozłącznych

zaciskanieskręcanie połącz. kołkowe połącz. klinowe …

Montaż połączeń nierozłącznych

nitowanie zgrzewanie spawanie klejenie …

Procesy montażowe

Montaż wyrobu gotowego

Montaż elementu, części

Procesy montażowe

Procesy montażowe

Montaż ruchomy Montaż stacjonarny




Charakterystyka i przykłady procesów naturalnych – Dyskusja

Procesy naturalne/biotechnologiczne – zmiany strukturypowierzchniowej i wewnętrznej materiałów, z których wykonanowyroby, z wykorzystaniem sił natury: żywych organizmówi komórek czynnych biologicznie, np. procesy:

oczyszczania ścieków

kwaszenia w przemyśle spożywczym

fermentacyjne w przemyśle spożywczym (np. pieczywo, piwo, wino,przetwory mleczne)

produkcji żywności modyfikowanej biologicznie

produkcji leków

. . .

18.10.2016

5




Charakterystyka i różnice – Dyskusja

Inny podział procesów – rodzaj zmiennych

CIĄGŁE (ANALOGOWE) DYSKRETNE

HYBRYDOWE

CAŁKOWITOLICZBOWE BINARNE



Procesy ciągłe (PC)

Ciągła zmiana parametrów procesu, ciągły przepływ środków(materiałowych, energetycznych, informacyjnych) i odbiór produktów,zmienne stanu – ciągłe funkcje czasu.

Procesy ciągłe najczęściej przebiegają bez przerw(oprócz planowanych/nieplanowanych, np. remonty,awarie) i są na trwale związanie z urządzeniamiwytwórczymi.

Podstawowe gałęzie przemysłu:

chemiczny

petrochemiczny

spożywczy

. . .

farmaceutyczny

metalurgiczny

energetyczny

Przykłady procesów ciągłych – Dyskusja

18.10.2016

6



Przykłady – PC

1. Procesy destylacji/rektyfikacji (np. mieszaninaetanol-woda, ropy naftowej, itd.) – kolumnarektyfikacyjna

2. Procesu odzysku siarki (np. przemysłpetrochemiczny) – instalacja Clausa

3. Procesy biologiczne w oczyszczalni ścieków –reaktor biologiczny

4. Procesy wytapiania w hutach (np. stali, żeliwa)– wielki piec, żeliwiak

5. Procesy produkcji szkła – piece szklarskie

6. Procesy produkcji energii cieplnej,elektrycznej, itd. – np. elektrownia wodna,elektrownia jądrowa

7. . . .



Procesy dyskretne (PD)

Nieciągła zmiana parametrów procesu, nieciągły przepływ środków(materiałowych, energetycznych, informacyjnych) i odbiór produktów,zmienne stanu – nieciągłe, wielowartościowe funkcje czasu.

Procesy te odznaczają się istnieniemskończonego zbioru zdarzeń związanychz zad. produkc., np. zdarzenie przesłaniamateriału z magazynu na stanowisko A,ze stanowiska A do stanowiska B.

Podstawowe gałęzie przemysłu:

samochodowy

elektromaszynowy

. . .

maszynowy

odzieżowy

Przykłady procesów dyskretnych – Dyskusja

18.10.2016

7



2. Problemy cięcia/rozkroju

3. Problemy plecakowe

Należy przewieźć n urządzeń środkiemtransportu o ładowności M. Każde i-teurządzenie ma masę wi i wartość ci .

Pojemność środka transport. wystarcza doprzewiezienia wszystkich urządzeń orazłączna masa urządzeń przekracza ładownośćM środka transportu.

Zadaniem jest takie zaplanowaniezaładunku, żeby przewieźć urządzeniao największej łącznej wartości.

Przykłady – PD – całkowitoliczbowe (1/2)

1. Problemy asortymentu produkcji



Przykłady – PD – całkowitoliczbowe (2/2)

4. Problemy modernizacji

Zadanie: wybór wariantu budowy nowychzakładów produkcyjnych (lokalizacja, mocprodukcyjna, specjalizacja produkcji, itp.)oraz rozbudowy i modernizacji zakładów jużistniejących, aby łączne koszty (inwestycjii produkcji bieżącej) były minimalne,a zapotrzebowanie wszystkich odbiorcówbyło zaspokojone.

5. . . .

18.10.2016

8


Przykłady – PD – binarne (1/2)

1. Problemy przydziału

detali do maszyn

czynności do stanowisk pracy

pracowników do czynności (zadań)

pracowników do maszyn

środków finansowych do projektów

. . .

