
- •Автоматизированные информационно-управляющие системы Учебное пособие
- •Оглавление
- •Часть I. Автоматизированные информационно-управляющие системы Основные понятия
- •Глава 1. Информационно-управляющие системы реального времени §1.1. Особенности информационно-управляющих систем реального времени
- •1.1.1. Определение и основные характеристики информационно-управляющих систем реального времени
- •1.1.2. Операционные системы реального времени
- •1.1.3. Обзор систем реального времени
- •§1.2. Построение информационно-управляющих систем реального времени на базе операционной системы qnx
- •§1.3. Scada – системы
- •§1.4. Scada – система trace mode
- •1.4.1. Обзор системы trace mode
- •1.4.2. Функциональная структура пакета
- •1.4.3. Обзор внедрения системы trace mode
- •§1.5. Программно-технический комплекс DeltaV
- •1.5.1. Обзор системы DeltaV
- •1.5.2. Концепции системы DeltaV
- •1.5.3. Программные приложения DeltaV
- •§1.6. Программно-технический комплекс Квинт
- •1.6.1. Описание
- •1.6.2. Структура программно-технического комплекса Квинт
- •1.6.3. Архитектура
- •1.6.4. Контроллеры
- •1.6.5. Рабочие станции
- •1.6.6. Сети
- •1.6.7. Система автоматизированного проектирования асу тп
- •1.6.8. Примеры внедрения
- •§1.7. Системы автоматизации фирмы Siemens8
- •1.7.1. Состав программно-технического комплекса Totally Integrated Automation
- •1.7.2. Примеры автоматизации технологических процессов9
- •§1.8. Системы автоматизации фирмы авв10
- •1.8.1. Основные направления деятельности
- •1.8.2. Системы управления, предлагаемые авв Автоматизация в России
- •Глава 2. Обеспечивающие подсистемы информационно-управляющих систем и их характеристики §2.1. Программное обеспечение управления процессами
- •2.1.1. Реализация языков программирования стандарта мэк 6-1131/3 в системе trace mode
- •2.1.2. Описание языков программирования
- •2.1.3. Реализация регуляторов и объектов управления в scada-системе TraceMode
- •§2.2. Программное обеспечение секвенциально-логического управления
- •2.2.1. Программируемые логические контроллеры
- •2.2.2. Языки программирования логических контроллеров
- •2.2.3. Пример реализации секвенциально-логических алгоритмов в trace mode
- •§2.3. Средства идентификации и оптимизации
- •2.3.1. Идентификация характеристик технологических объектов
- •2.3.2. Идентификация характеристик технологических объектов с использованием стандартных методов Excel
- •2.3.3. Решение задачи оптимизация технологических объектов
- •§2.4. Средства интеллектуального анализа данных
- •2.4.1. Общие представления о Data Mining13
- •2.4.2. Задачи Data Mining
- •2.4.3. Классы систем Data Mining
- •2.4.4. Основные этапы Data Mining
- •Глава 3. Проектирование информационно-управляющих систем §3.1. Основные проблемы, системный подход и последовательность разработки
- •§3.2. Адаптация информационно-управляющих систем к области применения
- •§3.3. Информационные технологии проектирования иус
- •§3.4. Концепции информационного моделирования
- •Часть II. Примеры автоматизированных информационно-управляющих систем в управлении энергетической эффективностью технологических процессов
- •1. Оперативное управление технологическими процессами с прогнозом показателей энергетической эффективности16
- •2. Оперативное управление потоками энергетических ресурсов в производственных сетях с учетом динамики их аккумулирования19
- •3. Автоматизированная система диспетчерского управления теплоснабжением зданий на основе полевых технологий20
- •4. Паспортизация промышленных потребителей топливно-энергетических ресурсов с использованием средств автоматизации21
- •5. Оперативное управление экономичностью водяных тепловых сетей на основе макромоделирования22
- •Подсистема автоматизированного анализа режимов теплоснабжения
- •Методика анализа режимов тепловых сетей на основе макромоделирования
- •Программное обеспечение анализа режимов тепловых сетей на основе макромоделирования
- •6. Оперативное регулирование экономичности горения в энергетических котлах24
- •7. Автоматизированный мониторинг тепловой экономичности оборудования электрических станций 27
- •Резервы тепловой экономичности котлов
- •Показатели энергетических ресурсов турбоагрегатов
- •Резервы тепловой экономичности турбоагрегатов
- •Оптимальное использование пара
- •8. Оптимизация нагрузки параллельно работающих турбоагрегатов по данным эксплуатации при неполных исходных данных28
- •Постановка задачи оптимизации
- •Решение задачи оптимизации
- •Программа «тг-пар»
- •Пример работы программы
- •9. Автоматизированная информационная система мониторинга остаточного ресурса энергетического оборудования30
- •Методика оценки обобщенного остаточного ресурса энергетического оборудования
- •Алгоритм оперативной оценки обобщенного остаточного ресурса энергооборудования с учетом состояния металла
- •Программное обеспечение аис «Ресурс»
- •10. Автоматизированное управление процессами в охладительных установках электрических станций35
- •Факторы, влияющие на охлаждение
- •Устройство и основные характеристики градирен
- •Оптимизация работы башенных градирен
- •11. Автоматизированная компрессорная установка41
- •Математическое описание объекта управления
- •Анализ вариантов установки пароструйного компрессора для подачи пара в деаэраторы энергокорпуса
- •Автоматизированная система управления пароструйным компрессором
- •12. Лингвистический подход к оптимизации управления вельц-процессом45
- •Алгоритм выделения области Парето-оптимальных режимов в информационной базе данных
- •Нечеткие зависимости (лингвистические правила) в управлении процессом вельцевания
- •13. Энергетический менеджмент производства огнеупоров48
- •Приложение. Обзор промышленных сетей
- •1. Протокол передачи данных modbus50
- •2. Протокол передачи данных bitbus
- •3. Протокол передачи данных anbus
- •4. Протокол передачи данных hart
- •5. Протокол передачи данных profibus52
- •5.1. Независимые от поставщика взаимодействия между промышленными объектами (Fieldbus Communication).
