Сиротин Э.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Конспект лекций

Подождите немного. Документ загружается.

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Сибирский федеральный университет»

Сиротин Э.Е.

Лапина А.В.

Перфильев Д.А.

Автоматизированные системы управления технологическими

процессами

Конспект лекций

Красноярск

2008

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ .............................................................................................. 2

ЛЕКЦИЯ №1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

КИБЕРНЕТИКИ И ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ. ... 5

Механизация и автоматизация производства ........................................... 5

Объекты автоматизации ............................................................................. 7

Перспективные направления автоматизации ........................................... 8

Основные понятия теории управления процессами .............................. 12

Классификация систем управления ......................................................... 14

Иерархическая структура систем управления ........................................ 17

ЛЕКЦИЯ №2. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ

ПРОЦЕССАМИ. .................................................................................................... 18

Виды автоматизации производства ......................................................... 18

Автоматические системы ......................................................................... 19

Адаптивные и супервизорные системы управления ............................. 20

Автоматизированные системы управления технологическими

процессами ........................................................................................................... 22

ЛЕКЦИЯ №3. МИКРОПРОЦЕССОРНАЯ ТЕХНИКА В СИСТЕМАХ

УПРАВЛЕНИЯ ...................................................................................................... 25

Особенности построения микропроцессоров (МП) .............................. 25

Микроконтроллеры (МК) ......................................................................... 26

Организация процесса управления и обработки информации в МК ... 33

Кодирование и описание операций ......................................................... 33

Организация ввода/вывода в МП и МК .................................................. 36

Программирование процедур ввода-вывода данных ............................ 37

Стандартные интерфейсы преобразователей сигналов ......................... 39

ЛЕКЦИЯ №4. МЕТОДЫ И ФУНКЦИИ УПРАВЛЕНИЯ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ........................................................ 57

Общие свойства объектов регулирования .............................................. 57

Динамические характеристики объектов управления ........................... 58

Передаточные функции типовых звеньев и формирование из них

структур САУ....................................................................................................... 62

Типовые простейшие звенья. ................................................................. 62

Типовые звенья I порядка ...................................................................... 64

Колебательное звено. .............................................................................. 67

Звено запаздывания. ............................................................................... 70

ЛЕКЦИЯ №5. ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМИ,

ПЕРИОДИЧЕСКИМИ И СТОХАСТИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ............... 71

Системы автоматического регулирования ............................................. 71

Принципы автоматического управления .............................................. 72

Функциональные устройства автоматики .............................................. 79

Типовые соединения функциональных устройств ................................ 82

Дискретные устройства ............................................................................ 88

Элементы булевой алгебры ...................................................................... 88

Устройства с переключательной функцией ........................................... 92

ЛЕКЦИЯ №6. СТАНДАРТИЗАЦИЯ В РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ .................................................................................................... 100

Датчики физических параметров объекта управления ....................... 100

Усилительные устройства ...................................................................... 106

Электронные усилители. ...................................................................... 109

Магнитные усилители. ......................................................................... 109

Электромашинные усилители. ............................................................ 111

Гидро- и пневмоусилители. ................................................................. 114

Измерение и регистрация параметров объекта управления ............... 116

Типовые способы измерения производственных параметров ........... 116

Дифференциальная измерительная схема. ......................................... 117

Компенсационная измерительная схема. ........................................... 118

Регуляторы ............................................................................................... 119

Требования к промышленным системам регулирования. ................ 119

Возмущения в технологическом процессе ......................................... 119

Основные показатели качества регулирования ................................. 120

Типовые процессы регулирования ...................................................... 123

Коэффициенты усиления элементов и блоков САР .......................... 125

Классификация регуляторов ................................................................ 126

Системы диспетчерского управления сбора данных (SCADA-

системы) ........................................................................................................... 127

ЛЕКЦИЯ №7. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ136

Анализ объекта автоматизации. Определение его статической и

динамической характеристики ......................................................................... 136

Методы получения математического описания ................................ 136

Аналитические методы......................................................................... 137

