Говоря о традиционных способах устранения отклонений процесса, обычно приводят возможности системы автоматизации. Однако, это не всегда так. Если, например, погрешность выполнения задания регулирующим клапаном выше допуска, задаваемого системой автоматизации, то клапан не сможет выполнять задание в точности. Результатом станет, как большая колебательность процесса, так и неэффективная автоколебательная работа самого клапана.
ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
Рассмотрим для начала основные определения, которые необходимы для рассмотрения процессов регулирования с точки зрения теории точности. Основными участками рассмотрения будут точность при проектировании технологических схем, контур регулирования и сам клапан в эксплуатации, измерении и контроле.
Выходные характеристики – это те показатели, которые обеспечивают необходимый уровень работоспособности, долговечности, надежности, ремонтопригодности, устойчивости и других критериев качества. Они отличаются от служебных или эксплуатационных характеристик, поскольку этот показатель шире и включает и негативные выходные характеристики, возникающие в процессе эксплуатации. Например, спектр частот и собственная виброактивность клапана могут быть названы только как выходная характеристика, поскольку ни служебной, ни эксплуатационной не являются.
Выходные характеристики – это допуск на параметры технологического процесса, зависящий от клапана, например, для клапана веса м2 – это допуск на вес м2. Для технологической схемы с участием клапанов и ограничениями на минимальное влияние других факторов – это может быть дополнительно и допуск на механические свойства бумаги. В этом случае необходимо рассмотреть другие контуры регулирования, вносящие свой вклад в формирование свойства. Например, зная влияние крахмала на свойства бумаги, можно рассмотреть, какие контуры регулирования влияют на процесс, и как погрешность регулирования выводит процесс за допустимые рамки, приводя либо к избыточности добавки химикатов, либо к ухудшению качества бумаги или обрывам. Для этих целей хорошо работает теория вкладов в теории точности. Также могут быть рассчитаны уравнения регрессии или найдены экстремумы свойств. Говоря языком химии, могут быть найдены участки допусков, максимально сочетающиеся с центром процесса, где свойства максимальны и эффективность регулирования наиболее высока и можно уйти от краев процесса, где погрешность высока, а качество выполнения химического процесса, реакции и др. минимально.
Функциональные параметры – это физико-химические параметры, которые оказывают влияние на выходные характеристики. Например, к числу выходных характеристик клапана могут быть отнесены секундный расход, давление, концентрация, работа на переходных режимах, потери на гидравлическое сопротивление. Функциональными параметрами клапана, обеспечивающими этот процесс, являются степень линеаризации, пропускная способность, угол открытия, динамический гистерезис, мертвая зона, мера отклонения от линейности и др.
Функциональные параметры могут быть регулируемыми или нерегулируемыми, а также невыявленными. Они обычно называются шумом. Регулируемые и измеряемые параметры для клапанов могут быть оценены при помощи «алмазной» диаграммы, показываемой программой диагностики FIELDCARE. Они реализуются при помощи сенсоров, установленных в позиционер.
Основные функциональные параметры – это те параметры, погрешности которых оказывают наибольшее влияние на погрешности выходных характеристик.
Исходные зависимости – это соотношения между функциональными параметрами и выходными характеристиками, получаемыми на основе опыта производства или подразумеваемыми и обычно задаваемые технологией. Именно они являются исходными для расчета допусков и прогнозирования погрешностей. Так, для анализа погрешностей контуров в системе массоподготовки бумагоделательной машины исходные зависимости определяются в целом материальным балансом.
Увеличивающие функциональные параметры – с их увеличением выходная характеристика увеличивается, уменьшающие – те, с увеличением которых выходная характеристика уменьшается. Примером увеличивающего звена является, например, узел разбавления, когда погрешность подачи осветленной воды на разбавление будет многократно увеличена на выходе из этого звена и проявится, например, в значительном перерасходе воды. Пример уменьшающего звена в ЦБП – сгуститель.
Здесь же важно показать, как появляется передаточное отношение (коэффициент усиления) – величина, указывающая направление и интенсивность влияния функционального параметра на выходную характеристику. С точки зрения системы автоматизации передаточное отношение может быть обозначено как коэффициент влияния или коэффициент чувствительности. Этот же параметр может косвенно указать на критический контур регулирования, где относительное передаточное отношение (передаточное отношение, отнесенное к математическому ожиданию) будет значительно больше или меньше 1.
