Algoritmi Fuzzy Pentru Conducerea Proceselor Tehnologice

CUPRINS

=== 5 ===

Capitolul 5

Prin controlerul Fuzzy, produs ELV, vă oferim o soluție Hard utilizând un microcontroler Single-Chip convențional și Soft Fuzzy. Avantajele obținute sunt:

– raport preț / performanță foarte bun;

– posibilitate de utilizare individuală;

– intrări și ieșiri analoage și digitale direct pe placă;

– viteză mare de prelucrare;

– PC este necesar numai pentru programare (stabilirea regulilor);

– sistem Watchdog.

Hard-ul performant se obține prin utilizarea unor elemente de circuit speciale care permit și o realizare foarte compactă. Este disponibil, la alegere, un regulator Fuzzy cu 8 intrări și o ieșire sau două regulatoare cu câte 4 intrări și câte o ieșire.

Pentru introducerea regulilor, a funcțiilor de apartenență și a altor parametri stă la dispoziție un Soft Windows. Cu acesta se poate, de asemenea, testa regulatorul și, online, optimiza. Comunicarea dintre soft și controler se face prin interfața serială a PC.

Dacă dezvoltarea unui regulator s-a încheiat, Hard-ul poate lucra ca controler Fuzzy independent deoarece toate datele sunt memorate într-un EEPROM. Aici ele vor rămâne chiar și după deconectarea sursei de alimentare.

Ușurința comunicării

Capacitatea de comunicare, la un controler Fuzzy, prezintă un rol important, deoarece el este gândit a lucra în diferite (în legătură cu) sisteme Hard. În mod general se poate alege între două moduri de comunicare:

1. Interfață Analogă / PWM:

Aceasta pune la dispoziție 8 intrări analoge cu un domeniu de tensiune de 0 – 5 V. Dacă controlerul le utilizează ca (8) intrări pentru 1 regulator sau (4*2) pentru două regulatoare acest lucru se stabilește, după necesitate, prin intermediul Soft-ului Windows.

Pentru ieșirea datelor calculate este atribuită fiecărui regulator câte o ieșire analogă (0 – 5) și una PWM. Pentru semnalele PWM sunt disponibile două metode. La prima, în corespondență cu mărimea de ieșire a regulatorului se mărește lățimea impulsului de la 0 – 100%. A doua metodă dă, suplimentar, printr-o linie de comandă, un semnal “semn” prin care se poate realiza, de exemplu, o comandă bisens a unui motor.

2. Interfața microcontrolerului:

Prin aceasta este posibilă o legătură, directă, a controlerului Fuzzy – ELV cu alte microprocesoare. Interfața, având o lățime de 8 biți, este astfel dispusă încât permite o comunicare, în general, foarte ușoară. Față de interfața analogă se obține un spor substanțial de viteză.

Schema bloc

Este dată în figura 1. Prin utilizarea unui mocrocontroler care are, deja disponibile, 8 intrări analoge și două ieșiri PWM și o interfață proprie alte componente, externe, sunt necesare numai într-o mică cantitate. Pentru furnizarea a două ieșiri analoge stă la dispoziție un convertor D/A care este comandat, de către controler printr-un bus de date seriale. Memorarea datelor regulatorului se face prin două EEPROM-uri cu care se comunică, de către controler, tot serial. Pentru comunicarea, cu PC, servește interfața serială standard RS232 pentru care este, însă, necesară o conversie de nivel.

Schema

Este dată în fig. 2. Elementul principal este microcontrolerul IC1 cu indicativul ELV 9627. Este vorba, de fapt, despre un microcontroler PIC (de tip 16C74) deja programat și a cărui sistem de operare este conținut în memoria internă de program. Alimentarea cu enegie a plăcii se face, de regulă, de la sistemul în care controlerul se va intercala, prin intermediul conectoarelor BU1, BU2. Placa se poate, de asemenea, alimenta prin conectorul BU4 în așa fel ca să poată lucra chiar și, strict, independent.

Dioda D1 (Tip 1N4001) protejează schema față de conectoarea inversă. Stabilizarea (la 5 V) se face cu IC6 (Tip 7805) unde condensatoarele C11, C14 servesc ca tampon și pentru reducerea oscilațiilor. Dioda D2 este necesară pentru protejarea CI IC6 dacă alimentarea se face extern. LED-ul D3 arată că placa este alimentată. Pentru a limita vârfurile de tensiune care ar putea perturba (ar putea determina căderea) funcționarea microcontrolerului sau chiar distrugerea unor componente s-a prevăzut dioda de protecție D4 (Transil) Tip BZW06-5V8, conectată paralel cu sursa de alimentare.

Conectarea cu PC se face prin interfață standard RS232 care se cuplează printr-un cablu 1:1 la conectorul BU3. Microcontrolerul IC1 dispune de o interfață serială internă care se conectează extern la pinii 25, 26. Deoarece IC1 lucrează cu 5 V este necesar un convertor de nivel care să facă adaptarea. Pentru aceasta servește IC5 (Tip MAX 232) care este alimentat cu 5 V și necesită doar puține elemente externe.

Pentru furnizarea semnalelor analoge de comandă s-a integrat convertorul D/A IC2 (Tip MAX 522) care produce două tensiuni 0 – 5 V la pinii 5 și 6. Comanda lui se face serial, de la microcontroler, prin pinii 1, 2 și 8. Pentru aceasta linia CS trece la potențial LOW pentru a selecta convertorul D/A. Transmisia se face acum serial prin pinii 2 și 8, în care microcontrolerul depune datele, serial, la pinul 8 și, printr-un tact, la pinul 2 generează un semnal de preluare (transmisie, validare). Datele se introduc într-un registru (de 16 biți) al convertorului D/A care, la schimbarea nivelului liniei CS în HIGH, va furniza tensiunea analogă corespunzătoare.

Pentru memorarea parametrilor regulatorului servesc IC3 și IC4 (EEPROM de tip 93C66) care sunt remanente. Și comunicarea MC – memorie se face tot serial prin pinii 1 și 4 ai EEPROM. Pentru activarea memoriei servește linia CS (Pin 1) care, de la MC, va trece în HIGH. Introducerea datelor se face prin linia DIN (Pin 4) iar tactul de transmitere se furnizează prin linia SCLK (Pin 4), care, de asemenea, este legată cu MC și deci transmisia are loc sincronizat.

Prin conectorul BU1 se realizează legătura cu sistemul “țintă” adică cu elementele hard ale sistemului în care se introduce controlerul. La BU1 stau la dispoziție pentru conectare, cele 8 intrări, cele două ieșiri, cele două ieșiri PWM și șase semnale digitale. Conectorul BU2 este prevăzut pentru legătura cu alte microcontrolere. Prin acest bus de 8 biți se pot interschimba, bidirecțional, date. Comanda modului de transmisie se face prin liniile RD, WR și CS. În acest fel se pot ocoli convertoarele A/D și D/A și deci lucra direct cu MC-ul.

5.2. Soluții conturate pe plan mondial

Colectivul a analizat un mare număr de soluții de automatizare a fabricilor de ciment (fie recent construite, fie propuse pentru obiective în construcție), elaborate de firme de prestigiu (Siemens, Onoda, FLS etc.). Dintre acestea, cele mai reprezentative sunt prezentate în continuare.

5.2.1. Concepția SIEMENS

Soluția Siemens se bazează pe ideea de a oferi o rezolvare a conducerii integrate a unei fabrici de ciment pornind de la procesele fizice către nivelele superioare (optimizare, mentenanță și întreținere, management). Astfel Siemens a dezvoltat sistemul CEMAT având o structură piramidală cu baza formată din aparatură de măsură și control iar cu vârful piramidei reprezentat de nivelul decizional.

CEMAT este un pachet de programe de control și automatizare pe care Siemens l-a dezvoltat numai pentru industria cimentului. Acesta acoperă toate aspectele de control, automatizare și informare din fabrică.

CEMAT constă dintr-o varietate de programe, fiecare având funcțiuni specifice. Conceptul este: “alocare de sarcini descentralizate sau distribuite”. Diferența între CEMAT și alte sisteme constă în descentralizare în locul “central computer control”. De asemenea, se alocă sarcini subsistemelor și se integrează aceste subsisteme pentru a forma sisteme de control omogene, bine închegate și standardizate.

Caracteristicile și funcțiile sistemului de control CEMAT

Minimizarea funcțiilor operatorilor

CEMAT prezintă toate informațiile de care are nevoie operatorul într-un mod foarte economic și ingenios. Numărul de acțiuni pe care trebuie să le execute operatorul este minimizat.

Multe funcțiuni automate pe care le oferă CEMAT reduc sarcinile operatorului. Astfel de funcțiuni automate includ pornirea morii printr-o singură comandă, selecția automată a silozurilor precum și optimizarea morii prin CEMAT FUZZY CONTROL. CEMAT oferă, de asemenea, informații ajutătoare în situații critice. Astfel, sistemul CEMAT de monitorizare și alarmare atenționează operatorul cerându-i să intervină doar când atenția și acțiunea sa sunt necesare. Mesajele de alarmă sunt detaliate, clare, și ajută operatorul să reacționeze prompt și adecvat.

CEMAT oferă o multitudine de funcții pentru scurtarea timpului de staționare după o defecțiune majoră.

Calitatea deosebită a produselor SIMATIC garantează avarii reduse și pierderi cât mai mici de producție.

Creșterea ratei de producție

Timpul de staționare este scurtat prin informarea operatorului și a serviciului de întreținere în detaliu despre natura și localizarea oricărui defect în cadrul procesului. Astfel, serviciul de întreținere nu va trebui să analizeze mai întâi problema și apoi să verifice și să măsoare semnalele în teren.

CEMAT analizează problema în mod automat și informează personalul conform cu rezultatul analizei. Serviciul de întreținere poate merge direct și imediat la locul problemei. Timpul de căutare a defectului va fi scurtat.

Înaintea pornirii morii, operatorul și serviciul de întreținere pot verifica pe propriile monitoare ce defecțiuni există incă în departament, prin aceasta reducându-se timpul de punere în funcțiune.

Dacă silozul de alimentare devine gol sau silozul de depozitare se umple, CEMAT comută automat pe următorul siloz fără întreruperi de producție.

Dacă o cale de transport se defectează, CEMAT comută automat pe o cale de rezervă. Lucrurile se petrec asemănător cu fiecare unitate aflată în așteptare. Întreruperile de producție pot fi editate astfel prin funcții de control al unităților de rezervă.

Morile pot fi pornite printr-o singură comandă și aduse în flux prin control automat în timpul cel mai scurt.

Extinderea și modificarea funcțiilor de control pot fi efectuate on-line. Nu se pierde timp de producție.

Legătura dintre mori și cuptoare poate fi optimizată în mod continuu prin strategiile oferite de CEMAT FUZZY CONTROL.

Disponibilitatea și accesibilitatea sistemului CEMAT cu SIMATIC PLC este mult mai mare decât la sistemele convenționale cu relee și contactoare și decât la multe alte sisteme electronice. SIMATIC a fost proiectat pentru instalare în E-rooms și poate fi instalat chiar și în interiorul dulapurilor cu comutatoare. Au fost luate toate măsurile necesare pentru a proteja modulele SIMATIC împotriva condițiilor dificile de mediu (praf, temperatură) și împotriva influențelor electrice.

Optimizarea operării procesului

Productivitatea, calitatea și consumul de energie pot fi optimizate prin FUZZY CONTROL.

CEMAT FUZZY CONTROL oferă metode noi și îmbunătățite pentru controlul în buclă închisă a parametrilor procesului. El poate controla bucle neliniare mai bine decât algoritmul PID convențional. Comportarea lui CEMAT FUZZY CONTROL poate fi ușor adaptată la natura specifică a unui cuptor sau a unei mori date. Astfel de adaptări pot fi făcute de personalul fabricii în urma unei monitorizări pe termen lung a procesului.

CEMAT FUZZY CONTROL este complet deschis și disponibil pentru utilizator și poate fi deci utilizat de personalul fabricii pentru îmbunătățiri continue a strategiei de optimizare a procesului. Funcțiile și strategiile sunt diferite reguli de tip “IF – THEN” cu variabile lingvistice. Apartenența la o clasă fuzzy de intrare și ieșire sunt ajustate doar prin manevrarea unui cursor. Nu sunt necesare cunoștiințe de programarea calculatoarelor.

Economisirea energiei

Pornirile greșite și funcționarea inutilă a morilor și căilor de transport pot fi evitate, strategiile CEMAT FUZZY CONTROL optimizând consumul de energie.

CEMAT oferă o funcție de verificare “pre-start” care informează operatorul și personalul de întreținere despre toate defectele existente în fabrică, în detaliu. Uneori operatorii uită pur și simplu să oprească rutele de transport, filtrele etc. Rutele de transport și alte echipamente vor fi oprite automat de CEMAT de îndată ce gura silozului este închisă.

FUZZY control poate fi programat pentru a optimiza consumul de energie pentru procesul de ardere și răcire a clinkerului și pentru procesul de măcinare.

Management

CEMAT MIS oferă nivelul managerial (de la nivelul supervizor în sus) cu toate informațiile necesare pentru a se lua o decizie corectă.

Informațiile complete și corecte sunt o precondiție pentru a detecta punctele “slabe” și pentru a crește eficiența și productivitatea.

CEMAT MIS oferă informații actuale on-line și anterioare precum și date de la toate departamentele și sistemele din fabrica de ciment. Astfel, managerul va avea toate datele direct pe propriul PC putând să ia decizii corespunzătoare.

Evaluările, comparațiile și calculul de date pot fi definite de utilizator fiind necesare doar cunoștiințele de bază despre “spread-sheets”.

Fiecare nivel managerial și departament primește doar cantitatea de date pe care o cere în formatul și prezentarea (tabele, liste, grafice) de care are nevoie. Informații condensate sau detaliate sunt oferite la cerere.

Evitarea deteriorării echipamentului

Tot echipamentul fabricii ca și condițiile procesului sunt complet și continuu monitorizate de CEMAT. Dispozitive de securitate evită deteriorarea echipamentului.

CEMAT monitorizează toate valorile proceselor, condițiilor de operare și tendința valorilor măsurate în mod continuu. Dacă se ajunge la condiții critice CEMAT reacționează în mod automat și previne deteriorarea echipamentului.

CEMAT monitorizează nu numai limitele statice, ci realizează și o prevedere dinamică a situațiilor critice. El reacționează suficient de rapid și înainte de apariția pagubelor.

Controlarea emisiilor

Controlarea emisiilor a devenit din ce în ce mai importantă. CEMAT permite operatorilor din fabrică să reacționeze imediat la o avarie sau la o condiție critică în proces și să evite emisiile în cantități mari.

CEMAT urmărește evoluția variabilelor în proces și informează operatorul în avans astfel încât acesta să poată lua contramăsuri în timp util pentru a evita creșterea emisiilor. Dispozitivele previn situațiile de depășire a limitelor, CEMAT FUZZY CONTROL menținând procesul în condiții stabile minimizând astfel emisiile de .

Reducerea tipurilor de componente

CEMAT necesită doar două tipuri de hardware diferite: PLC-uri SIMATIC S5 (S7) și PC-uri.

CEMAT urmărește uniformizarea, adică toate sarcinile de control, automatizarea și informarea dintr-o fabrică de ciment să fie rezolvate numai cu aceste două tipuri de hardware.

5.3.2. Concepția ONODA

Prezentare generală

Sistemul automat a fost dezvoltat pe baza conceptului de control și monitorizare utilizat în cele mai noi aplicații din industria cimentului și el conține echipamente moderne (stații de operare cu calculatoare, controlere logice de distribuție programabilă) care satisfac exact necesitățile procesului și controlului său.

Structura modulară a sistemului, atât pentru hardware cât și pentru software, oferă sistemului o mare flexibilitate, care face din acestea o soluție optimă pentru o bună extindere.

Din punct de vedere hardware sistemul constă în principal din unități de control și supervizare a procesului tehnologic, realizate cu automate programabile (PLC) și stații de operare. Stațiile de operare situate în camera centrală de control sunt dotate cu PC-uri având monitor, tastatură și mouse.

Arhitectura sistemului de conducere

Funcțiunile principale ale sistemului sunt organizate pe nivele ierarhice, după cum urmează:

Nivelul supervizor (localizat în Camera centrală de comandă), care realizează:

Comunicația completă operator – proces și vizualizarea pe monitoare color a schemei sinoptice (“mimic diagram”), completată cu date privind starea proceselor;

Ghidarea operatorului în luarea unor decizii de start / stop, de modificare a valorilor de referință, prin punerea la dispoziția sa a unei largi categorii de parametrii tehnologici;

Monitorizare și alarmare pentru toate variabilele de proces (inclusiv parametrii energetici: puterea activă, reactivă, aparentă, factor de putere, frecvență);

Calculul valorilor impuse pentru diversele bucle de reglare și controlul acestora;

Comenzi de modificare a regimului: start / stop, central / local, manual / automat, comenzi set – point + / -, etc;

Achiziția datelor măsurate pe termen lung și efectuarea unor rapoarte.

Camera centrală de control conține stații de operare de bază cu PC-uri cu monitoare color 20’’, tastatură industrială și mouse; stații de supraveghere de bază cu PC-uri; imprimante cu jet de cerneală și sistem monitor TV.

Nivelul de reglare și control (localizat în Camera tehnică) este realizat cu PLC-uri și urmărește:

Controlul și interblocările logice ale diverselor echipamente (în circuit deschis);

Controlul și reglarea (în circuit închis) a variabilelor principale din proces;

Monitorizarea proceselor controlate.

Pe lângă PLC-uri, acest nivel este dotat cu două PC – servere, cu monitoare de 20’’ și un PC pentru programare, echipat tot cu monitor de 20’’.

Interfața de proces (localizată la nivelul echipamentelor tehnologice propriu-zise) realizează achiziția de date (digitale și analogice) de la proces, transmisia spre nivelul ierarhic superior și invers. Legătura între unitățile de I/O și PLC-uri se realizează printr-o magistrală (RIO cable) care poate avea lungimea maximă de 3 km, fără măsuri suplimentare. Interfațarea este asigurată cu produsul SLC 500 ALLEN – BRADLEY, care conține: module de comunicație, module digitale input / output, module analogice input / output, unități de putere de rezervă. Acest echipament este plasat cât mai aproape de procesul condus, dar în incinte separate de acesta.

Echipamente și instrumente locale

La nivel local sunt prevăzute următoarele echipamente:

Cutii de control pentru motoare – plasate imediat lângă acestea, oferind posibilitatea opririi / pornirii motoarelor, menținerii operațiilor;

Cutii de distribuție locală cu conectări – oferă posibilitatea unei distribuții între mai multe perechi de cabluri împletite și mai multe cabluri bifilare;

Cutii locale cu interfețe de rezervă Big Blasters – sunt echipate cu rezerve de 24 V cc, activate de PLC-uri ca module output și reprezintă o interfață de relee între PLC-urile output și releele electromagnetice Big Blasters;

Termorezistențe – folosite pentru măsurarea temperaturilor între 0 – 500 C; sunt conectate direct la intrarea modulelor speciale Pt 100 PLC – input;

Termocuple – pentru măsurarea temperaturii între 500 – 1050 C și între 1050 – 1400 C;

Convertoare de temperatură – transformă semnalul termocuplei în semnal unificat de ieșire în curent 4 – 20 mA, cu izolație galvanică;

Traductoare de presiune – principiul de funcționare: celulă cu membrană diferențială; convertește semnalul dat de presiunea diferențială în semnal unificat de ieșire 4 – 20 mA cu izolație galvanică;

Traductoare de debit pentru combustibil – principiu de funcționare: aparat de măsură cu turbină;

Ureche electronică – este folosită pentru determinarea nivelului de încărcare a morilor;

Pirometru bicolor – folosit pentru măsurarea temperaturii în zona de ardere a clinkerului;

“scanner” pentru mantaua cuptorului de clinker.

Informațiile de pe ecran trebuie validate de operatorul de la cuptorul de clinker: se trag concluzii corecte asupra stării căptușelii cuptorului, stării debitului de material pe toată lungimea cuptorului; se aduc informații necesare pentru reducerea timpului de lucru, informații despre manta necesare pentru protecția căptușelii refractare; se realizează interpretarea și afișarea daunelor produse (de exemplu spărturi, inmuierea și căderea cărămizii, formarea de inele),

Valoarea măsurată trebuie prelucrată de calculator, iar semnalul analogic va fi prelucrat numeric inainte de a fi depozitat în memoria RAM și ulterior în timpul fiecărui nou ciclu de măsurători.

Graficul realizat de calculator va da: distribuția temperaturilor locale pe carcasa coptorului, variația temperaturii în funcție de timp pe diferite porțiuni ale cuptorului, semnalizarea imediată la depășirea valorilor limită a temperaturilor. – echipamente de analiză a gazului – există trei tipuri de echipamente: unul pentru ieșirea IDF: CO, ; unul compus din filtrul pentru praful de cărbune: CO, ; recipient pentru cărbune brut: CO și recipient pentru praf de cărbune: CO.

sisteme de avertizare și lămpi de semnalizare – sistemele de avertizare sunt normal instalate; lămpile de semnalizare sunt instalate lângă morile de ciment;

traductoare de vibrații.