Методы экспериментального определения динамических

характеристик объектов управления ............................................................. 139

Определение динамических характеристик объекта управления по

его кривой разгона .......................................................................................... 141

Частотные методы определения динамических характеристик ...... 144

Определение параметров объекта управления методом наименьших

квадратов .......................................................................................................... 145

ЛЕКЦИЯ №8. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

(ПРОДОЛЖЕНИЕ) .............................................................................................. 149

Выбор оптимального состава элементов АСУ ..................................... 149

Подбор регулятора и определение его настроек .................................. 152

Выбор типа регулятора ......................................................................... 152

Формульный метод определения настроек регулятора .................... 154

Оптимальная настройка регуляторов по номограммам .................... 155

Экспериментальные методы настройки регулятора ......................... 156

Метод незатухающих колебаний ........................................................ 157

Метод затухающих колебаний ............................................................ 157

Регулирование при наличии шумов .................................................... 158

Методы настройки двухсвязных систем регулирования .................. 159

Метод автономной настройки регуляторов ....................................... 160

Метод итеративной настройки регуляторов ...................................... 160

Цифровые регуляторы и их настройка ............................................... 161

Алгоритмы цифрового ПИД регулирования ..................................... 161

Выбор периода квантования ................................................................ 162

Упрощенная методика расчета настроек цифрового ПИД регулятора

........................................................................................................................... 163

Расчет настроек цифрового регулятора по формулам ...................... 165

Показатели эффективности автоматизации технологических

процессов. ........................................................................................................... 166

ЛИТЕРАТУРА ........................................................................................... 172

ЛЕКЦИЯ №1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕ-

НИЯ КИБЕРНЕТИКИ И ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО

РЕГУЛИРОВАНИЯ.

МЕХАНИЗАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА

Автоматизация различных видов производства является важным на-

правлением научно-технического развития общества. Автоматизация ведет к

повышению производительности труда, освобождению человека из производ-

ственного процесса, к повышению качества продукции и к более полному удов-

летворению потребностей общества.

Основу современной автоматизации составляет концепция гибкой и

безлюдной технологии.

Безлюдная технология – это высокоавтоматизированный способ про-

изводства без участия (или с минимальным участием) людей в производст-

венных процессах [1].

Под гибкой технологией понимается высокоавтоматизированное много-

номенклатурное производство, позволяющее в короткие сроки и в авто-

матизированном режиме осваивать выпуск новой продукции [1].

Гибкая технология предполагает устранение ограничений (или сущест-

венное их сокращение) на характер выпускаемой продукции и резкое сокраще-

ние требуемых объемов подготовительных работ при переходе на новую продук-

цию.

Наиболее полно гибкая и безлюдная технологии реализуются в гибких

производственных системах (ГПС) и в гибких автоматизированных производ-

ствах.

Под ГПС понимается совокупность в разных сочетаниях оборудования

с ЧПУ, роботизированных технологических комплексов, гибких производст-

венных модулей, отдельных единиц технологического оборудования и сис-

тем обеспечения их функционирования в автоматическом режиме в тече-

ние заданного интервала времени, обладающая свойством автоматизиро-

ванной переналадки при производстве изделий произвольной номенклатуры

в установленных пределах значений их характеристик [1].

Автоматизированная гибкая производственная система является совокуп-

ностью технологического оборудования и автоматизированных систем раз-

личного назначения (рис. 1.1).

Рисунок 1.1. Гибкая производственная система

В составе ГПС можно выделить гибкие производственные модули ГПМ,

автоматизированную складскую систему АСС (автоматизированный склад), ав-

томатизированную транспортную систему АТС и автоматизированную систему

управления АСУ ГПС. При небольших масштабах ГПС АСС и АТС могут рас-

сматриваться в виде единой транспортно-накопительной системы.

Общее управление в ГПС осуществляет АСУ ГПС, которая является

многоуровневой иерархической системой. Объектами управления для АСУ

ГПС являются: оборудование, системы и технологические процессы ГПС.