2. Problemy plecakowe

Do plecaka o udźwigu M należy zapakowaćprzedmioty o masach wi i wartościach ci tak,żeby wartość plecaka była największa

a). Dodatkowy warunek: xi{0, 1} – po jednymprzedmiocie każdego rodzaju

b). Zadanie zapakowania wielu plecaków



Przykłady – PD – binarne (2/2)

3. Problemy załadunku

Danych jest n przedmiotów o długościach ai orazm opakowań o długościach lj .Zadaniem jest taki załadunek przedmiotów, żebyzużyć jak najmniej opakowań.

4. Problemy wyboru

wariantu rozwiązania np. modernizacji

projektu do realizacji

lokalizacji zakładu produkcyjnego

. . .

5. . . .

18.10.2016

9


Procesy ciągłe i dyskretne – podsumowanie (1/2)

Procesy ciągłe: zmienne stanu – ciągłe funkcje czasu

Procesy dyskretne całkowitoliczbowe: zmienne stanu – nieciągłe,wielowartościowe funkcje czasu

Procesy dyskretne binarne: zmienne stanu – nieciągłe,dwuwartościowe funkcje czasu

Procesy ciągłe: temperatura surówki w piecu, ciśnienie wodyw zbiorniku, prędkość obrotowa silnika, natężenie przepływu gazuw rurociągu, stężenie azotu amonowego w ściekach, . . .

Procesy dyskretne całkowitoliczbowe: stany pracy pompy (np. 0, 1, 2);rodzaj materiału, obróbki; typ maszyny produkcyjnej , . . .

Procesy dyskretne binarne: stany pracy dmuchawy, zaworu; stanysygnalizatorów położenia (np. krańcówki) ; . . .

Fizyczne przykłady zmiennych stanu – Dyskusja



Procesy ciągłe i dyskretne – podsumowanie (2/2)

Kiedy automatykowi potrzebne są zmienne dyskretne ? – Dyskusja

zmiana stanu urządzenia wykonawczego (np. zamknięty/otwarty;wyłączony/włączony; wyłączony/I bieg/II bieg)

zmiana stanu sygnalizatora położenia (np. początek, środek, koniec)

zmiana stanowiska obróbkowego (np. tokarka, frezarka, wiertarka)

zmiana rodzaju narzędzia obróbkowego (centrum obróbkowe, np. nóżtokarski, frez, wiertło)

długi (dyskretny) czas pomiaru (np. co 10 minut)

zmiana (przełączanie) modelu obiektu (np. awaria gazociągu w dzielnicy)

zmiana (przełączanie) sterowania (np. dwupołożeniowe/PID)

zmiana (przełączanie) metod optymalizacji (np. klasyczne/genetyczne)

. . .

18.10.2016

10



Układy hybrydowe (1/4)

Źródło:Słownik Języka Polskiego, www.sjp.pl

Hybrydowy

stanowiący połączenie dwóch ras, form, pojęć, itp.

Hybryda – ogólnie

połączenie w jedną całość różnych części, składników, wykluczającychsię, gdy funkcjonują oddzielnie

Różne obszary zastosowań: nietechniczne i techniczne

Hybryda – chemia

połączenie co najmniej dwóch jednostkowych procesów chemicznychwzajemnie się uzupełniających, to jest reakcji chemicznej z technikąseparacji lub dwóch różnych technik separacyjnych




Źródło:Słownik Języka Polskiego, www.sjp.pl

Hybryda – biologia

a) krzyżówka odmian, ras lub gatunków roślinb) międzygatunkowy mieszaniec zwierzęcy

Hybryda (programowanie hybrydowe) – informatyka

Kodowanie algorytmu w co najmniej dwóch różnych językachprogramowania

Hybryda (układ hybrydowy) – technika

Połączenie w jedną maszynę (układ współdziałający), rozwiązańpozornie ze sobą niewspółgrających

Przykłady układów hybrydowych – Dyskusja

18.10.2016

11



Przykłady – Układy hybrydowe (1/4)

1. Urządzenie wielofunkcyjne (drukarka, ksero, skaner, fax)

2. Urządzenie wielofunkcyjne (pralko-suszarka)

3. Urządzenie wielofunkcyjne (piłowanie, cięcie, szlifowaniei usuwanie)




4. Układ scalony (tranzystory, kondensatory, rezystory, diody, …)

5. Wentylacja w budynku (np. grawitacyjna i mechaniczna)

18.10.2016

12




6. Układ napędowy samochodu (np. silnik spalinowy i silnikelektryczny)

7. Układ biologicznego oczyszczania ścieków (np. złoże biologicznei osad czynny)




8. Układ spawalniczy (np. spawanie łukowe i laserowe)

9. Układ wytwarzania energii elektrycznej (ze źródełnieodnawialnych i odnawialnych)

10. . . .

18.10.2016

13




Źródło: Antsaklis P.J. (2000). A Brief Introduction to the Theory and Applications of Hybrid Systems. Proc. of the IEEE: Special Issueon Hybrid Systems - Theory and Applications, Vol. 88, No. 7, pp. 879-887.

Hybrid system – automation

The hybrid systems of interest contain two distinct types ofcomponents: subsystems with continuous dynamics and subsystemswith discrete dynamics that interact with each other.Such hybrid systems arise in varied contexts in manufacturing,communication networks, auto pilot design, automotive enginecontrol, computer synchronization, traffic control, and chemicalprocesses, among others.Hybrid systems have a central role in embedded control systems thatinteract with the physical world. They also arise from the hierarchicalorganization of complex systems, and from the interaction of discreteplanning algorithms and continuous control algorithms inautonomous, intelligent systems.




Hybryda (układ (system) hybrydowy) - automatyka

Układ (system) dynamiczny o ciągłych i dyskretnych (w tym binarnych)własnościach dynamicznych

Ciągłe i dyskretne (w tym binarne) wartości zmiennych

18.10.2016

14



Wyd

ział

Ele

ktr

ote

chn

iki

i A

uto

mat

yki

Część 2 – Hybrydowość w modelowaniu i sterowaniu



Modelowanie – przypomnienie (1/3)

Model – reprezentacja wybranego fragmentu rzeczywistości w postaciinnej niż ta, w której występuje ona naprawdę, tworzonaw określonym celu, pozbawiona szczegółów i cech nieistotnych dlaosiągnięcia tego celu.

Model fizyczny (eksperymentalny) – inny układ fizyczny zbudowanyw celu przeprowadzenia eksperymentu, którego wyniki możnaodnieść z dostatecznym przybliżeniem do reprezentowanego przezmodel układu fizycznego.

Model matematyczny (teoretyczny) – uproszczony obrazrzeczywistego układu w postaci zbioru założeń i równańmatematycznych wiążących poszczególne wielkości istotne dla celów,jakim ma służyć ten model.

Model fizyczny a model matematyczny – Dyskusja

18.10.2016

15




Rodzaje modeli w automatyce i ich opis matematyczny – Dyskusja

liniowe / nieliniowe

ciągłe / dyskretne

stacjonarne / niestacjonarne

deterministyczne / stochastyczne

statyczne / dynamiczne

o parametrach skupionych / o parametrach rozłożonych

Gdzie modele hybrydowe ? – Dyskusja



Po co automatykowi modele matematyczne ? – Dyskusja

opis zjawiska/procesu/obiektu/systemu, który chcemy badać

poznanie i zrozumienie zachowania się procesu

odtworzenie zachowania się procesu w przeszłości

prognozowanie zachowania się procesu

badania projektów obiektu/procesu/systemu (jeszcze nieistniejące)

badania niemożliwe do przeprowadzenia na rzeczywistym układzie(ograniczenia techniczne, bezpieczeństwa, finansowe, itp.)

badania w warunkach nietypowych, zakłóceniowych i awaryjnych

do projektowania, optymalizacji i testowania układów sterowania

do diagnostyki procesów, np. wykrywania stanów nienormalnych, itp.

. . .

18.10.2016

16


Modelowanie – rozwinięcie (1/4)

Budowa warunków logicznych W przy pomocy zmiennych binarnychxj{0,1} (do opisu różnych sytuacji decyzyjnych):

0xxWW 2121 Implikacja

0xxWW 2121 Równoważność

1xxxWWW n21n21 Alternatywa

1x

1x

1x

WWW

n

2

1

n21

Koniunkcja

1x1lub0xW~ 111 Negacja

Szczegóły, np.: Williams H.P. Model Building in Mathematical Programming.4th edition. John Wiley&Sons, 1999.



Sprowadzenie typowych nieliniowości binarnych do postaci liniowej:

Niech: n,,2,1j;1,0x j

jnj xx Potęgowanie

lk xx Mnożenie binarne

Wprowadzenie nowej zmiennej binarnej =xk*xl spełniającej warunek:

11x1x1 lk

spełnienie (1) wymusza wprowadzenie dodatkowych ograniczeń:

1xx

0x

0x

lk

l

k

18.10.2016

17



Niech:

0y

1,0x

yx Mnożenie mieszane

Wprowadzenie nowej zmiennej ciągłej z=x*y spełniającej warunki:

1yz1x

0z0x

spełnienie (1) wymusza wprowadzenie dodatkowych ograniczeń (M –górne ograniczenie y):

MxMzy

0zy

0xMz

Szczegóły, np.: Williams H.P. Model Building in Mathematical Programming.4th edition. John Wiley&Sons, 1999.




Zbiory specjalnego uporządkowania (ang. Special Order Sets – SOS):

SOS1 – zbiór zmiennych (ciągłych lub dyskretnych), w którym tylkojedna zmienna może być niezerowa

SOS2 – uporządkowany zbiór zmiennych, w którym co najwyżej dwiezmienne (ciągłe lub dyskretne), mogą przyjąć niezerowe wartości, przyczym mogą to być jedynie zmienne sąsiednie w sensie przyjętego ichuporządkowania

Szczegóły, np.:

Beale E.M.L., Tomlin J.A. Special Facilities in a General Mathematical ProgrammingSystem for Nonconvex Problems Using Ordered Sets of Variables. In J. Lawrence(Ed.), Proceedings of the 5th International Conference on Operations Research,London, 1969.

Williams H.P. Model Building in Mathematical Programming. 4th edition. JohnWiley&Sons, 1999.

18.10.2016

18



Różnice – Dyskusja

Regulator PID – ciągły,dyskretny, hybrydowy ? – Dyskusja

Sterowanie – przypomnienie (1/2)

Co to jest sterowanie ? – Dyskusja

Ogólny podział układów sterowania

CIĄGŁE

(ANALOGOWE)

DYSKRETNE

MIESZANE

(HYBRYDOWE)


ALGORYTMY STEROWANIA

Sterowanie – przypomnienie (2/2)

Rodzaje algorytmów sterowania ? – Dyskusja

Mieszane (Hybrydowe)

Inteligentne wiedza

ekspertów zbiory

rozmyte sieci

neuronowe algorytmy

genetyczne …

Zaawansowane PI z

predyktoremSmitha

ślizgowe adaptacyjne predykcyjne …

Podstawowe PID kaskadowe ze

sprzężeniem do przodu

LQR …

Logiczne dwupołożeniowe trójpołożeniowe z użyciem

algebry Boole’a …

18.10.2016

19



Przykład 1 – instalacja napowietrzająca (1/6)

2 dmuchawy

rurociągi (różne l i d)

4 przepustnice

dyfuzory

Dmuchawa zmiennoprędkościowa

Dmuchawa dwubiegowa

Komora

tlenowa 3 Komora

tlenowa 1

Komora

tlenowa 2 Komora

tlenowa 4

R R R R




Model 2 dmuchaw – hybrydowy !!! Model przepustnic – nieliniowy

Model rurociągów – nieliniowy Model dyfuzorów - liniowy

UWAGA:

W dalszej części – modelowanie dmuchaw

ph,1

pd,1

pv,1

Q1

Qair,1

Rv,1

Cd,1

Rd,1

pc

pa

ph,4

pd,4

pv,4

Q4

Qair,4

Rv,4

Cd,4

Rd,4

pb

Qb

Qc

Qb-Q

c

pvb,1

Cc

Qfb,1

Qvb,1

pfb,1

…

…

18.10.2016

20



2 dmuchawy: dwubiegowa i zmiennoprędkościowa (regulowanafalownikiem).Dmuchawa dwubiegowa: I bieg = 1500 obr/min, II bieg = 3000 obr/min.Dmuchawa zmiennoprędkościowa: 1200–2900 obr/min.

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

2400

2600

10 20 30 40 50 60 70 Spadek ciśnienia [kPa]

Na

tęże

nie

prz

ep

ływ

u p

ow

ietr

za

[m

3/h

]

dla nvb=1500 [obr/min] dla nvb=1680 [obr/min] dla nvb=1875 [obr/min] dla nvb=2100 [obr/min] dla nvb=2400 [obr/min] dla nvb=2680 [obr/min] dla nvb=3000 [obr/min]



Zlinearyzowany model dmuchawy dwubiegowej:

Zlinearyzowany model dmuchawy zmiennoprędkościowej:

gdzie:Qb – natężenie przepływu powietrza przez dmuchawę [m3/godz]Δpb – spadek ciśnienia na dmuchawie [kPa]nb – prędkość obrotowa dmuchawy [obr/min]a1 = a2 = –4,14; b1 = 1251,6; b2 = 2655,6; a3 = 4,16, b3 = 0,9354, c3 = –150,69 –zidentyfikowane wartości parametrów dmuchawxb – stan dmuchawy pa – ciśnienie atmosferyczne [kPa]

Model stacji dmuchaw:

21ippp

10xnpxQQ

abib

21i

ibibibibibb

,;

,;,,

,

,

,,,,,

+ stan dmuchawy !3vb3vb3vb cnbpaQ

biegudrugiegodlabpaQ

biegupierwszegodlabpaQ

2fb2fb

1fb1fb

;

;

+ stan dmuchawy !

