オートメーション オブジェクトとその特性

オートメーション オブジェクト (コントロール オブジェクト) — これらは、制御する必要がある個別の設備、金属切断機、機械、集合体、装置、機械と装置の複合体です。それらは目的、構造、行動原理において非常に多様です。

自動化の対象は、システムの性質を決定する自動システムの主要コンポーネントであるため、その研究には特別な注意が払われます。オブジェクトの複雑さは、主にその知識の程度とオブジェクトが実行する機能の多様性によって決まります。オブジェクトの研究結果は、オブジェクトの完全または部分的な自動化の可能性、または自動化に必要な条件の欠如に関する明確な推奨事項の形で提示されなければなりません。

オートメーションオブジェクトの特徴

自動制御システムの設計の前に、現場調査を行って現場関係を確立する必要があります。一般に、これらの関係は 4 つの変数セットとして表すことができます。

制御された妨害、そのコレクションは L 次元ベクトル H = h1, h2, h3, ..., hL... を形成します。これらには、鋳造工場での原材料の品質指標、原材料の量など、外部環境に依存する測定可能な変数が含まれます。蒸気ボイラーで消費される蒸気の量、瞬間湯沸かし器の水の流れ、温室内の空気の温度など、外部環境条件やプロセスに影響を与える要因によって変化します。制御された外乱の場合、技術的条件に制限が設けられます。

制御対象となる技術プロセスの指標を制御量（座標）といい、技術プロセスの指標を制御する物理量を制御作用（入力量、座標）といいます。

制御アクション、その全体が n 次元ベクトル X = x1, x2, x3, ..., xn... を形成します。それらは外部環境から独立しており、技術プロセスに最も重大な影響を与えます。彼らの助けを借りて、プロセスの流れは意図的に変更されます。

行動をコントロールするには これには、電気モーター、電気ヒーター、アクチュエーターのオンとオフの切り替え、制御バルブの位置、レギュレーターの位置などが含まれます。

出力変数、その集合は M 次元の状態ベクトル Y = y1, y2, y3, ..., yМ... を形成します。これらの変数はオブジェクトの出力であり、オブジェクトの状態を特徴付け、最終製品の品質指標を決定します。 。

制御されていない不穏な影響、その集合は G 次元ベクトル F = ε1、ε2、ε3、…、εG を形成します。これらには、センサーの欠如など、何らかの理由で測定できないような外乱が含まれます。

米。 1.オートメーション オブジェクトの入力と出力

自動化するオブジェクトの考慮された関係を研究すると、正反対の 2 つの結論に至る可能性があります。オブジェクトの出力変数と入力変数の間に厳密な数学的依存関係があるか、またはこれらの変数間に信頼できる数学的手法で表現できる依存性が存在しないということです。方式。

技術プロセスの自動制御の理論と実践では、そのような状況における物体の状態を説明するのに十分な経験が得られています。この場合、オブジェクトは自動制御システム内のリンクの 1 つとみなされます。オブジェクトの出力変数 y と制御入力アクション x の間の数学的関係がわかっている場合、数学的記述を記録する 2 つの主な形式が区別されます。これらは、オブジェクトの静的特性と動的特性です。

静特性 入力に対する出力パラメータの依存性を数学的またはグラフ形式で表します。二項関係には通常、明確な数学的記述があります。たとえば、鋳造材料の計量ディスペンサーの静特性は h = km の形式になります (ここで h は弾性要素の変形度、t は材料の質量、k は比例係数は弾性要素の材料の特性に依存します)。

複数の可変パラメータがある場合、ノモグラムを静的特性として使用できます。

オブジェクトの静的特性により、その後の自動化ターゲットの形成が決まります。鋳造工場での実際の実装の観点から、これらの目標は次の 3 つのタイプに分類できます。

• オブジェクトの初期パラメータの安定化。

• 所定のプログラムに従って出力パラメータを変更する。

• プロセス条件が変化すると、一部の出力パラメータの品質が変化します。

しかし、多くの技術的対象は、プロセスの進行に影響を与える相互に関連する多数の要因、制御不可能な要因の存在、およびプロセスに関する知識の欠如により、数学的に説明することができません。このようなオブジェクトは自動化の観点から見ると複雑です。複雑さの程度は、オブジェクトの入力と出力の数によって決まります。このような客観的な困難は、質量および熱伝達によって減少するプロセスの研究において生じます。したがって、自動化には前提条件または条件が必要であり、これは自動化の主な目的、つまり技術モードを最適なものに最大限に近づけることによって管理の効率を高めることに貢献するはずです。

複雑なオブジェクトを研究するには、オブジェクトを「ブラック ボックス」の形で条件付きで表現する手法が使用されます。同時に、外部接続のみが研究され、システムの朝の構造も考慮されません。つまり、オブジェクトがどのように機能するかではなく、オブジェクトが何を行うかを研究します。

オブジェクトの動作は、入力値の変化に対する出力値の応答によって決まります。このようなオブジェクトを研究するための主なツールは、統計的および数学的手法です。方法論的には、オブジェクトの研究は次の方法で実行されます。主パラメータが決定され、主パラメータの一連の離散的変化が確立され、オブジェクトの入力パラメータが確立された離散的系列内で人為的に変更され、すべての変更が行われます。出力内の結果は記録され、結果は統計的に処理されます。

動特性 自動化の対象は、その多くの特性によって決まります。その特性の中には、高品質な制御プロセスに貢献するものもあれば、それを妨げるものもあります。

オートメーション オブジェクトのすべてのプロパティの中で、その種類に関係なく、主で最も特徴的なプロパティは、容量、自己調整機能、および遅延機能です。

容量 作業環境を蓄積し、それをオブジェクトに保存するオブジェクトの機能です。物質やエネルギーの蓄積は、すべての物体に出力抵抗が存在するという事実により可能です。

物体の容量の尺度は容量係数 C です。これは、許容される測定サイズで制御値を 1 単位変更するために物体に供給する必要がある物質またはエネルギーの量を特徴付けます。

ここで、dQ は物質またはエネルギーの流入と消費の差です。 ru — 制御パラメータ。もう時間だ。

設備利用率のサイズは、制御パラメータのサイズに応じて異なります。

制御パラメータの変化率が小さいほど、オブジェクトの容量係数は大きくなります。したがって、容量係数が大きいオブジェクトほど制御が容易になります。

セルフレベリング これは、制御装置 (レギュレータ) の介入なしに、外乱の後に物体が新しい定常状態に入る能力です。自己整合性を持つ物体は静的と呼ばれ、この特性を持たない物体は中立または非静的と呼ばれます。 。セルフアライメントは対象物の制御パラメータの安定化に寄与し、制御装置の動作を容易にします。

セルフレベリング オブジェクトは、次のようなセルフレベリングの係数 (次数) によって特徴付けられます。

セルフレベリング係数に応じて、物体の静的特性は異なる形になります（図2）。

さまざまなセルフレベリング係数における制御パラメータの負荷 (相対外乱) への依存性: 1-理想的なセルフレベリング。 2 — 通常のセルフレベリング。 3 — セルフレベリングの欠如

依存関係 1 は、どのような外乱があっても制御値が変化しないオブジェクトを特徴付けます。このようなオブジェクトには制御装置が必要ありません。依存関係 2 はオブジェクトの通常の自己調整を反映し、依存関係 3 は自己調整を持たないオブジェクトの特徴を示します。係数 p は可変であり、負荷の増加とともに増加し、ほとんどの場合は正の値になります。

遅れ — これは、不均衡の瞬間からオブジェクトの制御値の変化が始まるまでの経過時間です。これは抵抗の存在とシステムの勢いによるものです。

遅延には 2 つのタイプがあります。純粋な遅延 (またはトランスポート) と一時的な遅延 (または容量性) で、オブジェクトの合計遅延が増加します。

純粋遅延という名前は、純粋遅延が存在するオブジェクトでは、アクションの大きさや形状を変えることなく、入力アクションの発生時間と比較してオブジェクトの出力の応答時間が変化するためです。最大負荷で動作している施設、または信号が高速で伝播している施設では、正味遅延が最小になります。

一時的な遅延は、物質またはエネルギーの流れが物体の容量間の抵抗を超えるときに発生します。それはコンデンサの数と伝達抵抗のサイズによって決まります。

純粋な一時的な遅延は制御の品質を低下させます。したがって、その値を減らすように努める必要があります。貢献する対策には、物体に近接した測定および制御装置の配置、低慣性感知要素の使用、物体自体の構造合理化などが含まれます。