Нижний уровень иерархии образуют локальные системы управления ЛСУ

конкретным оборудованием, обеспечивающие управление рабочим циклом этого

оборудования. Верхний уровень АСУ ГПС осуществляет управление производ-

ственным циклом ГПС в целом.

Обмен информацией между локальными СУ и верхним уровнем в про-

цессе управления производится с использованием информационной магистрали

АСУ ГПС, которая может иметь разную реализацию. Соединение локальных

СУ с магистралью АСУ ГПС производится с использованием устройств со-

пряжения с объектом УСО.

Рассмотренная выше структура ГПС характерна, в первую очередь, для

отраслей машиностроения, приборостроения и металлообработки. В то же

время принцип гибкой автоматизации и гибкие производственные системы

получают все большее распространение в многономенклатурном производ-

стве различных отраслей, например в полиграфии. Эти системы отличаются

применяемым технологическим оборудованием и осуществляемыми техноло-

гическими процессами. Для их построения используются общие принципы и

ГПМ 2

ГПМ n

ООб

ВОб

СУГПМ

УСО

ГПМ 1

…

ТрС

АТС

ТМ

АСС

Заготовки, инстру-

мент, оснастка

Детали

СУ

АСУ

ГПС

Магистраль

АСУ ГПС

УСО

близкие технические решения.

ОБЪЕКТЫ АВТОМАТИЗАЦИИ

Рассмотрим наиболее типичные производственные объекты управления

на примере ГПС (рис. 1.1).

Гибкий производственный модуль ГПМ можно рассматривать как базо-

вый компонент ГПС - гибкую производственную ячейку с расширенным со-

ставом оборудования и дополнительными возможностями по безлюдному функ-

ционированию. Имеется стандартное определение ГПМ: гибкий про-

изводственный модуль (ГПМ) - единица технологического оборудования для

производства изделий произвольной номенклатуры в установленных

пределах значений их характеристик с программным управлением, автоном-

но функционирующая, автоматически осуществляющая все функции, свя-

занные с изготовлением продукции, имеющая возможность встраивания в

гибкую производственную систему [1].

Гибкие модули ГПМ реализуют основные и вспомогательные операции

технологического процесса и могут иметь разное назначение: выполнение меха-

нической обработки; термическая обработка; окраска и гальванические по-

крытия; сборка; технический контроль изделий и другие технологические

операции. На уровне модулей могут использоваться роботизированные техноло-

гические комплексы РТК, оборудование с ЧПУ и отдельные единицы автомати-

ческого технологического оборудования.

В составе ГПМ можно выделить основное оборудование ООб (станок,

технологическая установка и др.) и вспомогательное оборудование ВОб. ООб

служит для выполнения основных технологических операций для данного ГПМ,

а ВОб обеспечивает автоматическое функционирование основного оборудова-

ния путем автоматизации, например, загрузки-разгрузки основного оборудо-

вания.

В качестве вспомогательного оборудования модулей могут использоваться

промышленные роботы (ПР), автоматические манипуляторы, приемно-пере-

дающие столы и т.д. Оборудование ГПМ управляется от локальной системы

автоматического управления СУ ГПМ, которая обеспечивает автоматическое

выполнение требуемого рабочего цикла оборудования.

Автоматизированный склад обеспечивает накопление и хранение заго-

товок, полуфабрикатов, готовых изделий, инструмента, технологической ос-

настки и других предметов и материалов, необходимых для осуществления тех-

процесса. Вместо одного склада в больших системах могут использоваться не-

сколько складов и промежуточных накопителей. В этом случае уместно говорить

об автоматизированной складской системе (АСС). Как правило, автоматизиро-

ванный склад имеет локальную систему управления.

Автоматизированная транспортная система АТС обеспечивает материаль-

ные потоки внутри ГПС и в ее составе можно выделить транспортные средства

ТрС, транспортную магистраль ТМ и локальную систему управления СУ. Кон-

фигурация материальных потоков определяется транспортной магистралью

ТМ, которая может иметь физическую реализацию в виде конвейеров, рельсо-

вых путей и др., или реализовываться в виде логической организации маршрутов

гибких автоматизированных транспортных средств.

