Міністерство освіти і науки Україниnung.edu.ua/files/attachments/materialy_konferenciyi-_akit_50.pdf · В.М. Юрчишин 27 ... С.М. Проценко,

1

Міністерство освіти і науки України

Івано-Франківський національний технічний університет

нафти і газу (ІФНТУНГ)

Науково-дослідний і проектний інститут ПАТ «Укрнафта»,

ТзОВ «Івано-Франківське спеціальне конструкторське бюро

засобів автоматизації», ТзОВ «Мікрол»

Наукове видання

АВТОМАТИЗОВАНЕ УПРАВЛІННЯ

БАГАТОВИМІРНИМИ ОБ’ЄКТАМИ НА

ЗАСАДАХ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОГО

ІНТЕЛЕКТУ

матеріали конференції

17 - 19 жовтня 2018 року

Івано-Франківськ - 2018

2

Підготовлено та рекомендовано до друку організаційним комітетом

Всеукраїнської науково-практичної конференції

«АВТОМАТИЗОВАНЕ УПРАВЛІННЯ БАГАТОВИМІРНИМИ

ОБ’ЄКТАМИ НА ЗАСАДАХ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОГО

ІНТЕЛЕКТУ»

ОРГАНІЗАЦІЙНИЙ КОМІТЕТ голова

Крижанівський Євстахій Іванович, ректор ІФНТУНГ;

заступники голови

Чигур Ігор Іванович, доцент кафедри автоматизації та комп’ютерно-

інтегрованих технологій, ІФНТУНГ;

Семенцов Георгій Никифорович, завідувач кафедри автоматизації та

комп’ютерно-інтегрованих технологій, ІФНТУНГ;

члени комітету

Юрчишин Володимир Миколайович, професор кафедри інженерії

програмного забезпечення, ІФНТУНГ;

Горбійчук Михайло Іванович, завідувач кафедри комп’ютерних систем і

мереж, ІФНТУНГ;

Заміховський Леонід Михайлович, завідувач кафедри інформаційно-

телекомунікаційних технологій та систем, ІФНТУНГ;

Мойсишин Василь Михайлович, завідувач кафедри вищої математики,

ІФНТУНГ;

Олійник Андрій Петрович, завідувач кафедри прикладної математики,

ІФНТУНГ;

Тимків Дмитро Федорович, професор кафедри прикладної математики,

ІФНТУНГ;

Вощинський Віктор Станіславович, директор ТзОВ «Івано-Франківське

спеціальне конструкторське бюро засобів автоматизації»;

Василенко Олександр Борисович, головний інженер проектів департаменту

капітального будівництва ПАТ «УКРНАФТА»;

Демчина Богдан Степанович, директор ТзОВ «Мікрол»;

секретаріат оргкомітету конференції

Борин Василь Степанович, доцент кафедри автоматизації та комп’ютерно-


Лагойда Андрій Іванович, доцент кафедри автоматизації та комп’ютерно-


Фешанич Лідія Ігорівна, асистент кафедри автоматизації та комп’ютерно-

інтегрованих технологій, ІФНТУНГ.

© ВНЗ Івано-Франківський національний

технічний університет нафти і газу, 2018

3

ЗМІСТ

Актуальні проблеми автоматизованого управління багатовимірними об’єктами на засадах обчислювального

інтелекту

Кафедрі автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій – 50

років

Г.Н. Семенцов 11

ТОВ “Івано-Франківське спеціальне конструкторське бюро засобів

автоматизації” - філія кафедри автоматизації та комп'ютерно-

інтегрованих технологій

В.С. Вощинський 19

Синтез АСР методом комплексування керувальних дій

А.П. Ладанюк 22

Системні задачі автоматизованого управління технологічними

комплексами нафтогазовидобувних підприємств (ТКНГП)

Г.Н. Семенцов 24

Застосування елементів штучного інтелекту в нафтогазовій галузі

В.М. Юрчишин 27

Автоматизоване управління організаційно-технічними комплексами

нафтогазовидобувної галузі промисловості на засадах синергетики

І.Г. Фадєєва 29

Стратегічні аспекти низьковуглецевого розвитку регіону

В.М. Кузьмин 32

Обгрунтування потреби вищої економічної освіти та необхідність її

модернізації для керівників підприємств

М.О. Данилюк 34

Дослідження впливу розрідження на етапі камера «під вогнем» процесу

випалювання вуглецевих виробів

О.А. Жученко, А.П. Коротинський 36

Аналіз структури бурової установки для збільшення потужності

приводів спуско-підйомної системи

В.С. Борин, В.В. Лопатін 38

Комп'ютерний моніторинг витрат енергоносіїв на промислових

підприємствах з розгалуженою структурою енергетичних і

матеріальних потоків

О.М. Заславський, О.В. Карпенко, С.М. Проценко, В.В. Ткачов 40

Нові аспекти комп’ютеризованого вдосконалення метрологічного

забезпечення обліку природного газу

О.Є. Середюк, Н.М. Малісевич, Т.В. Лютенко 42

Представлення фрагментів інформації одержаних від експерта в задачах

прийняття рішень

Т.Р. Стисло, В.І. Шекета 44

4

Формалізація представлення технологічних проблем в інтелектуальній

системі підтримки прийняття рішень

Р.Б. Вовк, М.С. Чесановський, Л.О. Потеряйло 46

Дослідження ефективних алгоритмів обчислення хеш-функцій

В.В. Кобиця, І.А.Фольварков 48

Застосування нейромережевих регуляторів в задачах управління

технологічними процесами

Д.О. Ковалюк, О.О. Ковалюк 50

Оцінювання технічного стану проточної частини двоступеневого вцн із

застосуванням нечіткої логіки

О.В. Мойсеєнко, Т.Г. Гарасимів 52

Аналіз тримірного простору для детектування перешкод при

автономній навігації мобільних пристроїв

А.Ю. Сазонов, І.Ю. Черепанська, Д.О. Осіпов 54

Дослідження характеристик апаратної та часової складності логічних

елементів «виключаюче АБО» та «провідне І» як компонентів

обчислювальних засобів систем моніторингу об’єктів управління

А.Я. Давлетова 56

Автоматична система контролю якості полівінілхлориду в процесі його

виробництва

Р.М. Лещій 59

Особливості автоматизованого керування складними технологічними

об’єктами на основі нейромереж

І.І. Чигур 61

Визначення динамічних характеристик котельного агрегату каналом

регулювання перегріву пари

М.В. Шавранський, А.М. Давидюк 63

Навчання нейронних мереж нейрорегуляторів в автоматизованих

системах керування технологічними об’єктами

І.І. Чигур, Ю.С. Гулин, А.Б. Метенчук 65

Синтез автоматизованої системи управління процесом первинної

переробки нафти (установка АВТ) на засадах методів нечіткої логіки

О.В. Кучмистенко, В.В. Петрик 67

Побудова математичної моделі технологічного процесу утворення сухої

насиченої пари в котлоагрегатах

В.С. Борин, Р.Е. Чеканський 69

Удосконалення системи автоматизації технологічного процесу

первинної переробки нафти на установці АТ-3

М.І. Дидик, О.В. Кучмистенко 71

Тренажер для налагодження систем керування та підготовки фахівців з

автоматизації

М.І. Когутяк, М.М. Кучак ,Є.П. Майкович 73

5

Прикладна програма для імітаційного моделювання процесу

автоматичного регулювання параметру технологічного апарату

В.М. Ковалевський 75

Дослідницько-пошукова робота як один з аспектів самостійної роботи

студентів

Р.М. Лещій, А.Р. Вітковська, Р.П. Косован 77

Концепція побудови автоматизованої системи відслідковування

зайнятості людських ресурсів при розробці програмного забезпечення

В.І. Бабала, Р.Б. Вовк 79

Оптимізація параметрів цифрових fuzzy-регуляторів

Р.А. Гладкий, О.В. Кучмистенко 81

Задачі багаторівневого автоматизованого управління процесом

поглиблення свердловин

В.Б. Кропивницька 83

Інформаційна безпека систем SCADA в АСУТП

С.О. Вайман, Я.І. Заячук, Б.Б. Стасів, І.І. Дунь 85

Використання віртуальних лабораторій в освіті

Р.М. Лещій, Л.Ю. Луців 87

Сучасні інформаційні технології при побудові автоматизованих систем

управління багатовимірними об’єктами

Л.Я. Чигур 90

Моделювання та ідентифікація буримості гірських порід в процесі

поглиблення свердловин

Н.В. Сабат 92

Ідентифікація асинхронних двигунів електроприводів при

самоналагодженні

М.В. Шавранський 94

Система контролю параметрів процесу буріння свердловин для

прогнозування прихоплень бурильних труб

М.В. Шавранський, А.В. Відливаний 96

Програмна автоматизація процесу формування інженерії вимог для

освітніх потреб

Р.Б. Вовк, І.С. Кудярський 98

Використання на заняттях з фізики віртуальних симуляторів

лабораторних робіт

Р.М. Лещій, І.В. Ільницька 100

Підвищення ефективності проектування систем контролю та управління

на базі спеціалізованої комп’ютерної мережі can

С.М. Бабчук 104

Удосконамення системи антипомпажного захисту газоперекачувального

агрегату на основі гібридної мережі

Л.І. Фешанич 106

Побудова автоматизованої системи управління котельною установкою

М.С. Іграк, В.С. Борин 108

6

Синтез цифрових регуляторів системи автоматичного управління

параметрами електричних печей

В.С. Борин, І.В. Шумський 110

Порівняльний аналіз засобів імітаційного моделювання комп’ютерних

мереж

О.В. Петрів, В.Б. Кропивницька 112

Автоматизация поискового проектирования технологических процессов

ремонтного производства

Л. Добровольская, Н. Куць, Д. Собчук 114

Діагностування функціонально-технічного стану відцентрового

нагнітача на основі газодинамічного розрахунку проточної частини

Н.Б. Татарчук, Л.І. Фешанич 116

Універсальний бюджетний контролер для навчальних цілей

А.Л. Логінов, М.І. Когутяк, М.М. Лазарів 118

Розробка та дослідження, позиціонування сонячної панелі

А.І. Гладкий, М.І. Когутяк, М.І. Шавранський 120

Застосування методу структурних схем при бурінні свердловин на нафту

і газ

В.С. Борин, О.М. Коростіль 122

Синтез і аналіз автоматизованої системи управління установки

екстракції ароматичних вуглеводнів на засадах інтелектуальних

технологій

О.А. Коритко, О.В. Кучмистенко 124

Математична модель герметичності пневматичної системи в установках

об’єму з еталонними лічильниками газу

М.С. Андрук 126

Основні методи побудови apiв сучасних веб-застосунках

Р.Ю. Семків 128

Дослідження адаптивного керування процесом буріння свердловин

електробурами

Л.О. Копистинський 130

Синтез каскадного fuzzy-контролера для задач виявлення відхилень від

нормальних режимів роботи

О.В. Єфремов, Р.В. Лейбюк 132

Ідентифікація розімкнутих нелінійних систем класу гаммерштейна

Р.О. Бибик 134

Визначення функцій передачі динамічних систем методом взаємної

кореляції

В.В. Ковальчук 136

Методи прогнозування часових рядів

Р.В. Лисівський 138

Використання нечітких правил для діагностики несправностей у системі

керування

Д.М. Зварич 140

7

ПІД-регулятор релейно-імпульсної дії та його параметри налаштування

О.Т. Лазорів 142

Результати попереднього аналізу багатовимірних вихідних даних про

процес поглиблення свердловин

І.В. Гузьо 144

Використання інтелектуальних технологій для удосконалення

автоматизованої системи контролю за витоками із

нафтопродуктопроводів

О.В. Кучмистенко, Р.В. Олексин 146

Синтез структурної формули пристрою для задач виявлення

передаварійних ситуацій у бурінні

А.В. Солодкий 148

Безпека протоколу mqtt для «інтернету речей»

Н.Т. Лазорів 151

Основні компоненти фазі-системи контролю,що функціонує в складі

типової системи автоматичного регулювання

А.Р. Данилів 153

Шлях до підвищення надійності та ефективності роботи об’єктів

газотранспортної системи

М.В. Івасюта 155

Моделювання процесів видобування нафти і газу

Р.М. Чернега 157

Система управління резервуарними парками переробки і зберігання

нафтопродуктів

Б.В. Гой 159

Автоматизація процесу абсорбційного осушення газу

В.В. Двояк 161

Система автоматизації відцентрового компресора для

вибухопожежонебезпечних виробництв і об'єктів

А.В. Мельник 163

Аналізування автоматизації складних промислових об’єктів на прикладі

газокомпресорної станції

Ю.М. Поташник 165

Алгоритм роботи підсистеми керування фарами в автомобілі на базі

мікроконтролера

В.Р. Кропивницький 167

Дослідження імітаційної моделі ГПА

В.О. Шеремета 169

Розробка програмного забезпечення для видалення дублікатів файлів

І.І. Мельничук 171

Основи та використання штучного інтелекту

В.А. Лесик 173

8

Розробка веб-додатку упорядкування публікацій на базі cms wordpress

О.О. Сирескіна, В.Б. Кропивницька 175

Ультразвукові вимірювальні пристрої

Б.М. Слободян 177

Моделювання процесів видобування нафти і газу

М.В. Білоус 179

Структура та функції мікроелектронного пристрою моніторингу

накидів та замикань на землю у високовольтних лініях

електропересилань

О.П. Люра 181

Побудови кореляційних моделей в сферичній системі координат

А.І. Сегін, О. І. Перхалюк, П.А. Кривий, Д.В. Стельмащук 183

Система автоматизованого управління на газорозподільній станції типу

«Енергія»

С.І. Стратан 185

Критерії оцінки структурної, інформаційно-структурної та ентропійно-

структурної складності проблемно-орієнтованих даних

Н.Я. Возна 187

Experimental studies disturbing exposure to process of large ore crushing

S.M. Matsuk

Структуризація інтерактивної взаємодії оператор – інформаційна

система моніторингу об’єктів нафтогазової галузі

Г.Я. Процюк, В.Р. Процюк 191

Елементи інтелектуального трубопроводу

О.В. Кучмистенко 193

Модуль «експертна система» в системі підтримки прийняття рішень по

керуванню гідротранспортом гірничо-загачувального комінату

С.Д. Приходченко 196

Синтез автоматизованої системи управління оливоабсорбційної

установки на основі нечіткої логіки

А.М. Дідоха, А.І. Лагойда 198

Синтез і аналіз автоматизованої системи управління блоку стабілізації

установки каталітичного риформінгу на засадах інтелектуальних

технологій

Р.І. Семанишин, А.І. Лагойда 200

Визначення оптимальних структур регуляторів для відцентрового

нагнітача газоперекачувального агрегату при змінах витрати в мережі

А.І. Лагойда 202

Сучасні інформаційні технології в освіті і виробництві

Інформаційна мережа кафедри автоматизації та комп’ютерно-

інтегрованих технологій (АКІТ) ІФНТУНГ

М.І. Когутяк, А.І. Лагойда, Є.П. Майкович 205

9

Інформаційно-довідкова система для дипломного та курсового

проектування кафедри АКІТ

М.І. Когутяк, А.І. Лагойда 207

Цикл фахової технічної підготовки. автоматизована навчальна

лабораторія з дисципліни «Технічні засоби автоматизації»

М.І. Когутяк, А.І. Лагойда, Є.П. Майкович, Л.І. Лагойда 209

Мікропроцесорні регулятори, засоби сигналізації та блокування (сенди

1, 2)