=== BIBL ===

BIBLIOGRAFIE

1. * * * , Flux tehnologic descriptiv, SC. Casial SA.

Mihoc Gh., Tratat de statistică matematică, Editura Academiei, București, 1975.

Tiron M., Prelucrarea statistică și informațională a datelor de măsură, Editura Tehnică, București, 1976.

Tiron M., Analiza preciziei de estimare a funcțiilor aleatoare, Editura Tehnică, București, 1981.

L. Tovissi, V. Vodă, Metode statistice, Editura Științifică și Enciclopedică, București, 1982.

6. Dumitrache,I., Automatizări electronice, Editura Didactică și Pedagogică, București, 1993.

M. Ghinea, V. Firețeanu, Matlab, calcul numeric, grafică, aplicații, Editura Teora, București, 1996.

C. Udriște, ș.a., Metode numerice de calcul, Editura Tehnică, București, 1996.

9. M. Postolache, Metode numerice, Editura Sirius, București, 1993.

10. Gilbert,S., Fuzzy Logic optimizes cement grinding at the Sanson Cement Plant, Zement, Kalk, Gips, Nr. 6/1989.

11. Negoiță,C., Mulțimi vagi și aplicațiile lor, Editura Tehnică, București, 1974.

12. Westerlund,T., A Digital Quality Control System for an Industrial Dry Process Rotary Cement Kiln, Automatic Control,Nr. 4/1981.

=== cap 2 ===

CAPITOLUL 2

2.1 REGLARE FUZZY

2.1.1 GENERALITATI

Logica fuzzy reprezinta o metoda diferita de tratare a problemelor de reglare, fata de metodele clasice. Bazele teoretice ale logicii fuzzy au fost puse de profesorul Lotfi A. Zadeh de la Universitatea din Berkely, în 1965. Logica fuzzy permite tratarea variabilelor vagi ale caror valori pot varia între 0 si 1, spre deosebire de logica binara care lucreaza cu variabile care au valori numai 0 si 1. Initial, ca si retelele neuronale, logica fuzzy a fost aplicata în domenii ne-tehnice, în asa numitele sisteme expert, folosindu-se capacitatea lor de a lua decizii.

În 1975 au aparut primele aplicatii ale logicii fuzzy în sistemele de reglare. Din anul 1985, japonezii au început sa o utilizeze în produsele industriale pentru rezolvarea problemelor de conducere. În Europa, cercetarile în aplicarea logicii fuzzy în reglare au debutat mai târziu. De exemplu, pentru Germania anul demararii unor cercetari sistematice se considera 1991.

În cazul reglarii fuzzy algoritmii de reglare conventionali sunt înlocuiti printr-o serie de reguli lingvistice de forma Daca (premiza) atunci (concluzie). Astfel, se obtine un algoritm euristic si poate sa se ia în considerare experienta operatorului pentru conducerea proceselor. În aceste conditii logica fuzzy se preteaza foarte bine conducerii proceselor.

Se pot mentiona ca exemple de sisteme de conducere fuzzy, câteva aplicatii industriale împreuna cu avantajele lor, provenind în mare parte din Japonia, exemple care deja au devenit arhicunoscute:

-comanda metrourilor, cu o functionare mai confortabila si mai economica si o precizie de oprire sporita (1987, în localitatea Sendai, Japonia);

-comanda ascensoarelor, cu un timp de asteptare redus;

-comanda instalatiilor de climatizare, cu o reducere sensibila a necesarului de energie.

Domeniile de aplicatie au devenit extrem de largi în ultimii ani. Logica fuzzy se aplica si în domeniul aparatelor casnice, aparate fotografice, camere video si altele. Se vorbeste de succese spectaculoase în domeniul conducerii, pe baza logicii fuzzy.

În prezent, se pare ca logica fuzzy se preteaza a fi utilizata în domenii particulare, cum ar fi a:

-conceperea de regulatoare pentru procese greu modelabile;

-conceperea de regulatoare neliniare pentru procese modelabile.

În primul caz se aplica procedee euristice, aplicându-se cunostintele operatorului. Pentru ajungerea la rezultante convenabile, este adesea necesar sa se faca analize lungi si dificile.

În cel de al doilea caz, se profita de caracteristicile neliniare pentru înbunatatirea performantelor sistemelor de reglare conventionale care functioneaza într-o maniera neliniara.

Un argument des folosit este ca se poate folosi logica fuzzy în reglare fara a avea cunostinte de teoria reglarii, ceea ce nu pare prea corect.

2.2 PRINCIPIUL REGLAII FUZZY

Regulatorul fuzzy, spre deosebire de un regulator clasic, nu trateaza informatia printr-o relatie matematica bine definita (algoritm de reglare), ci utilizeaza inferente cu mai multe reguli, bazându-se pe variabile lingvistice. Aceste inferente sunt tratate prin operatori ai logicii fuzzy.

Fig. 2.2.1

Dupa cum se vede în Fig.2.2.1 în configuratia unui regulator fuzzy se disting trei parti:

-fuzificarea;

-inferenta;

-defuzificarea.

Blocul de fuzificare realizeaza o prelucrare preliminara a datelor, de exemplu formarea erorii de reglare sau, determinarea variatiei unei anumite marimi, de pilda diferenta valorilor de la doua momente de discretizare, si trateaza aceste marimi prin variabile lingvistice, ceea ce necesita asocierea unor functii de apartenenta. Marimile de intrare ale regulatorului pot fi marimea prescrisa w si iesirile masurate y ale procesului. Fuzificarea furnizeaza o serie de variabile fuzzy, reunite în vectori x.

În blocul de inferenta, valorile variabilelor fuzzy sunt legate prin mai multe reguli care trebuie sa tina cont de comportamentul static si dinamic al sistemului de reglare ca si de scopurile reglarii avute în vedere. În particular, bucla de reglare trebuie sa fie stabila si bine amortizata. În Fig. 3.1. se considera cazul regulatorului fuzzy monovariabil la iesire. Pentru variabila de iesire a regulatorului, dupa inferenta se obtine o informatie fuzzy. Rezultatul inferentei este o multime fuzzy u asociata iesirii regulatorului la momentul t.

Deoarece elementul de executie trebuie comandat cu o valoare reala concreta a semnalului de comanda, trebuie sa se transforme multimea fuzzy u a iesirii într-o valoare determinata u*. Aceasta se face în blocul de defuzificare.

Fuzificarea, inferenta si defuzificarea provoaca un caracter neliniar al reglarii cu logica fuzzy.

Aceasta configuratie a fost introdusa de Mamdani, unul din primii care au aplicat logica fuzzy în reglare. Într-o alta abordare, introdusa de Sugeno, fuzificarea singura este efectuata explicit si partile de inferenta si defuzificare se confunda .

LOGICA FUZZY

2.3.1 INTROUCERE

Acest subcapitol este consacrat prezentarii bazelor generale ale logicii fuzzy. În acest context, se va face o limitare la proprietatile esentiale. Exista o bibliografie foarte vasta cu lucrari teoretice, cu o multitudine de variante, în care sunt propuse reguli de tratare. O limitare la relatiile de baza se justifica prin faptul ca reglarea fuzzy nu utilizeaza decât o mica parte din toate regulile existente. Câteva elemente de baza prezentate sunt: variabile lingvistice, definirea variabilelor lingvistice, inferente si operatori.

2.3.2NOTIUNI DE BAZA

Un proces tehnic este descris prin marimi fizice, care iau valori reale, precise, bine determinate (în limba engleza "crisp values"), într-un domeniu de valori. Descrierea unei anumite situatii, a unui fenomen sau a unui procedeu contine în general expresii vagi cum ar fi: câtva, mult, adesea, rar, cald, frig, rapid, lent, mic, mare etc. Expresii de acest gen formeaza valori ale variabilelor lingvistice din logica fuzzy. Pâna la a permite tratarea numerica, trebuie sa se dea o definitie cu ajutorul unor functii de apartenenta. Se poate lua ca exemplu marimea fizica temperatura, careia i se asociaza variabila lingvistica temperatura. Pentru mediul ambiant într-o regiune cu climat temperat se poate considera ca temperatura ia valori reale între -20oC si +35oC. În descrierea lingvistica cu multimi vagi, se poate spune ca variabila lingvistica temperatura ia urmatoarele valori lingvistice: foarte rece între -20oC si 0oC, rece între 0oC si +10oC, potrivit între 100C si 20oC, cald între 200C si 30oC si foarte cald între 30oC si 35oC. O astfel de descriere este foarte subiectiva. Ea permite o interpretare mai larga, în functie de maniera de conducere. Chiar când se încearca sa se faca o descriere mai precisa, ramâne loc pentru un anumit grad de libertate în interpretarea fenomenului.

Logica fuzzy a fost introdusa tocmai pentru a trata matematic informatiile vagi. Reprezentarea matematica a informatiei vagi are la baza introducerea functiei de apartenenta ca o masura a apartenentei unui element la o multime sau la o valoare lingvistica. Modelarea lingvistica consta în asocierea unei marimi fizice a unei variabile lingvistice, cu mai multe valori lingvistice, pe baza carora se vor putea asocia si diverse functii de apartenenta.

Descriind un procedeu el poate fi descompus în mai multe subprocedee, si astfel poate deveni foarte complex. Descrierea unui procedeu poate fi facuta simplu în maniera:

Daca conditia 1, atunci operatia 1, sau

daca conditia 2, atunci operatia 2, sau.

daca conditia n, atunci operatia n.

Diferitele conditii se compun în general din mai multe variabile lingvistice, legate între ele prin operatorii |I respectiv SAU.

2.3.3 FUNCTII DE APARTENENTA

În vederea tratarii matematice a variabilelor lingvistice în scopul prelucrarii rationamentelor prin logica fuzzy cu calculatorul se asociaza valorilor variabilelor lingvistice functii de apartenenta. În acest context se atribuie fiecarei valori lingvistice a variabilei lingvistice o functie de apartenenta m(.)(x), ale carei valori variaza între 0 si 1, tinând cont de clasificarea unui ansamblu vag. Se vorbeste în acest caz de fuzzyficare. Functia de apartenenta m da o pondere unei anumite valori de intrare a variabilei x. Variabila x poate lua valori într-o multime numita univers de discutie (sau de discurs) UX.

Astfel, functiile de apartenenta sunt functii definite pe universul de discutie UX cu valori în intervalul (0, 1), prin diverse expresii:

unde A este multimea fuzzy careia i se asociaza functia de apartenenta mA(x). Universul de discutie UX poate fi o multime continua infinita sau o multime discreta de valori.

Câteva functii de apartenenta particulare sunt prezentate în continuare.

Functia S(<<) cu expresia:

Functia p(<) cu expresia:

Functia (<) cu expresia:

Functiile de tip  sunt utilizate pentru reprezentarea de notiuni ca de exemplu: batrân, cald, înalt, mare etc.

În mod similar se introduce functia descrescatoare L(x,,) = 1 – (x,,). Ea poate fi utilizata pentru descrierea oricarei notiuni lingvistice descrescatoare, cum ar fi: tânar, rece, scund, mic etc.

O functie trapezoidala generala este functia (x,,,,), care este egala cu (x,,) la stânga lui  si cu L(x,,) la dreapta lui . Între  si  gradul de apartenenaa este 1. Aplicatii ale acestei functii de apartenenta sunt notiuni lingvistice ca de exemplu: mijlociu, de vârsta medie, de greutate normala etc.

O functie clopot mai restrictiva este functia (x,,) care este egala cu (x,,,,). Ea este utilizata pentru a reprezenta notiuni aproximative, cum ar fi de exemplu: aproximativ 0, plus-minus 3 ani, în jur de 75 de kilograme etc.

Functiile ,  ai L sunt implementate în practica prin functii mai simple cu forme perfecte de trapez. Functia  este simplificata printr-un triunghi.

Se poate spune deci, ca o variabila lingvistica este definita de cvadruplul: (X, LX, UX, fsX).

-X semnifica numele (simbolic) al variabilei lingvistice, de exemplu vârsta, înaltimea, viteza, temperatura, eroarea, variatia erorii etc.

-LX este o multime de valori lingvistice pe care le poate lua X. O valoare lingvistica reprezinta un simbol pentru o proprietate particulara a lui X. În cazul variabilei lingvistice temperatura putem avea:

LX = (rece, racoros, comfortabil, cald, fierbinte).

Unui element arbitar din LX, notat lX îi corespunde o multime fuzzy AX.

-UX este domeniul fizic în care semnalul asociat variabilei lingvistice X ia valori (în sensul uzual al reprezentarilor cantitative exacte). În cazul variabilei lingvistice temperatura introdusa mai sus, UX poate fi intervalul (100C, 350C). UX poate fi discret sau continuu.

-Corespondenta dintre valoarea lingvistica în termenii cantitativi ai elementelor lui UX si multimea fuzzy corespunzatoare AX se face cu ajutorul unei functii semantice fsX, care da un sens, o interpretare acestei valori lingvistice. Cu alte cuvinte, aceasta functie semantica ia un simbol ca si argument, de exemplu rece, ]i ofera interpretarea simbolului rece în termenii unei multimi fuzzy.

În locul lui AX se utilizeaza adesea si functia de apartenenta mA, fara explicitarea unui argument.

Pentru multimea fuzzy AX, cu variabila x luând valori în universul se mai utilizeaza frecvent si notatiile:

în cazul lui UX continuu.

2.3.4 OPERATII CU MULTIMI FUZZY

Operatiile cu multimi fuzzy propuse de Zadeh sunt:

-Intersectia, definita de relatia:

-Reuniunea:

-Complementarea:

La aceste operatii devenite clasice s-au mai adaugat operatii mai generale, cum ar fi norme si co-norme T si S, care nu vor fi prezentate în aceastã lucrare.

2.3.5 OPERATORI DE ÎNTARIRE

O întarire lingvistica sau o modificare este o operatie, care modifica întelesul unui termen sau mai general a unei multimi fuzzy. Daca A este o multime fuzzy atunci modificatorul M genereaza termenul compus B=M(A). Rezultatul unei operatii de întarire este tot o multime fuzzy.

Urmatoarele operatii au fost introduse:

-Normalizare:

unde hA (înaltimea lui A) este valoarea maxima de apartenenta din multimea A.

-Concentrare:

-Dilatare:

-Intensificarea contrastului:

Cu acesti operatori se pot defini diverse multimi fuzzy, cum ar fi de exemplu:

foarte A = Con(A) = A2 = (x, mA2(x)

mai mult sau mai putin A = Dil(A) = A0,5 = x, mA0,5(x)

plus A = A1,25 = (x, mA1,25(x)

foarte foarte A = A4 = x,mA4(x)

foarten A = A2n = (x, mA2n(x)

minus A = A0,75 = (x, mA0,75(x)

si altele.

Daca consideram de pilda valoarea lingvistica batrân pentru marimea lingvistica vârsta, si daca batrân corespunde unui om cu vârsta între 60 si 80 de ani, foarte batrân ar corespunde unei vârste între 80 si 100 de ani si foarte foarte batrân unei vârste de peste 100 de ani. Cineva care are gradul de apartenenaa la batrân de 1/2 va avea gradul de apartenenta de 1/4 la foarte batrân si de 1/16 la foarte foarte batrân.

2.3.6 DEDUCERI FUZZY (INFERENTE)

În general, mai multe variabile lingvistice, convenabil definite prin functii de apartenenta, sunt legate între ele prin reguli, înainte de a se trage concluziile. Se vorbeste în acest caz de deductii fuzzy, sau inferente. În acest context, se pot distinge în mare tipuri de inferente: inferenta cu o singura regula si respectiv inferenta cu mai multe reguli .

Inferenta cu o singura regula apare atunci când trebuie comparate mai multe obiecte concurente într-o anumita situatie si trebuie ales optimul. Evident, variabilele care determina situatia sunt variabilele lingvistice (variabilele fuzzy). Aceasta problematica se întâlneste în domenii ne-tehnice, cum ar fi de exemplu cumpararea unui aparat, investirea unor bani în actiuni, angajarea personalului etc.

Daca x1,…,xn sunt variabilele lingvistice pentru evaluarea unei anumite situatii, criteriul u pentru luarea deciziei poate fi formulat printr-o regula.

Forma exacta a acestei reguli depinde evident de problema în chestiune. Ea este subiectiva si are un anumit grad de arbitrar.

Fiecarei variabile i se atribuie o functie de apartenenta mA1,…xAn, unde A1,…An sunt multimile fuzzy definite de functiile de apartenenta corespunzatoare. Valorile numerice, gradele de apartenenta, sunt diferite pentru fiecare obiect concurent. Gradul de apartenenta mB pentru criteriul de evaluare u se poate determina numai cu reguli de calcul. Se poate alege atunci, de exemplu, obiectul concurent pentru care gradul de apartenenta este maxim.

Inferenta cu mai multe reguli apare atunci când sunt mai multe variabile, care iau mai multe valori si decizia trebuie luata diferit, în functie de valorile pe care le iau aceste variabile. Acest caz apare în probleme de conducere.

Regulile pot fi exprimate în forma generala:

operatie := daca conditie 1, atunci operatie 1, sau

daca conditie 2, atunci operatie 2, sau

daca conditie n, atunci operatie m.

Conditiile pot depinde de una sau mai multe variabile. În al doilea caz, variabilele sunt legate între ele prin operatorii logicii fuzzy |I respectiv SAU.

Fiecarei variabile îi sunt atribuite functii de apartenenta, tinând cont de ansablul vag format de aceste variabile. Inferentele cu mai multe reguli sunt caracterizate prin faptul ca în general mai multe reguli sunt simultan verificate. În urma inferentei rezulta o multime fuzzy. Pentru obtinerea ca rezultat a unui singur numar real este necesara a fi efectuata o operatie care trebuie sa tina cont de diferitele conditi si care se obtine prin regulile de calcul ale logicii fuzzy. Aceasta operatie poarta numele de defuzzyficare.

2.3.7 REGULI DE INFERENTA GENERALE

Exista doua reguli de inferenta care sunt utilizate în mod frecvent în teoria multimilor fuzzy: modus ponens generalizat si regula inferentei de compozitie. Ultima se considera un caz particular al primei.

Modus ponens generalizat are urmatoarea schema de inferenta:

S1 este Q1,

daca S1 este P1 atunci S2 este P2,

S2 este Q2;

sau utilizând o relatie logica:

Aceasta schema de inferenta poate fi interpretata astfel: "Daca S1 are proprietatea Q1 si daca este îndeplinita implicatia "daca S1 are proprietatea P1 atunci S2 are proprietatea P2" atunci S2 are prorietatea Q2", unde S1 si S2 sunt subiecte si P1, P2, Q1 si Q2 sunt proprietati caracterizate de multimi fuzzy.

Regula de inferenta de compozitie apare în general astfel:

S1 este P,

S1 este R S2,

* S2 este Q;

unde se foloseste o relatie fuzzy R în loc de reguli daca…atunci… Aceasta regula de inferenta poate fi interpretata astfel: "Daca S1 are proprietatea P si daca S1 este într-o anumita relatie fuzzy R cu S2, atunci, pe baza acestor considerente, S2 va avea proprietatea Q".

În general nu se pot reprezenta regulile daca…atunci… printr-o relatie fuzzy.

În multe lucrari se propun diverse moduri de a trata regula de inferenta de compozitie. Doua din metodele mai des întâlnite sunt metoda "maxim-minin" si respectiv metoda "maxim-produs". Astfel, când în schema de inferenta P si Q sunt multimi fuzzy si R este o relatie fuzzy si P este definita pe universul X de elemente x si R pe universul XxY de elemente (x,y) atunci metoda de inferenta max-min se poate exprima prin relatia:

În cazul metodei de inferenta max-prod operatia de minimizare se înlocuieste cu produsul functiilor de apartenenta.

2.3.8 DEFUZIFICARE

Sarcina interfetei de defuzificare este de a gasi o singura valoare exacta, care sa cuprindaa multimea fuzzy care rezulta la iesire.

În practica s-au dezvoltat câteva metode de defuzificare, dintre care în continuare se vor prezenta cateva dintre ele, scotându-se în evidenta si calitatile lor. Acestea sunt:

-metoda centrului de greutate (CG);

-metoda centrului sumelor (CS);

-metoda de defuzificare de înaltime (DI);

-metoda centrului suprafetei celei mai mari (CSCM);

-metoda primului din maxime (PM);

-metoda maximului din mijloc (MM).

Presupunem ca se defineste un set de m reguli:

daca x1 este lx1k ai … ai xn este lxnk atunci u este luk, unde k = 1,…,m, activarea acestor reguli cu valori exacte la intrare x1*, …, xn* va avea ca rezultat m multimi fuzzy notate Bu1, …, Bum. Reuniunea acestor multimi fuzzy se va nota cu Bu sau mu:

si ea corespunde functiei de apartenenta combinata.

Valoarea exacta defuzificata se va nota cu u*.Suprafata multimii fuzzy Bu se defineste ca fiind:

unde în acest caz este vorba de operatia de integrare din analiza matematica.

Înaltimea lui Buk este egala cu gradul de echivalenta al antecedentului regulii k, si va fi notata cu fk. Valoarea de vârf a lui Buk este egala cu valoarea de vârf a lui mBk. Daca mBk este o functie de apartenenta triunghiulara, atunci valoarea sa de vârf este elementul din domeniul lui Uu a carui grad de apartenenta este 1. Daca mBk este o functie trapezoidala, atunci valoarea de vârf este punctul de mijloc al elementelor cu cel mai mare grad de apartenenta al lui Buk.

TIMPUL DE CALCUL ÎN

METODELE DE DEFUZIFICARE

În cazul utilizarii inferentei max-prod împreuna cu functii de apartenenta liniare pe portiuni si metoda de defuzificarea a centrului sumelor timpul de calcul este redus. Utilizând inferenta maxim-minim si functii de apartenenta mai complexe timpul de calcul va creste de aproape 100 de ori.

2.3.10 COMPARAREA SI EVALUAREA

METODELOR DE DEFUZIFICARE

În continuare se vor prezenta avantajele si dezavantajele metodelor de defuzificare. Înainte de a face aceasta, trebuiesc prezentate criteriile pe care trebuie sa le satisfaca o metoda de defuzificare ideala. Se poate spune ca nici una din metodele enumerate mai înainte nu satisface toate criteriile.

Criteriile pentru metodele de defuzificare sunt:

1.Continuitatea: O mica variatie a marimilor de intrare ale regulatorului fuzzy nu trebuie sa dea o variatie mare a marimii de iesire. De exemplu, în cazul unui regulator fuzzy cu doua intrari x1 si x2 si o iesire u, când doua valori ale intrarilor (x11, x21) ai (x12, x22) difera putin, atunci valoarile corespunzatoare de iesire u1 si respectiv u2 nu trebuie sa difere mult:

2.Dizambiguitatea: O metoda de defuzificare este dizambigua daca algoritmul de gasire a lui u* este bine definit. Acest criteriu nu este satisfacut de metoda centrului suprafetei celei mai mari.

3.Plauzibilitatea: Fiecare iesire defuzificata are o componenta orizontala u*Uu si o componenta verticala mBu(u*)0,1). Se defineste u* ca fiind plauzibil daca se afla aproximativ în mijlocul multimii suport a lui Bu si are un grad de apartenenta mare în Bu. Metoda centrului de suprafata, de exemplu, nu satisface câteodata aceasta proprietate, desi centrul suprafetei se afla în mijlocul multimii suport, gradul de apartenenaa poate fi cel mai mic posibil.

4.Complexitatea calculului: Acest criteriu este important în aplicatiile practice ale regulatoarelor fuzzy. Metoda de înaltime, împreuna cu metoda primului maxim sau maximul din mijloc sunt metode rapide, pe când metoda centrului de greutate este lenta. Complexitatea de calcul a centrului sumelor depinde de forma functiei de apartenenta de iesire.

5.Ponderarea în calcule: Un criteriu diferit este cel numit al ponderarii multimilor fuzzy de iesire, criteriu care da si diferenta dintre metoda centrului de greutate si metoda centrului sumelor. O metoda de defuzificare pondereaza calculul daca ea însumeaza partile care se suprapun în multimea fuzzy de iesire Bu. Metoda centrului sumelor si metoda de înaltime au aceasta proprietate.

Tabelul 3.1. face o comparatie între metodele de defuzificare prezentate. Din aceasta tabela ar rezulta ca metoda de înaltime ar fi una din cele mai avantajoase metode. Singurul dezavantaj este faptul ca valoarea defuzificata nu are în mod necesar gradul de apartenenta maxim. În reguli de baza bune, acest dezavantaj nu joaca nici un rol, deoarece regulile bune produc întotdeauna multimi fuzzy mai mult sau mai putin convexe.

APLICAREA LOGICII FUZZY ÎN REGLARE

2.4.1 GENERALITATI

Reglarea fuzzy este o versiune simplificata a logicii fuzzy, prin aceea ca în reglarea fuzzy se foloseste o singura metoda de inferenta, care este o combinaate între valori exacte de intrare si reguli daca – atunci. Aceste reguli sunt reprezentate printr-o relatie fuzzy binara.

Revenind la fig., schema de principiu a unui regulator fuzzy aceasta se poate prezenta si ca în fig:

Pe baza reprezentaii din fig. se poate spune ca un regulator fuzzy de baza consta din:

Baza de reguli:

-Ea este alcatuita din toate regulile daca – atunci. În premize sau antecedente sunt introduse valorile de intrare x, astfel încat sa se poata decide care regula poate fi utilizata si care nu si în ce mod anume poate fi utilizata. Iesirile regulilor care au fost activate sunt puse împreuna si trimise spre iterfata de defuzificare.

Fuzificarea: Intrarile (w,y)T nu sunt multimi fuzzy ci valori reale precise. Deci ele trebuiesc fuzificate, adica lor trebuie sa li se atribuie valori fuzzy. Aceste valori fuzzy se introduc în premizele daca – atunci. Ca si rezultat se determina care regula poate fi activata împreuna cu gradul de apartenenta rezultat de la fiecare regula. Acest grad depinde de cât de mult intrarea si premizele regulii corespund una alteia.

Luarea deciziei: Regulile care pot fi activate în concordanta cu interfata de fuzificarea pot fi activate prin iterfata de luare a deciziilor, fiecare cu o forta particulara. Forta determina gradul de influenta a concluziei unei reguli particulare în concluzia generala a sistemului. În mod obisnuit aceasta se face în felul urmator. Sa spunem ca forta este 0,6, atunci multimea de iesire B este limitata la 0,6 sau toate gradele de apartenenta sunt înmultite cu 0,6, adica cu cele doua metode de inferenta min sau produs:

Rezultatul acestei operatii este o multime fuzzy cu gradul de apartenenta maxim limitat.

Se fac de asemenea operatii de reuniune sau utilizând norme S sofisticate si rezultatele sunt tratate de iterfata de defuzificare.

Defuzificarea: multimea fuzzy care vine spre a fi defuzificata are o forma foarte complicata, deoarece ea este o combinatie de câteva multimi cu grade de apartenenta limitate, asa cum s-a descris mai sus. Scopul interfetei de defuzificare este de a gasi o singura valoare reala precisa u care sa cuprinda multimea fuzzy de iesire. Asa cum s-a prezentat anterior exista mai multe metode de defuzificare, fiecare cu avantajele si dezavantajele ei. Cea mai frecvent utilizata este metoda centrului de greutate.

2.4.2 DEFINIREA PRIN FUNCTII DE APARTENENTA

A VARIABILELOR DE INTRARE SI DE IESIRE

Primul lucru care trebuie facut în reglarea fuzzy este definirea domeniilor variabila fuzzy care ia 7 valori fuzzy, atât de intrare si de iesire. Pentru o negative cât si pozitive se pot introduce 7 multimi fuzzy: negativ mult NB, negativ mediu NM, negativ putin NS, aproximativ zero ZE, pozitiv putin PS, pozitiv mediu PM si pozitiv mult PB, care pot avea diverse forme, ca în exemplul din fig.

În acelasi mod se pot defini 5 valori fuzzy: NB, BS, ZE, PS si PB, sau respectiv trei: negativ NG, aproximativ zero ZE si pozitiv PO.

O împartire mai fina a intervalului pentru o variabila fuzzy, adica utilizarea a mai mult de sapte valori fuzzy, nu aduce nici o ameliorare a comportamentului dinamic al reglarii. Din contra, o astfel de alegere complica formularea regulilor de inferenta .

Functiile de apartenenta pot fi simetrice si distribuite într-o maniera echidistanta (Fig.3.10), cu acoperire unitara. Aceasta reprezentare se recomanda sa se aleaga pentru o prima analiza, ea urmând a fi schimbata dupa caz, odata cu modificarea strategiei de reglare. Pentru obtinerea unui comportament optim în reglare, în final se poate ajunge sa se utilizeze functii de apartenenta nesimetrice si cu o distributie ne-echidistanta, chiar si cu factor de acoperire variabil. Trebuie sa se evite lacunele sau spatiile goale între functiile de apartenenta vecine (Fig.3.11.a). Acestea provoaca zone moarte, de neinterventie a regulatorului, ceea ce conduce adesea la instabilitatea reglarii. O posibila regula de alegere ar fi ca functiile de apartenenta sa se întrepatrunda cu 25%. De asemenea trebuie sa se evite zonele cu grade de apartenenta 1 lipite una de alta (Fig.3.11.b). Aceasta conduce la o aplatizare a carateristicilor regulatorului.

O alta regula ar fi ca suma gradelor de apartenenta pentru o valoare din universul de discutie sa fie 1 (acoperire unitara).

Functiile de apartenenta prezinta o anumita cuantificare datorata conversiei analog-numerica si reprezentarii numerice a functiilor de apartenenta (vezi fig) Aceasta cuantificare este mai pronuntata când se lucreaza pe un numar redus de biti. În general alegerea functiilor de apartenenta pentru marimile de intrare si de iesire se face dupa experienta operatorului.

2.4.3 INFERENTA

Strategia de reglare include ca element esential metoda de inferenta adoptata. Ea leaga marimile de intrare masurate, care sunt variabilele de intrare fuzzy x (transformate în variabile lingvistice prin fuzzyficare), de variabila de iesire u, exprimata si ea lingvistic.

Formularea concreta a inferentei depinde evident de comportamentul static si dinamic al sistemului condus si al organelor de comanda, cât si de scopurile reglarii avute în vedere. Nu este posibil sa se indice reguli precise. Experienta joaca un rol important. Stabilirea inferentelor poate avea loc iterativ printr-o modificare a strategiei de reglare.

În continuare se prezinta diferite posibilitaai de a exprima inferentele, prin descriere lingvistica sau simbolica, prin matrici si tabele de inferente. Se descrie tratarea numerica prin diverse metode cum ar fi: inferenta max-min, max-prod sau suma-prod.

2.4.4 METODE DE DESCRIERE A INFERENTEI

Descrierea lingvistica a inferentei. Descrierea lingvistica a unei reguli consta în faptul ca fiecare regula are o premiza în care apare o conditie precedata de simbolul daca si o concluzie, în care apare o operatie, o actiune, precedata de simbolul atunci. În cazul mai multor reguli acestea se leaga prin conjunctia "SAU". De pilda putem avea:

Daca (x1 este negativ mult si x2 este zero atunci u este pozitiv mult), sau

Daca (x1 este negativ mult si x2 este pozitiv mediu atunci u este pozitiv mediu), sau

….

Descrierea simbolica a inferentei. Descrierea lingvistica a inferentei este în general mai greoaie. Prin descrierea simbolica se obtine o anumita simplificare în scriere. Valorile fuzzy sunt utilizate prin simbolul lor:

Daca (x1=NG si x2=ZE), atunci u=PG, sau

daca (x1=NG si x2=PM), atunci u=PM, sau

Descrierea simbolica este mai compacta si în consecinta este caracterizata de o mai mare claritate.

Descrierea prin matrice de inferenta. O simplificare a descrierii inferentei se obtine cu ajutorul unei reprezentari grafice, numita matrice de inferenta, baza de reguli sau tabel de reguli. Tabelul 3.2 prezinta aceasta matrice de inferenta pentru un exemplu ipotetic cu doua marimi de intrare si o marime de iesire.

La intersectia unei coloane cu o linie se gasesc valorile fuzzy ale variabilei de iesire u, legate de valorile variabilelor de intrare x1 si x2. Variabilele de iesire sunt legate prin operatorul |I , iar regulile sunt combinate prin operatorul SAU, pentru a obtine variabila de iesire.

Daca toate pozitiile matricii sunt completate se vorbeste de reguli de inferenta complete. În caz contrar este vorba de reguli de inferenta incomplete. Pentru sectoarele în care nici o regula de inferenta nu este definita, se obtine totusi o valoare bine determinata pentru semnalul de iesire prin defuzzificare. La limita, aceasta valoare poate fi zero.

Daca exista mai mult de doua variabile trebuiesc juxtapuse mai multe matrici de inferenta.

Acest gen de descrire devine complicat când sunt mai mult de trei variabile de intrare si daca acestea sunt împartite în mai multe valori fuzzy.

Descrierea prin tabela de inferenta. Aceasta este o alta posibilitate de descriere, care se preteaza în particular pentru un numar ridicat de variabile lingvistice ai în special la sisteme multivariabile cu mai multe ieairi.

Tabelul 3.3 prezinta un exemplu ipotetic cu trei variabile de intrare x1,2,3 si doua variabile de iesire u1,2.

2.4.5 METODE DE INFERENTA UTILIZATE

ÎN REGLAREA FUZZY

Exista mai multe posibilittai de a realiza operatiile de inferenta care se aplict functiilor de apartenenta. Metoda de inferenta precizeaza cum sunt utilizati diferiti operatori într-o inferenta, permitând prelucrarea numerica cu calculatorul.

Pentru reglarea fuzzy se utilizeaza în general una din metodele urmatoare :

-metoda de inferenta max-min;

-metoda de inferenta max-produs;

-metoda de inferenta suma-produs.

Aceste metode permit tratarea numerica cu calculatorul a inferentei.

2.5 STRUCTURI COMPLEXE DE CONDUCERE

BAZATE PE LOGICA FUZZY

Se poate face o clasificare a sistemelor de conducere bazate pe logica fuzzy în 7 tipuri, numindu-se regulatoare lingvistice. Prin regulator fuzzy lingvistic întelege un sistem expert fuzzy care poate fi simplu, continând numai câteva reguli "daca…atunci" sau unul complicat, care contine câteva sute de reguli.

Tipul 1: Sisteme de conducere pentru selectarea intrarii Fig.. prezinta arhitectura unui sistem de conducere fuzzy a carui scop este de a selecta intrarea adecvata dintr-un set de functii de intrare sau o valoare specifica ca iesire a unei alegeri finite de parametri. O astfel de structura a fost utilizata de L. A. Zadeh si respectiv M. Sugeno în exemplul teoretic al conducerii unui vehicul. P. Wang a utilizat aceasta structura pentru reglarea unui motor de curent continuu într-un sistem de urmarire a tintei.

Tipul 2: Sistem de conducere cu eroare dupa iesire. Acest tip este cel mai popular, fiind studiat de multi cercetatori as la el se face referire când se vorbeste de "sistem de reglare fuzzy". Scopul fundamental al acestei arhitecturi prezentata în Fig. este de a genera o intrare de comanda bazata pe informatia de eroare dupa iesire rezultata din reactia negativa

În mod obisnuit, eroarea dupa iesire, viteza de variatie a erorii sau integrala erorii (configuratii PID) sunt utilizate pentru a determina o intrare de comanda mai acceptabila pentru procesul în buclâ deschisa. Intrarea w a sistemului este în mod obisnuit o intrare dorita sau de referinta. Acest sistem a fost tratat pe larg în paragrafele anterioare ale capitolului.

Tipul 3: Sisteme pentru controlul parametrilor proceselor. Mai rar discutate în literatura, se pot considera ca o aplicatie inovatoare a reglarii fuzzy si ar putea conduce la aplicatii practice utile. Schema bloc a acestora este prezentata în Fig.

Tipul 4: Sisteme fuzzy pentru alegerea celui mai bun compensator. Acest tip de sisteme este prezentat în Fig. si este similar cu tipul al treilea, cu deosebirea ca decizia este aplicata unui compensator sau unui subsistem.

Tipul 5: Conducere fuzzy cu indice multiplu de performanta. Tipul al cincilea (vezi Fig. 3.55) este mai robust în doua privinte: el asigura un model matematic, care în mod normal nu este disponibil sau dificil de obtinut analitic. Acest tip permite introducerea unor indici de performanta multipli, într-o maniera adaptiva, cum ar fi:

-consumul de energie;

-securitatea;

-confortul;

-cerinte speciale pentru un anume sistem.

Exemplul cel mai bun pentru acest tip îl reprezintã conducerea metroului Sendai, realizata de firma Hitachi în Japonia, proiectatã numai cu 8 reguli. Conducerea sistemului electromecanic este realizatã prin optimizarea mai multor indici de performanta, care asigurã satisfacerea cerinteleor consumatorilor si economia de energie în acelasi timp.

Tipul 6: Reguli lingvistice fuzzy ca model matematic pentru sisteme cu dinamica complexa sau necunoscuta. În tipul al saselea se încadreazã sisteme fuzzy modele pentru sisteme greu de modelat cu metode cunoscute. Exemple pentru tipul al saselea sunt sistemele de reglare a temperaturii cuptoarelor de tratamente termice si a furnalelor, unde reglarea automata a ciclului de temperaturi este exterm de dificila cu teoria conventionalã a reglarii. În Japonia o astfel de structura se utilizeaza într-o uzina de purificare a apelor, în care se folosesc în total 47 de reguli fuzzy pentru a controla cantitatea de clor adaugatã apei.

Tipul 7: Sisteme de conducere fuzzy de nivel ridicat Scopul tipului sapte prezentat în Fig. este de conduce nu unul ci mai multe sisteme de reglare conventionale.

Cel mai bun exemplu pentru acest tip este reglarea fuzzy a unui grup de ascensoare, realizata de firma Mitsubishi Electric Co. Acest sistem reduce timpul mediu de asteptare a ascensoarelor cu aproape 20% si face ca un pasager sa nu astepte mai mult de 60 de secunde pentru un ascensor.

Clasificare efectuata mai sus poate fi largita si cu alte tipuri. Din aceste exemplificari se vede ca în practica la ora actuala logica fuzzy a ajuns sa fie utilizata în cele mai sofisticate sisteme de conducere.

2.6 CONCLUZII

În domeniul reglarii fuzzy în ultimii ani s-au dezvoltat numeroase structuri, care s-au putut baza pe o teorie a logicii fuzzy bine pusa la punct.

În logica fuzzy notiunile de baza sunt: expresiile vagi, variabilele lingvistice, functiile de apartenenta, multimile fuzzy, operatiile cu multimi fuzzy, inferenta si defuzificarea.

În practica s-au dezvoltat câteva metode de defuzificare, dintre care în referat s-au prezentat câteva facându-se si o comparare a lor. Metoda de defuzificare a centrul de greutate, în pofida timpului lung de calcul necesar, ramâne principala metoda utilizatã în practica.

În reglare, pentru o variabila fuzzy se aleg între 3 si 7 valori fuzzy. Pentru 7 valori fuzzy se definesc în general urmatoarele multimi fuzzy: NB, NM, NS, ZE, PS, PM si PB.

Inferenta se poate descrie lingvistic, simbolic, prin matrice de inferenta sau prin tabela de inferenta. Metodele de inferenta cele mai utilizate în reglare sunt: metoda de inferenta max-min, metoda max-produs si metoda suma-produs.

Caracteristicile obtinute pentru un regulator fuzzy cu doua variabile de intrare sunt neliniare. Neliniaritatea caracteristicilor este influentata de alegerea regulilor si a metodelor de inferenta si de alegerea functiilor de apartenenta. Comportarea unui sistem de reglare cu regulator fuzzy poate fi comparata cu comportarea unui sistem de reglare cu reactie dupa stare. În general, un regulator fuzzy are o caracteristica mai mult sau mai putin neliniarã, cu saturatie.

În aplicatiile practice cu sisteme de reglare cu mai multe variabile, se poate aplica principiul de conducere în cascada.

Reglarea fuzzy se realizeaza în practica cu ajutorul unor echipamente numerice. De aceea este necesar o tratare în timp discret a sistemelor de reglare cu regulatoare fuzzy.

Un comportament dinamic de timp PID neliniar se poate obtine prin extinderea unui sistem de reglare cu regulator fuzzy prin adaugarea unor blocuri de integrare si respectiv derivare aproximativa. Pe aceasta baza, în cazul în care se poate determina un regulator PI sau PID, de exemplu cu criteriile lui Kessler, se pot determina coeficientii care intervin ca factori de scala pentru normalizarea marimilor de intrare.

Astazi, datorita marii dezvoltari pe care au luat-o sistemele fuzzy, se poate vorbi de sisteme de conducere complexe, în care teoria reglarii fuzzy este combinatã cu teoria clasicã a reglarii adaptive sau optimale si nu în cele din urmã combinata cu sisteme bazate pe retele neuronale.

=== CAP1 ===

CAPITOLUL 1.

Problematica generala a automatizarii fluxului de fabricatie a cimentului. Structuri de conducere.

1.1. Descrierea fluxului tehnologic

1.1.1. Obtinerea fainii de ciment

Extractia si dozarea materiilor prime

Materiile prime principale utilizate în cadrul fabricii de ciment sunt : calcarul, argila si cenusa de pirita cu material auxiliar.

Conditiile de calitate a rocilor calcaroase si argilei folosite pentru obtinerea cimentului Portland sunt :

– rocile calcaroase trebuie sa aiba în compozitia lor minim 80% CaCO3, iar continutul de oxid de magneziu de maxim 2.5 3%;

– rocile argiloase sînt considerate corespunzatoare daca raportul SiO2 /Al2O3+Fe2O3 denumit modul de aluminiu are valori între 0.64 3;

– cenusa de pirita contine 70% oxid de fier .

Reteta medie de fabricatie luata în consideratie pentru obtinerea clinkerului de ciment Portland, conform studiului de cercetare si a materiilor prime este:

– calcar 75%;

– argila 22%;

– cenusa de pirita 3%;

si umiditatea materiilor prime:

– calcar 3,5 4%;

– argila 6%;

– cenusa de pirita 1 1,5%.

Materiile prime pentru a fi introduse în circuitul de uscare – macinare, trebuie maruntite pâna la dimensiunea maxima de 25 mm, iar umiditatea materialului trebuie sa fie maxim 8%. În acest scop materiile prime de baza sunt prelucrate sub raportul granulatiiei în instalatii separate celei de uscare – macinare. Astfel, calcarul se marunteste în doua trepte de

cariera si în cadrul fabricii la reconcasare, fara a se usca, deoarece în general umiditatea lui din cariera nu depaseste 4 5%, dupa care este transportat în silozurile de depozitare. Argila din uscatoarele de argila ajunge în depozitul de depozitare cu umiditate de 8% pentru a permite transportul, depozitarea în silozuri si constanta dozajului. Cenusa de pirita se utilizeaza ca atare din depozit deoarece în reteta de fabricatie se introduce în proportie de 1 3% scazuta, aportul sau de umiditate în amestecul de materii prime fiind redus.

Instalatia de dozare si alimentare cu materii prime cuprinde ansamblul de utilaje care asigura extragerea materiilor prime din depozit si transportul la buncarele de dozare, dozarea propriu-zisa si transportul catre alimentarea instalatiei de uscare.

Extragerea din silozul de depozitare a materiilor prime se face în felul urmator:

– calcarul este extras din siloz: sunt trei silozuri de depozitare, cu un numar de sase extractoare cu brate, câte doua sub fiecare siloz. Calcarul este extras din silozuri, este preluat de benzile transportoare si deversat apoi pe alta banda, iar apoi este condus spre silozul tampon de dozare;

– argila de la sectia de uscare este adusa de un transportor cu banda la silozul de depozitare. Din silozul de depozitare, argila este extrasa cu ajutorul a doua snecuri extractoare ce se deplaseaza pe o cale de rulare având o cursa de aproximativ 5 metri;

– cenusa de pirita este transportata de o banda transportoare direct de la hala de materii prime si descarcata în silozul de depozitare.

O linie e prevazuta cu doua dozatoare de calcar, un dozator de pirita, un dozator de argila, aceste dozatoare functionând pe principiul gravimetric.

Punctele de descarcare de pe o banda pe alta si cele de descarcare a dozatoarelor pe benzi sunt racordate la instalatii de desprafuire.

Compartimentului mori-faina, îi revine sarcina de a asigura cantitatea de faina necesara deservirii continue a cuptorului de clinker.

Pentru a se efectua un dozaj optim a materiilor prime, este nevoie sa se asigure o compozitie oxidica optima, de asemenea o granulometrie corespunzatoare si gradul de impurificare sa cuprinda valori minime.

Modul de verificare a dozajului se face pe baza relatiei:

C+A+CP=Q (1)

unde:

Q – debit total de alimentare moara în t/h;

C – debit calcar în t/h;

A – debit argila în t/h;

CP – debit pirita în t/h.

sau: %c+%a+%p=100%q (2)

Dozajul se va efectua astfel încât, pentru orice valoare a unuia din componenti, în relatia (1) sau (2) sa se pastreze egalitatea. Schimbarea dozajului se efectueaza de catre operatorul din camera de comanda la cererea sefului de schimb din laborator.

Controlul permanent asupra compozitiei faini se executa de catre laborator cu ajutorul analizorului de raze X, pe pastile confectionate din faina, control care se executa în ambele cazuri la interval de 1 h sau 1/2 h.

B. Uscarea si macinarea materiilor prime

a) Uscarea materiilor prime

Materiile prime transportate de la dozare pe benzi, intra în turnul de uscare si sunt descarcate printr-un dispozitiv cu clapeta în uscatorul vertical. În uscatorul propriu-zis, materiile prime circula în contracurent cu gazele fierbinti, evacuarea materialelor având loc pe partea inferioara a uscatorului direct în moara. Circuitul gazelor fierbinti este ascensional si antreneaza la trecerea prin material partea fina pe care o transporta în cele patru cicloane de tip greu; aici are loc separarea de aer, iar materialul depus este condus spre buncarul de alimentare a pompelor Fuller. Fiecare ciclon este prevazut la stutul de evacuare a materialului cu câte o ecluza de tip celular pentru materialul granulat.

Ventilatorul de desprafuire al turnului de uscare refuleaza apoi în conducta de aspiratie a ventilatorului electrofiltrului. Materialul la intrare în turnul de uscare contine o umiditate de maxim 9%, iar la iesire are o umiditate 1 2%.

Pe conducta de aspiratie a ventilatorului de desprafuire a turnului de uscare este montata o clapeta, care are rolul de a regla debitul de gaze calde care sunt aspirate de ventilator de la cuptor sau de la focarul auxiliar.

Macinarea materiilor prime

Materia prima uscata din instalatia de uscare trece direct în moara de faina. Moara de faina este bazata pe principiul macinarii în circuit închis, este puternic ventilata cu aer cald si este compusa din urmatoarele parti componente:

– tubul morii;

– capul de alimentare;

– cap evacuare;

– lagare;

– ecran între camere;

– cutie de alimentare;

– tubulatura de alimentare;

– actionare.

Moara de faina este o moara tubulara cu bile, cu doua camere de macinare, despartite printr-un ecran dublu, iar la capatul de evacuare este prevazuta de asemenea cu un ecran dublu fixat pe fundul de evacuare.

La punctul de admisie al materiei prime, moara este prevazuta cu o camera speciala de uscare, prevazuta cu cupe de ridicare pentru a dispersa brut în curentul de gaze calde în timpul rotirii, pentru a permite uscarea fainii pâna la 0.8 1 umiditate.

Circuitul gazelor prin moara-ciclon este asigurat de un ventilator de desprafuire moara, care le refuleaza apoi în conducta de aspiratie a ventilatorului electrofiltrului cuptorului.

Ventilatorul de desprafuire moara are rolul de a asigura debitul de gaze circuitate prin moara. El este de asemenea prevazut cu o clapeta pe conducta de aspiratie. Clapeta are rolul de a regla debitul de gaze amestecat cu particulele foarte fine de faina care provin din desprafuirea morii. Gazele calde si particulele de faina sunt absorbite din moara si sunt evacuate din tubulatura de refulare a ventilatorului de desprafuire moara apoi sunt trimise la electrofiltru.

Elevatorul cu H2O, transporta faina pe verticala de la moara de faina la separatorul dinamic. Transportul se face prin intermediul lantului cu eclise. Elevatorul este alimentat cu material la iesirea din moara prin intermediul rigolelor pneumatice, care la mijloc se împart pe doi pantaloni. Instalatia de transport a partii grosiere de la separator la moara se compune dintr-o rigola pneumatica.

Ansamblul de utilaje pentru transportul fainii la silozurile de omogenizare se compune din: rigola de colectare debit, dispozitiv de luat probe, statie de pompe pneumatice.

Pentru transportul fainii la silozurile de omogenizare este prevazut un grup de trei pompe pneumatice. Faina se introduce în silozul de omogenizare pe la partea superioara a acestuia.

Omogenizarea si depozitarea fainii

Instalatia de omogenizare si depozitare a fainii este destinata obtinerii unui amestec omogen al materiilor prime macinate în morile cu bile, asigurând stocul necesar de faina omogenizata pentru cuptor.

Operatia de omogenizare se face în silozuri destinate acestui scop. Pentru o linie tehnologica sunt prevazute doua silozuri de omogenizare.

Pentru a se realiza o buna omogenizare, este necesar sa se respecte:

– alimentarea silozului de omogenizare cu un debit constant;

– umiditatea fainii sa nu depaseasca valoarea de 1%;

– presiunea aerului pentru omogenizare de 2 atm;

– presiunea aerului de fluiditate de 0.5 atm.

Depozitarea fainii omogenizate se face în silozuri de depozitare, care sunt situate sub silozurile de omogenizare si sunt echipate cu indicatoare de nivel pentru plin si usi pentru vizitarea silozului.

1.1.2 Obtinerea clinkerului

Extractia, dozarea si transportul fainii

Statia de dozare faina este situata între silozurile de omogenizare-depozitare. De pe rigolele de transport, faina ajunge în buncarul de control al dozatorului. Buncarele de control au rolul de a contine o înaltime constanta a fainii, asigurând o alimentare la acelasi debit.

Extractia fainii din buncarul de control se face cu un extractor cu valt si faina trece în masuratorul de debit Schenk. Faina astfel dozata trece în buncarul pompelor Fuller, care realizeaza transportul la schimbatorul de caldura.

Instalatia de transport a fainii este amplasata între silozurile de depozitare si schimbatorul de caldura si cuprinde:

– pompe Fuller;

– conducte de transport pneumatic;

– ventile cu doua cai;

– compresoare.

Arderea fainii. Obtinerea clinkerului

Instalatia de preîncalzire faina consta în doua schimbatoare de caldura cu suspensie de material în curent de gaze, lucrând în contracurent. Faina dozata este transportata pneumatic la partea superioara a schimbatorului de caldura prin racordul dintre treapta I si treapta a II-a a fiecarei linii, tangential. Faina primeste caldura de la gazele calde în timp ce strabate cicloanele schimbatorului de sus în jos în sensul: I – II – III – IV, dupa care patrunde în camera de fum si de acolo în cuptor. În schimbator, faina se încalzeste pâna la aproximativ 500 C si este partial decarbonata.

Gazele patrund în schimbator cu o temperatura de aproximativ 1000 C pe la partea inferioara a schimbatorului si parcurg cicloanele schimbatorului în sensul IV – III – II – I si sunt evacuate cu ajutorul exhaustoarelor VRA si VRB. În ansamblul instalatiei, schimbul de caldura se face în contracurent, dar la intrarea în fiecare treapta gazele si materialul au acelasi sens de circulatie. În ciclon, gazele încarcate cu material intra tangential, capatând o miscare de rotatie si materialul este aruncat datorita fortei centrifuge spre peretii ciclonului de care lovindu-se cade pe lânga pereti si este evacuat pe la partea inferioara a ciclonului. Gazele eliberate de cea mai mare parte a ciclonului de material, se evacueaza pe la partea superioara a ciclonului respectiv.

Faina preîncalzita la o temperatura de 790 800 C si partial decarbonatata este introdusa în instalatia de ardere ( cuptorul de ardere ).

Partile componente ale cuptorului sunt: tola cuptorului, antefocarul, grupul de sustinere, rolele de ghidaj si actionarea cuptorului.

Instalatiile anexe ale cuptorului:

a) Instalatia de ardere: este situata pe platforma de coacere, pe un carucior mobil ce se misca autopropulsat de-a lungul axului cuptorului pe o cale de rulare suspendata de cadre metalice fixate pe platforma;

b) Instalatia de recuperare a caldurii radiate de tola cuptorului.

Formarea clinkerului de ciment este un proces extrem de complex, în care au loc o succesiune de fenomene fizice si chimice care depind atât de natura materiei prime, de compozitia, gradul de omogenizare cât si de conditiile în care se afla.

Faina omogenizata este introdusa prin capatul superior al cuptorului lung, usor înclinat fata de orizontala si care se roteste încet. Prin capatul inferior al cuptorului rotativ se injecteaza combustibil, care arde, si aer de tiraj (aerul primar) care antreneaza gazele fierbinti de-a lungului cuptorului în contracurent cu materialul. Materialul avanseaza în josul cuptorului datorita înclinarii si rotirii acestuia, având loc o serie de transformari ce determina corespunzator anumite zone în cuptor: uscarea completa (200 250 C), preîncalzirea si deshidratarea argilei (500 800 C), descompunerea carbonatilor sau decarbonatarea calcarului (500 800 C), desavârsirea reactiilor în faza solida ce culmineaza cu formarea clinkerului (1400 1500 C) odata cu aparitia fazei lichide si în final, racirea materialului pâna la 1000 1100 C, în cuptor, dupa care acest proces continua în racitoarele gratar în contact cu aerul atmosferic antrenat de ventilatoare.

Gazele strabat cuptorul în sens invers sensului de alimentare a materialului, trec prin schimbatorul de caldura si apoi sunt desprafuite de un electrofiltru. Electrofiltru functioneaza în conditii optime când temperatura gazelor nu depaseste 180 C. În cazul în care temperatura este mai mare de 180 C, se face o racire în turnul de racire.

Praful retinut în turnul de racire este selectat de un snec reversibil, deversat pe un transportor cu racleti si transportat la silozurile de omogenizare.

Praful retinut la electrofiltru este colectat într-o rigola pneumatica, trece printr-un celular de unde cade pe un transportor cu racleti. Din transportorul cu racleti, praful este preluat de pompe Fuller si transportat la silozurile de omogenizare.

Racirea si transportul clinkerului

Din cuptor, clinkerul cu temperatura de aproximativ 1300 C este deversat prin capul cald pe racitorul gratar unde are loc o racire brusca de la temperatura de 1300 C la aproximativ 456.5 C, la o granulatie normala a clinkerului de 25 mm.

Instalatia de racire cuprinde :

– racitorul gratar;

– ventilatoare de insuflare a aerului pentru racire;

– lanturi transportoare;

– concasor;

– instalatie de desprafuire.

Din aerul încalzit, la racirea clinkerului o parte se foloseste ca aer secundar, iar cealalta parte e recuperat si folosit ca agent de uscare în uscatorul rotativ .

1.1.3. Obtinerea cimentului

A. Extractia si dozarea clinkerului si a adaosurilor

Dupa ce au fost depozitate, materialele ce sunt supuse procesului de macinare (clinkerul, zgura si gipsul) sunt extrase prin cadere libera din silozuri, transportoare cu placi metalice si transportoare cu banda si apoi deversate pe un transportor cu banda comun, ce alimenteaza moara de ciment.

Dozajul materialelor se face în conformitate cu reteta primita de la laborator si în functie de sortimentul de ciment fabricat.

La extractia si dozarea materiei prime si adaosurilor, desprafuirea se realizeaza cu ajutorul instalatiei de desprafuire cu minifiltre. Procesul tehnologic de functionare a minifiltrelor cuprinde doua faze: faza de filtrare si regenerare .

Macinarea amestecului

Atelierul mori ciment este cuprins între silozurile de adaosuri si silozurile de ciment, iar din punct de vedere tehnologic sunt cu circuit închis, dotate cu desprafuire electrica.

Clinkerul, zgura si gipsul dozate în proportie conform retetei de laborator, în functie de sortimentul de ciment ce vrem sa-l obtinem, sunt colectate de un transportor comun ce le deverseaza în pâlnia de alimentare a morii. Dupa pâlnia de alimentare a morii se gaseste un snec transportor, ce împinge materialele în prima camera a morii. Din camera I, materialul zdrobit trece prin fantele peretelui despartitor în camera II de macinare.

Dupa macinare, materialul este evacuat prin rigola pneumatica ce face legatura dintre moara si elevator. Elevatoarele sunt destinate transportului pe verticala a cimentului, având ca organ de transport banda de cauciuc cu insertie metalica.

Cimentul preluat de elevator e ridicat si apoi deversat în pâlnia rigolei elevator-separator prin simpla întoarcere a cupelor. Rigola elevator-separator face legatura dintre elevator si separatorul dinamic.

În urma procesului de macinare, rezulta particule suficient de macinate si insuficient de macinate. Separatorul dinamic are rolul de a separa finul de gris. Separarea se face în camera de separare, formata din discul de împrastiere si discul cu paleti. Finul este antrenat de curentul principal de separare, fiind purtat în cele 6 cicloane ale separatorului. Grisul este colectat la partea inferioara a separatorului si reintrodus printr-o conducta metalica în pâlnia de alimentare. Reglarea finetei de separare se face cu ajutorul registrului de jaluzele mobil, aflat pe conducta de aspirare a ventilatorului separatorului si prin varierea turatiei discului de împrastiere.

Paralel cu fluxul tehnologic are loc fluxul de desprafuire. Ca utilaj de baza al desprafuirii este electrofiltru.

Transportul cimentului

Cimentul produs de mori este preluat de doua relee de benzi paralele, care asigura transportul cimentului la silozuri. Benzile care colecteaza cimentul de la rigole sunt amplasate în hala morilor de ciment, în lungul statiei de conexiuni. Ele descarca pe alte doua benzi perpendiculare pe primele, care la rândul lor descarca în turnul I de frângere pe alte doua benzi care merg paralel cu hala morilor de ciment pâna în turnul de frângere II. Aici cimentul e preluat de alte doua transportoare cu banda, care îl duc pâna în turnul elevatoarelor de la silozurile de ciment si-l descarca în buncarul tampon de distributie în silozuri.

Fluxul tehnologic a instalatiei de dozare a aditivilor de macinare a clinkerului cuprinde:

– depozitare aditiv;

– amestecul componentilor;

– dozarea pe banda de alimentare cu clinker si adaosuri a morii.

1.1.4. Expeditia cimentului

Cimentul se depoziteaza în silozuri .Distributia cimentului în silozuri se realizeaza prin rigole pneumatice care fac legatura între buncarul ce primeste cimentul de la benzi si silozul de destinatie. Evacuarea cimentului din fundul silozului se face cu ajutorul unor extractoare de fund cu servomotoare pentru comanda de la distanta.

Pentru expeditia în vrac a cimentului se prevad dispozitive de alimentare automata echipate cu indicatoare de nivel care semnalizeaza momentul umplerii cisternelor si comanda întreruperea fluxului de ciment.

Însacuirea cimentului se face în saci de ciment cu valva, de câte 50 kg, fiecare cu ajutorul unor masini de însacuit.

STRUCTURI DE CONDUCERE A PROCESELOR TEHNOLOGICE DIN FABRICA DE CIMENT

1.2.1. Conducerea dozarii materiilor prime

Obiective

Prin introducerea dozarii automate a materiilor prime se urmareste obtinerea unui amestec brut omogen si de compozitie modulara impusa, care sa satisfaca urmatoarele cerinte:

– încadrarea variatiei modulilor de calitate ai fainii ( medii pe siloz ), în limite maxim admise;

– încadrarea variatiilor modulilor de calitate ai fainii (pe staturi în siloz), în limite maxim admise.

Structura unui sistem de dozare automata a materiilor prime este prezentata în fig. 1.2.1.

Functiile sistemului

Functiile aplicatiei informatice de dozare automata a materiilor prime sunt urmatoarele:

– supravegherea parametrilor tehnologici aferenti dozarii;

– conducerea automata a proceselor de analiza oxidica a fainii si dozare a materiilor prime;

– protocolare si editare de informatii cu privire la desfasurarea procesului.

Performantele dozarii automate sunt direct determinate de gradul de omogenitate a materiilor prime, calitatea algoritmilor si conditiile specifice de implementare a acestora.

Strategia

Indiferent de strategia de omogenizare (continua sau discontinua în sarje) si optiunea asupra tipului de algoritm utilizat (determinist sau fuzzy), strategiile de dozare opereaza cu o serie de marimi comune:

Marimi de intrare:

– valorile impuse pentru modulii de calitate ai fainii (LSF, MAl si/sau MSi), introduse de tehnolog;

– compozitia oxidica a fainii (CaO, SiO2, Al2O3, Fe2O3), rezultata în urma analizei cu raze X a probei medii de faina prelevata în intervalul esantion-esantion;

– cantitatile (contorizate) de materii prime trecute prin moara în intervalul esantion-esantion, preluate prin intermediul interfetei de proces;

– compozitia oxidica a materiilor prime (CaO, SiO2, Al2O3, Fe2O3), rezultata în urma analizei cu raze X a unei probe medii reprezentata, reactualizata periodic;

– umiditatile, determinate în laborator si reactualizate periodic de catre operator;

– restrictii calitative si/sau cantitative.

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustari proportii materii prime (referinte);

– compozitie (oxidica si modulara) si tonaj strat faina si/sau siloz omogenizare.

Algoritmi de conducere:

– algoritmi deterministi, bazati pe rezolvarea sistemelor de ecuatii caracteristice dozarii. Necesita introducerea si reactualizarea periodica a analizei oxidice a materiilor prime. În functie de modalitatea de introducere în sistemul de ecuatii a analizelor de materii prime se disting doua variante de dozare determinista:

– cu luarea în considerare a analizei introduse;

– cu luarea în considerare a unei analize teoretice rezultate prin utilizarea ultimei analize de faina si a proportiilor de materii prime care au generat-o.

– algoritmi fuzzy, bazati pe teoria multimilor vagi.

Necesita stabilirea unor elemente specifice acestei strategii: domenii si functii de apartenenta marimi intrare, numar si enunt reguli de conducere, ajustari marimi comanda.

Sistemul informatic realizeaza:

– deservirea on-line a analizorului cu raze X;

– analiza curenta;

– analiza pentru dozare;

– analiza pentru regresie;

– calculul de regresie.

Majoritatea sistemelor de dozare existente în exploatare folosesc analizoare de tip discontinuu (pret scazut si aplicabilitate atât la materii prime cât si la faina).

