4. литература обозначения
| Вид материала | Литература |
Содержание2. Автоматизированная система управления на основе ИНС Таблица 1. База данных для настройки нейроэмулятора. |
- Классификация и обозначения цифровых микросхем, 168.7kb.
- Тезисы доклада «Позиционирование банковских услуг в бизнес-сообществе», 67.12kb.
- Рассказ о сотворении, 182.31kb.
- Ответы на билеты по мхк в 2010/2011 учебном году. Билет, 2359.54kb.
- Класс: 12 Зачёт №2 «Русская литература 1917-1941», 186.43kb.
- Литература 7 класс Зачетная работа№2 Содержание, 40.79kb.
- Литература Форш О. «Одеты камнем», 38.6kb.
- Литература английского декаданса: истоки, становление, саморефлексия, 636.47kb.
- Тема: «Библейские мотивы в творчестве Б. Пастернака», 211.88kb.
- Литература 11 класс Программы общеобразовательных учреждений. Литература, 331.28kb.
РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОТЕЛЬНЫМ АГРЕГАТОМ ТГМЕ-464 В ПЕРЕХОДНЫХ РЕЖИМАХ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Чернов А.С., Абруков В.С., Кощеев И.Г., Троешестова Д.А.
Чувашский государственный университет
Оглавление
Введение …………………………………………………………………………. 2
1. математическая модель парогенератора ……………………2
2. Автоматизированная система управления
на основе ИНС …………………………………………………………….5
3. ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………………..8
4. ЛИТЕРАТУРА …………………………………………………………………8
5 ОБОЗНАЧЕНИЯ ………………………………………………………………..8
6 ПРИЛОЖЕНИЕ
База данных для настройки нейроэмулятора ………………………….……10
ВВЕДЕНИЕ
Проблема создания автоматизированных систем управления в современной теплоэнергетике является одной из наиболее актуальных. В частности, особое внимание обращается на повышение уровня автоматизации, надежности, безопасности и гибкости системы управления.
Данная работа посвящена разработке принципов создания системы управления котельным агрегатом ТГМЕ-464 в переходных режимах (изменение нагрузки, пуск и останов котельного агрегата и т.д.) на основе применения нейросетевых технологий. Рассматривалась задача регулирования температуры пара в пароперегревателе.
1. математическая модель парогенератора
Парогенерирующий канал в общем случае состоит из трех подсистем: оболочки и двух сред, омывающих ее. В свою очередь каждая подсистема может быть представлена в виде различных моделей, отличающихся набором допущений. При аналитическом исследовании, прежде всего надо выбрать состав системы и модели подсистем, входящих в нее. При этом каждый выбранный вариант дает определенную модель парогенерирующего канала. Наличие трех подсистем и большое количество частных моделей оболочки и потоков двух сред обеспечивает большое разнообразие моделей парогенераторов. Все эти модели можно разбить на три группы: распределенные, сосредоточенные и комбинированные. Выбор модели определяется задачами исследования и возможностями вычислительной техники.
Парогенератор обычно разбивается на участки, одни из которых рассматриваются как системы с распределенными, а другие – с сосредоточенными параметрами. Такое деление позволяет упростить решение. Потеря точности при этом может быть небольшой, поскольку роль отдельных участков в формировании динамических процессов неравноценна. Деление на участки позволяет также использовать готовые решения. Расчетная, структурная схема математической модели парогенератора зависит от конкретного вида технологической цепочки элементов пароводяного и газового трактов и требований к степени полноты контроля в динамике за состоянием параметров в различных точках тракта.
В общем случае, барабанный котельный агрегат можно представить в виде последовательного соединения экономайзера, испарительной части, включающей в себя барабан, опускные и подъемные трубы, и пароперегревателя. Вычислительная модель каждого элемента аналогична схеме на рис.1, а структурная схема объекта принимает вид рис.2.
Рис.1. Модель процессов в элементах котлоагрегата.
Рис.2. Структурная схема котлоагрегата.