Задавачі та підсилювачі потужності (стенд 3)


Керування трикоординатним маніпулятором (стенд 4)


Пневматичні системи з контролерним керуванням (стенд 5)


Пневматичні системи з мікропроцесорним керуванням (стенд 6)


Технологічні індикатори та нормалізатори (стенд 7)


Аналітичні прилади та лічильники-таймери (стенд 8)


Цикл фахової практично-теоретичної підготовки. Дисципліна «Теорія

автоматичного керування»

Г.Н. Семенцов, Л.І. Фешанич, Г.Г. Зварич 227

Дисципліна «Ідентифікація та моделювання технологічних процесів»

М.В. Шавранський, Г.Г. Зварич 229

Дисципліни: «Штучні нейромережі в системах автоматизації». «Нечіткі

системи контролю / Нечіткі системи адаптивного керування»,

«Генетичні і еволюційні алгоритми»

І.І. Чигур, Л.Я. Чигур 231

Дисципліна «Основи комп’ютерно-інтегрованого управління»

А.І. Лагойда, Л.І. Лагойда 233

Дисципліни: «Проектування систем автоматизації», «Проектування,

монтаж та експлуатація систем автоматизації хіміко-технологічних

процесів»

Л.І. Фешанич, Л.Я. Чигур 235

Дисципліна «Автоматизація технологічних процесів та виробницт»,

«Автоматизація технологічних процесів в галузі»

В.С. Борин, О.В. Кучмистенко, М.І. Когутяк, Л.І. Фешанич 237

Дисципліна «Мікроконтролери та програмовані логічні контролери»

М.І. Когутяк, Л.І. Лагойда, А.І. Лагойда 240

Дисципліна «Програмно-технічні комплекси автоматизації»

М.І. Когутяк, Л.І. Лагойда, А.І. Лагойда 247

10

АКТУАЛЬНІ ПРОБЛЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОГО

УПРАВЛІННЯ БАГАТОВИМІРНИМИ ОБ’ЄКТАМИ НА

ЗАСАДАХ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Актуальні проблеми автоматизованого управління багатовимірними об’єктами на засадах обчислювального інтелекту

11

УДК 681.5

КАФЕДРІ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТА КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНИХ ТЕХНОЛОГІЙ – 50 РОКІВ

Г.Н. Семенцов, доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри автоматизації те

комп’ютерно-інтегрованих технологій

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, 76019,

м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська, 15, е-mаil: [email protected]

Наказом по Івано-Франківському інституту нафти і газу від 23 квітня 1968

року № 194 прийнято для виконання наказ Міністра вищої і середньої

спеціальної освіти УРСР від 18 квітня 1968 року № 244 «Про реорганізацію

кафедр Івано-Франківського інституту нафти і газу»:

З метою покращення якості підготовки спеціалістів і створення більш

сприятливих умов для розвитку учбово-методичної та науково-дослідної роботи

в Івано-Франківському інституту нафти і газу,

НАКАЗУЮ:

1. Розділити з 1 вересня 1968 року:

а) кафедру електротехніки і автоматики на дві кафедри:

- автоматизації процесів видобутку і переробки нафти і газу;

- електротехніки і промелектроніки.

2. Планово-фінансовому управлінню внести необхідні зміни до штатного

розпису інституту.

3. Внести відповідні зміни до статуту інституту.

Заступник Міністра Л. Чередніченко

Перший склад кафедри був таким: завідувач кафедри, канд. техн. наук, доц.

Віноградов О. Л., доценти: канд. техн. наук Бродин І. С., Зельцер С. П., канд.

техн. наук Семенцов Г. Н., старші викладачі: Кукурудз С. Ф., Синявський Р. А.,

асистент Горбійчук М. І., завідувач лабораторіями Трофімюк О. М.

Упродовж 01.09.1968 - 01.03.1970 р.р. кафедру очолював канд. техн. наук,

доц. Віноградов О. Л. Водночас до штату кафедри був зарахований Ставкін В. П.

(01.07.1969 р.). З березня 1970 до 31.08.1970 р. кафедру очолював д-р. тенх. наук

Штамбергер Г. А.

Впродовж 01.09.1970 – 21.09.1977 р.р. кафедру очолював канд. техн. наук,

проф. Локотош Б. М.. Тоді ж колектив кафедри поповнився завдяки випускникам

кафедри – Блінов В. І. (01.09.1970 р.), Романюк Л. А. (01.03.1971 р.), Саух М. М.

(15.11.1970 р.), Петренко В. П. (01.08.71 р.), а також Чеховський С. А.

(08.04.1970 р.).

У 1971 році канд. техн. наук Крикун З. М. за конкурсом посів посаду доцента

кафедри автоматизації виробничих процесів. У серпні 1972 р. його обрано на

посаду завідувача кафедри прикладної математики (ПМ).

За час утворення у 1968 році кафедра пройшла два періоди розвитку: перші

25 років пов’язані з традиційним напрямом автоматизації технологічних

процесів і останні 25 років – з автоматизацією цих процесів на основі

mailto:[email protected]

Автоматизоване управління багатовимірними об’єктами на засадах обчислювального інтелекту, 2018

12

комп’ютерно-інтегрованих технологій.

Матеріально-технічна база кафедри розширювалася та вдосконалювалася

завдяки новим технічним засобам автоматики та електронних і пневматичних

систем регулювання. На їхній базі було організовано навчальні лабораторії

технологічних вимірювань, елементів електроавтоматики, електровимі-

рювальної техніки та телемеханіки і зв’язку, пневмоавтоматики і пневмоніки, а

також лабораторію обчислювальної техніки на базі ЕОМ «Наири–2».

Співробітники кафедри викладали дисципліни з автоматизації технологічних

процесів для всіх студентів інституту. Кафедра була випусковою з підготовки

фахівців у галузі автоматизації нафтової і газової промисловості. Водночас

кафедра з 1969 р. започаткувала практику перепідготовки та підвищення

кваліфікації працівників нафтової і газової промисловості, особливо фахівців у

галузі автоматизації. Викладачі підготували потрібну науково-методичну

літературу. Зокрема, проф. Локотош Б. М. і доц. Семенцов Г. Н. опублікували у

видавництві «Вища школа» перший навчальний посібник з грифом Міносвіти

«Автоматизация процесса бурения глубоких скважин» (тираж 2300 прим.),

призначений для студентів спеціальностей «Електрифікація і автоматизація

гірничих робіт», «Буріння нафтових і газових свердловин», «Машини і

обладнання нафтових і газових промислів».

У цей період науково-дослідна робота кафедри була спрямована на

розроблення елементів автоматики на засадах пневмоніки (проф.

Локотош Б. М. і його аспіранти Блінов В. І., Петренко В. П., Саух М. М.), методів

вимірювання великих витрат газу (канд. техн. наук, доц. Бродин І. С.,

Чеховський С. А., Праскова З. М), інтегральних показників ефективності систем

автоматичного управління (к.т.н. С.П.Зельцер, В.П.Ставкін), автоматизації

процесу буріння нафтових і газових свердловин (канд. техн. наук, доц.

Семенцов Г. Н., Кукурудз С. Ф., Горбійчук М. І., Івасютяк О. М.,

Бестелесний А. Г.).

Основні розробки було виконано для підприємств нафтової і газової

промисловості. Так, у 1970-1973 р.р. був розроблений, виготовлений і пройшов

випробовування на бурових Долинського УБР пристрій для автоматичного

контролювання інтенсивності зношення озброєння шарошкових доліт.

У 1970 році в Азербайджанському інституті нафтохімії ім. Азізбекова (Баку)

викладач кафедри Зельцер З. П. захистив вперше дисертацію на тему «Функция

мощности и интегральные показатели эффективности системы автоматического

управления».

01.09.1970 р. наказом ректора ІФІНГ за № 48 кафедру поділено на дві

кафедри: автоматизації виробничих процесів (завідувач кафедри – ректор ІФІНГ

Локотош Б. М.) та інформаційно-вимірювальної техніки і промелектроніки

(завідувач кафедри – д-р. техн. наук Штамбергер Г. А.). Під керівництвом канд.

техн. наук Локотоша Б. М. на кафедрі проводилась робота щодо дослідження

систем автоматичного керування із застосуванням струменевих пневматичних

модулів для нафтової і газової промисловості. Харківський інститут НДІ-газ

фінансував тему «Розробка струменного керуючого пристрою для регуляторів

тиску газу».


13

У 1973 р. надано право керівництва аспірантами за спеціальністю 05.13.14 –

«Автоматичне управління і регулювання» канд. техн. наук, доцентам:

Семенцову Г. Н., Локотошу Б. М., Зельцеру С. П. та за спеціальністю

«Метрологія» канд. техн. наук, доц., Бродину І. С., які працювали на кафедрі

автоматизації виробничих процесів та активно проводили наукові дослідження.

Під керівництвом Бродина І.С. були розроблені, метрологічно атестовані і

впроваджені у промислову експлуатацію унікальні витрато-вимірювальні

інформаційні комплекси та еталонні установки для калібрування і повіряння

промислових лічильників, витратомірів газу, конструктивні особливості яких

відображено у понад 25 авторських свідоцтвах СРСР та патентах України. Ці

витрато-вимірювальні комплекси ефективно використовувались у містах

України, Білорусії, Молдови та Росії. У 1996 р. на виробничій базі ВАТ

«Промприлад» (м. Івано-Франківськ) було створено Державний еталон одиниць

об’єму та об’ємної витрати газу. За цю розробку у 1985 році Бродин І. С. отримав

диплом виставки «Интербытмаш». Під його керівництвом захищено 4

кандидатські дисертації, а у 1992 році доцент Бродин І. С. захистив докторську

дисертацію у м. Санкт-Петербург.

Під час першого періоду розвитку на кафедрі активізувалась госпдоговірна

науково-дослідна робота, яку виконували для проведення промислових

випробувань і впровадження результатів, отриманих під час виконання

держбюджетних досліджень. Так, за замовленням об’єднання «Укрнафта» у 1970

р. під керівництвом канд. техн. наук, доц. Семенцова Г. Н. виконано НДР на тему

«Разработка устройства для контроля интенсивности условного износа долота».

У результаті було розроблено новий цифровий пристрій, який у 1971 р. пройшов

промислові випробування на бурових Долинського УБР, де були отримані

позитивні результати, а 1972 р. цей пристрій демонстрували на виставці

передового досвіду у Києві, а також на ВДНГ у Москві у павільйоні «Вища

освіта». Згодом у 1973 р. пристрій було впроваджено і в Надвірнянському УБР.

За матеріалами досліджень Кукурудз С. Ф. захистив кандидатську

дисертацію, а студенти Попов Л. Є., Бестелесний А. Г. та інші - дипломні

проекти. Плідну діяльність викладачів кафедри було високо поціновано. Доц.

Семенцов Г. Н. був нагороджений срібною медаллю ВДНГ СРСР, а за

впровадження винаходів у виробництво - знаком «Винахідник СРСР».

У вересні 1973 р. спільно з кафедрою інформаційно-вимірювальної техніки і

промелектроніки проведено Всесоюзну конференцію «Інформаційно-

вимірювальні системи (ИИС–73)». Головою оргкомітету був проф.

Локотош Б. М., членом оргкомітету - проф. Штамбергер Г. Ф., членом

оргкомітету і відповідальним секретарем був канд. техн. наук, доц.,

Семенцов Г. Н.. Конференція була проведена у головному корпусі інституту,

який саме з 1 вересня 1973 р. був прийнятий в експлуатацію.

З 1974 по 1977 р.р. кафедра опублікувала у видавництві «Техніка» (Київ) 4

збірника статей, обсягом по 12,5 друк. аркушів, тиражем 900 примірників:

1. «Элементы и системы автоматики в нефтяной и газовой

промышленности», 1974 р.

2. «Измерения, контроль и автоматизация в нефтяной и газовой


14

промышленности», 1975 р.

3. «Методы и устройства сбора и обработки измерительной информации»,

1976 р.

4. «Элементы АСУ в нефтяной промышленности», 1977 р.

Редакційна колегія: Локотош Б. М. (відповідальний редактор), Зельцер С. П.

(заст. відповід. ред.), Добров Є. Є., Семенцов Г. Н., Торбін М. М.,

Щтамбергер Г. А., Долгополова О. Л. (відповідальний секретар).

З 1978 р. кафедру очолює докт. техн. наук, проф., академік УНГА Семенцов

Г. Н. (22.09.1977р. - 02.01.1978 р. – в.о. зав. кафедри; 02.01.1978 р. - обраний за

конкурсом на посаду завідувача кафедри).

У цей період колектив активно продовжує роботи з оснащення лабораторій

кафедри сучасними технічними засобами. У наукових дослідженнях та

навчальній роботі широко застосовують моделювання на аналогових

обчислювальних машинах МН-7, а також Наірі-2. Лабораторії технологічних

вимірювань та автоматизації технологічних процесів поповнено стендами для

дослідження засобів автоматизації, а також пневматичною системою керування

типу «Центр», УСЕППА. До складу лабораторного обладнання увійшли система

телемеханіки ТМ-7000; СКУБ; Б-7; Мартін-Деккер; Реміконти Р-130; роботи

«Циклон-5», РТК, МП-9С.

Кафедра здійснювала наукове керівництво галузевою науково-дослідною

лабораторією (ГНДЛ–5), яка розробляла сучасні методи вимірювання і

відтворення великих витрат газу для газотранспортної системи за участю ПО

«Геофізприлад». Безпосередньо кафедра розробляла разом з іншими кафедрами

інституту методи контролю поверхневого натягу поверхнево-активних речовин,

керівники канд. техн. наук, доц. Кісіль І. С., канд. техн. наук, доц.

Дранчук М. М. Було створене мале підприємства «Поступ».

Поряд з цим кафедра традиційно виконувала та впроваджувала у

виробництво роботи з автоматизації технологічних процесів буріння свердловин.

Науково-дослідні та дослідно-конструкторські роботи проводилися відповідно

до постанов Ради міністрів СРСР № 261 від 12.03.1981 р.; Президіуму

республіканської ради за координацією наукових досліджень у галузі

природничих і суспільних наук, Президії АН України № 20 від 30.12.1980 р.;

Всесоюзної комплексної цільової програми Мінвуза СРСР «Технічна

кібернетика» (наказ Мінвуза СРСР № 1309 від 13.12.1982 р.); Всесоюзної

науково-технічної програми «Автоматизовані системи наукових досліджень»

(наказ Мінвуза СРСР № 583 від 05ю.08.1986 р. про затвердження науково-

технічної програми АСНД на 1986-1990 р.р.); спільним наказом

№ 238/251/145/290 від 14.06.1976 р. Мінгео УРСР, МВ і ССО УРСР, ВПО

«Укргазпром» Мінгазпрома СРСР, ПО «Укрнафта» Міннафтопрому СРСР;

комплексними цільовими науково-технічними програмами Мінвузу «АСУ–

регіон» (наказ Мінвуза УРСР № 189 від 28.04.1981 р.); «Інформатика і

автоматизація в регіоні», «АСНД» (наказ Мінвуза УРСР від 10.09.1986 р.);

планами госпбюджетних і госпдоговірних НДР Івано-Франківського інституту

нафти і газу.