Sistemul de calcul realizeaza:

– cuplarea analizorului la sistemul de calcul prin intermediul interfetei de proces;

– preluarea semnalelor din proces (debite, referinte debite) prin intermediul interfetei de proces;

– dozarea automata a materiilor prime (calculul ajustarilor, executia comenzilor, mentinerea comenzilor), prin intermediul interfetei de proces.

Fig. 1.2.1. Structura unui sistem de dozare automata a materiilor prime

1.2.2. Conducerea macinarii materiilor prime

Obiective

Prin introducerea conducerii automate a macinarii materiilor prime se urmareste obtinerea unei faini de calitate în conditiile realizarii unor productivitati ridicate a instalatiilor si a unor consumuri energetice scazute.

Structura unui sistem de conducere automata a dozarii si macinarii materiilor prime este prezentata în figura 1.2.2.

Fig. 1.2.2. Structura unui sistem de conducere automata a dozarii si macinarii materiilor prime.

Functiile sistemului

Functiile aplicatiei informatice de conducere automata a materiilor prime sunt urmatoarele:

– supravegherea parametrilor tehnologici aferenti macinarii;

– conducerea automata a procesului de macinare:

– reglarea regimului tehnologic;

– reglarea încarcarii morii cu material;

– reglarea finetii de macinare.

– protocolarea si editarea de informatii cu privire la desfasurarea procesului de macinare.

A. Reglarea regimului tehnologic

Obiectiv: realizarea si mentinerea valorilor temperaturilor si depresiunilor, pe instalatia de macinare a materiilor prime, în limitele tehnologice impuse.

Strategie

Marimi de intrare (posibile):

– temperaturi gaze (intrare moara, iesire moara, intrare turn uscare, iesire turn uscare, etc.);

– depresiuni gaze (intrare moara, iesire moara, intrare turn uscare, iesire turn uscare, etc.);

– pozitii clapete/turatii ventilatoare (desprafuire moara, desprafuire turn uscare, ventilator desprafuire-electrofiltru, etc.);

– pozitie registru cuptor-moara.

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustare pozitie clapeta/turatie ventilatoare (desprafuire moara, desprafuire turn uscare, ventilator desprafuire-electrofiltru, etc.);

– ajustare pozitie registru cuptor-moara.

Algoritmi de conducere:

– algoritmi deterministi fuzzy sau mixti.

B. Reglarea încarcarii morii

Obiectiv: stabilirea, realizarea si mentinerea încarcarii morii cu material la nivelul prescris (optim), în conditiile încadrarii finetii de macinare în limitele impuse, concomitent cu evitarea fenomenelor de înfundare a morii sau de distrugere a blindajelor.

Strategie

Marimi de intrare (posibile):

– debit total de material pentru alimentarea morii;

– indicatie ureche electronica (masura încarcarii morii cu material);

– panta medie a încarcarii morii cu material (calcul);

– putere absorbita de motorul de actionare a elevatorului/motorul de actionare al discului separatorului;

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustare debit total de material a morii.

Algoritmi de conducere:

– algoritmi deterministi, fuzzy sau mixti.

Reglarea finetii de macinare

Obiectiv: stabilirea, realizarea si mentinerea finetii de macinare în limitele impuse, determinând astfel o granulatie corespunzatoare a produsului finit.

Strategie

Marimi de intrare (posibile):

– finete de macinare;

– turatie disc separator;

– pozitie clapete/jaluzele ventilator separator.

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustare turatie disc separator;

– ajustare pozitie clapete/jaluzele ventilator separator.

Algoritmi de conducere:

– algoritmi deterministi sau fuzzy.

Finetea de macinare se poate determina:

– prin metoda Blaine, caz în care valoarea ei se comunica sistemului de calcul prin terminalul destinat dialogului sistem de calcul-utilizator;

– cu granulometrul cu laser, caz în care se poate realiza conectarea automata la sistemul de calcul.

Un sistem automat dedicat conducerii automate a procesului de dozare-macinare-omogenizare materii prime, reclama existenta unui minim de AMCR-uri, dispozitive, adaptoare si elemente de executie:

– dozatoare gravimetrice pentru materii prime si adaosuri;

– regulatoare de mentinere a proportiilor (se pot realiza soft);

– prelevator de probe medii, inclusiv indicatie (semnal numeric) pentru delimitarea perioadei de esantionare;

– posta pneumatica pentru transport faina;

– instalatie de laborator pentru preparare (macinare si pastilare) proba medie faina;

– analizor cu raze X, pentru analiza oxidica a probei medii de faina si a probelor de materii prime;

– cuplor analizor cu raze X la sistemul de calcul;

– traductoare pentru temperaturi, depresiuni, debite, turatii, pozitii clapete/registre, amperaje, puteri, nivel intesitate sonora, nivel material în buncare/silozuri, etc. ;

– elemente de executie pentru motoare, clapete, registre, etc.

1.2.3. Conducerea clinkerizarii

Obiectiv

Prin introducerea conducerii automate a instalatiei de clinkerizare se urmareste obtinerea unor clinkere de calitate, în conditiile realizarii unei productivitati ridicate si a unor consumuri energetice scazute.

Structura unui sistem de conducere automata a clinkerizarii este prezentat în figura 1.2.3.

Fig. 1.2.3. Structura unui sistem de conducere automata a clinkerizarii.

Functiile sistemului

Functiile aplicatiei informatice de conducere automata a instalatiei de clinkerizare sunt urmatoarele:

– supravegherea parametrilor tehnologici aferenti clinkerizarii;

– conducerea automata a procesului de clinkerizare (schimbator, cuptor, racitor);

– protocolare si editare de informatii cu privire la desfasurarea procesului de clinkerizare.

Strategie de conducere

Marimi de intrare (posibile):

– temperaturi (zona de ardere, iesire turn cicloane, iesire trepte schimbator, iesire cuptor, manta, aer tertiar, etc.);

– concentratii gaze (O2, CO, NOx, etc.) iesire schimbator si/sau iesire trepte schimbator (de exemplu, iesire treapta a IV-a);

– cuplul motor cuptor;

– pozitii jaluzele/turatie ventilatoare (electrofiltru, desprafuire schimbator, aer tertiar, racitor gratar, desprafuire racitor, etc.);

– turatie cuptor;

– pozitii ventile (combustibil, etc.);

– debite (faina, combustibil, etc.);

– tendinte de evolutie (temperaturi zona ardere, schimbator, cuplu motor, concentratii gaze, etc.);

– presiuni camere racitor gratar;

– frecvente oscilatie grile racitor gratar;

– caracteristici faina si clinker (LSF faina si/sau clinker, calce libera-clinker, greutate litrica-clinker).

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustare debite alimentare cuptor (faina, combustibil);

– ajustare turatie cuptor;

– ajustare pozitii jaluzele/turatii ventilatoare(electrofiltru, desprafuire schimbator, aer tertiar, desprafuire racitor, etc.).

Algoritmi de conducere:

Strategiile de conducere automata a procesului de clinkerizare au la baza:

– algoritmi deterministi, rezultati în urma modelarii matematice a procesului, pornind de la ecuatii de bilant de material si energie;

– algoritmi ce utilizeaza elemente ale logicii multimilor vagi (fuzzy), bazati pe experienta operatorului uman în reglarea procesului;

– algoritmi mixti rezultati din combinatii de algoritmi fuzzy si deterministi.

Ca urmare a complexitatii tehnologiei, imprevizibilitatii perturbatiilor regimului termic din cuptorul rotativ (conditii atmosferice, formare si desprindere de lipitura, variatii calitative ale materiilor prime si combustibilului, etc.) si imposibilitatii de cuantificare corecta a tuturor marimilor caracteristice procesului (lipsa unor informatii complete, prezentate în timp util ca urmare a utilizarii de metode discontinue si/sau semiautomate de determinare – de exemplu: determinarea calcei libere, a greutatii litrice, etc.), strategiile de conducere propuse de diverse firme, desi au evident realizarea unor economii semnificative (energetice si materiale) în conditile cresterii calitatii clinkerului, au prezentat deficiente în exploatare.

Pâna în prezent a fost posibila realizarea unei modelari matematice a procesului de clinkerizare. În schimb, prin utilizarea directa si eficienta a experientei operatorului tehnolog, completata cu metode de modelare a deciziei umane caracteristice teoriei multimilor vagi, au fost realizate sisteme expert de conducere a procesului de clinkerizare, implementate cu rezultate notabile.

Un sistem automat dedicat conducerii automate a procesului de clinkerizare, reclama existenta unei linii de AMCR-uri, instalatii, adaptoare si elemente de executie:

– traductoare pentru debite (gaze si material), temperaturi (gaze si material), concentratii gaze, depresiuni, turatii, pozitii clapete/registre, amperaje, puteri, nivel material în buncare/silozuri, etc;

– elemente de executie pentru actionare motoare, clapete, registre, etc.

Sisteme expert pentru conducerea procesului de clinkerizare

Sistemele expert includ programe (mecanisme de inferenta) si baze de date (cunostinte), în care know-how-ul specialistilor tehnologi este memorat sub forma de reguli, exprimate în limbaj natural si usor inteligibile. Astfel de sisteme reproduc gândirea logica si concluziile trase de expertii umani în situatii particulare ale procesului si duc la îndeplinirea, în mod automat, a unor interventii adecvate în proces.

Obiectivele urmarite prin implementarea sistemelor expert în conducerea procesului de clinkerizare sunt:

– realizarea unei operari uniforme a cuptorului si cresterea duratei de viata a captuselii refractare;

– stabilizarea operarii racitorului gratar;

– reducerea temperaturii gazelor exhaustate;

– optimizarea combustiei;

– îmbunatatirea calitatii clinkerului;

– reducerea emisiei de poluanti (NOx, SOx, etc.);

– eliminarea rapida si efectiva a defectiunilor;

– cresterea productiei;

– reducerea consumurilor de energie.

Un sistem expert de conducere a procesului de clinkerizare include, ca regula generala, strategiile:

– operare la pornire cuptor: pornire cuptor si functionare pâna la 50% din capacitatea maxima;

– operare normala: optimizarea productiei, în functie de conditiile de operare curenta a cuptorului si datele de operare similare din istoric. Sistemul verifica rezervele de ajustare ale elementelor de executie, evalueaza deviatia fata de valoarea dorita (abaterea) si determina limita de performanta specifica instalatiei. Capacitatea de productie este astfel reglata, încât procesul este mentinut la nivelul maxim permis prin limita de performanta determinata;

– faza subardere: sistemul recunoaste faza si foloseste o strategie speciala de readucere a procesului la operare normala;

– desprinderea de lipitura: sistemul recunoaste fenomenul si foloseste o strategie speciala pentru prevenirea pericolelor si a pierderilor excesive în productie.

Spre deosebire de sistemele de reglare si control conventionale, sistemele expert includ bucla de reglare care nu necesita ca optimizarea complexa din cadrul controlului parametrilor de functionare sa fie îndeplinita pe loc în scopul adoptarii sistemului la aplicatii. Strategia impune numai introducerea parametrilor de proiectare specifici instalatiei, parametrii ce pot fi modificati si extinsi de personalul utilizatorului, în timp.

În general, un sistem expert pentru conducerea procesului de clinkerizare este structurat pe trei faze:

– definirea strategiei de control;

– reprezentarea cunostintelor;

– implementarea industriala (punerea în functiune).

Definirea strategiei de control. Sistemul ofera, în orice situatie, un control automat si final procesului, inclusiv situatiile de oprire/pornire, astfel încât modul de conducere a cuptorului este independent de operator sau de timp.

O strategie de control automat al procesului de clinkerizare propune:

– controlul combustiei, prin stabilirea unui raport optim combustibil/tiraj;

– maximizarea alimentarii cu material, simultan cu mentinerea echilibrului necesar dintre alimentarea cu faina si capacitatea termica a cuptorului.

În consecinta, trebuie definite:

– aria de aplicabilitate a sistemului automat de conducere (cuptor, cuptor+turn cicloane, cuptor+racitor, etc.);

– parametrii de operare reprezentativi pentru instalatie;

– actionarile necesare pentru controlul automat al procesului.

Reprezentarea cunostintelor. Un sistem expert este un sistem computerizat capabil sa simuleze gândirea umana, prin diagnoza si luarea în consecinta de actiuni la care este supus procesul.

Punerea în functiune:

– validarea diagnozei:

Faza de validare este esentiala, deoarece operarea corecta a sistemului este dependenta de acuratetea si fiabilitatea diagnozei.

Validarea se face prin una din metodele:

a) în mod ghid operator (off-line), urmând rezultatele experimentale;

b) prin testarea unui numar de situatii simulate; valori continue în baza de date (istoricul procesului) sunt introduse în sistem si se analizeaza compatibilitatea actiunilor sistemului cu starea sistemului.

– depanarea si reglarea:

Sistemul expert este conectat la proces, iar regulile si/sau schemele sunt corectate în cazul unor reactii anormale sau nesatisfacatoare, sau a unor deficiente la nivel de diagnostic.

În aceasta faza de fac doua tipuri de corectii sau modificari:

– actiuni de reglare-ajustari ale nivelelor regulilor, care se realizeaza on-line (automat);

– modificari de baza, care se realizeaza off-line.

Fazele de depanare si reglare sunt însotite de instruirea intensiva a operatorilor, în scopul familiarizarii cu sistemul si accelerarii punerii lui în functiune.

Implementarea unui sistem expert este usoara si rapida, nu necesita computere specializate. Regulile de evaluare a starilor sunt configurate în modul de ghidare uman la toate nivelele.

Sistemul poate controla orice proces continuu, cu un numar oricât de mare de parametrii. Schemele de baza pentru toate tipurile de cuptoare sunt incluse în sistem, putându-se cu usurinta, adapta la conditiile locale specifice ale fiecaruia din ele.

Regulile si schemele sistemului prezentate sub forma grafica sunt usor de înteles si modificat, ele constituind memoria fabricii, ilustrând strategia optima de control si operând un instrument optim pentru instruirea personalului.

Sistemele expert sunt instrumente efective si economice în optimizarea instalatiei de clinkerizare. Cresterea productiei, economiile energetice, asigurarea calitatii, reducerea încarcarii personalului de operare si rapida amortizare sunt avantaje substantiale ale tehnologiei expert.

Un sistem expert anticipeaza dificultatile, starile critice si ia decizii înainte ca acestea sa se transforme în probleme de productie.

Cercetarile ce au loc, pe plan mondial, în domeniul automatizarii complexe a procesului de clinkerizare, vizeaza îmbunatatirea sistemelor expert deja existente, prin:

– optimizarea definirii strategiilor de control (uniformitate, finete, optimizarea productiei);

– generarea automata de reguli de control pe baza caracteristicilor generale ale instalatiilor;

– generalizarea aplicarii sistemului la alte tronsoane ale fluxului de fabricare a cimentului.

Referitor la performantele sistemelor automate se impun urmatoarele precizari:

– este dificil de specificat o regula generala de implementare a sistemelor, dat fiind conditiile specifice ale fiecarui cuptor (materii prime, procedeu umed/uscat, tipul de AMCR-uri din dotare, tip racitor gratar, etc.);

– economiile de energie datorate introducerii automatizarii complexe, sunt puternic dependente de starea în care se afla procesul înaintea conducerii în regim on-line.

Efectele economice trebuie privite ca:

– efecte directe: cresterea disponibilitatii cuptorului,ca urmare a cresterii performantelor refractarelor;

– maximizarea productiei, reducerea consumului specific de combustibil, reducerea consumului specific de energie electrica, etc;

– efecte indirecte: reducerea consumului specific de energie electrica la macinarea clinkerului, etc.

Din punct de vedere ale reflectarii conducerii automate în performantele procesului efectele economice pot fi:

– imediate: reduceri de consumuri specifice, cresterea indicelui intensiv, etc;

– de durata: cresterea indicelui extensiv al instalatiei prin cresterea duratei de viata a materialelor refractare.

1.2.4. Conducerea macinarii clinkerului si adaosurilor

Obiective

Prin introducerea conducerii automate a macinarii clinkerului si adaosurilor se urmareste obtinerea unor cimenturi de calitate, în conditiile realizarii unor productivitati ridicate si a unor consumuri specifice scazute.

Functiile sistemului

Functiile aplicatiei informatice de conducere automata a macinarii clinkerului si adausurilor sunt urmatoarele:

– supravegherea parametrilor tehnologici aferenti macinarii;

– conducerea automata a procesului de macinare:

– reglarea proportiilor de componenti;

– reglarea încarcarii morii cu material;

– reglarea finetei de macinare.

– protocolarea si editarea de informatii cu privire la desfasurarea procesului de macinare.

a). Reglarea proportiilor de componenti

Obiectiv: mentinerea continutului de SO3 din ciment sub valoarea maxim admisa, corespunzatoare fiecarui sortiment de ciment; se realizeaza în functie de continutul de SO3 din gips, considerat a fi variabil în timp.

Strategie

Marimi de intrare (posibile):

– sortiment ciment;

– proportii impuse (functie de sortiment) pentru adaosuri;

– continut impus de SO3 (functie de sortiment);

– continut determinat de SO3 în clinker, adaosuri si ciment – analiza de laborator;

– debite de clinker si adaosuri (gips, zgura, etc.).

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustari ale proportilor de clinker si adaosuri (cu exceptia celor impuse).

Algoritmi de conducere:

– algoritmi deterministi;

– algoritmi fuzzy.

b). Reglarea încarcarii morii

Obiectiv: mentinerea valorii optime de încarcare a morii si stabilirea debitelor de alimentare corespunzator acestei valori, în conditiile încadrarii suprafetei specifice a cimentului în limitele impuse.

Strategie

Marimi de intrare (posibile):

– debite de materiale la alimentarea morii (clinker,adaosuri si gris);

– indicatie ureche electronica (încarcarea morii cu material);

– valoare impusa pentru debitul total de material alimentat în moara (proaspat+gris);

– valoarea prescrisa pentru debitul de material proaspat alimentat în moara (functie de sortimentul fabricat si de echiparea morii);

– indicatie încarcare elevatoare/separatoare;

– mod de reglare:

a) dupa nivelul zgomotului (indicatie ureche electronica),

b) dupa debitul de material recirculat.

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustare debit de material proaspat alimentat în moara (clinker si adaosuri).

Algoritmi de conducere:

În reglarea încarcarii morii cu material, principalul element perturbator (circuit de macinare închis) îl constituie debitul de gris care poate varia datorita modificarii aptitudinii la macinare sau a granulatiei materialului proaspat. Variatiile debitului de material recirculat sunt compensate prin variatii ale debitului de material proaspat.

Din numarul mare de scheme de reglare automate folosite pentru controlul încarcarii morii cu material, se evidentiaza doua sisteme pe care se bazeaza cel mai mare numar de aplicatii:

– reglarea debitului de alimentare în functie de nivelul de zgomot (indicatie ureche electronica);

– reglarea debitului de alimentare în functie de debitul de material recirculat.

O serie de scheme reprezinta combinatii ale celor doua tipuri de sisteme mentionate, inclusiv introducerea protectiei dupa puterea absorbita de motorul de actionare a elevatorului sau discului separatorului.

c) Reglarea finetii de macinare

Obiectiv: mentinerea finetii de macinare, exprimata prin suprafata specifica a cimentului, în limitele impuse pentru sortimentul fabricat.

Strategie

Marimi de intrare (posibile):

– suprafata specifica a cimentului – valoare impusa (în functie de sortimentul fabricat);

– suprafata specifica a cimentului – analiza de laborator (determinare pe proba medie prelevata în intervalul dintre doua estimari succesive);

– abaterea maxima admisa a suprafetei specifice a cimentului fata de valoarea impusa;

– turatie disc separator;

– coeficienti de corelatie între suprafata specifica si pozitia jaluzelelor ventilatorului de aer, respectiv turatia discului de împrastiere a separatorului;

– puterea absorbita de motorul de actionare al elevatorului sau discului separatorului;

– modul de reglare dupa turatia discului separatorului:

– turatie disc separator constanta;

– turatie disc separator variabila.

Marimi de iesire (comenzi în proces):

– ajustare turatie disc separator;

– ajustare pozitie clapeta/jaluzele ventilator separator.

Algoritmi de conducere:

– algoritmi deterministi;

– algoritmi fuzzy.

Reglarea finetii de macinare a cimentului se realizeaza prin modificarea turatiei discului de împrastiere a separatorului si/sau a debitului de aer (modificarea pozitiei jaluzelelor ventilatoarelor). Reglarea se poate realiza:

– total automat, caz în care analizorul de finete (granulometru laser) este conectat direct la sistemul de calcul;

– semiautomat, caz în care masuratorile de suprafata specifica se fac

în laborator, iar rezultatele acestora sunt furnizate sistemului de calcul de catre operatorul uman.