Определим пароводяную смесь как двухфазный поток, каждая фаза которого представляет собой вязкую, вообще говоря, сжимаемую жидкость. Основные дифференциальные уравнения, полностью определяющие поведение динамической системы в любой момент времени следующие [1].
Уравнение движения, удовлетворяющее закону Навье – Стокса, в произвольной криволинейной системе координат
+
. (1)Уравнение энергии
=
+ 
. (2)Уравнение неразрывности
, (3)где
- компоненты метрического тензора.Уравнение состояния
. (4)Уравнения (1)-(4) вместе с краевыми условиями полностью описывают поведение динамической системы в любой момент времени. Каждое из этих уравнений может быть представлено как совокупность уравнений, описывающих движение двухфазного потока с учетом турбулентного характера течения каждой фазы.
Рассмотрим замыкающее звено котельного агрегата – пароперегреватель, выходные параметры которого являются выходными параметрами всего теплового технологического цикла [2]. Здесь реализуется регулирование температуры, а далее по паровому тракту – регулирование давления. Последнее является существенным возмущающим воздействием и должно быть учтено в математической модели, хотя расположение возмущения имеет место вне зоны технологического цикла генерации и перегрева пара. Для дальнейшего изложения определим основные абстракции, в рамках которых и будет создана математическая модель пароперегревателя как динамического звена.
Конструктивно пароперегреватель представляет собой многорядный змеевик с большим количеством изгибов. Создание математической модели полностью отвечающей действительности, не представляется возможным, ввиду сложности конструкции пароперегревателя, характера наружного обтекания поверхностей нагрева продуктами сгорания (конвективный теплообмен) и наличия радиационного теплообмена, характера движения нагреваемого теплоносителя (турбулентность). Поэтому пароперегреватель будет представлен как прямолинейный трубопровод, разделенный на три участка: входной – здесь поток нагреваемого теплоносителя проходит тепловую и гидравлическую стабилизацию (математически это выражается масштабными коэффициентами, учитывающими тепловую и гидравлическую неравномерность на входе в реальный пароперегреватель); управляющий – здесь стабилизированный поток подвергается управляющему воздействию, в связи с этим параметры теплоносителя изменяются согласно требуемому переходному режиму либо регулируются до значений параметров предшествующего стационарного режима; выходной – здесь поток нагреваемого теплоносителя вновь проходит тепловую и гидравлическую стабилизацию.
Представим пароперегреватель как элемент с локально распределенными параметрами: параметры распределены по времени – необходимое условие моделирования динамического объекта, а также по дискретному пространству, введение которого необходимо для получения из нелинейных дифференциальных уравнений эволюционных уравнений динамического объекта.
2. Автоматизированная система управления на основе ИНС
После перевода уравнений (1)-(3) в цилиндрическую систему координат, дискретизации пространства и выделения в объеме пара некоторого конечного элемента, была получена система конечно-разностных уравнений, например, для уравнения массового расхода воды на инжекцию:
, (5)где
- объемное паросодержание, т.е. доля поперечного сечения канала, занятая в данный момент времени паром, 
- скорость течения фазы, осредненная по всей лощади, занимаемой ею в данный момент времени в данном поперечном сечении, при этом одним штрихом обозначаются параметры воды, двумя – пара, конечно-разностная форма имеет вид:
. (6) Были выбраны управляемые и управляющие параметры [3]. Скорость изменения температуры пара на выходе пароперегревателя была выбрана как управляемый параметр, а массовый расход воды через инжектор был выбран в качестве управляющего параметра. Аналитическая связь между ними была определено с помощью математического аппарата производных Ли. При этом использовалось модифицированное уравнение (6):
, (7)
, 
,
. (8)Желаемое управление
может быть найдено из уравнения
. (9)Тогда
, (10)где
- некоторый оператор с действием, осуществляющим отображение вида
. (11) Уравнение (10) можно представить в конечных разностях следующим образом.