Для вирішення поставлених завдань був використаний комплексний метод


15

досліджень, до якого входять аналітичні дослідження, лабораторні досліди із

застосуванням спеціальних стендів, виробничі експерименти і випробовування,

розрахунки, математичне моделювання на ПК і математична обробка

експериментальних даних. Ефективність одержаних результатів оцінювалися

шляхом практичного впровадження розробок на об’єктах Міннафтогазпрому

СРСР, Міннафтохіма СРСР і Мінгео УРСР, а також на Дрогобицькому

долотному заводі.

Важливим напрямком дослідження кафедри у цей період було

випробовування системи оптимального керування процесом буріння з одним і

двома керувальними впливами здійснено з використанням розроблених засобів

контролю. Випробовування системи здійснювали на бурових 104-Янковська

Долинського УБР ПО «Укрнафта», № 281, № 260 Крестищинського УБР ПО

«Укрбургаз», Прутець–1 Надвірнянського УБР ПО «Укрнафта».

Перед початком виробничих ви пробувань алгоритми оптимізації були

апробовані в лабораторних і промислових умовах на основі УВК СМ 1803.03.

Промислові випробування показали працездатність математичного і

програмного забезпечення задачі, підтвердженої висновком Івано-

Франківського філіалу КІОЦ ПО «Укрнафта». Алгоритмічне і програмне

забезпечення системи оптимального керування процесом буріння за критерієм

«вартість метра проходки свердловини» прийнято СМОФАП Київського ПКБ

АСК ПО «Промавтоматика».

У 1983 р. кафедра організувала і провела Всесоюзну нараду з проблеми

«Геолого-технологічний контроль і дослідження свердловини у процесі буріння»

(24-29 жовтня 1983 р., м. Івано-Франківськ). Були заслухані 3 доповіді

викладачів кафедри Сауха М. М., Когуча Я. Р. і Семенцова Г. Н. У 1984 р. ПО

«Геофізприлад» виготовило 3 дослідних зразка пристрою вимірювання моменту

на валі бурових механізмів з електричним приводом (для бурових установок БУ

2500 ЕП, БУ 2500 ДЕП).

У результаті виконання науково-дослідних робіт поповнювався парк

вимірювальних приладів та регуляторів – сучасних автоматичних електронних і

пневматичних систем. Так, лабораторію технічних засобів автоматизації було

переобладнано найсучаснішими, як на той час, стендами промислового

виробництва УСЕППА, укомплектовано електронними вимірювальними

приладами, на кафедрі з’явилися зручні місця для роботи студентів.

Сьогодні професорсько-викладацький склад кафедри, виконуючи бюджетну

науково-дослідну роботу за індивідуальними планами, реалізує тему

«Автоматизоване управління багатовимірними об’єктами на засадах гібридних

систем обчислювального інтелекту». Ця тема доповнюється іншими науковими

результатами, отриманими працівниками кафедри під час виконання

дисертаційних робіт.

Кафедра співпрацює з провідними вітчизняними та зарубіжними

університетами: Національним технічним університетом України «Київський

політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», Національним університетом

«Львівська політехніка», Київським НУ харчових технологій, Національним

гірничим університетом (м. Дніпро), Херсонським національним технічним


16

університетом, Харківським національним університетом радіоелектроніки,

Національним університетом водного господарства та природокористування (м.

Рівне), Полтавським національним технічним університетом ім. Юрія

Кондратюка, Сєвєродонецьким технологічним інститутом, кафедра

автоматизації поліграфічного виробництва Української академії друкарства,

Харківським національним університетом радіоелектроніки, Інститутом

транспорту газу, Одеським національним політехнічним університетом,

Луцьким державним технічним університетом.

Все це допомагає реалізовувати, згідно з Болонською декларацію, програму

мобільності студентів та програму інтеграції університету в Європейський

освітній простір.

З 1988 року кафедра співпрацює з кафедрами автоматизації нафтових вищих

навчальних закладів СРСР у рамках навчально-методичного об’єднання щодо

вищої освіти і підсекції спеціальності «Автоматизація технологічних процесів і

виробництв» (керівник зав.к афедри АТП МІХМ ім. Губкіна, канд. техн. наук,

доц. Ісакович Р.Я.). У травні 1990 року в УНІ (м. Уфа) завідувач кафедри брав

участь в обговоренні питання щодо методики викладання циклу дисциплін

«Цифрова автоматика» і проблем інформаційного забезпечення систем

автоматики. Окрім методичних питань на засіданні секцій розглядалася

інформація завідувачів кафедр про наукові дослідження.

Так, 25.05.1989 р. (м. Івано-Франківськ) відбулося обговорення доповіді

канд. техн. наук, доц., Семенцова Г. Н. на тему «Основи оптимального

адаптивного управління процесом буріння нафтових і газових свердловин»;

17.10.1989 р. (м. Грозний) - обговорення доповіді доц. Семенцова Г. Н. на тему

«Оптимальне адаптивне управління процесом буріння нафтових і газових

свердловин»; 23.11.1989 р. (м. Москва) – обговорення доповіді Семенцова Г. Н.

«Оптимальне адаптивне управління процесом буріння нафтових і газових

свердловин». 24 квітня 1990 року Семенцов Г.Н. захистив докторську

дисертацію в інституті МІНХіГП (м. Москва).

Другий період кафедри характеризується подальшим удосконаленням

наукового потенціалу кафедри, її матеріальної і технічної бази, осучасненням

методичного, програмного забезпечення, підвищення якості підготовки фахівців

з автоматизації.

Нині кафедра забезпечує підготовку бакалаврів, магістрів, докторів філософії

в галузі знань 15 – Автоматизація та приладобудування, спеціальності 151 -

Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології згідно з Стандартами

вищої освіти України.

З 1990 р. кафедра забезпечує підготовку фахівців для іноземних держав:

Болгарії, Анголи, Туркменістану, В’єтнаму та ін.

З 2002 року в університеті за ініціативою ректора розпочато впровадження

дистанційної форми навчання і того ж року створено Центр дистанційного

навчання (ЦДН) (наказ ректора № 10 від 14.02.2002 р.). Питання дистанційного

навчання було обговорено на засіданні методради 01 листопада 2001 р., на VІІІ

науково-методичній конференції «Методичні та організаційні аспекти

навчального процесу: фундаментальна підготовка фахівців; технологія


17

дистанційного навчання», 29-30 січня 2002 р. і на засідані вченої ради

університету 30 січня 2002 р. було прийнято відповідні ухвали, зокрема:

Завідувачу кафедри автоматизації технологічних процесів і моніторингу в

екології, проф. Семенцову Г. Н. розпочати з весняного семестру 2001/2002 н. р.

впровадження елементів дистанційного навчання зі спеціальності

«Автоматизоване управління технологічними процесами», у тому числі і на базі

НКП Дрогобицького нафтового технікуму (м. Дрогобич).

Зараз організацію роботи в ЦДН здійснює керівник підрозділу, випускниця

1993 р. кафедри АВП канд. техн. наук, доц. Піндус Н. М..

У зв’язку із зростанням вимог до підготовки фахівців для нафтогазової

промисловості і необхідністю інтегрування у європейський освітній простір у

1994 році за ініціативою кафедри АТП було створене «Прикарпатське

регіональне об’єднання студентів і викладачів». Засновники - доцент кафедри

АТП, канд. техн. наук Телишева Т. О., завідувач кафедри АТП, д-р. техн. наук,

професор, Семенцов Г. Н., проректор Козак Ф. В., студент Мельник С..

Був організований обмін студентами з вищими навчальними закладами країн

Європи та США. Згодом це об’єднання було перетворено в AISIC.

Нові можливості підготовки фахівців з автоматизації були створені шляхом

залучення до навчального процесу матеріально-технічної бази філій кафедри,

зокрема на базі спеціального конструкторського бюро засобів автоматизації

СКБЗА.

Відповідно до нових вимог здійснювалась, удосконалювалась та

доповнювалась програма підготовки студентів та методичне забезпечення

навчального процесу, який повністю забезпечений україномовною літературою.

Підготовлено методичні розробки на всі види навчальної роботи для студентів

як денної, заочної, так і дистанційної форм навчання. Бібліотека університету

постійно поповнюється новою навчально-методичною літературою. Нині

кафедра забезпечує підготовку бакалаврів (ліцензійний набір – 50 стаціонар, 50

заочників), магістрів (ліцензійний набір – 45 стаціонар, 45 заочників), докторів

філософії (ліцензійний набір – 15 стаціонар, 15 заочників) спеціальності 151 –

Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології.

Кафедра автоматизації та ком’ютерно-інтегрованих технологій (АКІТ) має

всі можливості для забезпечення високого навчального рівня підготовки

фахівців з автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій.

За період з 1968 по 2018 роки кафедра підготувала більше 3000 фахівців, які

працюють в Україні і інших країнах світу (Німеччині, Англії, Канаді, США,

Австрії та ін.). Серед них головні спеціалісти підприємств нафтової і газової

промисловості, члени Української нафтогазової академії, професора і доктора

наук, викладачі та співробітники університету.

Напрямок вищої освіти за професійним спрямуванням “Автоматизація та

комп'ютерно-інтегровані технології” орієнтований на автоматизовані системи

управління технологічними процесами виробництв різних галузей господарства

і сучасні високі технології, здійснення яких неможливе без інтегрального

застосування комп'ютерної техніки, як на стадії проектування так і на стадії

експлуатації.


18

Набуті знання та вміння дають змогу випускнику рівня «Бакалавр» займатися

діяльністю у галузі автоматизації та комп’ютерних технологій, багатьох галузях

промисловості, а також продовжити навчання на магістерському рівні.

Науково-дослідна робота (НДР) кафедри пройшла два періоди розвитку:

перші 25 років були пов’язані, як зазначено вище з традиційним напрямом

автоматизації технологічних процесів, а останні 25 років - з автоматизацією

технологічних процесів буріння, видобування, транспортування і зберігання

нафти і газу на основі комп’ютерно-інтегрованих технологій.

НДР у галузі автоматизації технологічних процесів у нафтовій і газовій

промисловості на кафедрі в 1968-1983 р.р. здійснено у двох напрямах: створення

необхідних технічних засобів автоматизації, передусім пристроїв контролю

(Бродин І.С., Бестелесний А.Г., Кукурудз С.Ф., Кісіль І.С., Шаповал О.А.,

Горбійчук М.І., Заміховський Л.М., Дранчук М.М., Саух М.М., Криничний П.Я.,

Чистяков В.І., Кравець Т.С., Когуч Я.Р., Богданов Ю.О., Когутяк М.І.,

Петренко В.П., Локотош Б.М., Семенцов Г.Н.) та створення і впровадження

систем автоматизації (Зельцер С.П., Ставкін В.П., Горбійчук М.І.,

Телишева Т.О., Локотош Б.М., Семенцов Г.Н. та ін.).

Основний напрям НДР кафедри був спрямований на розроблення систем

точного вимірювання витрат газу під час транспортування на магістральних

газопроводах (створена галузева науково-дослідна лабораторія ГНДЛ-5,

Бродин І.С.); систем оперативного оптимального управління процесом

поглиблення свердловин (Семенцов Г.Н., Горбійчук М.І., Кукурудз С.Ф.,

Телишева Т.О.); інтегральних показників ефективності систем автоматичного

управління і прогнозування ефективності автоматизації (Зельцер С.П.); систем

пневмоавтоматики (Локотош Б.М., Зевелев А.Я., Блінов В.І. Синявський Р.А.,

Петренко В.П.); проблемно-орієнтованих комплексів для автоматизації обробки

інформації при експериментальних дослідженнях (Семенцов Г.Н.,

Горбійчук М.І., Саух М.М., Когуч Я.Р.); математичного й інформаційного

забезпечення АСК ТП буріння (Семенцов Г.Н., Горбійчук М.М., Саух М.М.);

систем контролю показників зношення доліт, пристрою для раціонального

відпрацювання доліт, комплекс приладів для реєстрування параметрів режиму

електробуріння (Бестелесний А.Г., Шаповал О.А., Заміховський Л.М.,

Кукурудз С.Ф., Горбійчук М.І., Семенцов Г.Н.); розроблення пристроїв для

визначення поверхневого натягу поверхнево-активних речовин на

технологічному потоку (Дранчук М.М., Кісіль І.С.). Основні розробки виконпно

для підприємств нафтової і газової промисловості: Долинського УБР об’єднання

«Укрнафта», Надвірнянського НПЗ, Надвірнянського УБР та ін.

На основі комплексних досліджень закономірностей технологічних процесів

та розроблення ефективних систем управління ними і технічних засобів

автоматизації науковці кафедри заклали основи щодо системного підходу до

створення автоматизованих систем управління технологічними процесами у

нафтовій і газовій промисловості.


19

УДК 681.5.08

ТОВ “ІВАНО-ФРАНКІВСЬКЕ СПЕЦІАЛЬНЕ КОНСТРУКТОРСЬКЕ БЮРО ЗАСОБІВ АВТОМАТИЗАЦІЇ” – ФІЛІЯ КАФЕДРИ

АВТОМАТИЗАЦІЇ ТА КОМП'ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

В.С. Вощинський

Івано-Франківське спеціальне конструкторське бюро засобів автоматизації, 76018, м.

Івано-Франківськ, вул. Академіка Сахарова, 23Б, е-mаil: [email protected]

Товариство з обмеженою відповідальністю “Івано-Франківське спеціальне

конструкторське бюро засобів автоматизації веде свій початок з 1964 р., коли в

м. Івано-Франківську була створена філія Всесоюзного НДІ

“ВНИИКАНефтегаз”. Метою створення філії було проведення науково-

дослідних та дослідно-конструкторських робіт і розроблення технічних засобів

для автоматизації технологічних процесів у нафтогазовому комплексі та

енергетиці. Для широкого впровадження розроблених технічних засобів у

серійне виробництво і забезпечення ними потреб народно-господарського

комплексу у 1977 році на базі філії НДІ “ВНИИКАНефтегаз” і конструкторських

підрозділів Івано-Франківського приладобудівного заводу була створена

дослідно-конструкторська організація з правом юридичної особи – Івано-

Франківське спеціальне конструкторське бюро засобів автоматизації

Основним її завданням було створення і впровадження у серійний випуск на

Івано-Франківському ВО “Геофізприлад” (сьогодні – ПАТ “Івано-Франківський

завод “Промприлад”) та інших підприємствах міністерства засобів автоматизації

технологічних процесів у нафтогазовому комплексі, атомній, електро- та

теплоенергетиці, хімічній, будівельній та інших галузях економіки, а також

впровадження створених технічних засобів на об’єктах експлуатації.

За 30 років роботи в статусі державного підприємства (1964-1994 р.р.)

фахівцями СКБ ЗА створено понад 80 виробів, більшість з них серійно випускала

ПАТ “Івано-Франківський завод “Промприлад”, Тернопільським ВАТ “ТЕМЗА”

та ще восьми заводами, розміщеними за межами України.

Ряд розробок на той період, виконувались за постановами уряду. Створені

технічні засоби знайшли широке застосування на об”єктах народного

господарства – у розвідці та бурінні свердловин на суші і на морі та

нафтогазовидобутку, комплектуванні бурових установок заводів “Уралмаш” і

“Баррикады” енергетиці і хімічній промисловості, промисловості будматеріалів

і оборонному комплексі, інших сферах економіки України, Росії, Казахстану,

Туркменістану, Болгарії, Індії, Іраку, Куби, Вєтнаму. Всі вироби відповідали

вимогам високого технічного рівня. Нові технічні рішення, які фахівці

застосовували в конструкції створюваних виробів, захищені 83 свідоцтвами та

патентами на винаходи.