18.10.2016

21



Jak zamodelować hybrydowość ?

Hybrydowa dynamika modeli dmuchaw:

Stałoprędkościowa:

21skxbkpakQ fb

s

fb

ss

fb ,;

część ciągła zm. binarna

kxcknbkpakQ vb3vb3vb3vb

część ciągła zm. binarna

Zmiennoprędkościowa:

Zmienne ciągłe: Qb, Δpb, nb Zmienne binarne: xb



Jak pozbyć się hybrydowości ?

np. linearyzacja trzech nieliniowości typu iloczyn zmiennej ciągłeji dyskretnej poprzez wprowadzenie dodatkowych zmiennych orazukładów równań i nierówności

Szczegóły:

Piotrowski R. (2011). Hierarchiczne sterowanie predykcyjne stężeniem tlenu w reaktorzebiologicznej oczyszczalni ścieków. Monografie 112, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej.

Jak sterować ?

np. sterowanie predykcyjne – szczegóły – wykład z KSS, sem. VI

Model 2 dmuchaw – hybrydowy (zlinearyzowany) !!!

Model przepustnic – nieliniowy

Model rurociągów – nieliniowy

Model dyfuzorów - liniowy

18.10.2016

22



Przykład 2 – proces mieszania cieczy (1/24)

Przykładowe zastosowanie: przemysł spożywczy (np. napoje, soki),farmaceutyczny (np. syropy), chemiczny (np. środki czystości,kosmetyki), agrochemiczny (np. środki ochrony roślin, nawozy),petrochemiczny (np. oleje, asfalty), itp.

Elementy procesu: zbiornik mieszania, dwie pompy, mieszadłoz napędem, zawór spustowy




Proces: mieszanie dwóch cieczy o różnych gęstościach (acetoni octan etylu)

Zastosowanie uzyskanej mieszaniny: przemysł obuwniczy(rozpuszczalniki), produkcja zmywaczy do paznokci

Zbiornik mieszania: miejsce mieszania cieczy

Pompy: napełnianie zbiornika substratami

Mieszadło z napędem (silnik prądu stałego): mieszanie cieczy przezokreślony czas – do uzyskania jednorodnej mieszaniny

Zawór spustowy: opróżnienie zbiornika

18.10.2016

23




1. Mieszanie (zmiana objętości cieczy i zasada zachowania masy)

gdzie: V-objętość mieszaniny [m3], Q1-przepływ pierwszej pompy [m3/s], Q2-przepływdrugiej pompy [m3/s], Qwy-natężenie wypływu [m3/s], ρ-gęstość mieszaniny [kg/m3],ρ1=900kg/m3-gęstość pierwszego składnika,ρ2=792kg/m3 -gęstość drugiego składnika

wyQQQdt

dV 21

V

QQ

V

Q

V

Q

dt

d 212

21

1



2. Zbiornik mieszania

Zbiornik cylindryczny: średnica podstawy D=1m, wysokość H=1,2m, wysokośćmin. i maks. cieczy: Hmin=0,4m, Hmax=1m.Cztery przegrody wewnątrz zbiornika (przeciwdziałanie zawirowaniomcieczy) wokół osi pionowej (charakterystyczny lej). Umieszczone co 900 naobwodzie podstawy. Szerokość przegrody: B=D/10=0,1m.

18.10.2016

24



3. Mieszadło

Mieszadło turbinowe dyskowe z sześcioma łopatkami prostymiumieszczonymi na obwodzie mieszadła co 600

Wymiary wynikały ze zbiornika mieszania, dobór na podstawie [1].

Wymiary mieszadła: a=6,25cm, b=5cm, c=1cm, d=25cm, d0=18,75cm,h=3,13cm, f=1cm.

Jm=0,0169kg*m2 - suma momentów bezwładności części składowych.

1. Stręk F. Mieszanie i mieszalniki. WNT, Warszawa, 1971.



4. Napęd mieszadła (silnik prądu stałego) (1/2)

Elektryczne i mechaniczne parametry obwodu wirnika:

gdzie: Udc-napięcie twornika [V], i-prąd twornika [A], R-rezystancja twornika [Ω], L-indukcyjność twornika [H], e-siła elektromotoryczna [V], ωm-prędkość obrotowamieszadła [rad/s], M-moment elektryczny [Nm], Mop-moment oporowy [Nm], Jdc-moment bezwładności sprowadzony do wału silnika [kg*m2]

edt

diLRiUdc

opm

dc MMdt

dJ

Moment elektryczny M jest proporcjonalny do prądu twornika i, a siłaelektromotoryczna e do prędkości obrotowej ωm.