АТС обеспечивает решение задач межоперационного транспорта, внут-

ри участкового транспорта или внутрицехового транспорта. Взаимодействие АТС с

ГПМ осуществляется через локальные накопители Н модулей. Наличие таких

накопителей делает возможным режим асинхронной работы ГПМ и АТС.

ПЕРСПЕКТИВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ

Хотя трудно прогнозировать возможное влияние автоматизации на

промышленность и сферу обслуживания, одно кажется несомненным: тен-

денция создания и распространения автоматизированных систем сохранится,

чтобы разрабатывать узлы и компоненты, а за тем их согласовывать и строить

автоматическую систему, предпочтение будет отдано разработке самой сис-

темы. Конкретные области технологии, а также различных технических дис-

циплин, которые развиваются по отдельности, будут сближаться.

При современной скорости изменений трудно, если вообще возможно,

предсказать, что произойдет в ближайшие 10 лет, не говоря уже о столетии

или тысячелетии. Новые открытия и разработки могут изменить сценарий так

же радикально, как сделали это за последние 10...20 лет микропроцессоры и

Internet.

Принято считать, что развитие технологии определяют 3 закона:

1. Закон Мура, сформулированный Гордоном Муром из компании In-

tel в начале 70-х гг. гласит, что производительность микросхем удваивает-

ся каждые 18 месяцев. Вследствие этого быстродействие компьютеров воз-

растает, и стоимость единицы вычислительной мощности уменьшается вдвое

за тот же срок.

2. Закон Гилдера, предложенный Джорджем Гилдером – утверждает,

что общая пропускная способность систем связи каждый год увеличива-

ется втрое. Новые разработки свидетельствуют, что увеличение пропускной

способности будет продолжаться в соответствии с этим законом.

3. Закон Меткалфа, приписываемый создателю Ethernet и основателю

компании 3COM, устанавливает, что ценность сети пропорциональна

квадрату числа узлов. Вследствие этого по мере расширения сети ценность

нахождения в ней растет экспоненциально, тогда как удельные затраты на

одного пользователя остаются неизменными или даже снижаются.

Курцвайль экстраполировал закон Мура и предсказал появление к 2030

г. машин, интеллект которых будет превосходить человеческий. Но сам Гор-

дон Мур прогнозирует неприменимость к интегральным микросхемам на-

званного его именем закона приблизительно после 2017 г. – «Koгда их раз-

меры станут соизмеримыми с размерами атома».

Курцвайль предсказывает, что уже в ближайшем десятилетии многие

люди станут обладателями пары сотен компьютеров, вшитых в их одежду.

Можно ожидать, что примерно за тот же промежуток времени практически

все промышленные входные/выходные устройства и процессоры будут иметь

существенно расширенный встроенный интеллект.

Сегодня, когда группы "неразумных" сенсоров связаны с теми или

иными промышленными процессорами (ПЭВМ, ПЛК, РСУ), интеллект явля-

ется, главным образом, прерогативой этого центрального процессора. По ме-

ре существенного снижения стоимости вычислительных мощностей встроен-

ные процессоры буду проникать практически во все устройства ввода-вывода

(УВВ) данных, превращая их в интеллектуальные. Каждое интеллектуальное

устройство (датчик, исполнительное устройство, устройство измерения или

управления) сможет накапливать, хранить и выдавать информацию о том, где

и кем оно было изготовлено, приобретено и установлено, о рабочих характе-

ристиках, спецификациях, инструкциях по эксплуатации и ремонту, результа-

тах диагностики, наличии запасных частей, возможностях замены и т.д.

Идеология "интеллектуальных устройств" станет частью практически любой

продукции в сфере промышленной автоматики.

Интеллект открывает новые возможности для диагностики: не только

после отказа, но и прогнозирующей, и консультативной (т.е. с выдачей указа-

ний по техобслуживанию). Знание того, что отказ определенного элемента

системы возможен в ближайшем будущем очень полезно.