Фахівці, які працювали на той період в організації, захистили 3 дисертації на

здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук, активно співпрацювали з

провідними науковими організаціями за напрямами діяльності: надрукувано

понад 47 наукових статей та доповідей.

1994 року “Івано-Франківське спеціальне конструкторське бюро засобів


20

автоматизації” стало орендним підприємством, а 1995 р. шляхом викупу майна у

держави було створено колективне підприємство (тепер – Товариство з

обмеженою відповідальністю “Івано-Франківське спеціальне конструкторське

бюро засобів автоматизації”).

Ставши недержавним підприємством, товариство зосередило свої зусилля на

створенні принципово нових засобів контролю і регулювання та автоматизації

технологічних процесів у паливно-енергетичному комплексі та нафтогазовій

промисловості.

Проведені маркетингові дослідження, вивчення та оцінкювання стану і

технічного рівня існуючих технічних засобів, аналізування вимог споживачів

дозволили товариству за 20 років створити ряд технічних засобів, які на даному

етапі в повній мірі відповідають вимогам технічного рівня і експлуатаційним

потребам споживачів продукції.

Завдання ускладнювалось тим, що розроблювані технічні засоби не мають

серійного виробництва – немає підприємств, які були б орієнтовані на випуск

продукції цього напрямку, тому майже всі створені вироби товариство

виготовляє на власній виробничій базі.

Основні напрямки спеціалізації товариства – розроблення, виготовлення

засобів вимірювання та автоматизації та їхньої шефмонтаж у Замовника:

– засобів контролю технологічних процесів при бурінні та експлуатації

нафтогазових свердловин;

– зразкові засоби метрологічного забезпечення повірки лічильників газу в

експлуатації (установки і робочі еталони об'єму газу та коректори об’єму газу).

Науково-технічний і виробничий потенціал товариства дозволяє випускати

продукцію, що відповідає вимогам кращих світових зразків.

До засобів контролювання технологічних параметрів процесів

розвідувального і експлуатаційного буріння свердловин на нафту і газ належать:

свердловинні манометри і термометри МСУ-Т, ТСУ-Т, Синевир, Оріон,

компаратори “Синевир” – експлуатуються на об’єктах нафтогазового комплексу

України, Росії, Казахстану Тукменістану; також системи і комплекси

контролювання та керування процесом буріння нафтогазових свердловин Бур-

САК і СКУБ-М2 – експлуатуються на об’єктах ДК “Укргазвидобування”, ПАТ

“Укрнафта”, В”єтнаму, Грузії, а також комплекти приладів вимірювача ваги

інструментів КПВВІ-1-2, комплекти приладів вимірювача моменту на роторі

КПВМР1-60, комплекти приладів вимірювача моменту на ключі КПВМК1-60,

які експлуатуються на об’єктах ДК “Укргазвидобування”, ПАТ “Укрнафта”.

До засобів метрологічного забезпечення лічильників газу належать

автоматизовані установки для повірки лічильників газу: типу УПЛГ-2500

(впроваджені на 23-х підприємствах газо- та теплопостачання України); типу

УПЛГ-10 (14 установок впроваджені на підприємствах газопостачання); типу

РЕОВГ (7 установок впроваджені на підприємствах газопостачання України і 3

– Республіки Бєларусь, з них 2 установки в Білоруському державному інституті

метрології використовуються як вихідні еталони); стендове обладнання для

калібрування коректорів об’єму газу типу СПОК (4 комплекси експлуатуються

на підприємствах з газопостачання України).


21

Всі виконувані товариством розробки і виготовлювана продукція

відповідають вимогам споживачів та сучасному рівню аналогічної техніки

зарубіжних фірм, а засоби контролювання технологічних параметрів процесу

буріння свердловин не мають аналогів в Україні, тобто, наше товариство є

єдиним їхнім розробником і виробником.

Технічний рівень і продуктивність створених фахівцями товариства

установок для повірки лічильників газу дають можливість ефективної повірки з

високою точністю практично всіх типів лічильників, застосованих в Україні.

У технічних засобах, створених фахівцями товариства за останні 15 років,

застосовано ряд нових технічних рішень, що захищені 19 патентами України на

винаходи.

У зв’язку з тим що технічні засоби, які розробляє і постачає споживачам

товариство, є засобами вимірювання, вони при випуску із виробництва

проходять калібрування у державних органах «Стандартметрологія України».

Розроблення і виробництво засобів вимірювання вимагають від фахівців високої

кваліфікації, проведення експериментальних робіт і досліджень для

встановлення метрологічних характеристик виробів.

Зв'язок товариства з університетом ІФНТУНГ. Значну допомогу в створенні

сучасних технічних засобів товариству надали такі відомі фахівці в галузі

витратометрії та автоматизації як Семенцов Г. Н., Бродин І. С., Пістун Є. П.,

Середюк О. Є., Колпак Б. Д., Петришин І. С., Чеховський С. А. та ряд інших, з

якими тісно співпрацює товариство.

У товаристві працює філіал кафедри автоматизації та комп'ютерно-

інтегрованих технологій. На виробничій базі товариства студенти проходять

виробничу, переддипломну та технологічну практику. Товариство плідно

співпрацює з кафедрами університету: автоматизації та комп'ютерно-

інтегрованих технологій, інформаційно-вимірювальної техніки, методів та

приладів контролю якості і сертифікації продукції.

Фахівці товариства за період з 1999 року видали 24 статі, взяли участь у

виданні 2-х науково-методичних посібників, регулярно беруть участь у роботі

спеціалізованих конференцій, семінарів, виставок та інших науково-технічних

заходах.

http://nung.edu.ua/department/%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%84%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97-%D1%82%D0%B0-%D1%96%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%BE-%D0%B2%D0%B8%D0%BC%D1%96%D1%80%D1%8E%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D1%85-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D0%B9/%D1%96%D0%B2%D1%82

http://nung.edu.ua/department/%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%84%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97-%D1%82%D0%B0-%D1%96%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%BE-%D0%B2%D0%B8%D0%BC%D1%96%D1%80%D1%8E%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D1%85-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D0%B9/%D0%BA%D0%B0%D1%84-%D0%BC%D0%BF%D0%BA%D1%8F-%D1%96-%D1%81%D0%BF

http://nung.edu.ua/department/%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%84%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97-%D1%82%D0%B0-%D1%96%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%BE-%D0%B2%D0%B8%D0%BC%D1%96%D1%80%D1%8E%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D1%85-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D0%B9/%D0%BA%D0%B0%D1%84-%D0%BC%D0%BF%D0%BA%D1%8F-%D1%96-%D1%81%D0%BF


22

УДК65.011.56.001.12

СИНТЕЗ АСР МЕТОДОМ КОМПЛЕКСУВАННЯ КЕРУВАЛЬНИХ ДІЙ

А.П. Ладанюк

Національний університет харчових технологій, 01601, м. Київ, вул. Володимирська, 68,

е-mаil: [email protected]

Розглядаються технологічні процеси, агрегати та комплекси в цілому, які

мають ряд особливостей як об’єктів автоматизації, так і показників

функціонування у відповідності з призначенням та вимог до якості процесів

керування та потребують нових підходів при побудові систем автоматизації у

відповідності до методів системного аналізу та сучасної теорії керування.

Показано, що основою аналізу та розв’язання задач автоматизації є

комплексування механізмів формування керувальних дій та їх реалізація в

сучасних структурах MES/MOM та CІM-систем [1, 2]. Технологічні (ТК)

комплекси, наприклад, цукрових, спиртових та інших галузей харчової

промисловості розглядаються в класі організаційно-технологічних систем (ОТС)

з урахуванням таких головних особливостей та ознак: багатовимірність;

складність та змінюваність структури; наявність та зміна багатьох цілей;

недетермінованість; активність та інш.

Серед багатьох проблем, пов'язаних з управлінням ТК, головними є

формування ефективних управлінь (прийняття рішень) в умовах високого рівня

невизначеностей, ідентифікація ситуацій та прогнозування їх розвитку з

урахуванням множини цілей та існуючих ресурсів. Для ефективного

функціонування ТК необхідна оперативна достовірна інформація як

технологічного, так і техніко-економічного характеру, що реалізується в рамках

ієрархічних систем управління з розподілом функцій та задач між рівнями та

підсистемами, а найбільшою практичною проблемою в сучасних умовах є

управління складноорганізованими системами в умовах невизначеності, які в

різних проявах характерні для харчових виробництв (не можна достовірно

передбачити реакцію об'єкта управління на зовнішні дії; різноманітні конфлікти,

що виникають в процесі управління, не можуть бути розв'язані однозначно на

користь тих чи інших складових систем (необхідні компромісні варіанти

організацій стратегій управління; досягнення цільового стану повинно

здійснюватись по ефективній траєкторії).

Для збільшення ефективності систем автоматизації використовують сучасні

підходи до розв’язання цієї проблеми, головними з яких є: точність стабілізації

технологічних змінних, що забезпечується використанням сучасних методів та

алгоритмів, реалізованих на базі мікропроцесорних контролерів; оптимізація

технологічних режимів, перехід з одного режиму на інший. Підзадача

оптимізації використовує, насамперед, технологічні та техніко-економічні

критерії; енергозбережні алгоритми та режими, що реалізуються відповідним

інформаційним та технічним забезпеченням; координація підсистем

технологічного комплексу, що забезпечує узгодження функціонування окремих

частин для забезпечення найвищих техніко-економічних показників; ситуаційне

та прецедентне управління.


23

Основні результати науково-дослідних робіт за визначеною проблемою опубліковано в статтях та монографіях [3, 4, 5, 6, 7].

Основними об’єктами були ТК цукрового, спиртового та хлібопекарського виробництва, технологічні процеси та агрегати (випарні, дифузійні, брагоректифікаційні установки, процеси тепло- та масообміну, фізико-хімічних перетворень речовини, гідродинаміки тощо.

Досліджувались методи та системи: компенсації збурень (квазіінваріантність), запізнень; робастно-оптимальні; координації функціонування підсистем ТК (у тому числі ситуаційні); адаптивні за прецедентами з урахуванням станів об’єкта тощо. Окремо досліджувались системи синергетичного керування для складних об’єктів із самоорганізацією та атрактивною поведінкою, можливості використання методології АКАР (аналітичного конструювання агрегатних регуляторів), що дає можливість перейти до ресурсо- та енергоефективних методів з суттєвою економією та зменшенням жорстких керувальних впливів.

Література: 1. Ладанюк А.П. Комплексування методів теорії керування в системах

автоматизації технологічних об’єктів. Частина 1 / А.П. Ладанюк, Н.М. Луцька, В.Д. Кишенько, Я.В. Смітюх, Д.А. Шумигай // Наукові праці НУХТ. – 2017. – том 23. - №4. – С. 8 – 16.

2. Ладанюк А.П. Комплексування методів теорії керування в системах автоматизації технологічних об’єктів. Частина 2 / А.П. Ладанюк, Н.М. Луцька, В.Д. Кишенько, Я.В. Смітюх, Д.А. Шумигай // Наукові праці НУХТ. – 2017. – том 23. - №6. – С. 7 – 20.

3. Ладанюк А.П. Особенности задач робастного управления технологическими объектами. Часть 1. Технологические объекты и их математические модели / А.П. Ладанюк, Н.М. Луцкая // Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики». – 2016. – № 5. – С. 16 – 23.

4. Луцкая Н.М. Особенности задач робастного управления технологическими объектами. Часть 2. Примеры моделирования робастных систем управления / Н.М. Луцкая, А.П. Ладанюк // Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики». – 2016. – № 6. – С. 10 – 16.

5. А. Chochowski, I. Chernyshenko, V. Kozyrskyi, V. Kyshenko, A. Ladaniuk, V. Lysenko, V. Reshetiuk, I. Smitiukh, V. Shtepa, V. Sherbatiuk Innovative energy-saving technologies in biotechnological objects control monography. – K.: Tsentr Uchbovoii Literature, 2014. – 240 p.

6. Інформаційні технології управління організаційно-технологічними системами [Текст]: монографія / Т. О. Прокопенко, А. П. Ладанюк. - Черкаси : Вертикаль, 2015. - 224 с. - ISBN 978-966-2783-63.

7. Ладанюк А.П., Заєць Н.А., Власенко Л.О. Сучасні технології конструювання систем автоматизації складних об’єктів (мережеві структури, адаптація, діагностика та прогнозування): монографія – К.: Видавництво Ліра-К, 2016. – 312 с.


24

УДК 681.513.5:681.513.6:681.514

СИСТЕМНІ ЗАДАЧІ АВТОМАТИЗОВАНОГО УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ КОМПЛЕКСАМИ НАФТОГАЗОВИДОБУВНИХ

ПІДПРИЄМСТВ (ТКНГП)

Г.Н. Семенцов



Нафтогазовидобувна галузь промисловості України є системно-синергетичною єдністю підприємств, що забезпечують усі види геологорозвідувальних робіт, буріння свердловин, видобування вуглеводнів, їхню технологічну підготовку, транспортування і зберігання. Тому розвиток ТКНГП на засадах автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій управління є запорукою енергетичної незалежності країни.

ТКНГП є складними системами, що функціонують під впливом різного типу завад за умов дефіциту апріорної та поточної інформації щодо параметрів об’єктів керування та їхню структури. У таких системах проходять процеси різної природи, різної тривалості, з різною кількістю координат стану та мінливих керувальних дій. Тому системна задача управління ТКНГП складається з кількох підзадач, що утворюють загальносистемну задачу. Останнім часом у дослідженнях складних об’єктів ТКНГП і систем управління вони виділяють клас організаційно-технічних (технологічних) систем (ОТС) [1].

Відзначимо, що проблема управління складними ОТС є однією з ключових у сучасній теорії управління. У зв’язку з цим упродовж останніх десятиліть усе частіше застосовують методи управління, що ґрунтуються на засадах не тільки кібернетики, але й синергетики, зокрема мехатроніки. Синергетика використовує методи пізнання, опису та перевірки результатів моделювання на основі теорії катастроф, біфуркацій, фазових переходів, методів Fuzzy Logic, штучних нейронних мереж, хаосу та фракталів, робастного програмування [2].

Клас процесів, що відбуваються в ОТС, має такі спільні ознаки як багато вимірність, складність та змінюваність структури, наявність і зміна багатьох цілей, недетермінованість, активність та ін. Наявність особи, яка приймає рішення, поряд з позитивним аспектом (суб’єктивна оптимізація, адаптивність, толерантність щодо зміни структури та властивостей системи), має і негативні сторони – обмежений обсяг інформації, що може перероблятися у реальному часі, запізнення у прийнятті рішень, зниження надійності внаслідок втоми та ін. Слід відзначити, що застосування у системах управління лише формалізованих регулярних методів не приводить до бажаних результатів, а евристичні методи часто є неефективними. Тому у системах управління ТКНГП доцільно застосовувати комбіновані підходи, що об’єднують формалізовані регулярні та інтелектуальні методи: neural networks; fuzzy logic; genetic algorithms; chaos theory; fuzzy dynamic systems; fuzzy optimization; fuzzy expert systems та ін.

ОТС НГП відрізняються ймовірнісним характером технологічних процесів, а послідовність та режими кожної технологічної чи транспортної операції залежать від виконання операцій на попередніх стадіях і не можуть бути точно визначені у кожен момент часу. При цьому технологічні вимоги на вхідні і вихідні параметри можуть бути задані у вигляді діапазонних обмежень.



