Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,813

ЛАБОРАТОРНАЯ УСТАНОВКА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПОТОКОВ МНОГОФАЗНЫХ СРЕД

Белова Н.В. 1 Стешина Л.А. 1
1 ГОУ ВПО «Марийский государственный технический университет», Йошкар-Ола, Россия
Представлена лабораторная установка для измерения параметров потоков многофазных сред. Проведен анализ эффективности использования лабораторной установки при проведении экспериментальных исследований измерения параметров газовой среды. Описана информационно-измерительная система лабораторной установки и результаты полнофакторного эксперимента измерения параметров газового потока.
лабораторная установка
измерительная система
газовый поток
эксперимент
1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. – М.: НАУКА, 1976.
2. Белова Н.В. Программно-аппаратная система измерения параметров газового потока // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2009. – №2. – С. 18-20.
3. Белова Н.В. Способ измерения и обработки параметров газового потока в процессе гранулирования суспензий// Системы управления и информационные технологии. – 4(38). – 2009. – С. 73-77.
4. Захаров Ю.В. Математическое моделирование в технологии электронных средств. – Й-Ола: МарГТУ, 2003.
Развитие систем управления сложными технологическими процессами направлено на разработку высокоэффективных способов и средств управления. В большинстве случаев, проверка и анализ разработанных средств и способов управления, а также апробация программно-алгоритмического обеспечения систем автоматического управления на реальном объекте, затруднительна. Это обусловлено сложностью технологических процессов, временными и материальными затратами, техническими требованиями к управляемым процессам. В связи с этим, апробация алгоритмов, способов управления и проверка правильности принятых решений возможна только при проведении экспериментальных исследований на макетах, опытных образцах установок реального объекта.

В Марийском государственном техническом университете разработана лабораторная установка для измерения параметров потоков многофазных сред, которая является макетом трубопроводной части установки гранулирования суспензий методом распылительной сушки Кировоградского завода твердых сплавов. Лабораторная установка представлена на рис. 1.

Рис.1. Лабораторная установка измерения параметров газовых потоков (1 - заглушка, 2 - гильза для установки термометра, 3 - штуцер для установки манометра, 4 - двигатель, 5 - вентилятор)

Лабораторная установка оснащена контрольно-измерительными приборами, позволяет воспроизводить различные режимы работы установки гранулирования суспензий и проводить многофакторные экспериментальные исследования процессов гранулирования и измерения параметров газового потока.

Важной проблемой технологического процесса гранулирования суспензий является отсутствие оптимальных алгоритмов управления, позволяющих точно соблюдать условия процесса гранулирования суспензий. Погрешность измерений, вызванная влиянием параметров газовой несущей среды на показания первичных измерительных приборов, не позволяет выдержать необходимые условия процесса гранулирования в динамическом режиме работы системы. Отсутствие достоверной измерительной информации при управлении технологическим процессом и инерционность измерительных приборов влияют на качество выпускаемой продукции. Построение инвариантной системы измерения позволит обеспечить точность и быстродействие измерений, как на протяжении всего хода технологического процесса, так и в режиме работы «start-stop». Для построения информационно-измерительной системы лабораторной установки разработан способ для измерения параметров газового потока, позволяющий повысить динамическую точность и быстродействие процесса измерения параметров за счет адаптивного алгоритма обработки измерительной информации. Способ для измерения параметров газового потока и алгоритм обработки измерительной информации разработан на основе методов современной теории управления и нелинейной математической модели системы измерения параметров газового потока [2]. Математическая модель измерительной системы отражает функциональные зависимости взаимодействия потока и первичных преобразователей, что позволяет учесть взаимное влияние параметров друг на друга при измерении, конструктивные особенности первичных преобразователей и принципы их действия [3].

Структурная схема информационно-измерительной системы лабораторной установки представлена на рис. 2.

Рис.2. Структурная схема информационно-измерительной системы лабораторной установки для  измерения параметров потоков многофазных сред

Для проведения экспериментальных исследований на лабораторной установке определены оптимальные условия проведения измерений, факторы, влияющие на измерения параметров среды, а именно температуру, влажность и давление газа на входе и выходе системы. Интервалы варьирования факторов, влияющих на измерение параметров, представлены в таблице 1.