Важную роль в диагностике систем (в отличие от диагностики отдель-

ных устройств) играет моделирование крупных событий, таких как отказы

турбины электростанции или атомного реактора, с расчетом механизмов реа-

гирования. Отказы такого типа гораздо проще диагностировать не путем вы-

числений на большом центральном компьютере, а с помощью методов, пред-

полагающих моделирование отказов и распознавание образов по откликам

нескольких тысяч интеллектуальных точек ввода-вывода сложной адаптив-

ной системы.

В ближайшие несколько лет персональные компьютеры (промышлен-

ные и встроенные эквиваленты ПЭВМ) придут на смену промышленным ло-

гическим контроллерам (ПЛК) в подавляющем большинстве приложений,

главным образом из-за возможностей программирования на более высоком

уровне и меньших затратах на подсоединение к ПЭВМ. ПЛК будут служить

для выработки управляющих сигналов для механизмов и в качестве коммуни-

кационных процессоров ввода-вывода для сетей нижнего уровня. Большие

распределенные системы управления (РСУ), в свою очередь, уступят место

интеллектуальным полевым системам ввода—вывода.

В ближайшее десятилетие подтвердится неадекватность централизо-

ванных, иерархических структур управления и отомрет полностью детерми-

нированное управление. Требования к программному обеспечению, (ПО) ста-

рых централизованных систем управления (СУ) становятся все более обреме-

нительными и, фактически, плохо контролируемыми. Сегодня на заводе или

технологической установке имеется несколько тысяч сенсоров, трансмитте-

ров, самописцев, дисплеев, контроллеров, исполнительных устройств, клапа-

нов и т.д. Становится очевидным, что иерархическая, детерминированная ар-

хитектура уже неспособна, поддерживать системы, в которых число позиций

контроля и управления превышает 50... 100 тыс. (на многих крупных пред-

приятиях этот предел уже превышен).

Ожидается переход от традиционного процедурного управления к де-

централизованным системам с выработкой управлений на основе правил. Ко-

гда все точки ввода-вывода (ВВ) станут интеллектуальными и взаимосвязан-

ными, управления будут передаваться локально по интеллектуальным кана-

лам между равноправными сенсорами и исполнительными устройствами без

вмешательства со стороны внешнего центрального процессора. Помимо по-

вышения эффективности локального управления растущая "связанность" де-

централизованных СУ вводит в действие закон Меткалфа (об экспоненциаль-

ном росте эффективности) и новую науку о сложности СУ. В результате по-

является абсолютно новый тип систем: сложные адаптивные системы -

САС.

Функционирование САС принципиально отличается от функциониро-

вания традиционных детерминированных иерархических СУ. Независимые,

интеллектуальные, автономные УВВ и управления взаимодействуют, исполь-

зуя механизмы, основанные на правилах (типа "если случилось А, то делать

В"). По мере усложнения взаимодействия система реагирует и адаптируется к

изменению обстановки и требований. Аналоги генетических алгоритмов уст-

раняют неэффективные операции и стимулируют совершенствование систе-

мы.

САС обладают существенными преимуществами за счет уменьшения

объема ПО, более простой и быстрой установки, робастных характеристик,

значительно большей гибкости и способности обрабатывать существенно

большее количество импульсов от УВВ. Традиционные концепции отказо-

устойчивости устаревают, поскольку избыточность реализуется непосредст-

венно на уровне ввода-вывода. САС робастны в силу независимости их ра-

боты от отказа в одной или даже в нескольких точках. Система приспосабли-

вается к работе в условиях подобного отказа. САС может обеспечить значи-

тельно более высокие производственные показатели благодаря своим воз-

можностям самоорганизации и изменения поведения. В ближайшее десятиле-

тие такие системы появятся в области промышленной автоматики и управле-

ния.

Наибольший рост компаний-производителей ПО в последнее время

происходил, главным образом, за счет человеко-машинных интерфейсов

(ЧМИ) и приложений, обеспечивающих УВВ возможностями управления и

отображения. По мнению многих авторов, большинство компаний, выпус-