Pomija się moment oporowy Mop.

Jdc - suma momentu bezwładności wirnika Jw i mieszadła Jm.

18.10.2016

25



4. Napęd mieszadła (silnik prądu stałego) (2/2)

Wzmocnienia prądowe i prędkościowe oraz reduktor prędkości:

gdzie: Ki-wzmocnienie prądowe [W*s/rad*A], Kω-wzmocnienie prędkościowe[V*s/rad], Pznam-moc znamionowa [W], ωwyj-żądana prędkość obrotowa za przekładnią[rad/s], m-przełożenie reduktora [-]

Wyznaczono: maks. prędkość silnika nmax=300obr/min, moc napędu dowymieszania cieczy Pznam=800W, przełożenie reduktora m=0,24.

Pozostałe parametry: karta katalogowa [2]: R=34Ω, L=0,214H, iznam=2,6A,Uznam=440V, Jw=0,0029kg*m2.

2. http://www.thrige-electric.com/english/motorslak2000.htm. dostęp:10.10.2014.

znamznam

znami

i

PK

znam

znamUK

mwyj m



5. Pompa (dwie identyczne pompy)

Model napędu – wykorzystanie modelu napędu mieszadła (przyjęto m=1).

Zależność między prędkością obrotową a natężeniem przepływu - równanieróżniczkowe I rzędu (wzmocnienie Kkp, stała czasowa T):

gdzie: Q-przepływ pompy [m3/s], ωpomp-prędkość obrotowa pompy [rad/s]

Przyjęto: maks. przepływ: 5m3/godz=1,4*10-3m3/s, stała czasowa T=0,1s.

Wyznaczono: wzmocnienie Kkp=1,5*10-5 znając maksymalne wartościprzepływu i prędkości wirnika.

Pozostałe parametry: karta katalogowa [3]: R=12Ω, L=0,072H,Jdc=0,0029kg*m2,ωznam=94rad/s, iznam=2,7A, Uznam=180V, Pznam=350W.

3. http://www.thrige-electric.com/english/motorslak2000.htm. dostęp:10.10.2014.

T

Q

T

K

dt

dQ pompkp

18.10.2016

26




6. Zawór spustowy

Zależność między natężeniem przepływu cieczy przez zawór w funkcjiwysokości mieszaniny w zbiorniku:

gdzie: Kv-współczynnik normalny przepływu [m3/s], Δp-spadek ciśnienia [Pa],g=9,81m/s2-przyspieszenie ziemskie, h-wysokość mieszaniny w zbiorniku [m]

Parametry: karta katalogowa [4]: zakładając średnicę równą 64mmodczytano Kv=51m3/godz.

4. http://www.asconumatics.pl/images/site/upload/_pl/pdf1/v1215pl.pdf. dostęp: 10.10.2014.

hKg

pKQ vvwy



Cel sterowania: uzyskanie jednorodnej mieszaniny acetonui octanu etylu o odpowiedniej gęstości i objętości

Proces sterowania: proces mieszania dwóch cieczy

Urządzenia pomiarowe: pomiary gęstości i objętości mieszaniny

Urządzenia wykonawcze: pompy, mieszadło, zawór spustowy

Wielkości sterowane (regulowane): objętość i gęstość mieszaniny

Wielkości sterujące (regulujące): napięcia silników obu pomp, napięcienapędu mieszadła, sygnał binarny o stanie zaworu

Wielkości zakłócające: wahania gęstości obu cieczy, przyjęto: sygnałprostokątny o okresie 10s i ±5% wartości gęstości obu cieczy

Proces sterowania, urządzenia pomiarowe i wykonawcze – Dyskusja

Wielkości sterowane, sterujące, zakłócające – Dyskusja

18.10.2016

27




Cechy procesu sterowania – Dyskusja

Cechy procesu sterowania:

dynamiczny

nieliniowy

wielowymiarowy (MIMO: 2 wejścia, 4 wyjścia)

hybrydowy (ciągłe i binarne zmienne sterujące)

Propozycja systemu sterowania (struktura, algorytmy) – Dyskusja



Struktura systemu sterowania:

18.10.2016

28




Warstwa nadrzędna (PC) – Napełnianie zbiornika mieszania:

Cel sterowania: nadążanie za wartościami zadanymi (ρzad, Vzad) –wyznaczanie wartości zadanych przepływów obu cieczy dlawarstwy bezpośredniej (Q1

zad, Q2zad)

Wejścia: ρzad, Vzad; Wyjścia: Q1zad, Q2

zad

Algorytm sterowania: regulator rozmyty – implementacjaw środowisku Matlab

Interfejs operatora: system SCADA (podawanie wartościzadanych: ρzad i Vzad, obserwacja procesu sterowanego) –implementacja w środowisku InTouch



Warstwa nadrzędna – Regulator rozmyty (1/3):

4 zbiory rozmyte dla każdej wielkości sterowanej (ρ, V):

18.10.2016

29




4 zbiory rozmyte dla każdej wielkości sterującej (wyjściowej)(Q1

zad, Q2zad):





Wnioskowanie: metoda Mamdaniego

Baza reguł:

Zmienna lingwistyczna

Gęstość

Wartość lingwistyczna

M TM D

ObjętośćD S, S S, S S, S

ND BD, M D, S S, BD

gdzie: M-Mało,TM-Trochę Mało, D-Dużo, ND-Nie Dużo, S-Stop, BD-Bardzo Dużo

Defuzyfikacja (wyostrzanie) – metoda środka ciężkości

18.10.2016

30




Warstwa bezpośrednia (PLC) – Sterowanie pompami z silnikiem prądustałego:

Cel sterowania: realizacja wartości zadanych przepływów obucieczy (Q1

zad, Q2zad) otrzymanych z warstwy nadrzędnej

Wejścia: Q1zad, Q2

zad; Wyjścia: napięcia tworników obu pomp(Upompy1, Upompy2) odpowiadające przepływom (Q1, Q2)

Algorytm sterowania: dwa regulatory PI, dobór nastaw:kryterium najkrótszego czasu regulacji i braku przeregulowania

Komunikacja obiekt (PC) – regulatory (PLC): karty akwizycjiAdvantech (PCI-1711, PCI-1720), praca w czasie rzeczywistym(biblioteka Real Time Windows Target)




Warstwa bezpośrednia (PLC) – Sterowanie mieszadłem z silnikiemprądu stałego:

Cel sterowania: uzyskanie mieszaniny o jednorodnym składzie

Wejścia: zadana prędkość obrotowa mieszadła mzad; Wyjścia:

napięcie napędu mieszadła (Udc) odpowiadające prędkościobrotowej mieszadłam

Algorytm sterowania: regulator PI, dobór nastaw: czas ustalaniaprędkości = 5s (gwarancja bezpiecznego rozruchu mieszadła) ikryterium braku przeregulowania

Komunikacja obiekt (PC) – regulator (PLC): karty akwizycjiAdvantech (PCI-1711, PCI-1720), praca w czasie rzeczywistym(biblioteka Real Time Windows Target)

18.10.2016

31




Warstwa bezpośrednia (PLC) – Sterowanie zaworem:

Cel sterowania: opróżnienie zbiornika mieszania

Wejścia: sygnał informujący o zakończeniu mieszaniai zatrzymaniu mieszadła; Wyjścia: sygnały binarne (zał/wyłzaworu)

Algorytm sterowania: sterowanie binarne uwarunkowanewarunkiem logicznym (zał/wył zawór)

Komunikacja obiekt (PC) – regulator (PLC): karty akwizycjiAdvantech (PCI-1711, PCI-1720), praca w czasie rzeczywistym(biblioteka Real Time Windows Target)



18.10.2016

32



Objętość mieszaniny w zbiorniku – koniec napełniania

Objętość mieszaniny w zbiorniku – początek napełniania



Gęstość mieszaniny w zbiorniku – początek napełniania

Gęstość mieszaniny w zbiorniku – koniec napełniania

18.10.2016

33



Praca pierwszej pompy (Q1zad i Q1)

Praca drugiej pompy (Q2zad i Q2)



Praca mieszadła (mzad i m)

Praca zaworu – opróżnianie zbiornika (objętość mieszaniny)

18.10.2016

34



Wyd

ział

Ele

ktr

ote

chn

iki

i A

uto

mat

yki

Część 3 – Zakończenie



Polecana literatura

Antsaklis P.J. (2000). A Brief Introduction to the Theory and Applications of HybridSystems. Proc. of the IEEE: Special Issue on Hybrid Systems - Theory andApplications,Vol. 88, No. 7, pp. 879-887.

Bemporad A., Morari M. (1999). Control of systems integrating logic, dynamicsand constraints. Automatica 35 (1999) 407-427.

Błaszkiewicz K., Biniecki P. (2012). Modelowanie i sterowanie wybranym proceseminżynierii chemicznej. Projekt inżynierski, Politechnika Gdańska, WydziałElektrotechniki i Automatyki (Promotor: Piotrowski R.).

Leyffer S., Linderoth J., Luedtke J., Miller A., Munson T. (2009). Applications andalgorithms for mixed integer nonlinear programming. Journal of Physics:Conference Series, Vol. 180, No. 1.