- •5.2. Семейство profibus
- •5.3. Основные характеристики profibus-fms и profibus-dp
- •5.3.1. Архитектура протокола profibus
- •5.3.2. Физический Уровень (1) протокола profibus
- •5.4.1. Прикладной Уровень (7)
- •5.4.2. Коммуникационная модель
- •5.4.3. Объекты коммуникации
- •5.4.4. Сервисные функции fms
- •6. Полевая шина foundation Fieldbus53
Алгоритм оперативной оценки обобщенного остаточного ресурса энергооборудования с учетом состояния металла
Одним из ключевых и наиболее важных показателей работоспособности, определяющих срок службы энергоагрегатов, работающих в условиях высоких температур и давлений, является состояние металла. Далее рассмотрим алгоритм оперативной оценки обобщенного остаточного ресурса энергетического оборудования с учетом состояния металла.
Одной из основных причин повреждения металла энергооборудования, эксплуатируемого при высокой температуре, является его ползучесть. Ползучесть – это пластическая деформация, которая увеличивается со временем под действием постоянного напряжения при постоянной высокой температуре34. Процессы ползучести металла наблюдаются также при относительно низких температурах и напряжениях, однако скорость ползучести в таких случаях может быть пренебрежимо малой. Графическая зависимость изменения деформации от времени, называемая кривой ползучести, приведена на рис. 9.2.
Рис. 9.2. Зависимость деформации от времени (кривая ползучести):
1 – неустановившаяся ползучесть;
2 – установившееся ползучесть;
3 – ускоренная ползучесть
Обычно кривая ползучести характеризуется тремя стадиями.
В стадии 1 – неустановившейся (первичной) ползучести – скорость деформации уменьшается с течением времени.
В стадии 2 – установившейся (вторичной) ползучести – скорость деформации остается практически постоянной.
В стадии 3 – ускоренной ползучести (стадии разрушения) – скорость деформации увеличивается с течением времени. Увеличение скорости ползучести на третьей стадии связано обычно с возрастанием нагрузки и физическими изменениями структуры металла. Третья стадия завершается лавинной ползучестью – разрушением.
Продолжительность каждой стадии зависит от свойств металла, температуры и напряжения. Иногда ползучесть может протекать в течение длительного времени и практически не достигать третьей стадии. Если напряжение и температура очень высоки, то вторая стадия процесса ползучести может отсутствовать (первая стадия непосредственно переходит в третью).
Для оценки времени до разрушения элементов паропроводов может быть использована обобщенная параметрическая зависимость Ларсона-Миллера, в которой, помимо напряжения, температуры и времени, учитываются действующие напряжения и механические свойства материалов паропроводов:
(9.16)
где LM*
– коэффициент Ларсона-Миллера, Т
– температура рабочей среды, оК,
— действующее напряжение, МПа,
– временное сопротивление разрыву при
температуре 20 оС,
МПа.
Как показали статистические данные, разрушение гибов из стали 12Х1МФ происходит преимущественно при коэффициенте Ларсона-Миллера LM* > 20.
Таким образом, алгоритм оперативного расчета обобщенного остаточного ресурса оборудования с учетом состояния металла может быть представлен в следующем виде:
Составление статистической базы данных используемых в энергетическом оборудовании гибов.
Определение экспертами диагностируемых гибов по следующим критериям:
– гибы, работающие в наиболее жестких условиях (высокие температура, давление);
– гибы, обладающие наибольшим временем наработки.
При проведении останова энергетического оборудования измерение действующего напряжения ( , МПа) и временного сопротивления разрыву при температуре 20 оС (
, МПа).
Измерение и накопление значений контролируемых показателей работоспособности и .
Расчет значения критического ресурса (9.2) оборудования.
Вычисление расчетного времени до разрушения каждого выбранного элемента энергетического оборудования по формуле (9.16)
Выбор минимального значения расчетного времени до разрушения среди выбранных элементов
.
Вычисление доли исчерпания ресурса
.
Расчет обобщенного остаточного ресурса энергооборудования по формулам (9.12)–(9.14) и корректировка работы энергетического оборудования с учетом расчетного времени
.
Применение данного алгоритма позволит повысить точность и достоверность оценки остаточного ресурса агрегата за счет оперативного контроля состояния металла, режимов работы оборудования, а также статистических и фактических показателей его работоспособности.
Описанные выше методика и алгоритм оценки остаточного ресурса энергооборудования легли в основу разработанной программы для ЭВМ «Автоматизированная информационная система «Ресурс».