Таблица 1

Факторы

-1

0

+1

Интервал варьирования

Размерность

x1 (температура)

50

75

100

25

°С

x2 (влажность)

27

29,5

32

2,5

кг/м3

x3 (давление)

1,7

1,85

2

0,15

кПа

x4 (расход)

0,1

0,3

0,5

0,2

кг/с

Для повышения качества проводимых измерений многофакторные экспериментальные исследования проведены в соответствии с методикой полнофакторного эксперимента (ПФЭ). Количество опытов, последовательность их проведения с учетом наименьшего числа переходов уровней факторов в процессе выполнения экспериментальных исследований, определены матрицей планирования ПФЭ. Количество опытов определяется выражением N=2k, где k-количество факторов.

В процессе проведения экспериментальных исследований для исключения влияния систематических ошибок, вызванных внешними условиями при постановке опытов, запланированных матрицей, эксперименты рандомизированы во времени и проведены в случайной последовательности, которую можно определить таблицей случайных чисел [1]. Кроме того, для повышения надежности оценки при проведении эксперимента дополнительно проведено 4 опыта в центре плана эксперимента.

Условия проведения эксперимента и результаты измерений представлены в виде таблицы - матрицы планирования, где строки соответствуют различным опытам, а столбцы - значениям факторов (таблица 2).

Таблица 2

№ опыта

x1

x2

x3

x4

x1x2

x1x3

x1x4

x2x3

x2x4

x3x4

y1(кПа)

y2(кПа)

y3 (°С)

y4(кг/м3)

1

-1

50

-1

27

-1

1,7

-1

0,1

1

1

1

1

1

1

1,702

1,702

50,22

28,400

2

1

100

-1

27

-1

1,7

-1

0,1

-1

-1

-1

1

1

1

1,715

1,609

97,31

26,870

3

-1

50

1

32

-1

1,7

-1

0,1

-1

1

1

-1

-1

1

1,704

1,696

56,45

31,800

4

1

100

1

32

-1

1,7

-1

0,1

1

-1

-1

-1

-1

1

1,710

1,693

102,52

31,900

5

-1

50

-1

27

1

2

-1

0,1

1

-1

1

-1

1

-1

2,059

1,973

53,16

26,530

6

1

100

-1

27

1

2

-1

0,1

-1

1

-1

-1

1

-1

2,053

1,998

95,61

28,370

7

-1

50

1

32

1

2

-1

0,1

-1

-1

1

1

-1

-1

2,024

1,993

53,73

33,510

8

1

100

1

32

1

2

-1

0,1

1

1

-1

1

-1

-1

2,034

1,974

109,71

31,780

9

-1

50

-1

27

-1

1,7

1

0,5

1

1

-1

1

-1

-1

1,670

1,685

48,67

28,980

10

1

100

-1

27

-1

1,7

1

0,5

-1

-1

1

1

-1

-1

1,690

1,695

103,38

35,210

11

-1

50

1

32

-1

1,7

1

0,5

-1

1

-1

-1

1

-1

1,710

1,708

46,45

34,570

12

1

100

1

32

-1

1,7

1

0,5

1

-1

1

-1

1

-1

1,687

1,689

102,23

32,830

13

-1

50

-1

27

1

2

1

0,5

1

-1

-1

-1

-1

1

2,017

1,987

47,93

27,670

14

1

100

-1

27

1

2

1

0,5

-1

1

1

-1

-1

1

2,004

1,982

97,42

27,870

15

-1

50

1

32

1

2

1

0,5

-1

-1

-1

1

1

1

2,026

1,867

49,84

33,130

16

1

100

1

32

1

2

1

0,5

1

1

1

1

1

1

2,023

1,998

101,57

32,410

17

0

75

0

29,5

0

1,85

0

0,3

0

0

0

0

0

0

1,836

1,865

74,48

30,080

18

0

75

0

29,5

0

1,85

0

0,3

0

0

0

0

0

0

1,843

1,835

73,13

31,210

19

0

75

0

29,5

0

1,85

0

0,3

0

0

0

0

0

0

1,835

1,832

75,68

28,530

20

0

75

0

29,5

0

1,85

0

0,3

0

0

0

0

0

0

1,828

1,865

74,85

28,980

По результатам проведенных опытов выполнена статистическая обработка данных, которая включает в себя вычисления средних значений параметров, построчной дисперсии и проверку воспроизводимости эксперимента с помощью G-критерия. Данная обработка значений необходима для расчета коэффициентов biполиномов статистической математической модели.