Un sistem automat dedicat conducerii automate a procesului de macinare ciment reclama existenta unui minim de AMCR-uri, dispozitive, adaptoare si elemente de executie:

– dozatoare gravimetrice pentru materii prime si adaosuri;

– regulatoare de mentinere a proportiilor (se pot realiza soft);

– prelevator de probe medii, inclusiv indicatie (semnal numeric) pentru delimitarea perioadei de esantionare;

– posta pneumatica pentru transportul probelor medii granulare;

– instalatie de laborator pentru preparare (macinare si pastilare) proba medie ciment, clinker si adaosuri;

– analizor cu raze x, pentru analiza oxidica a probei medii de ciment, clinker si adaosuri;

– aparat Blaine/granulometru cu laser;

– cuplor analizor cu raze X si/sau granulometru la sistemul de calcul;

– traductoare de debit (clinker, adaosuri, gris), temperaturi (gaze, ciment), depresiuni, turatii, pozitii clapete/registre, amperaje, puteri, nivel intensitate sonora, nivel material buncare/silozuri, etc;

– elemente de executie pentru actionare motoare, clapete, registre, etc.

=== CAP2 ===

CAPITOLUL 3

Algoritmi fuzzy pentru conducerea proceselor tehnologice din fabrica de ciment

3.1. Generalitati

Algoritmul fuzzy are drept suport teoria multimilor vagi (fuzzy), care atribuie valorii logice a unei conditii orice valoare în intervalul 0,1, aceasta valoare reprezentând masura gradului de satisfacere a conditiei o anumita stare data (0 – conditie nesatisfacuta, 1 – conditie satisfacuta integral).

Algoritmul fuzzy utilizeaza ca elemente specifice:

– variabile de intrare;

– functii de apartenenta;

– reguli de conducere;

– variabile de iesire.

Variabilele de intrare

Variabilele de intrare sunt parametrii (masurati si/sau calculati) care intervin în cadrul algoritmului, ca marimi ce definesc starea sistemului.

De exemplu, în cadrul unui algoritm fuzzy destinat conducerii automate a dozarii unui amestec de trei materii prime (calcar, argila si pirita), strategia fuzzy de dozare poate utiliza 4 variabile de intrare:

– LSF – modulul de calce standard orar;

– LSFM – modulul de calce standard mediu pe siloz;

– MAl – modulul de aluminiu orar;

– MAlM – modulul de aluminiu mediu pe siloz.

Acesti parametri de intrare au, fiecare în parte, diferite grade de încadrare între limite stabilite tehnologic.

Functia de apartenenta

Functia de apartenenta stabileste în ce masura un element apartine sau nu unei multimi. În cazul apartenentei elementului la o anumita multime, valoarea gradului de apartenenta cuantifica masura în care este satisfacuta conditia de apartenenta. În cadrul logicii binare, daca elementul apartine unei multimi functia de apartenenta are valoarea 1 (adevarat), iar daca nu apartine acestei multimi valoarea 0 (fals), neexistând situatii intermediare.

În cadrul teoriei multimilor vagi, functia de apartenenta a unui element la o multime pote avea orice valoare cuprinsa între 0 si 1.

Pentru exemplificare se va analiza functia de apartenenta a modulului de aluminiu mediu pe siloz (MAlM) la trei multimi (SCAZUT, NORMAL, RIDICAT).

În cadrul logicii binare, functia de apartenenta a MAlM la cele trei multimi este data în figura 2.1.

Valoarea MAlM=1.05% apartine multimilor:

– SCAZUT – în gradul1;

– NORMAL – în gradul 0;

– RIDICAT – în gradul 0.

În cadrul logicii fuzzy functia de apatenenta a MAlM la cele trei multimi este data în figura 2.2.

1 1

0,75

S N R 0,25 S N R

0 0

0 0,3 1,05 1,1 1,4 2,2 % MAIM 0 0,3 1 1,05 1,2 1,3 1,5 2,2 %MAIM

Fig. 2.1. Fig. 2.2.

Valoarea 1.05% apartine multimilor:

– SCAZUT – în gradul 0.75; – NORMAL – în gradul 0.25;

– RIDICAT – în gradul 0.

Cu alte cuvinte, se poate spune ca valoarea de 1.05% MAlM apartine multimii SCAZUT în gradul 0.75 si multimii NORMAL în gradul 0.25.

În cadrul logicii binare (fig.2.1.), o valoare a modulului de aluminiu mediu pe siloz poate fi numai scazut, normal sau ridicat. În cadrul logicii fuzzy (fig.2.2.), termenii de scazut, normal sau ridicat sunt reprezentati prin curbe (aproximate cu trepte), iar valorile functiei de apartenenta pentru o valoare data a MAlM poate fi scazuta, normala sau ridicata cu diferite grade de satisfacere, între 0 si 1.

Reprezentarea functie de apartenenta în cadrul logicii fuzzy are avantajul de a prezenta realist tranzitia între doua stari.

3.1.1 Reguli de conducere

Regulile de conducere sunt enunturi logice rezultate prin transpunerea experientei operatorului, care combina apartenenta parametrilor de intrare la diferite multimi (de exemplu, MAlM la SCAZUT, NORMAL si RIDICAT) într-un set de reguli, iar în functie de gradul de satisfacere a fiecarei reguli realizeaza actiunea de comanda (de reglare).

În cadrul unui algoritm fuzzy o regula de conducere se enunta sub forma generala:

Daca conditia i si conditia j atunci comanda p .

De exemplu, la dozarea automata a unui amestec de materii prime (trei componenti), o regula de conducere poate fi scrisa sub forma:

Daca MAl este scazut (S) si

MAlM este scazut (S)

Atunci redu mult (RM) proportia de pirita (PRPIRI) în amestecul brut

sau prescurtat,

Daca: MAl=S, si MAlM=S

Atunci PRPIRI=RM

Numarul regulilor de conducere (N) este un produs al numarului de stari (s) corespunzatoare fiecarei variabile de intrare (n) a algoritmului fuzzy.

Variabile de iesire

Variabilele de iesire sunt parametrii rezultati din algoritmul fuzzy prin intermediul carora se realizeaza conducerea procesului (comenzi în proces).

Conform algoritmului fuzzy calculul comenzilor catre proces necesita realizarea urmatoarei succesiuni de operatii:

– stabilirea valorii minime a functiei de apartenenta pentru fiecare regula de conducere;

– calculul valorii ajustarilor ca medie ponderata a valorii minime a functiei de apartenenta cu valorile comenzilor pentru fiecare regula de conducere;

– calculul comenzilor.

3.1.2.Sisteme expert

Sistemele expert sunt sisteme de calcul capabile sa simuleze rationamentele si comportarea unui expert uman. Un sistem expert se compune dintr-o baza de date, un program de gestiune a bazei de date si un mecanism de deducere (inferenta) a actiunilor în functie de marimile de intrare. Eficienta unui sistem expert depinde de performantele limbajelor de programare si ale regululilor de calcul utilizate în mecanismul de generare a inferentelor.

Baza de date a unui sistem expert se actualizeaza permanent si este exploatata de programe speciale care simuleaza rationamentul uman, asigurând interfata cu utilizatorii.

Dupa tipul rationamentelor (algoritmilor) utilizate, sistemele expert pot fi: deterministe, probabilistice sau vagi.

În cadrul sistemelor expert moderne nu toate marimile de intrare sunt certe si nu toti algoritmii au caracter strict determinist. Sistemele expert realizate si implementate în ultimul deceniu folosesc concepte si algoritmi vagi, apropiindu-se astfel de comportamentul uman, în care, rationamentele deterministe sunt completate de rationamente euristice, intuitii, constrângeri de expert , etc.

Un sistem expert este capabil sa trateze un rationament atât calitativ, cât si cantitativ si sa-si îmbunatateasca permanent performantele. Structura deschisa a sistemelor expert ofera posibilitati nelimitate de modificare si extensie a bazei de date, în functie de caracteristicile aplicatiei, operatii ce pot fi executate si de personal fara cunostinte informatice deosebite. În figura 2.3. este prezentata structura unui sistem expert.

Fig. 2.3. Structura unui sistem expert.

3.1.3 Sisteme predictiv-adaptive

Sistemele predictive care estimeaza evolutia marimilor si elaboreaza comenzi în comformitate cu obiectivele propuse. Acesta tehnica eset completata de un mecanism adaptiv în vederea realizarii adaptabilitatii sistemului la situatiile neprevazute ce pot aparea în desfasurarea procesului. Schema bloc a unui sistem predictiv-adaptiv este prezentata în fig. 2.4.

Fig. 2.4. Schema bloc a unui sistem predictiv-adaptiv.

3.2. Sisteme expert bazate pe logica fuzzy utilizate la conducerea morii de faina

3.2.1. DOZARE MATERII PRIME

1. Informatii marimi intrare

a) LSF ( grad de saturare, orar )

Numar stari LSF = 5

b) MAl ( modulul de aluminiu, orar )

Numar stari MAl = 3

c) LSFM ( grad de saturare mediu pe siloz )

Numar stari LSFM = 3

d) MAlM ( modulul de aluminiu mediu pe siloz )

Numar stari MAlM = 3

Functii de apartenenta marimi intare

LSF

FS S N R FR

0 90,5 93,5 94.5 97.5 98.5 101.5 102.5 105.5 200

92 96 100 104

MAIM S N R

0,3 1,05 1,25 1,35 1,55 2,2

1,15 1,45

LSFM S N R

0 94,5 97,5 98,5 101,5 200

100

MAlM S N R

[C]

0,3 1,05 1,25 1,35 1,55 2,2

1,15 1,45

3. Reguli de conducere

a) pentru LSF

Numar total reguli LSF =(Numar stari LSF)*(Numar stari LSFM)=5*3 =15

b) pentru MAl

Numar total reguli MAl=(Numar stari MAl)*(Numar stari MAlM ) = 3*3 =9

4. Informatii marimi comanda

a) PRC ( ajustare proportie calcar )

%

b) PRP ( ajustare proportie pirita )

%

5. Mod de realizare a materiilor prime

Obiectiv: Mentinerea modulilor impusi (LSFM si MAlM) a valorilor de referinta prin ajustari ale valorii proportiilor de calcar, argila si pirita la alimentarea morii.

Obs. 1. Utilizarea algoritmilor fuzzy nu necesita analiza periodica si introducerea în sistem a valorilor compozitionale (oxidice) pentru calcar, argila, pirita (absolut obligatorii pentru algoritmul determinist).

2. Pentru realizarea unor ajustari a proportiilor cât mai apropiate de realitate este indicat sa se efectueze anterior o analiza statistica a materiilor prime.

Etapele algoritmului necesar:

a) Citirea debitelor de calcar (DC),argila (DA) si pirita (DP) din proces. Exista dozatoare gravimetrice pentru cele trei materii prime. Necesar: cuplarea la proces a celor trei marimi analogice (debite) pentru o moara.

b) Prelevarea si analiza de probe de la iesirea din moara (moara + electrofiltru) la intervalul de esantionare (aproximativ Dh). Necesar: prelevator probe medii faina (exista); analizor cu raze X pentru determinarea compozitiei oxidice a fainii (CaO, SiO2, Al2O3, Fe2O3, etc.) si calculul modulilor (LSF, Mal, Msi) la analizoarele noi; contact pentru semnalarea momentului prelevarii (doua intrari numerice); determinarea timpului total esantion-esantion si în consecinta a timpului de intrare a debitelor.

c) Calculul alimentarii morii de faina cu calcar, argila, pirita în intervalul dintre doua esantionari. Se realizeaza soft prin integrarea debitelor de alimentare DC, DA, DP. Productia morii (QMF) de faina (echivalenta cu cantitatea de faina introdusa în silozul de omogenizare).

QMFe = QC + QA + QP

Calculul proportiilor (soft) reale la alimentarea morii de faina în intervalul esantion-esantion:

Proportie calcar : PRC=%

Proportie argila : PRA=%

Proportie pirita : PRP=%

e) Calculul compozitiei modulare a fainii prelevate în intervalul esantion-esantion: LSFe, MSie, MAle. Se realizeaza soft cu relatiile caracteristice:

LSFe =

MSie = MAle =

si intra în algoritmul de dozare fuzzy. Valorile oxizilor sunt preluate din analiza cu raze X.

Obs. Exista analizoare care dau direct valorile modulilor.

f) Calculul cantitatii totale de faina din siloz.

Se calculeaza soft prin însumarea cantitatilor de faina introdusa în silozul de omogenizare la fiecare pas.

QMFT =

unde n este numarul de pasi de dozare (intrarile esantion-esantion).

g) Calculul compozitiei (oxidice si modulare) a fainii existente în silozul de omogenizare (corespunzatoare QMFT) dupa fiecare pas de dozare (interval esantio-esantion). Calculul se realizeaza soft prin ponderare.

De exemplu, pentru calculul continutului CaO din faina acumulata în siloz la pasul n se utilizeaza relatia:

( CaOT )n = %( CaOT )n-1 * ( QMFT )n-1 + %( CaOe )n* ( QMFe )n

pentru faina existenta pentru faina introdusa

în siloz pâna la pasul de în siloz la pasul de dozare n

dozare n

Se ajunge în final sa se calculeze ( LSFT )n, ( MSiT )n, si ( MAlT )n care sunt LSFM, MSiM si MAlM pentru pasul n si care intra în algoritmul de dozare fuzzy.

Pentru calcar: PRCn = PRCn-1 + PRCn

Pentru pirita: PRPn = PRPn-1 + PRPn

i) Calculul ajustarilor proportiilor de argila.

PRAn = 100 – ( PRCn + PRPn )

j) Transmiterea în proces a noilor proportii: PRCn, PRAn, PRPn.

La o noua esantionare ciclul se reia:

– esantionare;

– determinare % oxizi si moduli faina;

– tratare coeficienti algoritmi fuzzy (PRCn, PRPn );

– calculul proportiei noi pentru calcar si pirita;

– calculul proportiei noi pentru argila;

– realizarea proportiilor noi (comenzi în proces).

Pentru realizarea proportiilor (calcar, argila, pirita) este necesara cuplarea la sistemul de calcul a opt iesiri numerice (comenzile debitelor).

3.2.2. MACINARE FAINA

3.2.2.1 FUNCTIA REGLARE FINETE DE MACINARE

1. Informatii marimi intrare

FM (finete macinare, reziduu ( % ) pe sita cu latura ochiului de 90 µm

Numar stari = 5

OBS. Finetea de macinare se determina pe faina separator A + faina separator B.

2. Functia de apartenenta a marimii de intrare

FM

FS S N R FR

4 8 10 11 13 14 16 17 19 24

9 12 15 18

3. Reguli de conducere

Pentru ajustare deschidere jaluzele separatoare ( A – DJSA si B – DJSB ), %:

Numar reguli = 5*1 = 5

OBS. Separatoarele A si B sunt reglate de asa maniera încât sa separe partea fina având acelasi reziduu pentru ambele separatoare. Deci, ajustarile jaluzelelor celor doua separatoare se supun acelorasi reguli.

4. Informatii marimi comanda

( DJSA, DJSB ) – ajustare deschidere jaluzele pentru separatoarele A si B.

OBS. 1. Ajustarile pentru deschiderea jaluzelelor celor doua separatoare sunt egale (reglare similara separator A si B).

2. Daca considerente de reglare a separatoarelor determina diferente între functionarea separatoarelor A si B se pot introduce ajustari diferite pentru separatoarele A si B. Regulile de conducere ramân aceleasi dar pentru acelasi efect algoritmul va furniza comenzi diferite pentru separatorul A, respectiv separatorul B.

%( DJSA, DJSB )

5. Mod de realizare a conducerii reglarii finetii de macinare a fainii.

Obiectiv: Mentinerea valorii reziduului fainii pe sita cu latura ochiului de 90 µm la valoarea impusa. Se realizeaza prin ajustari periodice (1/2 h; 1h) a deschiderii jaluzelelor separatorelor A si B.

Etapele algoritmului.

a) Citirea periodica (1/2 h) a valorii deschiderii jaluzelelor separatoarelor (DJSA; DJSB). Necesar: cuplarea la sistemul de calcul a doua intrari analogice (DJSA si DJSB).

b) Prelevarea si analiza (SO3) de probe medii de faina de la iesire separatoare (A+B) la intervalul de esantionare (1/2 h). Necesar: prelevator probe medii faina; posta pneumatica transport capsula cu proba la laborator; contact pentru semnalizarea momentului prelevarii probei (doua intrari numerice).

c) Calculul (soft) a valorii medii a DJSA si DJSB în perioada esantion-esantion (intrevalul între doua prelevari succesive).

( DJSA, DJSB )med =

unde n – numarul de valori ale parametrului ( DJSA, DJSB ) prelevate din proces.

d) Calculul (conform algoritmului fuzzy) ajustarii pentru DJSA si DJSB: DJSAh, DJSBh.

e) Calculul soft a noilor valori ale deschiderii jaluzelelor;

( DJSA, DJSB )h = ( DJSA, DJSB )h-1 + ( DJSA, DJSB )

f) Transmiterea comenzilor (noile valori DJSAh, DJSBh în proces).

La o noua estimare ciclul se reia:

– citire si mediere valori DJSAh-1, DJSBh-1 din proces;

– prelevare si analiza proba faina;

– calcul fuzzy ajustare DJSAh, DJSBh;

– calcul valori noi DJSAh, DJSBh;

– realizare comenzi (DJSAh, DJSBh ) în proces.

Pentru realizarea comenzilor în proces este necesara cuplarea la sistemul de calcul a patru iesiri numerice.

3.2.2.2. FUNCTIA REGLARE REGIM TEHNOLOGIC

1. Informatii marimi intrare

a) TET ( temperatura gaze iesire turn uscare, C )

Numar stari = 3

C

b) TEM ( temperatura gaze iesire moara, C )

Numar stari = 3

C

c) PET (presiune gaze iesire turn uscare, mmCA )

Numar stari = 3

mmCA

d) PEM ( presiune gaze iesire moara, mmCA)

Numar stari = 3

mmCA

2. Functia de apartenenta a marimii de intrare

a) TET

S N R

[C]

75 95 105 115 125 165

100 120

b) TEM

S N R

[C]

35 65 75 85 95 125

70 90

c) PET

S N R

[mmCA]

-50 -160 -190 -215 -240 -275

-175 -225

d) PEM S N R

[mmCA]

-100 -200 -250 -300 -350 -500

-225 -325

3. Reguli de conducere

Numar reguli = 3*3*3*3 = 81

Se prezinta spre exemplificare setul de reguli aferent starilor N pentru TET si TEM.

4. Informatii marimi comanda

a) DJT, ajustare deschidere jaluzele ventilator desprafuire turn uscare, %

%

DJM, ajustare deschidere jaluzele ventilator desprafuire moara, %

%

c) DJCM, ajustare pozitie clapeta cuptor-moara, %

%

d) DJEF, ajustare pozitie clapeta ventilator desprafuire electrofiltru,

%

5. Mod de realizare a finetii de macinare

Obiectiv: Mentinerea valorilor temperaturilor si depresinilor pe instalatia de macinare în limitele tehnologice impuse. Se realizeaza prin ajustari periodice ale deschiderii jaluzelelor (clapetelor) ventilator desprafuire moara (DJM), ventilator desprafuire turn uscare (DJT), cuptor-moara (DJCM) si ventilator desprafuire electrofiltru (DJEF).

Etape algoritm

a) Citirea periodica (5 min) a valorii temperaturilor, depresiunilor (TEM, TET, PEM, PET) si a pozitiei clapetelor (jaluzelelor) DJM, DJT, DJCM, DJEF. Necesar: cuplarea la sistemul de calcul a 8 intrari analogice corespunzatoare parametrilor mentionati.

b) Calculul fuzzy al ajustarilor DJMn, DJTn, DJCM si DJEFn.

c) Calculul soft al noiilor valori ale comenzilor pentru toate cele patru marimi de comanda:

DJMh = DJMh-1 + DJMn

Se calculeaza identic pentru DJTh, DJCMh si DJEFh.

d) Realizarea comenzilor DJMh, DJTh, DJCMh si DJEFh în proces.

Dupa un nou interval de comanda se reia ciclul:

– citire parametri din proces (TEM, TET, PEM, PET, DJM, DJT, DJCM, DJEF);

– calculul fuzzy al ajustarilor (DJMn, DJTn, DJCM si DJEFn);

– calculul noilor valori ale comenzii;

– realizarea comenzilor în proces.

Pentru realizarea comenzilor în proces este necesara cuplarea la sistemul de cacul a 8 iesiri numerice.

3.2.2.3. FUNCTIA DE REGLARE A ÎNCARCARII MORII CU MATERIAL. MENTINEREA REGIMULUI OPTIM.

1. Informatii marimi intrare

U = UR – U( % )

unde UR – indicatia urechii electronice, %

U – valoare impusa ( optima ) a indicatiei urechii electronice, %

Numar stari = 5 U, %

OBS. Daca -10 U 10 se iese din regimul optim si se intra în regim tranzitoriu. Revenirea în regim optim ( aducerea morii la încarcarea prescrisa ) este solutionata de operator.

2. Functii apartenenta marimi intrare

U

FS S N R FR

[t/h]

-10 -7.5 -4.5 -3.5 -0.5 0.5 3.5 4.5 7.5 10

-6 -2 2 6

3. Reguli conducere

Pentru ajustare debit proaspat P, de alimentare a morii:

Numar reguli = 5*1 = 5

4. Informatii marimi comanda

P – ajustare debit alimentare proaspat, t/h

OBS. 1. Dupa etalonarea urechii electronice este necesara stabilirea unei corespondente ridicate ureche – debit alimentare pentru a putea evita ajustarile caracteristice marimii de comanda în unitati de debit.