Lin H., Antsaklis P.J. (2014). Hybrid Dynamical Systems: An Introduction to Control andVerification. Foundations and Trends® in Systems and Control, Vol. 1, No. 1, pp.1–172.

Williams H.P. Model Building in Mathematical Programming. 4th edition. JohnWiley&Sons, 1999.

18.10.2016

35



Wybrane prace w KISS (1/2)

Brdyś M.A., Duzinkiewicz K. Grochowski M., Rutkowski T. (2001). Robust estimation of integratedhydraulics and parameters in water distribution systems. Proc. of the 4th ASCE Annual WaterDistribution Systems Analysis, 2001 World Water and Environmental Resources Congress,Orlando, May 20-24, USA.

Grochowski M. (2003). Intelligent control of integrated wastewater treatment system under full range ofoperating conditions. Rozprawa doktorska, Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechnikii Automatyki.

Duzinkiewicz K. (2005). Zintegrowane sterowanie systemami zaopatrzenia w wodę pitną. WydawnictwaNaukowo – Dydaktyczne Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie. Seria:Rozprawy Monografie, nr 147.

Piotrowski R., Brdyś M.A., Konarczak K., Duzinkiewicz K., Chotkowski W. (2008). Hierarchical dissolvedoxygen control for activated sludge processes. Control Engineering Practice, Vol. 16, No. 1, pp. 114-131.

Brdyś M.A., Grochowski M., Gmiński T., Konarczak K., Drewa M. (2008). Hierarchical predictive controlof integrated wastewater treatment systems. Control Engineering Practice. Vol. 16, No. 6, pp. 751-767.

Duzinkiewicz K., Brdyś M.A., Kurek W., Piotrowski R. (2009). Genetic hybrid predictive controller foroptimised dissolved oxygen tracking at lower control level. IEEE Transactions on Control SystemsTechnology, Vol. 17, No. 5, pp. 1183-1192.



Wybrane prace w KISS (2/2)

Piotrowski R. (2011). Hierarchiczne sterowanie predykcyjne stężeniem tlenu w reaktorze biologicznejoczyszczalni ścieków. Monografie 112, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej.

Cimiński A., Duzinkiewicz K. (2011). Optymalizujące krzepkie sterowanie hydrauliką systemuwodociągowego. Postępy Automatyki i Robotyki. Wydawnictwo Politechniki Świętokrzyskiej.

Błaszkiewicz K., Biniecki P., Piotrowski R. (2012). Hierarchiczny system sterowania procesem mieszania.Implementacja sprzętowa i badania testowe. Pomiary Automatyka Robotyka, 7-8/2012, 90-96.

Strojny R., Piotrowski R. (2013). Optymalizujące sterowanie układem napędowym samochodu z silnikiemspalinowym. Pomiary Automatyka Kontrola, Vol. 59, Nr 12, 1289-1293.

Piotrowski R. (2015). Two-Level Multivariable Control System of Dissolved Oxygen Tracking and AerationSystem for Activated Sludge Processes. Water Environment Research, Vol. 87, No. 1, pp. 3-13.

Piotrowski R. (2016). Comparison of Two Nonlinear Predictive Control Algorithms for Dissolved OxygenTracking Problem at WWTP. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, Vol.10, No. 1, pp. 8-16

Grochowski M., Rutkowski T. (2016). Supervised model predictive control of wastewater treatmentplant. Proc. of the 21st International Conference on Methods and Models in Automation andRobotics – MMAR 2016, August 29-September 01, 2016, Międzyzdroje, Poland.

18.10.2016

36



Rozwinięcie tematyki

II stopień studiów

Kierunek: Automatyka i Robotyka

Specjalność: Systemy Sterowania i Wspomagania Decyzji

Przedmioty:

Struktury i algorytmy sterowania (M. Brdyś/K. Duzinkiewicz)

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji (K. Duzinkiewicz)

Monitorowanie i diagnostyka w systemach sterowania (M. Grochowski)

Systemy inżynierii wiedzy (T. Rutkowski)

Komputerowe systemy sterowania i wspomagania decyzji (J. Tarnawski)

Procesy wytwórcze – metody wspomagania decyzji (R. Piotrowski)

Praca dyplomowa (wszyscy wyżej wymienieni)



Wyd

ział

Ele

ktr

ote

chn

iki

i A

uto

mat

yki

Dziękuję za uwagę

Zapraszam na specjalność:

Systemy Sterowania i Wspomagania Decyzji

Documents

Systemy hybrydowe wybrane zagadnienia - eia.pg.edu.pl · Problemy asortymentu produkcji Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Automatyka –zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy