Informatica industrială este un domeniu cu preponderenţă aplicativ, în care o serie de cunoştinţe teoretice din diverse domenii (ex: fizica, chimie, mecanică, automatică, calculatoare, telecomunicatii, etc.) sunt transpuse în practică în scopul realizării de sisteme autonome mai performante, mai eficiente sau mai ieftine. Din această perspectivă prezentarea acestui domeniu, realizată în capitolele precedente, nu ar fi completă fără un set de lucrări practice. Rolul acestor lucări este acela de a transpune concepte şi metode teoretice în exerciţii practice de modelare, proiectare şi implementare. În cadrul acestor lucrări se vor prezenta o serie de echipamente tipice (ex. microcontroloare PIC, PLC-uri, reţele senzoriale,etc.), utilizate în urmărirea şi controlul proceselor, precum şi platformele de proiectare şi dezvoltare dedicate acestor echipamente.
Lucrarea 1. Modelarea proceselor fizice şi controlul automat al acestora
Obiectivul lucrării
Lucrarea urmăreste dentificarea şi înţelegerea conceptelor de bază din domeniul Informaticii industriale precum şi a problematicii domeniului. În acest scop se vor analiza câteva procese fizice reale din perspectiva posibilităţilor de automatizare a acestora. Se vor identifica mărimile fizice care descriu procesul studiat şi relaţiile care definesc comportamentul acestora.
Consideraţii teoretice
Un concept central în studiul informaticii industriale este cel de “proces”. Se consideră un proces orice transformare suferită de un sistem, care este vizibilă prin modificări ale unor mărimi fizice. De exemplu deplasarea mecanică a unor obiecte, transformarile fizico-chimice ale unor fluide, modificările de formă ale unor componente, variaţiile unor mărimi fizice precum temperatură, nivel, concentraţie, etc. sunt exemple de procese.
Din punct de vedere al sistemelor de automatizare ne interesează în speţă procesele tehnice şi în particular procesele industriale. Prin atributul “industrial” se face referire la acele procese care au scopul de a produce în mod controlat diverse produse sau servicii. De exemplu producerea de energie electrică, de ciment sau de substanţe chimice diverse intră în categoria de procese industriale. Dar şi sistemele în care rezultă un anumit serviciu, cum ar fi controlul parametrilor unei clădiri, distribuţia energiei electrice sau sistemele de securitate intră în categoria de procese “industriale”. Intr-o accepţiune mai largă face obiectul studiului nostru orice proces în care sunt implicate mărimi fizico-chimice măsurabile. Astfel procesele economice, politice, sociale, psihologice sau de altă natură în care nu avem de a face cu mărimi fizico-chimice nu sunt obiectul acestui studiu, deşi tehnici de reglaj automat sunt aplicabile şi în aceste domenii.
Parametrii unui proces sunt acele mărimi ce caracterizează evoluţia şi starea unui proces. In funcţie de rolul acestora distingem parametrii de intrare, de ieşire sau de stare ai procesului. Informaţia cu privire la parametrii de proces se transmite prin intermediul unor semnale. Un semnal este o marime fizică ce este capabilă să transmită o informaţie. De exemplu nivele de tensiune sau de curent, impulsuri electrice sau optice, unde radio, etc. sunt diverse tipuri de semnale. In funcţie de natura acestora distingem semnale analogice sau continue şi semnale digitale sau discrete. Caracterul continuu sau discret se poate referi atât la evoluţia în timp a semnalelor (semnale continue sau eşantionate) cât şi la modul de variaţie a acestora (semnale continue sau digitizate).
Indiferent de natura fizică a proceselor analizate (chimice, mecanice, electrice, etc.) , modelarea acestora se poate realiza printr-un set de ecuaţii matematice ce derivă din diverse legi fizice, chimice sau de altă natură, ce guvernează procesele respective. În majoritatea cazurilor reale, procesele sunt foarte complexe, implicând un număr mare de mărimi fizice care interacţionează în diverse moduri.
În mod inerent prin modelarea procesului se omit o serie de detalii considerate mai puţin importante pentru descrierea şi mai ales pentru evoluţia procesului. Supoziţiile şi restricţiile simplificatoare sunt necesare pentru reducerea complexităţii sistemului şi mai ales pentru a putea aplica o anumită tehnică de control automat. De exemplu în mod frecvent se omit condiţiile de mediu care influenţează un anumit proces (temperatură, umiditate, vibraţii, etc.), datorită dificultătii de cuantizare a acestora. Influenţa cumulativă a factorilor de mediu se modelează prin conceptul de “zgomot”. Zgomotul sau perturbaţia este un semnal a cărei evoluţie este necunoscută sau imposibil de descris prin formule matematice exacte.
