3. Определение требований к исходной информации

Для решения задачи имитационного моделирования необходимо иметь определенную информацию, описывающую поведение объекта и связывающую с помощью каких – либо математических соотношений независимые и зависимые переменные модели.

На основе имеющихся экспериментальных данных, был проведен анализ процессов, происходящих на объекте, были выявлены зависимости между входами-выходами системы, определен класс объекта, решена задача оптимизации. Полученные данные служат априорной информацией для построения имитационной модели.

Существует возможность проведения дополнительных экспериментов на реальном объекте по мере необходимости.

4. Определение параметров и переменных.

Параметрическая схема системы:

Рис. 1.2. Параметрическая схема объекта

В системы входными переменными являются: X1, X2 (контролируемые), U1, U2 (управляемые). Воздействия внешней среды сказываются на поведении модели в виде аддитивных шумов, действующих на выходе системы, и коррелированных шумов X1, X2.

1. X₁ – температура сырья

2. X₂ – влажность сырья

3. U₁ – подача сырья

4. U₂ – расход теплоносителя

5.Y₁ – температура продукта

6.Y₂ – влажность продукта

7.Y₃ – температура в сушильной камере

Ранее были получены реализации процессов функционирования объекта, на основе которых сделаны выводы: Y1, Y2 – статические переменные, Y3 – динамическая переменная, объект является многосвязным, причем Y1, Y2 имеют линейные зависимости от входных переменных, а Y3 - динамическую.

5. Установление основного содержания модели.

По результатам анализа связей между входными и выходными величинами можно построить следующую блок – схему комплекса:

Рис. 1.3. Блок-схема комплекса

Используя аппарат регрессионного анализа получили следующие математические модели:

Для решения задачи идентификации динамической подсистемы ТОУ была изучена реакция системы на скачкообразное входное воздействие. В результате была получена следующая модель:

1.6.Обоснование критериев оценки эффективности системы.

В технологическом процессе сушки основной целью является минимизация влажности сырья. Таким образом, в качестве целевой функции выбираем параметр Y2, который определяет влажность сырья на выходе объекта.

1.7 Определение процедур аппроксимации

При исследовании технологического объекта принималась детерминированная процедура аппроксимации для получения численных значений переходных процессов системы. Предполагалось, что в системе отсутствуют случайные факторы, влияющие на результат моделирования.

1.8.Описание концептуальной модели системы.

При составлении концептуальной модели системы использовалась декомпозиция сложной системы на более простые. В результате были получены элементы сложной системы, объединенные общими алгоритмами функционирования (схема концептуальной модели представлена на рис 1.3).

В концептуальную модель входят:

ГПСВ – генератор псевдо-случайной величины. Современные ЭВМ имеют возможности генерации псевдо-случайных сигналов с большим периодом повторения.

РУ – Блок ручного управления, предоставляемый исследователю для контролирования управляемых факторов

ТУ – Блок табличного управления для осуществления задачи оптимизации

Регулятор – блок регуляции динамической переменной Y3 по п-, пи-, пид-, пд- алгоритмам.

Секвенциальные автоматы – механизмы, имеющие максимальный приоритет, предназначенные для вывода объекта из аварийной ситуации.

Рис. 1.4. Схема концептуальной модели объекта

Глава 2. Алгоритмизация модели и ее машинная реализация.

(см. Руководство пользователя, прилагаемое к программе. Файл Руководство пользователя.doc)

Глава 3. Получение и интерпретация результатов моделирования.

Выводы относительно характеристик процесса функционирования исследуемой системы, представление результатов моделирования.

3.1. Выявление зависимости выходных переменных от X1.

Объект (файл skachok1.dat)

Рис.3.1. Скачкообразная подача температуры сырья для объекта.(skachok1.dat)

Модель (файл скачокХ1.dat)

Рис.3.2. Скачкообразная подача температуры сырья для модели.( скачокХ1.dat)

Из графиков видно, что Y1 и Y2 зависят от X1 линейно, причем с увеличением X1 увеличивается как Y1, так и Y2. Y3 от X1 не зависит.

3.2. Выявление зависимости выходных переменных от X2

Объект (файл skachok2.dat)

Рис.3.3. Скачкообразная подача влажности сырья для объекта.(skachok2.dat)

Модель (файл скачокХ2.dat)

Рис.3.4. Скачкообразная подача влажности сырья для модели.( скачокХ1.dat)

Как видно из графиков, Y1 и Y2 зависят от X2 линейно, причем с увеличением X2 Y1 уменьшается, а Y2 увеличивается. Y3 от X2 не зависит

3.3. Выявление зависимости выходных переменных от U1

Объект (файл skachok3.dat )

Рис.3.5. Скачкообразная подача сырья для объекта.( skachok3.dat)

Модель (файл скачокU1.dat)

Рис.3.6. Скачкообразная подача сырья для модели.( скачокU1.dat)

Из графиков видно, что Y1 и Y2 зависят от U1 линейно, причем с увеличением U1 увеличивается как Y1, так и Y2. Y3 от U1 не зависит.

3.4. Выявление зависимости выходных переменных от U2

Объект (файл skachok4.dat)

Рис.3.7. Скачкообразная подача расхода теплоносителя для объекта.(skachok4.dat)

Модель (файл скачокU2.dat)

Рис.3.8. Скачкообразная подача расхода теплоносителя для модели.( скачокU2.dat)

Из графиков видно, что от U2 зависят не только Y1 и Y2, но и Y3. Причем Y1 и Y2 зависят от U2 линейно, а Y3 динамически. При этом с увеличением U2 Y1, Y2 и Y3 увеличиваются.

Вывод: Все проведенные опыты показывают, что модель является адекватной объекту.