С физической точки зрения, значение коэффициента b0 характеризует среднее значение показателя y (измеряемого параметра) по всем опытам, а bi - эффект воздействия фактора хi на параметр yi.

Коэффициенты, полученные по результатам расчетов представлены в таблице 3.

Таблица 3

Коэффициент

y1

y2

y3

y4

b0

1,864

1,828

72,874

30,739

b1

0,00025

0,002

-21,997

0,166

b2

0,0005

-0,001

4,198

2,002

b3

0,166

0,143

3,043

-0,581

b4

-0,011

-0,002

2,077

0,844

b12

-0,001

0,010

1,409

-0,677

b13

-0,002

0,015

3,184

-0,217

b14

-0,003

0,013

2,146

0,331

b23

-0,004

-0,013

3,917

0,547

b24

0,008

-0,010

2,828

-0,351

b34

-0,002

-0,011

3,258

-0,733

Проверка значимости каждого из коэффициентов выполнена в соответствии с t-критерием Стьюдента. Такая проверка необходима для исключения незначимых коэффициентов из полиномов статистической модели. Коэффициент может быть незначимым из-за того, что фактор не влияет на параметр, слишком мал интервал варьирования переменной, велика ошибка эксперимента при наличии неуправляемых или неконтролируемых переменных. [4].

По результатам ПФЭ с учетом значимости коэффициентов получена статистическая математическая модель, которая позволяет получить значения измеряемых параметров с заданной точностью при известных значениях факторов (условий), сопровождающих процесс измерения.

P1=1,864+0,166Pг-0,011Q+0,008WгQ;

Р2=1,828+0,143Pг+0,015ТгРг;

Т=72,874-21,997Тг+4,198Wг+3,043Рг+2,077Q+1,409ТгWг+3,184ТгW+2,146ТгQ+3,917WгРг+2,828WгQ+3,258РгQ;

W=30,739+2,002Wг+0,844 Тг+0,331 Pг+0,547Q.

Проверка адекватности полученной модели в статистической обработке данных выполнена с использованием критерия Фишера [1]. Выявлено, что полученная модель с вероятностью 0,99 считается адекватной экспериментальным данным.

Таким образом, лабораторная установка позволяет проводить экспериментальные исследования режимов сушки процесса гранулирования и измерения параметров газового потока. Результаты измерений параметров газового потока подтвердили экспериментальные данные действующей установки гранулирования. Статистическая математическая модель позволяет воспроизводить значения измеряемых параметров с заданной точностью, что позволяет использовать лабораторную установку для апробации новых средств управления и построения оптимальных алгоритмов управления технологическим процессами.

Список литературы

  1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. - М.: НАУКА, 1976.
  2. Белова Н.В. Программно-аппаратная система измерения параметров газового потока // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. - 2009. - №2. - С. 18-20.
  3. Белова Н.В. Способ измерения и обработки параметров газового потока в процессе гранулирования суспензий// Системы управления и информационные технологии. - 4(38). - 2009. - С. 73-77.
  4. Захаров Ю.В. Математическое моделирование в технологии электронных средств. - Й-Ола: МарГТУ, 2003.

Рецензенты:

  • Полянин И.А., д.т.н., профессор кафедры прикладной механики машиноведения и технологии ГОУ ВПО «Марийский государственный университет», г. Йошкар-Ола.
  • Алибеков С.Я., д.т.н., профессор, зав. кафедрой машиностроения и материаловедения ГОУ ВПО «Марийский государственный технический университет», г. Йошкар-Ола.

Работа получена 12.08.2011.


Библиографическая ссылка

Белова Н.В., Стешина Л.А. ЛАБОРАТОРНАЯ УСТАНОВКА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПОТОКОВ МНОГОФАЗНЫХ СРЕД // Современные проблемы науки и образования. – 2011. – № 3.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=4681 (дата обращения: 07.08.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074