Un sistem de control are rolul de a influenţa un anumit proces astfel încât să se menţină unul sau mai mulţi parametrii de proces la valori prescrise sau să se imprime sistemului o anumită evoluţie prestabilită. De exemplu menţinerea temperaturii unui cuptor la o valoare stabilită sau deplasarea unui obiect cu ajutorul unui braţ robotic pe un anumit traseu prestabilit reprezintă posibile obiective ale unui sistem de control. Dacă controlul se realizează prin tehnologii digitale, în particular prin folosirea unui microsistem de calcul, atunci vorbim despre un sistem digital de control.
2.1 Modelarea proceselor
Aşa cum s-a arătat în paragraful precedent, prin modelarea unui proces se urăreşte exprimarea prin ecuaţii matematice exacte a comportamentului unui sistem. Modelarea este necesară în cazul în care dorim să influenţăm într-un anumit fel procesul ce urmează a fi controlat. Astfel vom şti care parametru de proces trebuie modificat pentru a obţine efectul dorit. Aşa cum se va vedea în continuare pe exemplere următoare, procesul de modelare este unul relativ complex şi adesea imprecis datorita elementelor care se omit.
Modelarea unui proces se poate face pe cale analitică sau experimentală (empirică). In primul caz se consideră cunoscute regile fizico-chimice care guvernează procesul respectiv. In al doilea caz procesul este mult prea complex pentru a fi descris prin ecuaţii matematice exacte; în acest caz se presupune că sistemul are un comportament de sistem liniar de ordinul 1 sau doi (ordinul fiind dat de numărul de constante de timp dominante) şi prin măsurători experimentale se determină coeficienţii (constantele) ecuaţiei diferenţiale ce descrie comportamentul sistemului. Această ultimă tehnică poartă numele de “identificarea procesului”. In literatura de specialitate sunt date diverse tehnici de identificare experimentală a proceselor.
2.2 Exemple de procese fizice şi modelarea analitică a acestora
Exemplul 1 Deplasarea pe orizontala a unui obiect.
Mărimi fizice identificate în cadrul procesului:
Ft – forta de tractiune
Fr – forta rezistenta (de frecare)
Fi – forta de inertie
Fe – forta de elongatie a arcului
D – deplasarea obiectului
d – elongatia arcului
P - puterea motorului
U – tensiunea electrică
I – curentul electric
N – turatia motorului
L – lucrul mecanic produs de motor
R – raza axului motorului
a – acceleraţia
v0 – viteza iniţială
Cazul I – fără element elastic (fără arc)
P = U*I*η - puterea transmisă de motor
L= P* t - lucrul mecanic produs de motor
L= Ft* D - lucrul mecanic consumat prin frecare
Ft = Fr +m*a - ecuaţia fortelor
Fr = μ*m*g - forţa de frecare
D = (a*t2)/2 - deplasarea
v = dD/dt - viteza
a = dv/dt - acceleratia
Ft = L/D = (P*t)/ D = (U*I*η*t)/D =
Ft = Fr+m*a = μ*m*g +m*2*D/ t2
(U*I*η*t)/D = μ*m*g +m*2*D/ t2
D= f(U, t)
Factori perturbatori:
U – variabil
μ - variabil
m – variabil
limita de turatie n
Controlul deplasarii in buclă inchisă:
senzor de deplasare sau de rotatie a axului (turometru), senzor de deplasare absoluta sau relativa
semnal digital (Step) sau analogic (Deplasare),
punte pentru actionarea motorului, comanda tip PWM pentru controlul puterii transmise
2 semnale pentru comanda puntii (motor de C.C.) – DirDr, DirSt sau
2 semnale pentru motor pas cu pas – Dir, Pas
2 senzori (ex. optici pentru limite de cursa si pentru stabilire referinta zero)
2 semnale digitale: LimDr, LimSt
Initializare: aducerea obiectului intr-o stare initiala
Algoritm:
timeout= time_max;
while (LimDr = 1 AND timeout != 0)
{DirDr= 1;
DirSt=0;
timeout--}
......
Deplasare intr-o anumita directie un numar de pasi
Bool Deplasare(Dir, Nr_pasi) – returneaza true daca deplasarea s-a efectuat
-
Cazul II – cu element elastic
mai multe faze :
rotire motor fara deplasare obiect
faza de oscilatie a resortului
faza de deplasare stationara
Ecuatii integro-diferentiale complexe pentru fiecare faza: lucrul mecanic este o integrala a fortei si a deplasarii
forta de tractiune este variabila,
acceleratia nu este constanta (oscileaza)
forta de frecare este variabila
Fe= d*k
(U*I*η*t)/D = μ*m*g +m*2*D/ t2
D= f(U, t)
Factori perturbatori:
U – variabil
μ - variabil
m – variabil
limita de turatie n
Controlul deplasarii in buclă inchisă:
senzor de deplasare sau de rotatie a axului (turometru), senzor de deplasare absoluta sau relativa
semnal digital (Step) sau analogic (Deplasare),
punte pentru actionarea motorului, comanda tip PWM pentru controlul puterii transmise
2 semnale pentru comanda puntii (motor de C.C.) – DirDr, DirSt sau
2 semnale pentru motor pas cu pas – Dir, Pas
2 senzori (ex. optici pentru limite de cursa si pentru stabilire referinta zero)
2 semnale digitale: LimDr, LimSt
Initializare: aducerea obiectului intr-o stare initiala
Algoritm:
timeout= time_max;
while (LimDr = 1 AND timeout != 0)
{DirDr= 1;
DirSt=0;
timeout--}
......
