Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Лекции - Автоматизированные системы управления производством - файл Практика3.doc


Лекции - Автоматизированные системы управления производством
скачать (590.3 kb.)

Доступные файлы (14):

АСУТП.doc21kb.24.02.2004 10:28скачать
лекции, окон. вар..doc935kb.03.10.2003 13:29скачать
Лекция1.doc89kb.08.12.2002 18:12скачать
Лекция2.doc263kb.11.12.2002 19:19скачать
Лекция3.doc124kb.08.12.2002 18:14скачать
Лекция4.doc119kb.08.12.2002 18:15скачать
Лекция5.doc177kb.08.12.2002 18:16скачать
Лекция6.doc201kb.11.12.2002 19:24скачать
Лекция7.doc137kb.11.12.2002 07:08скачать
Практика1.doc114kb.13.12.2002 14:48скачать
Практика2.doc139kb.14.12.2002 01:20скачать
Практика3.doc297kb.29.12.2002 17:53скачать
Практика4.doc111kb.28.12.2002 00:26скачать
Практика5.doc164kb.22.01.2003 00:49скачать

Практика3.doc


Практика по дисциплине «АСУП» практика 3 страница

Практика 3


Р
ассмотрим в качестве объекта управления АСУП прокатное производство.
Х
арактеризуется изменением геометрического размера металла (непрерывный процесс).


Входной склад




По типу функционирования элементы (агрегаты) производственной системы можно разделить на две группы:

  1. преобразующие звенья;

  2. звенья хранения (склады готовой продукции, входные).

К преобразующим звеньям относятся производственные агрегаты, изменяющие характеристики потока металла (физические свойства, профилеразмер, температуру и т.д.). К звеньям хранения относятся склады готовой продукции, промежуточные и входные склады. Входные склады – на входе производственного потока, промежуточные склады – между агрегатами производственного потока. В результате хранения меняется время обработки.

Рассмотрим характеристики потока металла.

Статическая характеристика:

– 20Т определенной марки стали i на к-ом агрегате.

Динамическая ошибка:

= (t) – 20Т i-ой единицы продукции на к-ом агрегате за период времени i.

Е
П
является определенное количество рулонов одной г/к партии или х/к партии в одинаковой последовательностью обработки, н/р партия слябов одной марки стали, одного заказа на к-ом агрегате.

Также возможно разбиение ЕП на единицы слежения – ЕС.

ЕС является наименьшей единицей металла, которую отслеживает система слежения за металлом, возможны следующие единицы слежения:

  1. ГР – горячекатаный рулон;

  2. ХР – холоднокатаный рулон;

  3. ЕУ – единица упаковки.

Рассмотрим производственный поток обработки металла.

Печи изменяют температуру металла и время.

Черновая группа клетей и чистовая группа клетей изменяют профилеразмеры металла.

^ НТА изменяют химические свойства металла, массу.

Стан холодной прокатки – меняется профилерамер.

Термоотделение – меняет температуру и свойства металла.

^ Дрессировочный стан – меняются свойства металла.

О
бозначим агрегат
- количество i-ой ЕП, на входе к-ого агрегата.

- количество i-ой ЕП, на выходе к-ого агрегата.

За период времени t на к-ом агрегате обработано 20Т i-ой ЕП.


В
производственном потоке:
Обозначим склад:





За период времени t на l-ом складе скапливается определенное количество металла

i-ой ЕП.


Уравнения, описывающие преобразующие звенья, делятся на три группы, определяющие характер изменения параметров обрабатываемого металла и затраты ресурсов на его обработку.

1) Первая группа уравнений устанавливает связь между параметрами (размерами) металла до и после обработки на к-ом агрегате (или производственном участке) и формируется в виде:



[1]



- вектор параметров i-ой ЕП после обработки на к-ом агрегате.

- вектор параметров i-ой ЕП до обработки на к-ом агрегате.

μк – вектор констант, характеризующих работу к-ого агрегата (коэффициент угара, отходов, уширения).

На конец периода t выход к-ого агрегата:

,


на вход:

.


В выражении нет баланса

±



т.к. + отход (угар) = .

= μк


К этому типу соотношений относятся уравнения, учитывающие:

а) угар металла при нагреве в колодцах и методических печах:

,


где - расходный коэффициент;

- масса проката соответственно после нагрева и до него;

б) взаимосвязь размеров заготовки и проката, слитков и блюмов (при этом функцию fк представляют в виде справочных таблиц калибровки валков при прокатке отдельных профилеразмеров);

в) взаимосвязь длины проката после порезки и до нее. В простейшем случае при порезке раската длиной на длины l соотношение имеет вид:

,



где n – число резов;

Δ – обрезь.

В более сложном случае, связанном с выбором оптимального раскроя, функцию fк представляют в алгоритмическом виде.

2) Вторая группа соотношений позволяет определить затраты ресурсов, зависящие от параметров обрабатываемого металла (время занятости оборудования, износ сменного инструмента и т.п.).

Общая форма соотношений этой группы имеет вид:


[2]


где τк – вектор затрат ресурсов к-го агрегата;

uквектор характерных констант для к-го агрегата (производительность агрегата, скорость обработки и т.д. – определятся таблично).

В динамике зависимость имеет вид:


где qi – производительность к-го агрегата по i-ой ЕП;

τк – затраты времени.

3) Третья группа соотношений.

З
[3]
атраты времени на перестройку агрегата, обязательные паузы и другие затраты зависят от параметров последовательно обрабатываемых ЕП и вычисляются по соотношениям:



Э





1 = i
2 = j


1 = i
2 = j

та функция матричная, где i и j индексы последовательно обрабатываемых ЕП.

V



ширина


толщина

к – вектор характерных констант к-го агрегата.



Характеризуется Vк

то

Характеризуется Vк’ (смена валков)

Vк > Vк’


За время t:


τij



i

j

1

2

3

4



n

1

0

перерыв 20 мин.

0

перерыв 20 мин.




перерыв 20 мин.

2

перерыв 20 мин.

0

перерыв 20 мин.

0




0

3

0

перерыв 20 мин.

0

перерыв 20 мин.




перерыв 20 мин.

4

перерыв 20 мин.

0

перерыв 20 мин.

0




0


Фонд времени


- время (затраты) обработки на к-ом агрегате

- время (затраты) на перестройку к-го агрегата при переходе с i-ой ЕП на j-ую ЕП.

Для установки конкретного вида функций fк, φк, ψк целесообразно сначала выяснить их структуру, используя сведения о принципах и условиях работы агрегата. Затем на основе статистического материала остается лишь определить аргументы (коэффициенты) в известных функциональных зависимостях.

Для описания звеньев хранения обычно достаточно использовать уравнения материального баланса.





[4]


где - запас металла на l-ом складе в конце периода t.



где - поступление металла на l-тый склад за время t ();

- потребление металла со склада за тот же период t ();

- запас металла на l-ом складе за период времени t-1.

Помимо уравнений [1] - [4] математическая модель включает в себя ограничения, которым подчинен процесс производства. В рассматриваемых производственных системах можно выделить три характерные группы ограничений:

I. В первую группу входят ограничения, наложенные на выходные потоки агрегатов, участков или производственной системы в цилом. Они включают плановые задания по номенклатуре, директивные сроки отгрузки, ограничения фонда рабочего времени агрегатов и участков.


Э
[5]
ти ограничения представляются в форме:


где , - заданные числа.

Т – длительность отрезка времени, учитываемая в ограничениях.

II. Во вторую группу относятся ограничения, накладываемые на некоторый временной отрезок входного потока агрегатов. Вторую группу составляют ограничения, учитывающие пропускную способность предшествующих участков, ограниченный тесурс работы сменного оборудования и т. д.

Они имеют вид:


[6]


III. В третью группу ограничений входят ограничения уровня запасов на складах, которое можно формализовать в виде:


[7]


Функции Фк, Fк, чаще всего представляются в виде линейной зависимости относительно параметров потока. При этом используются матрицы или таблицы принадлежности i-ой партии к соответствующему типу ограничений.























У
равнения [1] - [4] определяют средние значения характеристик звеньев производственной системы.

Для более точного описания, учитывающего влияние случайных факторов, их следует записывать в виде:






где , , - случайные величины с нулевым математическим ожиданием и распределением, установленным по статистическим данным.

Ограничение [5] - [7] также можно рассматривать в вероятностном смысле:

;

;

.


З
аписанные в такой форме соотношения отражают следующее требование: вероятность выполнения ограничений должна превышать заранее заданную величину α. Для установления случайных величин , , нужно задать вероятность Р этих событий и разыграть равномерно распределенное на отрезке (0; 1) число И. Законы распределения их известны:

Если имеем ряд переменных х1, х2, … , хn с вероятностями р1, р2, … , рn, то для определения того, какое событие произойдет на отрезке (0, 1), разыгрывается случайное число И.

Событие х1 произойдет, если И1  1;

Событие х2 произойдет, если р1  И  р1+ р2;

Событие хк произойдет, если будет удовлетворено соотношение:


Часто приходится разыгрывать значение нормально распределенной случайной величины с математическим ожиданием Мх и дисперсией . Чтобы найти значение этой величины, используют формулу (при ручном разыгрывании):

;


здесь Ф-1 – функция, обратная функции Лапласа.

При разыгрывании (моделировании) на ЭВМ нормально распределенной случайной величины возникает задача оценки числа статистических испытаний N, т.е. длительности моделирования.Основываясь на том, что при достаточно большом N величина х распределена по закону, близкому к нормальному, с математическим ожиданием Мх и дисперсией , мы можем записать, что:

<


здесь Ф – символ функции Лапласа.

Приравнивая правую часть этого выражения доверительной вероятности р, найдем, что:


На практике, как правило, длительность моделирования определяют эмпирически.


Скачать файл (590.3 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации