В статье представлены результаты математического моделирования и алгоритмизации функций мониторинга технологических процессов на основе многоточечных измерительных систем. При построении моделей выполнен учет технологических параметров, влияющих на качество реализации главной функции объекта управления и требующих измерения и контроля, включая концентрацию веществ и взвешенных частиц. Анализ технологического процесса предполагает содержательное описание объекта, который, в свою очередь, может выступать в качестве технологического объекта управления при постановке задачи автоматизации технологического процесса сжигания топлива на тепловых электростанциях. Транспортировка дымовых газов и взвешенных частиц в атмосферу, сопровождающаяся изменением физических (температура, скорость) и химических (концентрация веществ) параметров потоков газов, требует введения в структуру АСУ непрерывно функционирующих подсистем оперативной диагностики, основанных на алгоритмах обработки и анализа аналоговых и дискретных сигналов. Поэтому для программно-аппаратных комплексов автоматизации контроля и диагностирования с использованием различных критериев при измерении и регистрации данных от датчиков разработана эффективная методика многоточечных измерений на основе мультиверсионного подхода к формированию измеряемых параметров технологического процесса. В результате выполненного анализа определяются места размещения датчиков для отбора проб, а также количество и относительное расположение точек размещения. Полученный план размещения датчиков многоточечной измерительной системы позволяет реализовать мультиверсионное голосование при формировании результирующего значения измеряемых параметров технологического процесса, основанное на получении N-го количества измеряемых данных. K – обобщенный критерий качества технологического процесса рассчитывается по n-1 входам.
The article presents the results of mathematical modeling and algorithmization of monitoring functions of technological processes based on multi-point measuring systems. When constructing the models, the technological parameters that affect the quality of the implementation of the main function of the control object and require measurement and control, including the concentration of substances and suspended particles, were taken into account. The analysis of the technological process presupposes a meaningful description of the object, which, in turn, can act as a technological control object when setting the task of automating the technological process of fuel combustion at thermal power plants. The transportation of flue gases and suspended particles into the atmosphere, accompanied by a change in the physical (temperature, velocity) and chemical (concentration of substances) parameters of gas flows, requires the introduction of continuously functioning operational diagnostic subsystems into the structure of the ACS, based on algorithms for processing and analyzing analog and discrete signals. Therefore, for hardware and software systems for automation of control and diagnostics using various criteria for measuring and recording data from sensors, an effective method of multipoint measurements has been developed based on a multiversion approach to the formation of measured parameters of the technological process. As a result of the analysis performed, the locations of the sensors for sampling are determined, as well as the number and relative locations of the measuring points. The resulting plan for the placement of the sensors of the multipoint measuring system makes it possible to implement multiversion voting in the formation of the resulting value of the measured parameters of the technological process, based on the receipt of the N-th amount of measured data. K-generalized quality criterion of the technological process is calculated by n-1 inputs.
1. Ляховец М.В., Макаров Г.В., Саламатин А.С., Шипунов М.В. Оценивание предаварийных состояний технологического оборудования и контрольно-измерительных приборов // Промышленные АСУ и контроллеры. 2020. № 3. С. 16–24.
2. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга состояния и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. 410 с.
3. Tsarev R.Yu., Durmuş M.S., Üstoglu I., Morozov V.A. Application of majority voting and consensus voting algorithms in N-version software. J. Phys.: Conf. Ser. 2018. Vol. 1015. P. 042059.
4. Гофман П.М., Ковалев И.В., Тынченко Я.А., Кирьянов И.И., Колесник В.В. Отечественные стационарные системы виброконтроля и механических перемещений для питательных электронасосов тепловых электростанций // Промышленные АСУ и контроллеры. 2019. № 5. С. 55–72.
5. Самхарадзе Т.Г. Обзор результатов решения научных задач, изложенных в диссертационной работе на соискание ученой степени кандидата технических наук Паращук Е.М. «Автоматизированная система мониторинга воздушной среды как информационная поддержка принятия управляющих решений» по специальности 05.13.06 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» (промышленность) // Промышленные АСУ и контроллеры. 2016. № 3. С. 60–66.
