ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВЫРАБОТКИ ПАРА ПО КАНАЛАМ «ТЕМПЕРАТУРА В ПОВОРОТНОЙ КАМЕРЕ ТОПОЧНОГО УСТРОЙСТВА - КАЧЕСТВЕННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ПРОЦЕССА»

Хапусов Владимир Георгиевич , Ермаков Андрей Андреевич , Подкорытов Алексей Александрович

2018 / Том 22 №3 (134) 2018 [ Информатика, вычислительная техника и управление ]

В качестве объекта исследования выбран котельный агрегат Иркутской теплоэлектроцентрали. В данной работе проведено изучение влияния температуры в поворотной камере котлоагрегата на качественные показатели процесса производства перегретого пара - паропроизводительность, давление пара на выходе, температуру насыщенного пара в барабане. ЦЕЛЬЮ данного исследования является разработка математической модели топочного устройства, учитывающей динамику объекта, что в свою очередь позволит точнее прогнозировать и управлять процессом выработки пара по сравнению с классическими системами автоматического управления. МЕТОДЫ. Поскольку сложная структура объекта исследования не позволяет использовать классические методы оценки взаимосвязи параметров, можно только наблюдать реакцию выходных величин на изменение входных. Для идентификации процесса производства пара с условно неизвестной внутренней организацией предлагается применение методики Дж. Бокса и Г. Дженкинса (интегрированная модель авторегрессии - скользящего среднего). Для статистического анализа временных рядов был использован программный пакет Statistica 6. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Котлоагрегат был описан как динамический стохастический объект с неконтролируемыми возмущающими воздействиями. Экспериментально-статистическими методами получена математическая модель, позволяющая определить степень влияния температуры в поворотной камере на качественные показатели при выработке пара. ВЫВОДЫ. По выбранным каналам разработаны динамические стохастические модели. Проведена диагностическая проверка полученных моделей. Разработанные модели могут быть использованы для прогноза и управления процессом выработки пара.

Ключевые слова:

топочное устройство, поворотная камера, качественные показатели, стохастическая модель, идентификация, оценивание, диагностическая проверка, combustion chamber, rotary chamber, qualitative parameters, stochastic model, identification, estimation, diagnostic testing

Библиографический список:

1. Плетнев Г.П. Автоматизация технологических процессов и производств в теплоэнергетике. 4-е изд. М.: ИД МЭИ, 2007. 352 с.
2. Оскорбин Н.С., Беднаржевский В.С. Разработка пакетов и комплексов программ в теплоэнергетике // Известия Алтайского государственного университета. 2004. № 1 (31). С. 58–62.
3. Аракелян Э.К., Пикина Г.А. Оптимизация и оптимальное управление / под ред. Т.Е. Щедеркиной; 2-е изд. М.: ИД МЭИ, 2007. 408 с.
4. Волошенко А.В. Принципиальные схемы паровых котлов и топливоподач. Томск: Изд-во НИТПУ, 2011. 100 с.
5. Серов Е.П., Корольков Б.П. Динамика парогенераторов. М.: Энергоиздат, 1981. 409 с.
6. Хапусов В.Г., Баев А.В. Смешанные авторегрессионные модели и прогнозирование процесса выработки пара // Вестник ИрГТУ. 2014. № 12 (110). С. 29–34.
7. Хапусов В.Г., Ермаков А.А. Динамические стохастические модели управления котлоагрегатом по каналу «обороты питателей сырого угля – расход пара» // Вестник ИрГТУ. 2017. № 8. С. 65–73. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2017-8-65-72
8. Хапусов В. Г. Моделирование систем. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. 212 с.
9. Box G.E.P., Jenkins G.M. Time Series Analysis: Forecasting and Control. San Francisco: Holden-Day, 1976.
10. Шорохов В.А. Смольников А.П. Разработка динамической модели многосвязной АСР пылеугольного блока с прямым вдуванием пыли // Теплоэнергетика. 2009. № 10. С. 56–61.
11. Хапусов В.Г. Ермаков А.А. Динамические стохастические модели по каналу «частота вращения питателей сырого угля – содержание кислорода в уходящих газах» в производстве пара // Вестник ИрГТУ. 2016. № 2 (109). С. 45–50.
12. Хапусов В.Г., Ершов П.Р., Ермаков А.А. Прогнозирование качественных показателей топочной камеры с учетом упреждающего индикатора по расходу топлива в процессе производства пара // Вестник ИрГТУ. 2017. Т. 21. № 7. С. 87–94. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2017-7-87-94
13. Box G.E.P., Jenkins G.M., Reinsel G.C. Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3rd ed. N.J, Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1994.

Файлы:

• реферат (скачать | просмотреть) - скачано 17 раз
• статья (скачать | просмотреть) - скачано 42 раза