Коэффициент точности – покажет соотношение между полем рассеяния и допуском при заданной или полученной по результатам контроля качества функции плотности вероятности. То, что поле рассеяния не равно допуску, легко видеть при сравнении данных контроля качества, вычислении истинного среднего значения величины, ее математического ожидания и допуска. В этом случае, повышение точности может позволить разделить допуска на несколько дополнительных, например, изменив сортность бумаги по граммажу или разбив на подсорта бумаги в рамках одного сорта. При этом можно получить значительно более эффективное качество выполнения процесса и маркетинговые преимущества. Если параметров несколько, то поле рассеяния легко видно на диаграмме допусков. Когда измеренное качество появляется в виде поля и не обязательно занимает равномерно все поле допусков, а может сосредотачиваться на одном из углов диаграммы. В этом случае технологу следует задуматься, куда и почему «плывет» процесс, отдаляясь от своего центра, заданного допусками. Примерно так определяет точность выполнения процесса компания STORA ENSO ANYALANKOSKI, Финляндия, где задана целевая область диаграммы – вес м2 – разрывная длина и результаты измерений он-лайн демонстрируют изменение качества в процессе. Эти данные используют для регулирования контуров, ответственных за ту часть процесса, которая вносит наибольший вклад в формирование показателя веса м2 и разрывной длины.
Чтобы получить данные и уметь уже на стадии проектирования смоделировать точность, необходимо провести оценку точности. Оценка точности может состоять из двух этапов:
– расчет допусков по результатам расчета погрешностей, задаваемых производителем регулирующих клапанов;
– сравнение с результатами опытной эксплуатации и параметрами технологического процесса, его допусками;
– выявление критических участков по результатам сравнения.
Оценка точности предполагает и риски, например, вероятность отвергнуть правильное решение (риск 1 рода) и вероятность принять неправильное решение (риск 2 рода). Для оценки риска 1 рода, используют критерий значимости, задаваемый по следующим значениям – а=0,05; 0,01; 0,0027. Чем ниже значение «а», тем выше точность.
Тем не менее, следует учесть, что слишком высокое повышение точности может привести к сбоям. Так, например, задание слишком малого отклонения для целей регулирования может привести к накоплению ошибки ПИД регулятора и самопроизвольному отключению цифрового позиционера.
РАСЧЕТНЫЕ ЗАДАЧИ ТОЧНОСТИ КОНТУРОВ РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ ЦБП
Уравнения материального баланса, дающие основные расчетные характеристики технологического процесса, не учитывают погрешностей регулирования процесса, взаимного влияния сопряженных контуров, накопления ошибки и др. В то же время, эти погрешности влияют на точность процесса, качество конечного и промежуточных продуктов, затраты энергии, трудности с компенсацией погрешностей средствами системы автоматизации. В точных процессах и критических контурах регулирования эти проблемы могут оказаться весьма существенными. В целом можно сказать, что нестабильность процесса может снизить показатели совершенства технологического процесса или производительности до 10%.
В то же время технологический регламент, рассчитываемый по условиям материального баланса, задает, как правило, значительно больший возможный допуск на процесс, чтобы поле рассеяния параметров оказалось внутри допуска. Но именно благодаря этому создается возможность оптимизации.
Учитывая многообразие связей между параметрами в ходе реализации технологического процесса, статистические выходные характеристики могут подсказать и наличие неучтенных факторов. А после анализа таких параметров можно будет задавать такой параметр, и установить измерительный контур регулирования для осуществления этого параметра. Так, вместе с уравнениями материального баланса желательно учитывать и погрешности параметров технологического процесса – например, давления, уровня вакуума, концентрации, пульсаций расхода на сами показатели материального баланса. Трудности состоят в том, что иногда параметры и выходные характеристики формируются в ходе технологического процесса и не могут быть проконтролированы и заданы изначально. Сюда же относится и проблема нелинейности исходных зависимостей, что может обусловить недопустимость их линеаризации.
В целом, задача расчета погрешностей контуров регулирования сводится к следующей схеме:
1. Аудит технологической схемы, сбор расчетных данных по процессу и расчет погрешностей по контурам регулирования. При наличии устоявшейся технологической схемы и вышедшего на режим технологического процесса снятие при помощи программы FIELD CARE показателей процесса и алмазной диаграммы. Установление трендов процесса.
2. Анализ технологической схемы с учетом данных п.1. Анализ, расчет и прогнозирование погрешностей элементов входной и выходной информации, характеристики их распределений и зависимостей между ними. Выделение быстродействующих возмущений, например, колебаний параметров процесса и медленнодействующих факторов (зарастание, износ и др.). Расчет точности технологического процесса на различных этапах жизни контура регулирования. Расчет точности контура регулирования при различной заданной производительности и др. Расчет точности, как по одному доминирующему фактору, так и по нескольким.
3. Совершенствование технологической схемы на основе расчета погрешностей по процессу и накопления критических ошибок в процессе. Выделение критических контуров регулирования. Замена клапанов на более совершенные, с учетом анализа и синтеза точности.
Примером может стать расчет в программе NELPROF клапана веса м2. Так, задавая основную среду, входные параметры, и рассчитывая процесс при минимальных отклонениях концентрации, можно получить весьма существенные отклонения в весе м2 на конце бумагоделательной машины. Пример расчета по отклонениям процесса приведен ниже.
Пример. На сегодняшний день приборы измерения веса м2 бумаги обладают чувствительностью +-0,2%. Для выбора клапана необходим ряд данных с бумагоделательной машины: производительность, вес м2, размер привода, скорость машины, концентрация массы, особенности линии подачи сырья, параметры падения давления и, конечно, сорт бумаги. По программе Nelprof, разработанной компанией Metso automation, рассчитывается клапан, оптимально подходящий для данных условий. Пример в табл. 2.3.1. демонстрируется выбор клапана R- серии DN200. Случай 1 дает положение клапана при данных параметрах процесса. Случаи 2 и 3 показывают изменения скорости потока, вызванные изменением положения открытия клапана: 1 шаг для случая 2 и ½ шага для случая 3. Отметим, что NelesACE позволяет регулировать с точностью до +-0,014% около точки установки посредством полных шагов (импульсов) и до +-0,007% – полушагами. Таким образом, точность регулирования может быть повышена почти в 30 раз по отношению к первоначально заданной погрешности регулирования.
Табл. 2.3.1. Данные о процессе
Табл. 2.3.2. Характеристика процесса
Табл. 2.3.3. Расчетные параметры работы
Тем не менее факторы, которые необходимо учесть, весьма многообразны. Это и количество, и возможность связи между входными и выходными характеристиками, и степень определенности задачи. В этом случае выделяют доминирующие факторы и шум; линейные и нелинейные задачи и возможность линеаризации; случайность и неслучайность изменения функциональных и выходных характеристик и возможность задания математического аппарата. Примером может стать расчет для устранения перерегулирования в клапане веса м2 при переходе с одного сорта бумаги на другой. Параллельность и последовательность процесса также во многом определяют степень и скорость накопления ошибки. Результатом выделения последовательных связей может стать расчет погрешности, проходящей через все узлы сопряженных «танцующих» контуров регулирования. Для параллельно соединенных элементов – амплитудное накопление погрешности при сложении пульсаций характеристик каждого из них.
КЛАССИФИКАЦИЯ РАСЧЕТНЫХ ЗАДАЧ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ НАЗНАЧЕНИЯ
1. Расчет предельно допустимых верхних и нижних отклонений
Расчет предельно допустимых верхних и нижних отклонений позволяет рассчитать допуски контура регулирования и допуски на процесс. Выделяются критические отклонения выходных характеристик, с которыми не должны совпадать рабочие выходные характеристики. Например, пульсации смесительного насоса, сложенные с пульсациями давления от напорных характеристик, не должны совпадать, поскольку при этом при их сложении на сеточной части образуются светлые поперечные полосы и промои волокна, а бумага будет иметь ослабленные поперечные сечения с низкими значениями по отношению к заданному весу м2 и, соответственно, ослабленные механические свойства самой бумаги.
Другим примером может стать критическое накопление погрешности с выходом выходной характеристики за пределы допуска. Это может быть работа клапана на верхнем пределе перепада давлений, за которым происходит критическое изменение характеристики регулирования из-за попадания в кавитационную область. При большой погрешности измерения попадание в эту область будет невыявленным и частым, что приведет к появлению дополнительных возмущений в процессе. Еще одним примером будет контур регулирования осветленной воды в связи с весом м2. Говорят специалисты KRUGER WAYGAMATIK, Канада:
«Комбинат имеет следующие показатели:
– Новая бумагоделательная машина для выпуска легкомелованных видов бумаг.
– Коммуникации, основанные на HART протоколе.
– Основная система управления – Metso DNA
– Основное обеспечение – Metso Automation, (регулирующие и отсечные клапаны, датчики концентрации и анализаторы), АВВ – датчики температуры, давления и расхода, Е+Н – расходомеры, Vega – регуляторы давления, Rosemount (управление температурой и давлением от HART DTM).
Устранение малых вариаций отмечалось при отклонении от заданного перемещения на клапане подачи осветленной воды. Отклонение до 0,8% обычно не так важно, но в этом случае оно имело очень большой эффект на вес м2 бумаги. После регулирования, установки цифрового позиционера с возможностью самодиагностики и увеличения надежности измерений, отклонение перемещения от заданного было уменьшено до 0,3% и вариации веса м2 были соответственно уменьшены. Сейчас значение тревожного сигнала при отклонении перемещения от заданного для этого клапана установлено на величине не более 0,3%.»