6. Ведлер А.В., Шимолин М.В. Модернизация АСУ котловых агрегатов на ТЭЦ МУП «ЯТЭК» // Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 5. С. 16–21.
7. Очков В.Ф. Сохранение и развитие тепловых электростанций или n-генерация // Энергосбережение и водоподготовка. 2017. № 1. С. 1–62.
8. Энхжаргал Х., Батмунх С., Саломатов В.В., Стенников В.А. Научно-технологические основы создания тепловой электростанции в концепции мультикомплекса с практически полной утилизацией отходов // Вестник ИрГТУ. 2012. № 3 (62). С. 106–113.
9. Золотова И.Ю., Карле В.А., Осокин Н.А. Влияние экзогенных факторов на эффективность деятельности тепловых электростанций // СРРМ. 2019. № 2. С. 174–181.
10. Сидорова Г.П., Крылов Д.А., Якимов А.А. Экологическое воздействие угольных ТЭС на окружающую среду // Вестник ЗабГУ. 2015. № 9 (124). С. 28–38.
11. Кондратьева О.Е. Основные подходы к созданию систем мониторинга воздействия ТЭС на окружающую среду // Энергетик. 2016. № 12. С. 32–40.
12. Никонова Р.А., Дрягина Д.Р. Защита окружающей среды при эксплуатации ТЭС // Современные инновации. 2018. № 3 (25). С. 12–15.
13. Tynchenko Ya.A., Kovalev I.V. Expert study of emission monitoring equipment for Russian thermal power plants. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 2019. Vol. 315. P. 062021.
14. Научно-производственная фирма «КРУГ» – 25 лет в авангарде отечественной промышленной автоматизации НПФ «КРУГ» // Промышленные АСУ и контроллеры. 2017. № 12. С. 03–04.
15. Weston J. Planning and Environmental Impact Assessment in Practice. UK: Routledge, 2014. 216 p.
16. Tynchenko Ya.A., Kovalev I.V. Quality assessment of the fuel preparation production process at thermal power plants. J. Phys.: Conf. Ser., 2020, Vol. 1515. P. 052067.
17. Самхарадзе Т.Г. Обзор результатов решения научных задач, изложенных в диссертационной работе Свердловой О.Л. «Автоматизация управления технологическими процессами разделения газов в промышленности» по специальности 05.13.06 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» (промышленность) // Промышленные АСУ и контроллеры. 2016. № 1. С. 51–60.
18. Ветошкин А.Г. Основы инженерной защиты окружающей среды. М.: Инфра-Инженерия, 2016. 456 с.
19. BS 3405: Measurement of Particulate Emission Including Grit. British Standards Institute Staff, 1989. 20 p.
20. Кнунянц И.Л. Краткая химическая энциклопедия. М.: Книга по требованию, 2013. 638 с.
21. Стаханов И.П. Физика термоэмиссионного преобразователя. М.: Энергоатомиздат, 1985. 207 с.
22. Комолов Д.В., Двилянский А.А. Адресный метод идентификации диагностических сигналов в автоматизированных системах управления технологическими процессами и производствами // Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 5. С. 43–48.
23. Clarke Andrew G. Industrial Air Pollution Monitoring. UK: Chapman & Hall, 2014. 306 p.
24. BS 893: Method for the measurement of the concentration of particulate material in ducts carrying gases. British Standards Institute Staff, 1978. 16 p.
25. Saramud M.V., Kovalev I.V., Losev V.V., Kuznetsov A.S., Kovalev D.I., Ognerubov S.S. A new approach to multi-version decision-making to improve the reliability of environmental monitoring parameters. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2018. Vol. 450. P. 062001.
26. Kovalev I.V., Losev V.V., Saramud M.V., Kovalev D.I., Karaseva M.V., Kuznetsov A.S. On the problem of monitoring a technological process based on multipoint spatial measurement of parameters. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 2019. Vol. 315. P. 062030.
27. Tynchenko Ya.A., Saramud M.V., Kovalev I.V. Assessment models for the generalized quality criterion for the production processes of thermal power plants. J. Phys.: Conf. Ser., 2019. Vol. 1399. P. 055099.