2. Intervalul dintre comenzi se stabileste experimental. Obiectivul este acela de a evita comenzi dure la alimentarea morii (în general, tcomanda 1min – timpul de comanda este mai mare ca timpul de ajungere a materialului în moara).

3. Algoritmul stabileste debitul total de alimentare cu material proaspat. Proportiile componentelor sunt date de functia de dozare.

Mod de realizare a mentinerii regimului optim de macinare a morii.

Obiectiv: Mentinerea încarcarii morii cu material la nivelul Impus, atins odata cu trecerea de la regimul tranzitoriu la regimul optim de încarcare

Se realizeaza prin ajustari periodice ale debitului de alimentare în conformitate cu indicatia urechii electronice.

Etape algoritm. a) Citirea debitelor de calcar, argila si pirita din proces (DC, DA, DP) si a indicatiei urechii electronice din proces (U). Necesar: dozatoare gravimetrice pentru materii prime; ureche electronica si cuplarea la sistemul de calcul a cinci intrari analogice (patru debite + indicatie ureche electronica).

b) Calculul (soft) debitului de material proaspat: P=

c) Calculul (soft) debitului mediu de material proaspat si a valorii medii a indicatiei urechii electronice în intervalul de comanda ( 1min ):

Pmed = Umed =

unde n – numar de valori

d) Calculul abaterii indicatiei urechii electronice de la valoarea prescrisa:

U = ( U )med – U

e) Calculul ajustarii debitului de material proaspat Ph conform algoritmului fuzzy.

Ph = Ph-1 + Ph

f) Transmiterea noii valori Ph în proces. Dupa un nou interval de comanda (1min) ciclul se reia:

– citire si mediere valori: DA, DC, DP, U din proces;

– calculul valorii totale a alimentarii;

– calculul abaterii indicatiei urechii electronice de la valoarea prescrisa: U;

– calculul (fuzzy) ajustari debit de material proaspat: Ph;

– calculul debitului proaspat total de alimentare Ph;

– realizarea comenzilor ( Ph = DCh + DAh + DPh ) în proces.

Pentru realizarea comenzilor în proces este necesara cuplarea la sistemul de calcul a opt iesiri numerice (patru pentru DC si câte doua pentru DA si DP).

OBS. Algoritmul de reglare a încarcarii furnizeaza valoarea totala a debitului de material proaspat de alimentare a morii (Ph). Valoarea debitelor DCh , DAh , DPh se calculeaza ca % din Ph, conform proportiilor stabilite de functia de dozare. Deoarece se lucreaza cu doua dozatoare de calcar: % DC = % DC1/2 + % DC2/2, unde

DC1=DC2 si DC1+DC2 = DC.

3.3. Sisteme expert bazate pe logica fuzzy utilizate la conducerea cuptorului de clinker

Informatii marimi intrare

a) PC (panta medie a cuplului motor, grade)

Numar stari = 5

OBS. Cuplul motor defineste încarcarea termica a cuptorului. Ca expresie generala panta defineste:

– stare 0 – exploatare normala;

– stare 1 – încalzire;

– stare 2 – desprindere lipitura;

– stare -1 – racire;

– stare -2 – racire puternica.

GRADE

Departajarea intervalelor starilor se face prin urmarire în exploatare, deoarece fiecare cuptor se defineste din acest punct de vedere în mod specific.

b) AC (abaterea cuplului motor de la valoarea de referinta, %)

Numar stari = 2

%

OBS. AC defineste situarea cuplului motor fata de valoarea de referinta, pe care sistemul si-o stabileste si si-o reactualizeaza în exploatare.

c) TZ (temperatura în zona de sinterizare, grade C)

Numar stari = 3

GRADE C

d) PTZ (panta medie temperatura în zona de sinterizare, grade)

Numar stari = 3

GRADE

OBS. PTZ caracterizeaza tendinta temperaturii în zona de ardere (TZ).

e) COG (continutul de oxid de carbon în gazele de ardere iar la iesire turn cicloane, %)

OBS. Valoarea maxima 0,6% CO constituie valoarea la care declanseaza electrofiltrul. Valoarea CO este o masura a calitatii arderii si conditie pentru protectia electrofiltrului.

f) TC (turatie cuptor, rot/min)

Numar stari = 2

OBS. Turatia este corelata cu alimentarea cu faina. În general, alimentarea se mareste (scade) odata cu cresterea (scaderea) turatiei.

g) NC (nivel corelare turatie-alimentare cu faina)

Numar stari = 2

OBS. Corelatia turatie-alimentare cu faina este specifica fiecarui cuptor si se exprima printr-o familie de curbe.

Prin trecerea de la o familie cu indice mai mic la alta cu indice mai mare se poate realiza cresterea alimentarii din treapta în treapta fara modificari ale turatiei.

h) DC (debit combustibil-pacura, l/h)

Numar stari = 2

OBS. Marimea DC s-a introdus pentru a oferi informatii asupra posibilitatii de crestere a debitului de combustibil, în cazul în care conditiile din cuptor o permit. De exemplu, daca TZ este scazuta (S) si DC este maxim (R), nu se mai poate aduce cuptorul la stare normala prin cresterea de debit de alimentare cu combustibil, va fi necesara reducerea debitului de alimentare cu faina.

Functii de apartenenta marimi intrare.

a) PC -2 -1 0 1 2

grade

-50 -22 -18 -12 -8 8 12 18 22 50

-20 -10 10 20

b) AC – +

[%] (AC)

-25 -0,001 0,001 25

0

c) TZ

S N R

[C] (TZ)

1100 1275 1325 1375 1425 1500

1300 1400

d) PTZ -1 0 1

grade (PTZ)

-50 -18 -12 12 18 50

-15 15

e) COG N R

[%] (COG)

0 0,4 0,5 0,6

0,45

f) TC S N

[rot/min] (TC)

1,3 1,65 1,75 1,8

1,7

g) NC N R

(NC)

0 10,99 11,01 12

11

h) DC N R

[l/h] (DC)

10000 14750 15250 16000

15000

Reguli de conducere.

Numar reguli = 5*2*3*3*2*2*2*2 = 1440 reguli

Un exemplu de reguli de conducere este dat în tabelele:

Informatii marimi comanda.

a) CDC – ajustare debit combustibil (prin reglaj ventil), l/h

[l/h]

CNC – ajustare nivel corelatie alimentare cu faina-turatie cuptor

c) CTC – ajustare turatie cuptor, rot/min

[rot/min]

d) AFA, AFB – debit alimentare faina ramurile A si B, t/h

OBS. Se calculeaza debitele functie de valoarea calculata fuzzy pentru turatie, conform familiei de curbe.

TIMP – timp relansare conducere, minute

f) DJVRA, DJVRB – deschidere jaluzele ventilatoare VRA si VRB, %

OBS. Bucla de reglare separata deschidere jaluzele VRA, VRB, %

Continut de O2 la treapta a IV-a.

Mod de realizare a conducerii clinkerizarii.

Obiective: Aducerea si mentinerea parametrilor de exploatare ai cuptorului la valori optime pentru a permite cresterea productiei consumurilor specifice (energetici si materiale).

Etape algoritm. Necesar.

a) Citirea din proces a parametrilor necesari conducerii: cuplul motor (CM); temperatura în zona de sinterizare (TZ); continutul de CO la iesire turn cicloane (COG); turatia cuptorului (TC); debitul de combustibil (DJDC); debitul de alimentare cu faina ramurile A si B (AFA, AFB); pozitia jaluzelelor VRA, VRB (DJVRA, DJVRB); continut de oxigen la treapta a IV-a (OX). Necesar: cuplarea la sistemul de calcul a zece intrari analogice.

b) Prelucrarea parametrilor prelevati din proces conform cerintelor de calcul a marimilor de intrare.

c) Stabilirea starii procesului la intervale regulate (circa 10 minute) de la lansarea strategiei de conducere. Sistemul verifica încadrarea tuturor marimilor de intrare în starea normala (N). În cazul în care toate marimile de intrare se gasesc în stare normala (N) sistemul devine operant si lanseaza prima decizie de conducere, respectiv calculeaza ajustarilor marimilor de iesire si noile valori ale acestora.

În cazul în care una sau mai multe marimi de intrare nu se gasesc în stare normala (N) sistemul sesizeaza situatia si lanseaza un sistem de eroare. Operatorul preia conducerea procesului pentru a-l aduce în starea optima.

d) Pe parcursul conducerii automate sistemul îsi reactualizeaza starea si îsi valideaza situatiile speciale (desprinderile de lipitura de exemplu).

Executia comenzilor în proces se face la timpii stabiliti de sistem. Pentru executia comenzilor este necesara cuplarea la sistemul de calcul a iesirilor numerice specifice pentru debite alimentare cu faina ramura A si ramura B (CAFA, CAFB), turatie cuptor (CTC), pozitie jaluzele VRA si VRB (CDJVRA, CDJVRB), pozitie ventil ajustare debit combustibil (CDJDC).

3.4. Sisteme expert bazate pe logica fuzzy

utilizate la conducerea morii de ciment

3.4.1. FUNCTIA DE REGLARE PROPORTII COMPONENTI

1. Informatii marimi intrare

SC (% SO3 în ciment)

Numar stari = 5

%

2. Functia de apartenenta a marimii de intrare

SC

FS S N R FR

% SO3 (SC)

0 1.3 1.7 1.8 2.2 2.3 2.7 2.8 3.2 5

1.5 2.0 2.5 3.0

3. Reguli de conducere

Pentru ajustare proportii gips:

Numar reguli = 5*1 = 5

4. Informatii marimi comanda

PRG – ajustare proportii gips în amestec

OBS. Toate valorile (inclusiv regulile) odata configurate (programate) se pot reconfigura conform cererilor tehnologului.

%PRG

5. Mod de realizare a conducerii reglarii proportiilor

Obiectiv: Mentinerea valorii continutului de SO3 din ciment la valoare prestabilita (impusa) pentru sortimentul de ciment fabricat. Se realizeaza ajustari periodice (circa 1/2h) ale proportiei de gips.

Ipoteze de baza:

1) Se considera proportia de adaos (zgura) constanta si egala cu valoarea dorita pentru sortimentul fabricat.

2) Se considera ca variatia continutului de SO3 din ciment se datoreza variatiei continutului acestui parametru în gips (în general pentru un anumit clinker continutul de SO3 variaza în limite foarte strânse, la fel si pentru continutul de SO3 în zgura).

Etapele algoritmului.

a) Citirea debitelor de clinker (DK), zgura (DZ) si gips (DG) din proces. Necesar: dozatoare gravimetrice pentru zgura, clinker si zgura; cuplarea la sistemul de calcul a celor trei marimi analogice ce reprezinta debitele acestora.

b) Prelevarea si analiza (SO3) de probe de ciment la intervalul de esantionare (1/2 h). Necesar: prelevator probe medii ciment; posta pneumatica transport capsula cu proba la laborator; analizor pentru determinarea continutului de SO3 în ciment; contact pentru semnalizarea momentului prelevarii (doua intrari numerice).

c) Calculul alimentarii morii de ciment cu clinker, zgura si gips în intervalul dintre doua esantionari (prelevari). Se realizeaza soft prin integrarea debitelor de alimentare DK, DZ si DG.

Productia morii (cantitativ) de ciment:

QMC = QK + QZ + QG

d) Calculul (soft) proportiilor reale la alimentarea morii de ciment în intervalul esantion-esantion:

Pentru clinker:

PRK = 100 %

Pentru zgura:

PRZ = 100 %

Pentru gips:

PRG = 100 %

e) Calculul (conform algoritmului fuzzy) ajustarii proportiei de gips PRGh. Atunci, proportia noua de gips se calculeaza:

PRGh = PRGh-1 + PRGh

iar celelalte proportii devin:

– pentru cazul utilizarii la alimentarea morii a numai doi componenti (clinker + gips)

PRKh = 100 – PRGh

– pentru cazul utilizarii a trei componenti (clinker, zgura, gips)

PRKh = 100 – PRZh – PRGh

f) Transmiterea în proces a noilor valori PRKh, PRGh

La o noua estimare ciclul se reia:

– esantionare;

– determinare valoare SO3 în ciment;

– tratare conform algoritmului fuzzy – calculul PRGh ;

– calcul proportie noua de gips;

– calcul proportie noua de clinker (pentru doi respectiv trei componenti);

– realizare proportii noi (comenzi) proces.

Proportiile calculate devin referinte. Pentru realizarea comenzilor (% debite) în proces este necesara cuplarea la sistemul de calcul a sase iesiri numerice (calcar, zgura, gips). \

3.4.2. FUNCTIA DE REGLARE A FINETII DE MACINARE

1. Informatii marimi intrare

SM (suprafata specifica ciment, cm2/g)

Numar stari = 5

cm2/g

2. Functia de apartenenta a marimii de intrare

SM

FS S N R FR

cm2/g

2400 2725 2875 2125 3075 3125 3275 3325 3475 3800

2800 3000 3200 3400

3.Reguli de conducere

Pentru ajustare pozitie jaluzele:

Numar reguli = 5*1 = 5

4. Informatii marimi comanda

DJ (ajustare pozitie deschidere jaluzele).

%

Ajustarea se executa numai daca noua pozitie a jaluzelelor se afla în limitele de operare: Dlims DJ Dlimi.

OBS. Algoritmul este principial acelasi pentru reglarea finetii de macinare functie de turatia discului separatorului (deschidere constanta a jaluzelelor: DJ = constant). Punctele 1. si 2. ramân aceleasi. Pentru 4. informatia marimii de comanda devine:

TD – turatie disc, rot/min

iar regulile de conducere (pentru 2-3) se modifica dupa cum urmeaza:

si în acest caz este necesara testarea la limita a posibilitatilor de crestere/scaderea turatiei.

În cazul reglarii finetii de macinare prin modificarea turatiei (prioritara) si a deschiderii jaluzelelor (daca este necesar) algoritmul sufera modificarile urmatoare:

1. calculul TD conform algoritmului fuzzy – dupa turatie.

2. TD TDlim max – GO TO 5

3. TD Tdlim min – GO TO 13

4. TD = TD1 (se regleaza numai turatia – reglaj complet)

5. TD – TDlim max = DIFTD

6. DIFT1 = DIFJ1

unde KT si KJ sunt coeficienti corelatie turatie respectiv deschidere jaluzele – suprafata specifica ciment

7. DJ1 = DJ – DIFJ1

8. DJ1 DJmax – GO TO 11

9. DJ1 DJmin – GO TO 12

10. DJ = DJ1 (se regleaza turatie + deschidere jaluzele – reglaj complet)

11. DJ1 = DJmax – mesaj (reglaj incomplet)

12. DJ1 = DJmin – mesaj (reglaj incomplet)

13. TDmin – TD = DIFT2

14. DIFT2 = DIFJ2

15. DJ1 = DJ + DIFJ2 – GO TO 8

Noile referinte sunt TD1 (turatie disc) si TJ1 (deschidere jaluzele).

5. Mod de realizare a finetii de macinare

Obiectiv: Mentinerea valorii suprafetei specifice a cimentului (SM) la valoarea impusa pentru sortimentul de ciment fabricat. Se realizeaza prin

ajustari periodice ale turatiei discului de împrastiere a separatorului (TD) si/sau ale deschiderii jaluzelelor ventilatorului de recirculare (DJ).

Sens de actiune:

– TD SM

– DJ SM

Etape algoritm

a) Citirea periodica (1/2 h) a valorii turatiei discului de împrastiere a separatorului (TD) si a valorii deschiderii jaluzelelor ventilatorului de recirculare (DJ). Necesar: cuplarea la sistemul de calcul a doua intrari analogice (TD, DJ).

b) Prelevarea si analiza (suprafetei specifice) de probe medii de ciment la intervalul de esantionare (1/2 h). Necesar: prelevator probe medii de ciment, posta pneumatica tansport capsula cu proba la laborator, analize pentru determinarea suprafetei specifice (Blaine granulometru), contact pentru semnalarea momentului prelevarii (doua intrari numerice).

Proba de ciment poate fi aceeasi cu cea utilizata la reglarea proportiilor (acelasi prelevator , doua intrari numerice pentru ambele reglaje).

Calculul (soft) valorii medii a TD si DJ în perioada esantion-esantion.

TDmed = DJmed =

unde n – numarul de valori ale parametrilor TD si DJ prelevate din proces

d) Calculul fuzzy al ajustarii TD si/sau DJ:TDh, DJh.

e) Calculul noilor valori ale turatiei separatorului si deschiderii jaluzelelor conform punctelor 1 – 4 si a observatiilor 1 si 2. În principiu, pentru

– turatie: TDh = TDh-1 + Tdh

– deschidere jaluzele: DJh = DJh-1 + DJh

f) Transmiterea comenzilor (noile valori ale TDh si DJh) în proces.

La o noua esantionare (dupa 1/2 h) ciclul se reia:

– citire si mediere valori TDh-1 si DJh-1 din proces;

– prelevare si analiza (SM) proba ciment;

– calcul fuzzy ajustari TD si DJ – TDh, Djh;

– calcul valori noi pentru TD si DJ;

– realizare valori (comenzi) TDh si DJh în proces.

Pentru realizarea comenzilor în proces este necesara cuplarea la sistemul de calcul a patru iesiri numerice (pentru TDh si DJh ).

3.4.3. FUNCTIA DE REGLARE A ÎNCARCARII MORII CU MATERIAL. MENTINEREA REGIMULUI OPTIM.

1. Informatii marimi intrare

P = PGR – ALT (t/h)

unde PGR – valoarea totala a alimentarii = proaspat + gris – valoare masurata

ALT – alimentare totala – valoare impusa

Numar stari = 5

P, [t/h]

OBS. Daca -10 P 10 se iese din regimul optim si se intra în regim tranzitoriu. Revenirea în regim optim (aducerea morii la încarcarea prescrisa) este solutionata de operator.

2. Functii apartenenta marimi intrare

P

FS S N R FR

[t/h]

-10 -7.5 -4.5 -3.5 -0.5 0.5 3.5 4.5 7.5 10

-6 -2 2 6

3. Reguli de conducere

Pentru ajustare debit proaspat P, de alimentare a morii:

Numar stari = 5*1 = 5

4. Informatii marimi comanda

P – ajustare debit alimentare proaspat, [t/h]

OBS. 1. În locul valorii P = PGR – ALT se poate utiliza ca marime de intrare valoarea U = UR – U, reprezentând valoarea abaterii indicatiei urechii electronice da la valoarea de referinta. Dupa etalonarea urechii electronice este necesara stabilirea unei corespondete U – ALT, pentru a putea ajusta caracteristicele marimii de comanda în unitati de debit.

2. Intervalul dintre comenzi se stabileste experimental. Obiectivul este acela de a evita comenzi dure la alimentarea morii (în general, tcomanda 1min).

3. Algoritmul stabileste debitul total de alimentare cu material proaspat. Proportiile componentelor sunt date de functia reglare proportii.

5. Mod de realizare a mentinerii regimului optim de macinare a morii.

Obiectiv: Mentinerea încarcarii morii cu material la nivelul Impus, atins odata cu trecerea de la regimul tranzitoriu la regimul optim de încarcare (implica cresterea productiei, economisirea energiei, protectia echipamentului morii).

Se realizeaza prin ajustari periodice ale debitului de alimentare în conformitate cu valoarea P + G sau indicatia urechii electronice.

Etape algoritm.

a) Citirea debitelor de clinker, zgura si gips din proces (DK, DZ, DG). Citirea debitului de gris (DGR) si a indicatiei urechii electronice din proces (U). Necesar: dozatoare gravimetrice pentru clinker, zgura si gips; ureche electronica camera I moara si/sau cântar banda gris si cuplarea la sistemul de calcul a debitelor (DK, DG, DZ, DGR) si a indicatiei urechii electronice (U) – cinci intrari analogice (trei deja mentionate la functia reglare proportii componenti: DK, DZ, DG).

b) Calculul (soft) debitului de material proaspat (P), a debitului total de alimentare în moara (P + GR) sau a indicatiei urechii electronice (U).

c) Medierea valorii de la punctul b) în intervalul de comanda ( 1min):

Pmed = ( P + GR )med = Umed =

unde n – numar de valori

d) Calculul abaterii alimentarii de la valoarea prescrisa.

P = ( P+GR )med – ALT si U = ( U )med – U

e) Calculul ajustarii debitului total Ph, Uh conform algoritmului fuzzy.

f) Calculul noii valori a debitului de alimentare cu material proaspat:

Ph = Ph-1 + Ph

g) Transmiterea noii valori Ph în proces. Dupa un nou interval de comanda (1min) ciclul se reia:

– citire si mediere valori: DK, DG, DZ, DGR, U din proces;

– calculul valorii totale a alimentarii (P+GR)h-i med si Uh-1 med;

– calculul abaterii alimentarii de la valoarea prescrisa: P si U;

– calculul (fuzzy) ajustari debit total de alimentare: Ph;

– calculul debitului proaspat total de alimentare Ph;

– realizarea comenzilor (Ph = DKh + DZh + DGh)în proces.

Pentru realizarea comenzilor în proces este necesara cuplarea la sistemul de calcul a sase iesiri numerice (DK, DZ, DG), aceleasi ca pentru realizarea functiei de dozare.

OBS. Algoritmul de reglare a încarcarii furnizeaza valoarea totala a debitului de material proaspat de alimentare a morii (Ph). Valoarea debitelor DKh , DZh , DGh se calculeaza ca % din Ph, conform proportiilor stabilite de functia de reglare proportii componenti.

3.4.4. STRUCTURA SISTEMULUI DE CONDUCERE AL MORII DE CIMENT

În figura 2.4.4.1. se prezinta structura de principiu a instalatiei de automatizare.

Obiectivele urmarite, prin conducerea cu calculatorul a morilor de ciment sunt urmatoarele:

– Supravegherea procesului tehnologic si culegerea de date din proces.

– Urmarirea, pe schema sinoptica, a functionarii instalatiei de macinare.

– Conducerea automata a procesului tehnologic de macinare:

a) stabilirea si reglarea proportiilor de componenti ( clinker, zgura, gips );

b) reglarea încarcarii morii cu material;

controlul finetii de macinare prin reglarea suprafetei specifice a cimentului.

Fig. .2.4.4.1. Structura de principiu a instalatiei de automatizare

Sistemul de conducere propus a fost conceput sa asigure realizarea tuturor functiilor amintite. Schema functionala a sistemului de programe pentru conducerea cu calculatorul a procesului de macinare a clinkerului este prezentata în figura 2.4.4.2

Calculatorul de proces primeste prin intermediul instalatiei de automatizare valorile parametrilor tehnologici suplimentari, iar prin intermediul consolei operatorului de proces sistemul de conducere primeste informatii ce nu pot fi citite direct din proces (de exemplu: suprafata specifica a cimentului; continutul de SO3 în ciment, clinker, zgura, gips etc.). Pe baza algoritmului de conducere sistemul de programe elaboreaza si transmite comenzi catre proces (elementelor de executie din instalatia de automatizare): modificare turatie disc separator, modificare debit alimentare moara, modificare proportii componenti, modificare viteza ventilator recirculare.

Fig. 2.4.4.2.Schema functionala Pentru conducerea procesului de macinare a clinkerului

Datorita complexitatii procesului, încercarile de modelare determinista nu au condus la rezultate practice. Din acest motiv s-a recurs la controlul fuzzy, care implementeaza un sistem expert bazat pe experienta tehnologica a unui bun specialist. Desi, prin aceasta metoda nu se obtin cele mai bune rezultate teoretic posibile, din literatura de specialitate rezulta ca în acest mod se poate ajunge la o functionare complet automata a morii mai mult de 80% din timpul total de lucru.

Sistemul de programe prevede o comunicatie mini-micro cu rolul de:

– stocare pe un suport magnetic valorile parametrilor tehnologici furnizati;

– asigurare a editarii de rapoarte;

– recalculare pe baza analizei de regresie a unor coeficienti utilizati în algoritmul de conducere.

Se editeaza urmatoarele tipuri de protocoale:

– protocoale de valori medii pe grupe de parametri, într-un interval de timp;

– protocoale de valori sintetice;

– grafice de variatii în timp a parametrilor;

– protocoale de functionare deficienta a instalatiei de macinare, care indica data, ora si natura avariei din instalatie precum eventualele interventii executate de personalul de exploatare si/sau deciziile luate de sistemul de calcul;

– protocoale zilnice de productie care sa reflecte sintetic indicatorii de utilizare ai capacitatilor de productie, consumuri specifice de energie precum si indicatori de calitate ai produsului (de exemplu, finetea de macinare) acestea vor contine si timpul de conducere ON/OFF LINE si vor folosi la aprecierea gradului de disponibilitate (ocupare) a instalatiei de macinare.

3.5.Functiile sistemului de conducere automata

a procesului de macinare a clinkerului

Supravegherea procesului tehnologic. Functia de culegere de date (explorare parametrii tehnologici) si supraveghere (control centralizat) este o functie pasiva de masurare si semnalizare a starii procesului, prin care calculatorul ajuta sau ghideaza pe operator la luarea deciziilor de conducere.

Sistemul de calcul culege si supravegheaza valorile din proces, efectuându-se asupra lor o serie de manipulari, verificari, operatii aritmetice si logice.

Functia de supraveghere se realizeaza prin afisarea la un terminal destinat exclusiv acestei functii, a schemei sinoptice simplificate ( fig. 2.4.4.3.).

Fig. 2.4.4.3. Schema sinoptica simplificata

Periodic, conform claselor de explorare si prelucrare, corespunzatoare fiecarui parametru, se citesc valorile parametrilor analogici si numerici si se afiseaza (actualizeaza) valorile lor pe schema sinoptica.

Parametrii tehnologici au fost împartiti în doua clase:

– parametrii principali – care sunt afisati direct pe schema sinoptica;

– parametrii secundari – afisati în partea inferioara a ecranului.

În urma testarii valorii unui parametru – atât în cazul parametrilor principali, cât si în cazul celor secundari (încadrare în limite minim/maxim admisibile din punct de vedere tehnologic – pentru parametrii analogici sau a depistarii unei situatii de exceptie), pe ecranul terminalului se afiseaza valoarea unui parametru astfel:

– afisare normala – când parametrul se încadreaza în limitele admisibile tehnologice (sau, de exemplu, când un utilaj este în stare normala de functionare);

– afisare video-invers, însotita de un semnal sonor pentru starile de alarma.

Afisarea în alarma a unui parametru analogic, va fi însotita de tipul alarmei, dupa cum urmeaza:

– depasire scala;

– depasire limita tehnologica maxim admisibila;

– depasire limita tehnologica minim admisibila.

Functia de reglare si comanda. Functia de reglare si comanda este o functie activa care completeaza functia de supraveghere, prin actiuni de comanda, în scopul reglarii procesului pentru realizarea si mentinerea unor regimuri stationare de functionare. În cadrul acestei functii se realizeaza ON/OFF LINE:

– stabilirea si reglarea proportiilor de componenti;

– reglarea încarcarii morii cu material;

– reglarea suprafetei specifice a cimentului.

În varianta OFF-LINE, calculatorul estimeaza în mod explicit actiunea de conducere ce trebuie întreprinsa, recomandând operatorului acesta actiune. Prin aceasta se asigura pe baza datelor culese direct din proces, determinarea valorilor optime ale marimilor de referinta, furnizând operatorului indicatii sub forma de mesaje asupra comenzilor ce se impun a fi luate pentru desfasurarea corecta a procesului tehnologic pe baza datelor furnizate de sistemul de calcul, operatorul uman urmeaza sa decida asupra acceptarii mesajului si sa dea comanda spre proces, în consecinta.

În varianta ON-LINE calculatorul utilizeaza reactia inversa pentru a regla marimile din proces; reglarea intervine numai dupa sesizarea abaterii fata de valoarea de referinta a marimii reglate – urmând compensarea ei.

a) Stabilirea proportiilor de componenti.

Scopul reglarii este de a mentine continutul de SO3 din ciment sub valoarea maxim admisa – impusa pentru sortimentul fabricat; se realizeaza functie de continutul de SO3 din gips, considerat a fi variabil în timp.

Functia are doua faze:

– Stabilirea proportiilor de componenti la schimbarea sortimentului.

– Reglarea proportiilor de componenti în timpul fabricarii aceluiasi sortiment.

Valorile impuse pentru proportia de zgura si continutul SO3 din ciment sunt comunicate sistemului de calcul, prin consola operatorului de proces, la initializarea functiei.

Functia este initializata, la optiunea operatorului tehnolog, prin consola operatorului de proces, ori de câte ori se schimba sortimentul de ciment. În continuare, functia se relanseaza dupa efectuarea fiecarei analize a continutului de SO3 din ciment.

La schimbarea sortimentului de ciment, operatorul tehnolog va furniza sistemului de calcul:

– sortimentul lansat în fabricatie;

– proportia de zgura în amestec – valoare impusa;

– % SO3 în ciment – valoare impusa, corespunzatoare sortimentului fabricat;

– % SO3 în clinker, zgura si gips – valorile obtinute în urma analizei de laborator.

În functie de aceste date, sistemul de programe determina proportiile în care componentii (clinker, gips) intra în amestec. Pe ecran apar valorile marimilor de comanda:

%CL = valoare de comanda a proportiei de clinker;

%ZG = valoare de comanda a proportiei de zgura;

%GP = valoare de comanda a proportiei de gips.

Comenzile sunt transmise la proces numai dupa validarea lor de catre operatorul tehnolog.

Reglarea proportiilor de componenti, în timpul fabricarii unui anumit sortiment de ciment se realizeaza în functie de analizele periodice ale continutului de SO3 în ciment, valoare pe care operatorul o furnizeaza sistemului de calcul.

Afisarea comenzilor si validarea lor se face analog cu cazul stabilirii proportiilor de componenti.

Noile valori ale continutului de SO3 în clinker, zgura si gips obtinute pe baza unor analize chimice, se pot introduce prin consola operatorului de proces, urmând ca sistemul de calcul sa calculeze marimile de comanda, respectiv proportiile de zgura si gips.

b) Reglarea încarcarii morii cu material.

Functia are rolul de a aduce la valoarea optima prescrisa si de a mentine în permanenta încarcarea morii cu material la nivelul prescris (optim), în conditiile încadrarii suprafetei specifice în limitele impuse.

Reglarea încarcarii morii cu material se poate realiza prin modificarea debitului de material proaspat în functie de încarcarea morii, exprimata fie prin indicatia urechii electronice, fie prin mentinerea constanta a sumei debitelor de material proaspat si gris.

Functia rezolva atât conducerea morii în regim tranzitoriu, respectiv pornirea instalatiei de macinare si aducerea încarcarii morii în vecinatatea optimului, cât si mentinerea functionarii în regim optim de încarcare.

Reglarea automata a încarcarii morii în regim tranzitoriu este comuna ambelor variante de reglare.

La initializarea functiei de reglare a încarcarii morii cu material, operatorul tehnolog furnizeaza sistemului de calcul:

– valoarea de referinta (impusa) pentru debitul total alimentat în moara;

– valoarea prescrisa a debitului de material proaspat, functie de sortimentul fabricat si de echiparea morii;

– starea morii: oprit/pornit;

– modul de reglare: dupa indicatia urechii electronice sau prin mentinerea constanta a sumei debitelor de alimentare (proaspat + gris).

Sistemul de calcul, conform algoritmului stabilit, calculeaza marimea de comanda a debitului de alimentare cu proaspat.

Sistemul cere acordul operatorului tehnolog asupra efectuarii acestei comenzi înainte de lansare de catre proces.

c) Reglarea suprafetei specifice.

Scopul acestei functii este de a mentine finetea de macinare, exprimata prin suprafata specifica a cimentului în limitele impuse sortimentului fabricat.

La morile de ciment de la CASIAL S.A. , reglarea suprafetei specifice se va realiza prin modificarea vitezei ventilatorului de recirculare si/sau prin modificarea turatiei discului de împrastiere a separatorului.

În functie de posibilitatile de modificare a turatiei discului de împrastiere al separatorului la un moment dat operatorul alege si comunica sistemului de calcul, varianta de reglare a suprafetei specifice:

– prin modificarea vitezei ventilatorului de recirculare (când turatia discului este constanta);

– prin modificarea turatiei discului de împrastiere al separatorului si a vitezei ventilatorului de recirculare.

Functia este lansata la sfârsitul fiecarui interval de timp de prelevare si analiza a probelor de ciment, prin furnizarea prin consola operatorului de proces de catre operatorul tehnolog a suprafetei specifice a cimentului – determinata în laborator.

Functia de reglare a suprafetei specifice se lanseaza la sfârsitul fiecarui interval de prelevare si analiza a probelor de ciment, operatorul tehnolog furnizând sistemului de calcul:

– valoarea suprafetei specifice – impusa pentru sortimentul fabricat;

– abaterea maxim admisa, în valoare absoluta a valorii medii a suprafetei specifice fata de valoarea impusa a suprafetei specifice;

– valorile coeficientilor de corelatie între suprafata specifica si viteza ventilatorului de recirculare, respectiv turatia discului de împrastiere al separatorului;

– valoarea medie a suprafetei specifice pe un anumit interval de timp – determinata în laborator;

– modul de reglare a suprafetei specifice:

– turatie disc = constanta

– turatie disc = variabila

Sistemul de programe elaboreaza, conform algoritmului stabilit, marimile de comanda a turatiei discului de împrastiere a separatorului si a vitezei ventilatorului de recirculare.

Comenzile sunt transmise catre proces numai dupa validarea lor de catre operatorul tehnolog.

=== CAP4 ===

CAPITOLUL IV

4.1. MODELAREA MATEMATICA PRIN METODE STOHASTICE A PROCESULUI DIN CUPTORUL DE CLINKER

4.1.1. Introducere

În ultimii ani, datorita consumului mare de energie electrica, s-au cautat alte modalitati de conducere a procesului din cuptorul de clinker. O solutie preconizata este implementarea unui sistem de control digital Într-un proces uscat pentru un cuptor de 1000 t/zi.

Actual, cuptorul de ciment este condus manual de operatori, desi procesul cuptorului era prevazut cu bucle de reglare conventionale. Sistemul propus poate fi realizat cu un microcalculator INTEL SBC 80/20. Sistemul de control digital contine, În principal, un controler multivariabil varianta minima si un controler adaptiv.

Îmbunatatirea atât a timpului de productie, cât si a economisirii de combustibil, a fost stabilita fara modificarea calitatii clinkerului.

4.1.2. Modelul procesului si metode de identificare

Procesul uscat al cuptorului este prezentat În figura de mai jos:

Deoarece perturbatiile ce apar În cadrul procesului sunt În principal de natura stohastica se impune o modelare prin metode stohastice.

În continuare, este prezentata o scurta descriere a modelului procesului (MP) stohastic liniar si o metoda pentru estimarea parametrilor modelului În functie de datele reale.

Se considera MP stohastic liniar multivariabil În timp discret descris de:

y(t+1) + A1y(t) + … + AnAy(t-nA+1) = B0u(t) + … + BnBu(t-nB) + C1e(t) + + … +CnCe(t-nC+1) + e(t+1) (3.3.1)

unde y – vector de iesire;

u – vector de intrare;

e(t)- secventa de vectori aleatori independenti de distributie gaussiana, având valoarea medie zero si covarianta:

Ee(t)*e(t) = R (3.3.2)

Se introduce operatorul de Întârziere q -1 definit de:

q-1y(t) = y(t-1) (3.3.3)

si polinoamele matriciale:

A(z) = I + A1z +… + AnAznA

B(z) = B0 + B1z + … + BnBznB C(z) = I + C1z +… + CnCznC (3.3.4)

Ecuatia (3.3.1) mai poate fi scrisa:

A(q-1)y(t+1) = B(q-1)u(t) + C(q-1)e(t+1) (3.3.5)

Modelul din (3.3.1) si (3.3.5) este reprezentarea unui sistem esantionat multivariabila finit dimensional cu perturbatii care se supun distributiei gaussiene, având densitate spectrala rationala.

Estimarea parametrilor

Se considera perechile de intrare-iesire u(t), y(t), t=1,2…N generate de procesul real.

Problema identificarii poate fi Înteleasa ca o problema a determinarii parametrilor optimi ai modelului dat de relatia (3.3.1) În conformitate cu niste criterii specificate. Una din cele mai cunoscute metode de identificare este metoda maximei probabilitati.

Utilizând structura de model (3.3.1) se poate arata ca maximizarea functiei de probabilitate e echivalenta cu minimizarea functiei de eroare:

V = det (3.3.6)

unde – eroarea de predictie Între model si iesirile reale.

Minimizarea relatiei (3.3.6) În acord cu parametrii este o problema neliniara si de acces, ea poate fi rezolvata prin metode numerice de optimizare.

Numarul parametrilor utilizati În MP se poate determina prin minimizarea criteriului teoretic informational al lui Akaike:

AIC = (N-1)log(V) + ( 1-ny)(N-1)log(N-1) + ny(N-1)(1+log2) + 2np (3.3.7)

unde N – numarul de esantioane,

V – minimul relatiei (3.3.6);

ny – numarul de iesiri;

np – numarul de parametri ai MP.

Identificarea experimentala

Scopul identificarii experimentale este obtinerea modelului partii total controlate de operator si nu a celei necontrolate.

Doua variabile primare manipulate În cuptorul rotativ sunt: debitul de combustibil si debitul total de gaz evacuat , fiecare dintre acestea avand un

efect important În transferul de caldura si indirect În caracteristicile reactiilor.

Actual, ca combustibil e folosita pacura sau gazul, concentratia de O2 În gaz evacuat este controlata de debitul de combustibil, utilizând o bucla de control conventionala.

Variabila manipulata este viteza de iesire de control care corespunde cantitatii de caldura introduse În cuptor. Aceasta este considerata ca o prima variabila de control u1(t) În modelul de identificare.

Variabilele conventionale utilizate În operarea cuptorului rotativ includ, de asemenea, viteza de rotatie a cuptorului – ce controleaza timpul de stationare a materialului si rata de alimentare cu material neprelucrat a cuptorului ce controleaza rata productiei.

Actual, viteza cuptorului este reglata În functie de arta de alimentare cu material neprelucrat, În vederea manipularii ratei de alimentare fara modificari semnificative a Încarcarii interne. Viteza de rotatie este considerata ca a doua variabila de control u2(t).

Desi, exista si alte variabile posibile de manipulat În operarea cuptorului, variabilele mentionate sunt cele mai importante din cadrul cuptorului actual, si identificarea procesului experimentala se reduce la aceste doua intrari.

Deoarece, procesul din cuptor e stabil, interactiunea dintre racitorul gratar si cuptor cauzeaza comportari oscilatorii ale cantitatii de caldura care intra În cuptor. O cale de eliminare a acestei probleme este de a mentine temperatura gazului de combustie la o valoare constanta, prin ajustarea corespunzatoare a fluxului de energie. Astfel, temperatura gazului de combustie În primul Încalzitor poate fi considerata ca variabila a procesului.

În plus, pentru identificarea procesului, una dintre iesiri trebuie sa includa informatii despre calitatea clinkerului . Deoarece calitatea clinkerului poate fi masurata (off-line) abia la iesirea materialului din cuptor si este analizata, din considerente practice, doar la interval de 2h, este dificila utilizarea acestei masuri de calitate pentru control. Din experienta, s-a constatat ca puterea motorului de actionare a cuptorului este corelata cu temperatura zonei de ardere si calitatea clinkerului.

Analizând datele culese din experimentul de identificare se poate gasi modelul liniar:

log(y3(t+20min)) = ay2(t) + b + e(t) (3.3.8)

unde y2(t) – puterea de antrenare a motorului;

y3(t) – continutul de free line În clinker.

Deci, puterea motorului poate fi considerata ca una din iesirile MP ce urmeaza a fi identificat, mai ales ca poate fi masurata.

Valorile numerice ale tuturor variabilelor, exceptând continutul de free line În clinker (procente din greutate) si temperatura gazului la iesire (procente din scara 0-1000 C) pot fi date În absenta unitatilor de masura.

Stuctura modelului

Dupa ce s-a stabilit care variabile sunt intrari si care iesiri, urmatoarea problema este estimarea parametrilor. Se propune utilizarea urmatoarei structuri de MP:

A(q-1)y(t+1) = B(q-1)u(t) + C(q-1)e(t+1) + d (3.3.9)

unde:

y(t+1) = y1(t+1); y2(t+1)T

si e – temperatura gazului de combustie În primul Încalzitor;

u(t) = u1(t); u2(t)T

u1 – fluxul de energie ce intra În cuptor;

u2 – debitul de material ce intra În cuptor;

e(t) – secventa de vectori independenti aleatori cu valoarea medie zero si covarianta:

Ee(t)T = R

d – vector cu parametrii constanti, dar necunoscuti;

A(q-1), B(q-1), C(q-1) – polinoamele matricilor definite de (3.3.4).

Pentru obtinerea parametrilor necunoscuti ai MP, se utilizeaza metoda maximei probabilitati.

Proprietatile de convergenta a câtorva metode de identificare recursive simple a secventelor actuale de date au fost testate. Numarul de parametri utilizati În MP (3.3.9) a fost testat prin minimizarea criteriului teoretic informational Akaike.

Modelul obtinut cu metode maximei probabilitati si minimizând criteriul lui Akaike va contine 11 parametri În urmatoarea structura:

y(t+1) = A1y(t) + B0u(t) + C1e(t) + e(t+1) + d (3.3.10)

Matricea de covarianta reziduala estimata se va calcula cu:

= (3.3.11)

unde – predictia cu un pas Înainte a modelului MP.

Iesirea determinista se calculeaza cu:

y(t+1)d = A1y(t)d + B0u(t) + d (3.3.12)

si arata cât de mult din iesirea y(t) poate fi determinata cu intrarea u(t).