Откуда
так как при
. Здесь принято
кг/с; 
кг/с; 
; 
с; 
; 
, 
.С помощью полученных аналитических связей была создана база данных для обучения ИНС, часть которой показана ниже.
 ,К/с |  |
| 0 0.100334672 0.202710035 0.309336249 0.422793218 0.546302489 0.684136808 0.84228838 1.029638557 1.138332713 1.260158218 1.398332713 1.557407725 1.74331531 1.964759657 2.234496949 2.572151622 3.009569674 3.602102448 | 1 0.732976 0.587377 0.490143 0.369166 0.296411 0.2294 0.187291 0.147342 0.131829 0.117151 0.103618 0.09186 0.08045 0.07002 0.059948 0.050464 0.041234 0.03207 |
. Наиболее простым способом нормализации является представление входных данных в виде
. (12)В этом случае можно реализовать значения
, но при 
распределение входных параметров будет крайне неравномерным, что приведет к ухудшению качества обучения. Поэтому в подобных ситуациях, а также в случае, когда значение входа лежит в диапазоне 
можно использовать нормализацию с помощью функции вида
. (13)При моделировании системы управления была предопределена следующая конфигурация нейронной сети:
в качестве входных полей использовались:
и 
;в качестве выходных полей использовались:
и 
: число входов: 2;
количество скрытых слоев: 2;
число нейронов в скрытых слоях: 6;
число выходов: 2;
для обучения использовалось: 80% записей;
скорость обучения: 0.1.
На момент 1400 эпох обучения было распознано 100% записей из базы данных.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Была определена оптимальная архитектура ИНС, проведено обучение ИНС и создана ИНС-модель системы управления. Был разработан прототип системы автоматического управления температурой пара в пароперегревателе котлоагрегата TGME-464. Он состоит из эмулятора ИНС, установленной на персональном компьютере, промышленного микроконтроллера Philips P89LPC935, кабельных линий и коммутационных устройств. Прототип может быть использован как надстройка к основной системе управления. Полученный прототип может работать, как в режиме уведомления (совета), так и в режиме автоматического управления. Он может быть достаточно просто интегрирован в существующие системы управления.
Особенности технологий ИНС управления [4]: свойство адаптируемости к новым условиям и способность самообучению, обеспечивают простоту модернизации и наращивания возможностей.
ЛИТЕРАТУРА
1. Седов Л.И. Механика сплошной среды. Т.1. М.: Наука, 1976. 536 с.
2. Серов Е.П., Корольков Б.П. Динамика парогенераторов. М.: Энергоиздат, 1981. 406 с.
3. Нейрокомпьютеры и их применение. Кн.8. Нейросетевые системы управления. Учебное пособие для студентов ВУЗов /В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин.; Под общ. ред. А.И. Галушкина.М.: ИПРЖР, 2002. 480 с.
4. Potential of artificial neural networks in power system operation. Damborg M.J., El-Sharkawi M.A. and oth. IEEE Int. Symp. Circuits and Syst. La, May 1990. p. 2933-2937
ОБОЗНАЧЕНИЯ
 | температура воды и пара, К |
 | массовый расход воды и пара, кг/с |
 | скорости изменения температуры и расхода пара (обозначение производной по времени),  |
 | удельная изобарная (изохорная) теплоемкость воды и пара, кДж/(кг К) |
 | удельный объем воды и пара,  |
 | плотность воды и пара,  |
 | теплопроводность воды и пара, вт/(м∙К) |
 | динамическая вязкость воды и пара, Па∙с |
 | скорость движения воды и пара, м/с |
| | объемное паросодержание |
 | оператор ковариантного и контравариантного дифференцирования |
 | значение температуры пара в формализме конечных разностей, порядок первых трех индексов указывает на цилиндрические координаты  , индекс  указывает на время |
 | величина управления |
 | величина возмущения |
 | Макропеременные |
 | постоянные или слабоменяющиеся параметры |
 | оператор Ли |
Таблица 1. База данных для настройки нейроэмулятора.
 , К/с | , К/с |  |  | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|