Deplasare intr-o anumita directie un numar de pasi
Bool Deplasare(Dir, Nr_pasi) – returneaza true daca deplasarea s-a efectuat
-
Cazul II – cu element elastic
mai multe faze :
rotire motor fara deplasare obiect
faza de oscilatie a resortului
faza de deplasare stationara
Ecuatii integro-diferentiale complexe pentru fiecare faza: lucrul mecanic este o integrala a fortei si a deplasarii
forta de tractiune este variabila,
acceleratia nu este constanta (oscileaza)
forta de frecare este variabila
Fe= d*k
Ft=Fe
L = ∫Ft*dx
x= D+d
In faza 1:
Fe = Fr (var)
In faza 2:
Fe = Fr + Fi = μ*m*g + m*a
a = D”
Concluzie: dificil de descris analitic
Exemplul 2. Reglarea temperaturii unui cuptor cu gaz
Parametri:
debit de gaz
randament de ardere
pierderi calorimetrice
temperatura
mCH4 + nO2 = iCO2 +jCO +kH2O - ecuaţia de ardere a cazului metan
m = MCH4 /masa_molara(CH4)
n= MO2 /masa_molara(O2)
i, j, k, idem
MCH4 = Q CH4 * t
MO2 = Q O2 * t
Q = MCH4 *λ CH4* η
Q = (m1+m2+m3+Mcuptor)*c*(t1 - t0) + Qpierderi
Factori perturbatori: temperatura, umiditatea externa
presiunea gazului metan şi a oxigenului
neliniaritatea robinetelor de gaz
timpul de propagare a caldurii/temperaturii in incinta
Ce se urmareste: mentinerea cuptorului la o anumita temperatura
mentinerea unei anumite concentratii de CO2 (factor de călire)
Controlul in bucla inchisa:
Semnale:
temperatura – semnal analogic
concentratia de CO2 – semnal analogic
semnale de actionare a robinetelor de gaz şi de oxigen – semnale analogice
Mersul lucrarii
Se vor analiza conceptele prezentate in paragraful anterior si se vor da mai multe exemple practice de sisteme de control. Exemple posibile:
Sistem de reglaj temperatura, nivel
Sistem de monitorizare a unei cladiri
Masina automata de spalat
Robot industrial
Pentru exemplele date se vor identifica: procesul controlat, sistemul de control, parametri de intrare/iesire si de stare, semnale implicate, functia de control, etc.
Se vor scrie ecuatiile care descriu diferitele procese controlate.
L = ∫Ft*dx
x= D+d
In faza 1:
Fe = Fr (var)
In faza 2:
Fe = Fr + Fi = μ*m*g + m*a
a = D”
Concluzie: dificil de descris analitic
Exemplul 2. Reglarea temperaturii unui cuptor cu gaz
Parametri:
debit de gaz
randament de ardere
pierderi calorimetrice
temperatura
mCH4 + nO2 = iCO2 +jCO +kH2O - ecuaţia de ardere a cazului metan
m = MCH4 /masa_molara(CH4)
n= MO2 /masa_molara(O2)
i, j, k, idem
MCH4 = Q CH4 * t
MO2 = Q O2 * t
Q = MCH4 *λ CH4* η
Q = (m1+m2+m3+Mcuptor)*c*(t1 - t0) + Qpierderi
Factori perturbatori: temperatura, umiditatea externa
presiunea gazului metan şi a oxigenului
neliniaritatea robinetelor de gaz
timpul de propagare a caldurii/temperaturii in incinta
Ce se urmareste: mentinerea cuptorului la o anumita temperatura
mentinerea unei anumite concentratii de CO2 (factor de călire)
Controlul in bucla inchisa:
Semnale:
temperatura – semnal analogic
concentratia de CO2 – semnal analogic
semnale de actionare a robinetelor de gaz şi de oxigen – semnale analogice
Mersul lucrarii
Se vor analiza conceptele prezentate in paragraful anterior si se vor da mai multe exemple practice de sisteme de control. Exemple posibile:
Sistem de reglaj temperatura, nivel
Sistem de monitorizare a unei cladiri
Masina automata de spalat
Robot industrial
Pentru exemplele date se vor identifica: procesul controlat, sistemul de control, parametri de intrare/iesire si de stare, semnale implicate, functia de control, etc.
Se vor scrie ecuatiile care descriu diferitele procese controlate.
Niciun comentariu:
Trimiteți un comentariu