自動化対象のオブジェクトの最も重要な特性と特性の分析結果、およびその研究方法により、以下を定式化することができます。 多くの要件と条件が満たされることで、自動化が成功する可能性が保証されます。. 主なものは次のとおりです。

• 静的特性の形で表される、オブジェクトの関係の数学的記述。数学的に説明できない複雑なオブジェクトの場合、特定の仮定の導入に基づいてオブジェクトの関係を研究するための数学的および統計的、表形式、空間的およびその他の方法の使用。

• オブジェクトのすべての主な特性（容量、ラグ、セルフレベリング）を考慮して、オブジェクト内の過渡プロセスを研究するための微分方程式またはグラフの形式でオブジェクトの動的特性を構築します。

• 物体の対象となるすべてのパラメータの変化に関する情報を、センサーによって測定された統一信号の形式で確実に公開する技術的手段を物体に使用すること。

• 物体を制御するための制御されたドライブを備えたアクチュエータの使用。

• 物体の外部擾乱における変化について、確実に既知の限界を確立する。

従属要件には次のものが含まれます。

• 制御タスクに従って自動化のための境界条件を決定する。

• 入荷量および管理措置に対する制限の確立。

• 最適性 (効率) の基準の計算。

自動化オブジェクトの例としては、鋳造工場での鋳物砂を準備するための設備が挙げられます。

鋳物砂の製造プロセスは、初期成分の投入、ミキサーへの供給、完成した混合物の混合と成形ラインへの供給、使用済み混合物の処理と再生で構成されます。

鋳物製造における最も一般的な砂と粘土の混合物の出発原料: 廃棄物混合物、新鮮な砂 (充填剤)、粘土またはベントナイト (結合剤添加剤)、粉砕石炭または炭素質材料 (非粘着添加剤)、耐火物および特殊添加剤 (デンプン) 、糖蜜）と水も含まれます。

混合プロセスの入力パラメーターは、指定された成形材料のコストです。使用済み混合物、新鮮な砂、粘土またはベントナイト、粉砕石炭、デンプンまたはその他の添加剤、水です。

初期パラメータは、成形混合物の必要な機械的および技術的特性です。乾燥および湿潤強度、ガス透過性、圧縮、成形性、流動性、嵩密度などであり、実験室分析によって制御されます。

さらに、出力パラメータには、混合物の組成も含まれます：活性および有効な結合剤の含有量、活性炭の含有量、結合剤の水分含有量または湿潤度、微粒子の含有量 - 吸湿性微粒子および混合物の粒度組成または粉末度係数。

したがって、プロセス制御の対象は混合物の成分組成です。実験的に決定された最終混合物の成分の最適な組成を提供することにより、混合物の機械的および技術的特性の所定のレベルでの安定化を達成することが可能です。

混合物調製システムが受ける外乱は、混合物の品質を安定させる作業を非常に複雑にします。障害の理由は、再循環流の存在、つまり廃棄混合物の使用です。混合物調製システムにおける主な問題は、注入プロセスです。液体金属の影響下で、鋳物に近接して高温に加熱された混合物の部分では、活性バインダー、石炭、デンプンの組成に重大な変化が発生し、それらが不活性成分に移行します。

混合物の調製は、成分の必要な組成を確実に得る混合物の投入または混合と、均質な混合物を得て必要な技術的特性を与える混合という 2 つの連続したプロセスで構成されます。

成形混合物を調製するための現代の技術プロセスでは、原材料 (成形) 材料を注入する連続的な方法が使用されます。その目的は、一定量の材料またはその個々のコンポーネントの連続的な流れを、流量からの偏差で生成することです。許容される以上のものは与えられません。

コントロール オブジェクトとしてのミキシング プロセスの自動化は、次のように実行できます。

• 混合物を調製するためのシステムの合理的な構築により、混合物の組成に対する外乱の影響を排除または低減することができる。

• 計量投与方法の使用。

• プロセスのダイナミクス（ミキサーの慣性と遅延）を考慮した、多成分注入用の接続された制御システムの作成。主要な成分は、流量と組成に大きな変動がある使用済み混合物である必要があります。

• 調製中の混合物の品質の自動制御と調整。

• 混合物の組成と特性を複雑に制御し、制御結果をコンピュータ上で処理するための自動装置の作成。

• 金型内の混合物と金属の比率を変更するときの混合レシピのタイムリーな変更と、打撃前の鋳造物の冷却時間。