25

Оперативне управління ОТС реалізується у багаторівневій ієрархічній структурі. Функції та завдання ОТС за призначенням об’єднують у групи: спостереження та контролювання, оперативного управління, автоматичного регулювання, оптимізації технологічних режимів підсистем, координації, досяжності для забезпечення виконання кінцевих інтервальних показників якості в умовах існуючих обмежень.

Управління ОТС та окремими підсистемами здійснюється у розподілених автоматизованих системах з урахуванням нестаціонарності, нелінійності, невідтворюваності, невизначеності об’єктів керування та адитивних і мультиплікативних зовнішніх збурень. Компенсація зовнішніх збурень належить до фундаментальних проблем сучасної теорії автоматичного управління. Її можна вирішити за допомогою методів адаптивного управління. З точки зору теорії адаптивних систем [3] зовнішні збурення є апріорі невідомими функціями часу і належать до класу сигнальних невизначеностей. Проте, методи їхньої компенсації розроблені недостатньо.

Особливий інтерес викликає задача синтезу робастних алгоритмів компенсації збурень, що зберігають свою працездатність за наявності у збуреннях нерегулярної компоненти. Сучасна теорія управління передбачає використання для автоматизації ОТС новітніх методів і підходів:

- методів адаптації та самоорганізації; - системно-синергетичного підходу; - когнітивних методів оцінювання та розвитку ситуацій (переконання,

сприйняття, уявлення, пізнання, розуміння, пояснення), а також методів накопичення знань шляхом самонавчання і ментальних методів ухвалення рішень;

- методів робастного управління; - методів оптимального керування в умовах невизначеності; - методу гарантованого результату; - методів нечіткого управління; - інтелектуальних технологій управління; - управління в у мовах невизначеності вищих порядків; - методів ситуаційного управління. Проблема використання ситуаційного управління зумовлена унікальністю

складних систем, неповнотою, відсутністю або неможливістю формального опису системи, відсутністю оптимальності, динамічністю [6].

Системна задача управління ОТС передбачає ідентифікацію ситуацій, оцінювання стану та прогнозування розвитку подій. Наразі змістилися пріоритети у постановці проблеми управління такими складними об’єктами як ОТС [4]. Головним моментом стає недостатність інформації про керовану систему і відповідно невизначеність її моделі. Джерелами невизначеності є: випадкові неконтрольовані впливи (стохастична невизначеність), можливість різних дій моделей в однакових умовах (нечітка невизначеність); види невизначеності складних об’єктів: параметрична (невизначені функції належності), структурна (невизначені графи), алгоритмічна (невизначені алгоритми), інформаційна (невизначені дані); форми подання невизначеності: функціональна, інтервальна, множинна. Тому для управління ОТС доцільним є застосування інтелектуальних технологій управління.


26

Інтелектуальна система є прикладом ефективного поєднання адаптивних і робастних систем [5]. Від робастної системи потрібно володіння низькою чутливістю, збереження стійкості, мати належну якість у широкому діапазоні зміни її параметрів. Окрім цього, система має функціонувати у широкому діапазоні таких невизначеностей як низька точність оперативної інформації, що надходить з об’єкта керування; недостатня надійність засобів вимірювання; відмови каналів зв’язку в усіх точках технологічного процесу, необхідних для ідентифікації математичних моделей, наявність великого лагу при передачі інформації за рівнями управління; неточність математичних моделей та ін.

Адаптивні системи управління в умовах такого роду невизначеностей повинні змінювати алгоритми функціонування, структуру та параметри системи за допомогою додаткових пристроїв та зв’язків, що дозволяють своєчасно пристосовуватися до змінюваних умов роботи.

Робастні й адаптивні системи орієнтовані на змінювані умови роботи. Поєднання цих двох ефективних методів управління за допомогою інтелектуальних систем підтримки процесів прийняття рішень дозволяє ефективно використовувати переваги як адаптивних, так і робастних систем управління.

Література: 1. Ладанюк А. П. Системна задача управління технологічним комплексом;

прогр. і матеріали міжнар. наук.-техн. конф. «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технологічними комплексами», 26-27 листопада 2009 р. / А. П. Ладанюк. – К.: НУХТ, 2009. – С.12-13.

2. Фадєєва І. Г. Системно-синергетичні засади управління розвитком нафтогазових підприємств корпоративної структури: [монографія] / І. Г. Фадєєва. – Івано-Франківськ: ІФНТУНГ, 2012. – 459 с.

3. Никифоров В. О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений / В. О.Никифоров. – СПб: Наука, 2003. – 282 с.

4. Дубовой В. М. Задачі управління складними об’єктами в умовах невизначеності; прогр. і матеріали міжнар. наук.-техн. конф. «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технологічними комплексами», 26-27 листопада 2009 р. / В. М. Дубовой. – К.: НУХТ, 2009. – С.15-16.

5. Грищенко Н. Г. Можливості комбінування робастного і адаптивного управління; прогр. і матеріали міжнар. наук.-техн. конф. «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технологічними комплексами», 26-27 листопада 2009 р. / Н. Г.Грищенко. – К.: НУХТ, 2009. – С.27-28.

6. Прокопенко Ю. В. Задача ситуаційного управління комплексом вакуум-апаратів періодичної дії; прогр. і матеріали міжнар. наук.-техн. конф. «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технологічними комплексами», 26-27 листопада 2009 р. / Ю. В. Прокопенко. – К.: НУХТ, 2009. – 41 с.


27

УДК 004.896.622

ЗАСТОСУВАННЯ ЕЛЕМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В НАФТОГАЗОВІЙ ГАЛУЗІ

В.М. Юрчишин



Важливою проблемою застосування інформаційній технологій є, алгоритми

для вирішення інтелектуальних задач шляхом набуття, запам'ятовування і

цілеспрямованого перетворення знань в процесі навчання, адаптації до

різноманітних проблем нафтогазової предметної області.

В проблемі застосування штучного інтелекту в нафтогазовій галузі можна

виділити два основних напрямки, які насьогодні співіснують:

1. Напрямок, який є розвитком класичного розуміння штучного інтелекту.

2. Сучасний напрямок, пов’язаний з еволюційним підходом.

Класичний підхід вважає, що для створення штучного інтелекту треба

досконало вивчити природний інтелект фахівця нафтогазової предметної

області, тобто матеріально усвідомленима втілення природнього інтелекту.

Після цього буде легко змоделювати всі процеси прийняття рішення за

допомогою технічних засобів. Отримана модель і буде володіти штучним

інтелектом.

Класичний підхід є цінним при розробленні часткових випадків штучного

інтелекту. Таких, як експертні системи «ПОКЛАД» для прогнозування наявності

флюїдів; «КОЛЕКТОР» для прогнозування наявності вуглеводнів; «ПЛАСТ» для

раціонального вибору варіантів обмеження припливу пластових вод у

свердловину; «НАФТА» для вибору технології інтенсифікації видобутку нафти

з виснажених родовищ [1].

Еволюційний підхід передбачає поступовий розвиток інтелектуальних

здібностей у штучних моделях, які ведуть боротьбу за виживання із зовнішніми

умовами. Для еволюційних задач, що їх вирішують системи штучного інтелекту

в нафтогазовій галузі, такого заздалегідь визначеного алгоритму не існує,

оскільки це задачі творчі. Тому основна мета систем штучного інтелекту полягає

саме у знаходженні принципу розв’язання або алгоритму. В сучасних системах

штучного інтелекту, незважаючи на розбіжності між ними в залежності від їх

призначення, області та інших факторів, можна визначити певну спільну схему

функціонування. Вона складається з трьох основних компонентів: вихідних

даних, операцій, що застосовуються до цих даних, системи керування.

У загальному вигляді розв’язання деякої задачі в системі штучного інтелекту

полягає в тому, що до вихідної бази даних на основі певних правил

застосовуються операції, що призводять до зміни стану бази знань доти, поки

якийсь із цих станів не буде задовольняти умовам даної задачі.

Основний механізм такого розв’язання полягає у виборі необхідних правил і

реалізується в системі керування. Задача керування полягає в тому, щоб на

основі інформації, яка є в наявності, обирати правила, що ведуть до мети. Для

цього треба використовувати деяку інформацію, що належить до області задачі,


28

що розв’язується. Але характерною особливістю цих задач є те, що необхідна

інформація або відсутня, або є мінімальною. І ефективність системи зростає в

тому разі, коли вона має необхідний обсяг інформації про задачу, що

розв’язується. У ролі такої інформації виступає знання, яке спеціально

формується у системі.

Але знання можна формувати не тільки у вигляді правил продукцій, тому

застосовує уваги представлення знань в нафтогазовій предметній області у

вагляді фреймів [2, 3].

Серед перспективних напрямків використання елементів штучного інтелекту

в нафтогазовій галузі є нейромережеві технології. Характерною рисою

нейронних мереж є їх здатність змінювати свою поведінку в залежності від змін

зовнішнього середовища, враховуючи приховані закономірності з потоку даних.

При цьому алгоритми навчання не вимагають будь-яких попередніх знань про

існуючі в предметній ділянці взаємозв’язки – необхідно тільки підібрати

достатнє число прикладів, які описують поведінку модельованої системи в

минулому. Переваги нейромережних технологій зокрема полягають в тому, що

вони не вимагають підвищених вимог до точності вхідних даних, як на етапі

навчання так і при їх застосуванні. Можна назвати створення комп’ютерних

моделей поведінки фахівця для оцінки ризику чи перспективності роботи в

конкретних умовах. Наприклад, можна проаналізувати геологічні та геофізичні

дані та знання і на основі аналізу цієї інформації оцінити ймовірність того, чи

доцільно проводити буріння розвідувальної свердловини.

До еволюційних алгоритмів, які використовуються в нафтогазовій галузі

можна віднести метод групового обліку аргументів та генетичні алгоритми.

Генетичний алгоритм є найвідомішим на даний момент представником

еволюційних алгоритмів, і за своєю суттю є алгоритмом для знаходження

глобального екстремуму багатоекстремальної функції, які необхідно

враховувати при прийнятті рішень в нафтогазовій галузі і мають перспективи для

їх впровадження.

Література:

1. Юрчишин В.М., Шекета В.І, Юрчишин О.В. Інформаційне моделювання

нафтогазових об’єктів - Іваног-Франківськ;Видавництво Івано-франківського

національного технічного університету нафти і газу. 2010 – 192 с.

2. Юрчишин В.М., Чесановський М.С., Стисло Т.Р., Мельник В.Д. Побудова

знання-орієнтованого управління технологічними процесами нафтогазової

галузі Матеріали ІІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих

учених і студентів ,,Інформаційні технології в освіті, техніці та промисловості “

Івано-Франківськ: ІФНТУНГ, 2017. – С.15-17.

3. Юрчишин В.М., Шекета В.І. Формування баз знань для прогнозування

нафтогазових колекторів //Розвідка і розробка нафтогазових родовищ.- Івано-

Франківськ –1996.-.№33.-С.52-55.


29

УДК 681.5.01:658.5

АВТОМАТИЗОВАНЕ УПРАВЛІННЯ ОРГАНІЗАЦІЙНО-ТЕХНІЧНИМИ КОМПЛЕКСАМИ НАФТОГАЗОВИДОБУВНОЇ ГАЛУЗІ

ПРОМИСЛОВОСТІ НА ЗАСАДАХ СИНЕРГЕТИКИ

І.Г. Фадєєва



З існуючих наукових досліджень відомо, що технологічні процеси буріння

глибоких свердловин і видобування вуглеводнів є нелінійними динамічними

процесами, більшість з яких є хаотичними. Тому важко описувати такі процеси і

передбачати режими їх функціонування. Для виявлення можливостей

управління хаосом обчислюють значення фрактальної Fr і просторової Sp

розмірностей технологічного процесу [1]. Фрактальна розмірність Fr

характеризує складність динамічного процесу. Її суть можна пояснити на такому

прикладі.

Якщо розділити відрізок прямої на k рівних частин, то кожну частину можна

вважати копією відрізка прямої, яка зменшена в n = 1/k разів. Очевидно, що k і r

пов’язані між собою співвідношенням nk = 1. Якщо замість прямої розглядати

квадрат з площею в 1/k2 раз меншою за площу основного квадрату, то

співвідношення між ними буде nk2 = 1. Якщо куб розбити на k рівних кубів

об’ємом в 1/k3 менше об’єму основного кубу, то співвідношення між ними буде

nk3= 1.

Враховуючи сказане, співвідношення між кількістю рівних підоб’ємів n і

коефіцієнтом подібності k, набуває вигляду:

nkFr = 1. (1)

Зв’язки фрактальної розмірності Fr об’єкта з коефіцієнтом k і кількістю

рівних підоб’єктів наведені у табл. 1.

Таблиця 1 – Зв’язки фрактальної розмірності Fr об’єкта з коефіцієнтом k і

кількістю рівних підоб’єктів n

Об’єкт n k Fr

Відрізок 3 1/3 1

Квадрат 9 1/3 2

Куб 27 1/3 3

Обчислення реальної фрактальної розмірності Fr через n і k здійснюється

шляхом логарифмування обох частин рівняння (1).

Якщо Fr не є цілим числом, то це є ознакою хаотичності процесу. Проте, якщо

у цьому випадку , то такий хаос є керованим. Якщо ж Fr > 2, то у

системі спостерігаються хаотичні коливання, які важко передбачити. Що

стосується просторової розмірності Sp, то вона вказує на кількість факторів, які

беруть участь у процесі, що реалізуються. Значення Sp і Fr пов’язані між собою

(рис. 1).

За допомогою програмного модуля Curve Expert 1.3 досліджено декілька

0,2 ;0,1 rF


30

типів інформаційних моделей. Доведено, що інформаційна модель 6th Degree

Polinomial Fit

y = -1,1 + 0,034x + 2,13x2 – 1,33 x3 +0,34 x4 – 0,04 x5 + 0,002 x6

адекватно описує цей зв’язок. Коефіцієнт кореляції r=0,962,

середньоквадратична похибка апроксимації S = 0,038. Зі збільшенням порядку

полінома цей зв’язок описується точніше і, наприклад, для інформаційної моделі

8th Degree Polinomial r = 0,995, S = 0,014.

Рис. 1. Взаємозв'язок фрактальної і просторової розмірностей

динамічного процесу [2]

Аналізування зв’язків фрактальної розмірності динамічних процесів з

просторвою розмірністю показало, що фрактальна розмірність Fr при

кількості фракталів від 2 до 7 знаходиться у межах . Це означає, що

у таких системах хаос є керованим. Прикладом таких систем є системи

управління процесом буріння нафтових і газових свердловин, процесами

видобування та підготовки нафти і газу. Вони функціонують за умов апріорної

та поточної невизначеності і перебувають під впливом динамічних змін

середовища. Управління такими об’єктами ускладнюється тим, що нелінійні

характеристики об’єктів не відомі, а їх характер змінюється з часом. У зв’язку з

цим впродовж останніх десятиліть для вирішення задач управління

нафтогазовидобувними підприємствами все ширше застосовують методи, що

ґрунтуються на засадах синергетики. Саме синергетика відіграє важливу роль в

управлінні організаційно-технічними комплексами нафтогазовидобувної

промисловості, для якої характерні динамічність, відкритість, складна структура

внутрішніх зв’язків, неоднозначність управлінських впливів та випадкових

чинників. Оскільки нафтогазовидобувний сектор економіки є системно-

синергетичною єдністю установ, які забезпечують усі види

геологорозвідувальних робіт, буріння свердловин, видобування нафти і газу, їх

технологічну підготовку, транспортування і зберігання, то його розвиток є

запорукою енергетичної незалежності країни, активізації суміжних галузей,

науково-технічного прогресу. Нафтогазовидобувні організаційно-технічні

комплекси є особливими об’єктами, що потребують застосування специфічних

систем автоматизованого управління з урахуванням виробничих, технологічних,

економічних, інформаційних та інших характеристик.

7 ,2 Sp

52,1 ;14,1 rF


31

Для уточнення динамічних характеристик таких складних об’єктів доцільним

є застосування математичного апарату синергетичної теорії інформації [2].

Згідно даної теорії, інформація Ỉ, яка характеризує динамічну систему D, що

складається з N(D) елементів, розділяється на відбиту Ỉ0 і невідбиту S складові,

кожна з яких має свою змістовну інтерпретацію. При цьому зберігається рівність

Ỉ = Ỉ0 + S = log2 N(D).

Ці інформаційні особливості динамічних систем дозволяють використати так

звану R-функцію як узагальнену характеристику:

Якщо R < 1, то у системі переважає хаос, а якщо R > 1, то – порядок.

Для визначення значень Ỉ0, S довільної динамічної системи D з числом

елементів N(D) слід скористатися інформаціно-ентропійною мірою К.Шенона.

Отже, враховуючи оснащеність організаційно-технічних комплексів

нафтогазо-видобувної промисловості сучасними інформаційними засобами,

доцільно широко застосовувати синергетичні принципи дослідження при аналізі

й управлінні ними.


1. Морозов А. Д. Введение в теорию фракталов / А. Д. Морозов. – Ижевск:

Институт компьютерных исследований. – 2004. – 160 с.

2. Оганов Г. С. Динамический анализ процесса углубления скважин /

Г. С. Оганов, С. А. Ширин-Заде, А. А. Парамонов // Вестник Ассоциации

буровых подрядчиков. – 2009. – № 1. – С.40-44.

.хаос

порядок0 S

IR


32

УДК 681.5.01:658.5

СТРАТЕГІЧНІ АСПЕКТИ НИЗЬКОВУГЛЕЦЕВОГО РОЗВИТКУ РЕГІОНУ

В.М. Кузьмин


м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська, 15

Термін низьковуглецевий розвиток був вперше запропонований у ході

переговорів щодо Рамкової конвенції ООН про зміну клімату у квітні 2008 року.

Концепція сталого низьковуглецевого розвитку передбачає впровадження

комплексу заходів, які повинні забезпечити скорочення викидів парникових

газів, і, як наслідок, - підвищення конкурентоспроможності економіки за рахунок

обмеження її залежності від вуглецевої сировини. Україна включилася в

реалізацію завдань щодо сталого низьковуглецевого розвитку в рамках

міжнародних угод про асоціацію з ЄС, Паризьких угод та інших.

Одним з важливих стратегічних документів є Стратегія низьковуглецевого

розвитку України до 2050 року, проект якого представлений Міністерством

екології та природних ресурсів України [1]. Більшість оцінок представленого

проекту відзначають, що ідеологія, мета, цілі стратегії – вірні, проте

ефективність стратегії визначатиметься успіхами в її реалізації і в резюме

стратегії відзначається на можливість перегляду стратегії в міру її реалізації.

Також необхідно відмітити, що успішна реалізація приведеної державної

стратегії низьковуглецевого розвитку неможлива без реалізації стратегічних

заходів на регіональному та місцевому рівні. Більше того, окремі регіони,

території, громади можуть уже найближчим часом здійснити стратегічні

прориви, як в окремих аспектах низьковуглецевого розвитку, так і загалом

реалізувати повний перехід на відновлювальні джерела енергії, 100 %

використання побутових відходів та ін.

Тому кожному регіону, території необхідно розробити власні стратегії

низьковуглецевого розвитку (або в рамках перегляду загальної стратегії внести

окремою стратегічною ціллю).

Звичайно, регіон і його території є унікальними щодо ресурсів, управління,

ринкового потенціалу, культури, цінностей, що зумовлює унікальність стратегій

розвитку і шляхів їх реалізації, проте це не робить неможливим окреслення

спільних груп політик та формування ефективних аналогічних (а, можливо, і

спільних) заходів з їх реалізації.

Також важливим є спільність стратегічного бачення, стратегічних цілей на

державному та місцевому рівнях, так як це забезпечує можливість реалізації

спільної політики, заходів, проектів з можливістю залучення ресурсів

міжнародних, державних, місцевих органів і організацій.

Пріоритетні напрями стратегій низьковуглецевого розвитку регіону і його

територій, які в визначальній мірі гармонізовані з державною стратегією і є

актуальними для більшості регіонів, доцільно визначити наступним чином:

I. Формування цінностей і принципів низьковуглецевого розвитку шляхом

залучення громадськості до формування стратегій та програм низьковуглецевого

розвитку територій регіону.


33

II. Енергоефективність.

III. Відновлювальна енергетика.

IV. Скорочення парникових викидів, інших ніж СО2 і збільшення поглинання

вуглецю лісами, сільгоспугіддями, іншими насадженнями.

Формування і реалізація стратегії низьковуглецевого розвитку на

регіональному рівні забезпечить і економічний розвиток регіону, що

демонструють європейські країни, в яких реалізація принципів

низьковуглецевого сталого розвитку забезпечує відповідний рівень і якість

життя, збереженням довкілля.


1. Проект Стратегії низьковуглецевого розвитку України до 2050 року

[Електронний ресурс]. –Режим доступу: https://menr.gov.ua/files/docs/Проект%20

Стратегії%20низьковуглецевого%20розвитку%20України%20.pdf.

https://menr.gov.ua/files/docs/


34

УДК 681.5.01:658.5

ОБГРУНТУВАННЯ ПОТРЕБИ ВИЩОЇ ЕКОНОМІЧНОЇ ОСВІТИ ТА НЕОБХІДНІСТЬ ЇЇ МОДЕРНІЗАЦІЇ ДЛЯ КЕРІВНИКІВ ПІДПРИЄМСТВ

М.О. Данилюк


м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська, 15

Рівень економіки будь-якої країни завжди відповідає її рівню освіти. Цю

відому істину можна трансформувати в таку редакцію – рівень соціально-

економічних та фінансових показників діяльності будь-якого підприємства у

значній мірі залежить від уміння економічного мислення керівників усіх його

ієрархічних щаблів. Сьогодні потрібні нові парадигми як для економічної науки,

так і практики господарювання, що відповідають умовам «нової економіки» та

електронного ринку, мережевих систем економічної інформації, організації

діяльності працівників інтелектуальної праці, більш ширшого використання

елементів меритократії. Суб’єкти господарювання в черговий раз переживають

переломну ситуацію – колишня звична модель успіху вичерпана і заново

визначаються перспективи кожного. Нові реалії потребують регулярного

оновлення знань, забезпечення якісних характеристик інформаційних потоків,

підвищення значення наукового обслуговування виробничо-організаційного

процесу.

На даний час найбільш затребуваними керівниками є ті, які вміють

вирішувати складні, нестандартні завдання не тільки технічного, але й

економічного характеру. Ця компетенція посідає перше місце вже сьогодні, але

вчені прогнозують, що через десять років потреба у фахівцях, спроможних

вирішувати такі завдання зросте вдвічі. Одним із вагомих чинників підготовки

таких інтелектуалів є формування економічного мислення, яке характеризується

сукупністю економічних знань, ідей, поглядів, суджень, інтересів, настроїв,

відображаючи рівні як мікроекономічного буття, так і суспільних цінностей.

Більшість пам’ятає вислів А. Ейнштейна про те, що економіка змінюється зі

змінами нашого мислення. Економічне мислення і економічна практика

перебувають у діалектичній взаємодії, тобто взаємообумовленості,

взаємопроникненні, взаємозбагаченні. Визначальним у цій взаємодії є

економічна практика. Водночас економічне мислення справляє активний

зворотний вплив на практику, стимулює економічну діяльність людей,

реалізується в ній. Економічному мисленню властиві свої закони розвитку і

внутрішні суперечності, відносна самостійність у межах системи мислення

людини взагалі. Тому важлива роль у формуванні економічного мислення

належить економічній освіті та науці.

На вітчизняних підприємствах здебільшого керівні посади займають фахівці

з вищою технічною освітою. Їхній практичний досвід, знання виробничих

процесів, уміння вирішувати складні техніко-технологічні завдання важко

переоцінити. Однак нинішній час вимагає більшого – підвищення якості

соціоекономічної основи господарювання для забезпечення стійкого розвитку

підприємств. Так, поява моделі зацікавлених сторін передбачає, що керівництво


35

організації мусить бути відповідальним не тільки перед власниками

(інвесторами), але й перед клієнтами, співпрацівниками, місцевою громадою,

постачальниками, довкіллям, які часто суперечать одна одній, задовільнити усіх

у довгостроковій перспективі. На «розумних підприємствах» прямі вказівки,

примус як форма керівних дій прямо розцінюється як несправедлива і в

кінцевому рахунку неефективна дія, що негативно відбивається на їх іміджі та

результатах.

Отже, враховуючи сьогоднішні виклики, на наш погляд, стає зрозумілою

необхідність отримання нових знань та компетенцій в економічній та соціальній

сферах керівниками різних рівнів. Однією з форм отримання таких знань може

бути економічна освіта. Як відомо, Закон України «Про вищу освіту» дає право

мати у структурі закладів вищої освіти (ЗВО) інститути післядипломної освіти

(стаття 33 п.7.3), разом з цим акцентує увагу на суттєве покращення якості

освітніх послуг. В контексті останнього, задача ЗВО – розвинути здатність

керівника постійно оновлювати та підвищувати свій рівень знань в умовах

перманентних соціально-економічних змін, швидко адаптуватися до нових

потреб підприємницької діяльності, бачити довгострокову економічну

перспективу. Для цього необхідно насамперед використати комплексний підхід

до формування наскрізної, добре структурованої, поступово ускладнюючої

освітньо-професійної програми для навчання на відповідній економічній

спеціальності.

Звичайно модернізація економічної освіти керівників підприємств та

організацій повинна базуватися, з одного боку, на їх бажаннях та відчуттях

потреби у розширенні та оновленні соціально-економічних компетенцій, але з

іншого – залишається відкритим питання про можливості та здібності науково-

педагогічного персоналу використовувати нові форми та методи навчання. Адже

сьогодні вища школа в пошуках можливостей органічного поєднання та

взаємоузгодження традиційних методів реалізації навчального процесу з новими

методами його інтенсифікації й активізації, що забезпечують формування

необхідних якостей керівника.

Таким чином, нам потрібно колективно розв’язувати складну проблему –

усунути суперечність між вимогами, що зростають до якості підготовки керівних

кадрів і можливостями науково-педагогічного персоналу забезпечити цей

процес. На наш погляд це і буде одним із предметів дискусії на даній

конференції.


36

УДК 66.03

ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ РОЗРІДЖЕННЯ НА ЕТАПІ КАМЕРА «ПІД ВОГНЕМ» ПРОЦЕСУ ВИПАЛЮВАННЯ ВУГЛЕЦЕВИХ ВИРОБІВ

О.А. Жученко, А.П. Коротинський

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені

Ігоря Сікорського», 03056, м. Київ, пр. Перемоги, 37, корп. 19, е-mаil: [email protected]

З технології виробництва вуглеграфітових виробів відомо, що кількість

повітря, яке подається на горіння палива, визначається в основному,

розрідженням у печі, а також, що розрідження повинно бути таким, щоб гази, які

протягуються через піч, могли досягти потрібної швидкості для подолання сили

тертя при проходженні через ряд камер та всі борова. Крім того, гази, що

відходять, віддаючи тепло у камерах, покидають піч з порівняно низькою

температурою, через що природна тяга може виявитись недостатньою. Для

нормальної роботи печі потрібне штучне розрідження. Розрідження

безпосередньо за піччю повинно бути не менше 60·9,80665 Па [1].

Якість вуглецевих виробів характеризується температурним режимом

процесу, що залежить від багатьох факторів, одним із яких є розрідження, та

визначається відповідно до державного стандарту ДСТУ 4494:2005 та технічних

умов ТУ У 27.9-00196204-005:2013.

З вище сказаного виходить, що дослідження температурних полів, що

формуються на етапі камера «під вогнем» при різних режимах його ведення є

важливим кроком, котрий передує синтезу системи керування даним процесом,

яка повинна забезпечити оптимальні експлуатаційні умови роботи.

Метою даної роботи є дослідження впливу розрідження на етапі камера «під

вогнем» на стан температурних полів, що виникають на даному етапі процесу

випалювання.

Моделювання проводиться над камерою, у яку завантажено 5 заготовок

діаметром 700 мм та висотою 2100 мм. Прийнято, що тривалість процесу

випалювання 480 год., число камер на охолодженні – 1, число камер під вогнем

– 1, число камер на підігріванні димовими газами – 4, відповідно темп

випалювання складає 96 год. Розглядається одна камера, що послідовно

проходить 4 етапи підігрівання димовими газами, та один етап камера «під

вогнем». Початкова температура заготовок, пересипки та інших складових печі

прийнято 300 K. Температура повітря та природного палива складає 300 К.

Дослідження впливу розрідження на процес випалювання вуглецевих виробів

відбувається як порівняння результатів моделювання камери «під вогнем» при

різному розрідженні, а саме при 50 та 100 Па.

Як видно з результатів моделювання (рис. 1), наприкінці дослідження явно

виражені холодна та гаряча області печі. Найвищою є температура стінок

вогневого колодязя 1651 K при розрідженні 50 Па та 1517 K при розрідженні 100

Па, мінімальною є температура протилежної стінки 747,84 К та 663,69 К.

Перепад температури по всьому об’ємі камери печі сягає 903,16 К та 853,31 К

відповідно.


37

Рисунок 1 - Температурні поля камери печі при розріджені: а) – 50 Па, б) – 100 Па

Результати числового моделювання температурних полів заготовок

представлено на рис 2. Температура заготовок приймає значення 982-1310 K при

розрідженні 50 Па, та 830-1155 K при розрідженні 100 Па, перепад температури

по заготовкам складає 328 К та 325 К відповідно.

Рисунок 2 - Температурні поля заготовок при розріджені: а) – 50 Па, б) – 100 Па

Отримані під час дослідження графіки зміни мінімальних та максимальних

температур в заготовках протягом всієї кампанії випалювання показали, що

найшвидше нагрівається заготовка №1, яка розташована ближче до гарячої

області печі, а найповільніше заготовка №5. При розрідженні 100 Па видно, що

графік температур по заготовці №5 проходить при вищих значеннях температур

ніж у випадку при розрідженні 50 Па, що позитивно характеризує підведення

розрідження.

Висновки. Проведене дослідження впливу розрідження на температурні

поля камери «під вогнем» та на температурний режим процесу випалювання

вуглецевих виробів у цілому показало, що зміна розрідження суттєво впливає на

температурні поля процесу випалювання. Збільшення розрідження призводить

до зменшення середнього значення температури по всьому об’ємові печі, проте,

з іншого боку, викликає менші значення перепаду температур у заготовках, які

випалюються.


1. Чалых Е.Ф., Пащенкова Л.Ф. Печи электродных заводов Учебное пособие.

- Москва: МХТИ им. Д.И. Менделеева, 1983. - 76 с.


38

УДК 681: 621

АНАЛІЗ СТРУКТУРИ БУРОВОЇ УСТАНОВКИ ДЛЯ ЗБІЛЬШЕННЯ ПОТУЖНОСТІ ПРИВОДІВ СПУСКО-ПІДЙОМНОЇ СИСТЕМИ

В.С. Борин, В.В. Лопатін



Інститут геотехнічної механіки ім. Н.С.Полякова Національної академії наук України,

49005, м. Дніпро, вул. Сімферопольська, 2, е-mail:[email protected]

В усьому світі свердловини на нафту і газ будуються із застосуванням

однакової в загальних рисах технології обертового буріння, але це відбувається

в специфічних для кожного регіону природно-виробничих умовах. Їх специфіка

вимагає створення модифікацій базових моделей установок, внесення певних

змін і доповнень у комплектність, компоновку, конструктивне виконання,

монтажно-транспортну базу. Крім того, в установках кожної моделі

реалізуються традиційні для їх розробника і виробника конструктивно-

технологічні рішення, тільки у США їх виробництвом зайнято більше 90

компаній [1].

Рисунок 1 ілюструє організаційну структуру базової бурової установки,

вказує енерго- і масопотоки, інформаційні потоки, які утворюються під час її

взаємодії з масивом гірської породи, наслідком якої є утворення стовбура

свердловини, а також надає перелік технічних засобів, які, не будучи

компонентами бурової установки, беруть участь у спорудженні свердловин.

СО - силові органи; ПК - підіймальний комплекс; СОС - система очищення свердловини;

БС - бурові споруди; ОМД - органи монтажу і демонтажу; ОМДО - органи механізації

допоміжних операцій; ТБ - транспортна база; СЖ - система життєзабезпечення;

Д - двигун; Тр - трансмісії; КРУ - контроль роботи устаткування; КПБ - контроль

процесу буріння

Рисунок 1 - Організаційна структура бурової установки

Прогресуюча концентрація видобутку нафти і газу на окремих площах

продовжує розвиватися, це дає право допустити, що в найближчому

майбутньому потужності приводів будуть зростати. Для цього потрібно

збільшувати потужності приводів спуско-підйомної системи. Потужності

приводу проводяться для збільшення потужності двигуна як в редукторному, так

і в безредукторному варіанті.




39

Перевагою редукторного варіанту (рис. 2, а) є його простота, а також

ідентичність двигуна та генератора, що полегшувало резервування обмотки та

проведення ремонтних робіт в аварійних режимах. Подальшому збільшенню

потужності одиночного двигуна по схемі в редукторному варіанті перешкоджав

максимальний крутний момент редуктора.

Рисунок 2 - Схема силового ланцюга приводу постійного струму

В редукторному варіанті для одноканатних машин з циліндричним

барабаном подальше збільшення потужності приводу було досягнуто

установкою другого двигуна по схемі (рис. 2, б). Така система дозволила

здійснювати використання максимального моменту редуктора, однак

різнотипність якірних обмоток двигунів та генераторів ускладнювала

резервування та проведення ремонтних робіт. Превага такої схеми полягає в

можливості використання резервної схеми в аварійному режимі при виході з

ладу одного з двигунів. Однак в зв’язку з тим, що в системі Г-Д найбільш

надійною ланкою являється двигун, значного збільшення надійності та безпеки

роботи спуско-підйомної установки з приводом по схемі (рис. 2, в) не було.

Подальший розвиток схема отримала в приводі перших вітчизняних

редукторних скіпів де живлення двох двигунів відбувалося від двох генераторів.

У даній схемі якоря електричних машин з’єднані послідовно та почергово для

зменшення напруги в головному ланцюгу.

Однак розміщення двох генераторів на одному валу з одним синхронним

привідним двигуном заважало використанню наявним у цій схемі внутрішнім

резервним збільшенням надійності. При виході з ладу одного з генераторів

навіть через незначні пошкодження потрібна зупинка усього комплексу.

Тому в новому поколінні безредукторних приводах (з консольним

розміщенням двигунів) була застосована схема двомоторного приводу з

розрізненим живленням двигунів (рис. 2, в).


1. Крижанівський Є.І., Міронов Ю.В. Системи верхнього привода в бурових

установках. Аналітичний огляд параметрів і конструкцій. – Івано-Франківськ:

Факел, 2004. – 56 с.


40

УДК 62-52

КОМП'ЮТЕРНИЙ МОНІТОРИНГ ВИТРАТ ЕНЕРГОНОСІЇВ НА ПРОМИСЛОВИХ ПІДПРИЄМСТВАХ З РОЗГАЛУЖЕНОЮ СТРУКТУРОЮ

ЕНЕРГЕТИЧНИХ І МАТЕРІАЛЬНИХ ПОТОКІВ

О.М. Заславський, О.В. Карпенко, С.М. Проценко, В.В. Ткачов

Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», 49005, м. Дніпро,

пр. Дмитра Яворницького, 19, е-mаil: [email protected]

Енергетичні та матеріальні носії, такі як різні гази, пар, вода, стиснене повітря, нарівні з електричною енергією є найважливішими складовими собівартості продукції, що випускається. Потреба істотного зменшення енергетичних і матеріальних витрат поряд з іншими стратегічними завданнями економічної політики компанії, яка динамічно розвивається, вимагають ретельного контролю та обліку генеруючих, вироблених і споживаних енергоносіїв. Для виконання цих вимог на всіх сучасних підприємствах, особливо на великих промислових, необхідно автоматизувати облік енергоносіїв і контроль їх параметрів. Сучасний підхід до вирішення завдань автоматизованого обліку, контролю параметрів і прогнозування витрат енергоносіїв базується на ідеях детального моніторингу виробничих процесів за допомогою комп'ютерних ієрархічних систем з широким використанням інтелектуальних мережевих концентраторів і обчислювачів витрат [1]. Структурна схема системи «ОБЛІК-Е», що відповідає цьому підходу і яка успадковує ідеї, раніше розробленої, системи моніторингу електроенергії «ОБЛІК», що отримала широке розповсюдження [2], представлена на рис. 1. Головна особливість нової розробки полягає у використанні з найбільшою ефективністю інфраструктури, що склалася на підприємствах, та існуючого парку первинних вимірювальних пристроїв.

Система «ОБЛІК-Е» являє собою уніфікований ряд інтелектуальних мікропроцесорних пристроїв і програмних модулів, на базі яких будується з можливістю подальшого розширення і довільної реконфігурації об'єктно-орієнтована автоматизована система контролю і обліку енергоносіїв. Відмінною рисою великих промислових комплексів, таких як металургійні, коксохімічні, гірничі та інші подібні підприємства, є розосередження на значній території великої кількості пунктів обліку, в яких збирається первинна інформація. Можливості створення інформаційних мереж на базі радіоканалів істотно обмежені відсутністю прямої видимості та наявністю залізобетонних конструкцій, що непрозорі для тих діапазонів частот, які використовуються. Структура кабельних каналів зв'язку пунктів обліку з сервером обліку - переважно радіальна, багаторівнева з можливими включеннями магістральних ділянок. У зв'язку з цим основною структурною одиницею, призначеної для конфігурації кабельної інформаційної мережі обліку, є модуль мережевого адаптера (ММА). Модуль мережевого адаптера призначений для з'єднання «в зірку» з взаємною гальванічною розв'язкою декількох інтерфейсів RS-485. Він перетворює магістральну топологію інтерфейсу RS-485 в зіркообразну з практично необмеженою кількістю гілок і рівнів ієрархії.

При цьому, у зв'язку з різким збільшенням кількості ступенів свободи в структурі системи, виникає принципово нова для систем енергетичного моніторингу задача побудови оптимальної структури інформаційної мережі, наприклад, за критерієм мінімізації витрат на засоби мережевої комунікації або



41

за критерієм максимальної швидкодії, враховуючи затримки, що вносяться ММА.

Рисунок 1 - Структурна схема системи «ОБЛІК-Е»

Обчислення витрат енергоносіїв здійснюється контролерами-обчислювачами (КО), які включають один або три гальванічно ізольованих програмованих аналого-цифрових каналів прийому інформації від первинних приладів вимірювання температури, тиску в трубопроводі та перепаду тиску на пристрої звуження потоку. Виміри проводяться з періодом 0,5 сек. Результат обчислення витрат енергоносія, а також максимальні і мінімальні значення температури і тиску на проміжку часу 1 хв. передаються в контролер-концентратор (КК). Цей контролер являє собою пристрій, що призначено для збору, енергонезалежного зберігання та передачі на сервер обліку інформації, яка збирається контролерами-обчислювачами. До кожного концентратора може бути підключено до 8 контролерів. Інформація зберігається в EEPROM об'ємом 32 Мbit. Обмін з сервером обліку проводиться за допомогою інтерфейсу RS-485 за протоколом MODBUS RTU. Обмін інформацією з контролерами-обчислювачами проводиться по гальванічно розв'язаній шині з використанням протоколу MODBUS. Контролер концентратор зберігає в незалежній пам'яті хвилинні дані, що отримані від контролерів-обчислювачів протягом 48 годин. Одним з головних елементів моніторингу енергоносіїв має стати виключення людського фактору у процесі вимірів параметрів ресурсів.

Створення такої системи моніторингу енергоносіїв слід розглядати як перший крок до побудови кіберфізичної [3] міжгалузевої системи виробничого моніторингу на базі мережевоцентричних [4] принципів керування виробництвом, з урахуванням спожитих та вироблених ресурсів не тільки окремим підприємством, а й усіма взаємодіючими з ним технологічними комплексами.

Література: 1. Артамонов И.М., Самохвалов И.А. Мониторинг энергопотребления

промышленных предприятий – необходимый элемент информационно-компьютерных систем. http://www.ie.asm.md/assets/files/05-B20.pdf.

2. Кухарчук В.В., Заславський О.М. Комп’ютеризована система обліку електричної енергії: (монографія) – Вінниця: ВНТУ, – 2012. – 152 с.

3. Мельник А.О. Кіберфізичні системи: проблеми створення та напрями розвитку. Lviv Polytechnic National University Institutional Repository http://ena.lp.edu.ua, 2014. C.154 – 161.

4. Цветков В.Я. Субсидиарное управление// Современные технологии управления. – №1 (73). – С. 6-12.

http://www.ie.asm.md/assets/files/05-B20.pdf


42

УДК 006.91:681.121.83

НОВІ АСПЕКТИ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНОГО ВДОСКОНАЛЕННЯ МЕТРОЛОГІЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОБЛІКУ ПРИРОДНОГО ГАЗУ

О.Є. Середюк, Н.М. Малісевич, Т.В. Лютенко

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу,76019,

м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська, 15, e-mail: [email protected]

Сьогоденні аспекти вирішення питань енергозбереження і раціонального

використання природного газу населенням України стосуються застосування

побутових лічильників газу (ПЛГ). Однак їх значна кількість в експлуатації

(понад 9 млн.) вимагає здійснення їх періодичної повірки. З врахуванням того,

що кількість повірочних установок, які реалізують метрологічне забезпечення

ПЛГ є недостатньою, потребують розвитку технічні аспекти приактичної

реалізації повірки. При цьому тільки зростанням кількості повірочних установок

неможливо вирішити це питання. Тому вдосконалення метрологічного

забезпечення повинно базуватися на нових принципах побудови і застосування

комп’ютеризованих компонентів інформаційно-вимірювальних систем як

складових повірочних установок, а також на базі сучасного програмного

забезпеченняя для обробки вимірювальної інформації, в тому числі за

результатами періодичної повірки ПЛГ.

Метою роботи є розроблення нових напрямків практичного вдосконалення

метрологічного забезпечення ПЛГ із застосуванням автоматизованих

інформаційно-вимірювальних систем.

Однією із складових комп’ютерного опрацювання результатів повірки ПЛГ

було статистичне оцінювання закономірностей зміни експлуатаційних похибок

різних типів мембранних ПЛГ (GALLUS, METRIX, SAMGAS) типорозміру G4.

За основу статистичного дослідження вибрані результати повірки понад трьох

тисяч ПЛГ на еталонній установці ПАТ «Івано-Франківськгаз», виконані в 2013-

2014 роках. При цьому був вибраний не тільки поділ лічильників по їх

типорозмірах, заводах-виготовлювачах, але і по діапазону зміни похибок.

Зокрема було проведено формування вибірок лічильників по діапазону

отриманих значень похибки, які визначалися за найменшої (мінімальної) робочої

витрати лічильників Qmin. Цей параметр був найбільш вагомим, оскільки його

зміна знаходилася в широкому діапазоні від +3% до -30%, що слугувало

підставою для формування 11 вибірок з дискретністю 3%.

За отриманими результатами опрацювання статистичних даних встановлено,

що зміна похибок ПЛГ характеризуються статистично подібними

закономірностями, тобто очевидним є суттєва (значна) зміна похибки ПЛГ в

діапазоні від Qmin до 0,2Qmax, і набагато менша зміна похибки в діапазоні від

0,2Qmax до Qmax. Ці закономірності не суперечать відомим закономірностям зміни

похибки нових не бувших в експлуатації мембранних ПЛГ. Однак достатньо

неочікуваним є факт практично однакової закономірності зміни похибки в

діапазоні від 0,2Qmax до Qmax при принципово інших закономірностях зміни

похибки ПЛГ в діапазоні від Qmin до 0,2Qmax.

На основі отриманих результатів статистичних досліджень здійснено


43

обгрунтування можливості застосування запропонованої нами нової методології

повірки ПЛГ, яка захищена патентом України на винахід [1]. У відповідності до

неї особливість нового способу повірки полягає у побудові кусково-

інтерполяційної залежності похибки лічильника газу від робочої витрати через

нього. При цьому похибку визначають експериментальним шляхом на двох

нормованих для перевірки метрологічних характеристик витратах, які

відповідають мінімальній витраті і витраті, яка становить 0,2Qmax, а похибку за

максимальної витрати лічильника Qmax розраховують шляхом зменшення

значення похибки при витраті 0,2Qmax на попередньо статистично встановлену

різницю між цими похибками за даними періодичної повірки лічильників після

їх міжповірочного терміну експлуатації з конкретизацією щодо типу,

типорозміру і організації-виробника побутового лічильника газу.

Вдосконалення відомих методик повірки ПЛГ, з нашої точки зору, повинно

передбачати не тільки оцінювання метрологічних характеристик ПЛГ, але і

враховувати якісні характеристики робочого середовища, насамперед теплоту

згорання природного газу, яка на сьогодні є невід’ємним компонентом для

здійснення оплати за спожитий газ побутовим споживачами.

Враховуючи цю обставину, нами запропонований патентозахищений новий

спосіб контролю теплоти згорання природного газу [2], який реалізується на базі

комп’ютеризованої інформаційно-вимірювальної системи. Функціонування

системи забезпечує реалізацію прямого методу визначення теплоти згорання

природного газу. Його суть зводиться до вимірювання температури полум’я

пальника при згоранні суміші постійного об’ємного співвідношення

досліджуваного газу з повітрям. При цьому новизною є застосування у пальнику

інжекторного забірного пристрою навколишнього середовища і

проградуйованого по витраті торцевого звужувального пристрою для

підтримання постійного об’ємного співвідношення з одночасним регулюванням

надлишкового тиску газу перед пристроєм його згорання і вимірювання

температури, густини і вологості природного газу. За цих умов також корегують

результат визначення теплоти згорання з врахуванням вологості навколишнього

середовища. При реалізації цього способу враховується конструктивне

виконання пальника шляхом внесення в алгоритм функціонування пристрою

відповідного коефіцієнта, який визначають під час попереднього калібрування

пальника щонайменше на трьох сумішах природного газу відомої теплоти

згорання.


1. Пат. 116046 С2 Україна, МПК (2017.01) G 01 F 25/00. Спосіб повірки

побутових лічильників газу / Середюк О.Є., Лютенко Т.В.; – № а201605643;

заявл. 25.05.16; опубл. 25.01.18, Бюл. № 2.

3. Пат. 112737 C2 Україна, МПК G01N25/20 (2006.01). Спосіб експрес-

визначення теплоти згоряння природного газу / Середюк О.Є., Лютенко Т.В.,

Малісевич Н.М. – №а201512215; заявл. 09.12.2015; опубл. 10.10.2016; Бюл.

№ 19.


44

УДК 681.5

ПРЕДСТАВЛЕННЯ ФРАГМЕНТІВ ІНФОРМАЦІЇ ОДЕРЖАНИХ ВІД ЕКСПЕРТА В ЗАДАЧАХ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Т.Р. Стисло, В.І. Шекета



Кожен виділений об’єкт предметної області має певні характеристики та

властивості. Наприклад, для об’єкту родовище типовими атрибутами є глибина

залягання, вік, літологія і т.і. Атрибути приймають певні значення. Так глибина

залягання може приймати значення 5096м, літологія - пісковики кварцові і т. і.

В таблиці 1 наведено опис об’єкту родовище [1]. Таблиця 1 - Представлення фактів з допомогою типлетів О - А – З

Об’єкт Атрибут Значення

Родовище Назва Березівське

Родовище Глибина залягання 5096

Родовище Літологія Пісковики кварцові

Використання триплетів О-А-З для опису реальних об’єктів не враховує

власне характер і вид взаємов’язків, які можуть мати причинно-наслідковий

характер, чи бути відношеннями типу «частина-ціле» і т.і. На форму зв’язків не

встановлюється ніяких обмежень.

Опис властивостей конкретного об’єкту здійснюється через використання

пар атрибут-значення (А-З). Таблиця 2 - Представлення фактів з допомогою пар А - З

Атрибут Значення

Назва Березівське

Глибина залягання 5096

Літологія Пісковики кварцові

Відношення між окремими характеристиками об’єктів представлено у

вигляді таблиць, в яких кількість стовбців відповідає степені відношення, а один

рядок дорівнює відповідному кортежу.

Дані про кожний об’єкт, що описується в таблиці (про кожне родовище),

займають один цілий рядок. Структура всіх рядків співпадає. Степінь

відношення n вказує на те, що описуються однотипні об’єкти, що мають по n

атрибутів. Якщо система зустріне в базі знань відношення A i B з степенями

відповідно 5 і 7, то вона розуміє, що мова йде про різнотипні об’єкти, один з яких

має 5, а другий 7 атрибутів.

Відношення родовищ - це одна із поіменованих таблиць. Ім’я таблиці (в

даному випадку «Родовище») визначаються смисловим відношенням. Степінь

відношення дорівнює кількості стовпців таблиці.

Як ефективні засоби збереження фактів використовуються правила зі

змінними величинами.

В таблиці 3 зображено відношення, куди записані відомості про кілька

родовищ, по яких працюватиме система.


45

Таблиця 3 - Фрагмент відношення степеня 4

Назва

родовища Глибина залягання Вік Літологія

Кременівське 1210 С2 Пісковики

поліміктові

Богатойське1 2232 С2 Пісковики

мезоміктові

Богатойське3 4297 C1t Вапняки і

доломіти

. . . . . . . . . . . .

Змінні в правилах заміняють певну сукупність фактів. Розглянемо наступні

правила:

Якщо опір_пласту>=20 і пористість_відкрита>6.5, то порода - продуктивний

колектор.

Якщо опір_пласту < 20 і пористість_відкрита>6. 5,то порода - колектор.

Через використання змінних, ці правила можна об’єднати в одне:

Якщо порода має характеристику X і порода має характеристику Y, то порода

- Z.

Для правил із змінними будують реляційні таблиці, в яких містяться фактичні

значення змінних.

В таблиці 4 описується вся та інформація, що і в вихідних правилах. Назва

таблиці відповідає назві абстрактного об’єкту, а заголовки стовбців - атрибутам

об’єкту.

Використання фреймів дозволяє об’єднувати всі характеристики окремого

об’єкту в одну групу і маніпулювати з нею, як з єдиним цілим. Таблиця 4 - Опис об’єкту “порода”

Порода Характеристика X Характеристика Y

Продуктивний

колектор

опір_пласту >= 20

Пористість_відкрита>6. 5

Колектор опір_пласту < 20

Пористість_відкрита>6. 5

Фрейму присвоюється ім’я, що співпадає з назвою об’єкту, який він описує.

Фрейм складається з слотів. Вся наявна інформація про об’єкт структурується і

її окремі компоненти записуються в слоти.

Література: 1. Шекета В.І. Експертні системи та їх адаптація до проблем нафтогазового

комплексу // Тези доповіді на першій всеукраїнській наук. конфер.студентів та

аспірантів «Нафтові та газові ресурси України : проблеми пошуку, видобутку,

транспорту, переробки та використання».- Івано-Франківськ.- 1997.-С.14.


46

УДК 681.518:622.248:004.94

ФОРМАЛІЗАЦІЯ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОБЛЕМ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ СИСТЕМІ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Р.Б. Вовк, М.С. Чесановський, Л.О. Потеряйло



Новітні тенденції розвитку автоматизованих систем керування, як

комплексів програмних та технічних засобів призначених для автоматизації

задач керування технологічним процесом буріння, полягає в створенні

комплексних інтелектуальних систем які не тільки забезпечують автоматизацію

процесу, але й інтелектуальну підтримку при прийнятті рішень, особливо в

умовах невизначеної, неповної та слабоструктуризованої інформації про процес

буріння. Розроблювана інтелектуальна система включає в себе моделювання на

основі обмежень [1], тобто підхід, який використовує множину модульних

правил для представлення предметної області (буріння НГС).

Інтелектуальна система, що базується на обмеженнях [2] проводить

діагностування рішень технологічної проблеми (нештатної ситуації в бурінні)

запропонованої об’єктом підтримки прийняття рішень (ППР) і на основі такого

аналізу генерує відповідний зворотній зв'язок. Зворотній зв'язок забезпечує

переваги довгострокового і короткострокового процесу прийняття рішень,

шляхом перегляду помилкових знань про нафтогазову предметну область

об’єкту ППР. За допомогою інтерфейсів здійснюється підтримка рішення

технологічної проблеми шляхом візуалізації її структури. При формуванні

запиту в інтелектуальній системі здійснюється синхронний пошук за допомогою

введених ключових слів і висвітлюються помилки, в яких знайдені такі слова,

таким чином об’єкту полегшується вибір помилки.

Інтелектуальні системи, що базуються на обмеженнях аналізують рішення

об’єктів шляхом співставлення рішень з множинами обмежень, тобто множина

порушених обмежень відповідає помилкам і відповідно до них

система може надати зворотній зв'язок.

Проведемо опис процесу формалізації для методу фіксації помилок та

виділення множини релевантних до помилки обмежень.

1. Нехай - та технологічна проблема процесу

буріння НГС має - станів TechnologicalStates - .

2. Нехай для деякого стану i jTP .TS маємо деяку релевантну множину

обмежень , де К – кількість обмежень в множині релевантних

обмежень .

3. Відповідно при рішенні об’єктом - стану технологічної проблеми

кожен елемент множини буде приймати одну з

двох форм: задоволене обмеження (Satisfied Constraints), порушене обмеження

(Violated Constraints), а саме:

setConstrV

i TechnologicalProblemiTP

j jTS i jTP .TS

1k k ...KConstrR

i jTP .TS

setConstrR

j iTP

1

i jTP .TS

set k k ...KConstrR ConstrR



47

1 1 1

i jTP .TS

set k k kk ...K k ...K k ...KConstrR ConstrR ConstrS , ConstrV .

4. При введеній множині обмежень, кожен елемент є ранжованим по релевантності до поточного стану технологічної проблеми (в даному випадку – релевантність – це ступінь контекстної логічної зв’язаності з поточним станом проблеми). Ступінь релевантності виражатимемо коефіцієнтом релевантності CR (Relevanсе Coefficien), по аналогії до коефіцієнту впевненості в експертних системах CF (Certainty Factor).

5. Нехай при вирішенні - стану - тої технологічної проблеми може

виникнути деяка кількість помилок, яку позначимо ,

де - кількість задекларованих помилок в системі для - стану - тої

технологічної проблеми. 6. Введемо в розгляд множину обмежень, порушення яких призвело до

виникнення даних помилок. Розглядатимемо дану множину як множину

релевантних до помилок обмежень і позначимо її як .

Подальший розгляд повторюватиме попередні твердження:

1 1 11 1 1 1 1 11 1 1

mError

set k k kk ...K k ...K k ...KConstrRE ConstrRE ConstrSE , ConstrVE .

7. При введеній множині обмежень до порушених помилок кожен елемент є ранжованим по релевантності до помилки поточного стану технологічної проблеми. Ступінь релевантності виражатимемо коефіцієнтом релевантності до помилки CRЕ (Error Relevanсе Coefficient ). З того факту, що кожен елемент множини релевантних обмежень до помилки є ранжованим, запишемо формулу:

.

8. Якщо джерелом помилки є деяка множина , то

очевидно, що , а також

, де і також

очевидно, що .

Таким чином, інтелектуальна система повинна передати об’єкту підтримки прийняття рішень релевантну частину знань предметної області, тобто, щоб повідомлення зворотного зв’язку було ефективним, воно повинно забезпечити користувача наступною інформацією: де саме допущена помилка; що є причиною помилки; основні поняття вірного рішення. Кожне обмеження в системі має одне або декілька заздалегідь визначених повідомлень зворотного зв’язку, які надаються об’єкту, коли обмеження порушується.

Література: 1. Ohlsson S. Constraint-based student modeling / S. Ohlsson // In Student

modeling: the key to individualized knowledge-based instruction. – Springer. – 1994.- Р.167-189.

2. Вовк Р.Б. Методика реалізації контролю рішень технологічних проблем процесу буріння в інтелектуальній системі // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук: КрНУ, 2015. – Випуск 2 (91), с. 47 – 55.

j i

1

i jTP .TS

set m m ..MErrors { Error }

M j i

i jTP .TS

setConstrRErr

1 1 1 11mError Ranged

set k k k ...K[ConstrRE ] {ConstrR :CRE }

mError 1mError

setConstrRE

1

i jmError TP .TS

setsetConstrRE ConstrRErr

1 2m m mError Error Error

set set setConstrRE ConstrSE ConstrVE 1 2set set set

1 2m m mError Error Error

setset setConstrSE ConstrRE ConstrVE


48

УДК 681.32

ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНИХ АЛГОРИТМІВ ОБЧИСЛЕННЯ ХЕШ-ФУНКЦІЙ

В.В. Кобиця, І.А.Фольварков

Тернопільський національний економічний університет, м. Тернопіль, Львівська,11,


Функція хешування H(m) або хеш-функція (hash-function) - це детермінована

функція, на вхід якої подається рядок бітів довільної довжини, а виходом завжди

є бітовий рядок фіксованої довжини n. Вихідний рядок m, для якого обчислено

хеш-значення, називається прообразом хеш-функції.

Властивості, які повинні бути притаманні криптографічним хеш-функціям:

- стійкість до пошуку першого прообразу - відсутність ефективного

поліноміального алгоритму обчислення зворотної функції, тобто не можна

відновити текст m за відомою його згорткою H(m) за реальний час

(незворотність). Ця властивість еквівалентна тому, що хеш-функція є

односторонньою функцією;

- стійкість до пошуку другого прообразу (колізій першого роду) -

обчислювально неможливо, знаючи повідомлення m і його згортку H(m), знайти

таке інше повідомлення m ≠ m ', щоб H(m)=H(m');

- стійкість до колізій (колізій другого роду). Колізією для хеш-функції

називається така пара значень m і m ', m≠m', для якої H(m)=H(m'). Так як

кількість можливих відкритих текстів більше числа можливих значень згортки,

то для деякої згортки знайдеться багато прообразів - колізії для хеш-функцій

обов'язково існують. Наприклад, нехай довжина хеш-прообраза 6 бітів, довжина

згортки 4 біта. Тоді число різних згорток - 16, а число хеш-прообразів - 64, тобто

в 4 рази більше (хоча б одна згортка з усіх відповідає 4 прообразам). Стійкість

хеш-функції до колізій означає, що немає ефективного поліноміального

алгоритму, що дозволяє знаходити колізії.

1. Існуючі алгоритми обчислення хеш-функцій для криптографічних

перетворень.

Розробка хеш-функцій, що задовольняють всім вимоги - складне завдання.

Практично відповідають цим вимогам лише хеш-функції з групи алгоритмів MD

і SHA. Хеш-функції, які найчастіше використовуються в крипто перетвореннях

[1] приведені в таблиці 1. Таблиця 1 - Хеш-функції

Алгоритм Опис Довжина хешу, біт Примітки

MD2 Одностороння 128 Повільніше ніж MD4

i MD5

MD4 Одностороння 128

MD5 Одностороння 128

Складніший але

повільніший ніж

MD4

НAVAL Одностороння Різна довжина

Модифікація MD5,

але більш стійкий до

атак


49

SHA Одностороння 160 Використовується в

DSA

SHA-1, SHA-256,

SHA-384, SHA512

Оновлена версія

SHA

SHA-1 створює хеш

довжиною 160 біт,

SHA-256 -

довжиною 256 біт і

т.д.

Проведені дослідження кількості основних логічних операцій для виконання

хеш-функції [1] наведені в таблиці 2. Таблиця 2 – Основні логічні операції

Алгоритм Кількість логічних операцій

AND OR XOR ROTR SHR + ROLs NOT MOD MUL

MD-5 960 256

RIPEMD-128 396 128

RIMEMD-160 650 320

SHA-1 400 240 320 320 160

SHA-256 320 448 384 448 64

SHA-384 400 560 480 560 80

SHA-512 400 560 480 560 80

MASH1 6 4 6 1 1 6 5

MASH2 6 4 6 1 1 6 260

2. Запропонований алгоритм обчислення хеш-функції на основі використання системи залишкових класів.

Таблиця 2 дозволяє зробити висновок, що оптимізації потребує операція додавання, оскільки її обчислювальна складність значно більша за виконання логічних операцій. В праці [2] запропоновано використання паралельних обчислень та спеціальної архітектури функції хешування для збільшення швидкодії виконання операцій. Для пришвидшення швидкодії та розпаралелення не лише груп операцій сумування, а й самої операції додавання пропонується використати систему залишкових класів, яка дозволить зменшити час виконання операцій сумування на декілька порядків для багатопроцесорних архітектур. При апаратній реалізації пристроїв для обчислення хеш - функції доцільно використати суматор з прискореним переносом [3], для пришвидшення виконання операції сумування.

Висновок. Запропоноване вдосконалення алгоритму обчислення хеш-функції дозволить зменшити часову складність виконання арифметичних операцій, а саме додавання на декілька порядків.

Література: 1. Король О.Г. Оценка вычислительной сложности некоторых функций

хеширования/ О.Г. Король // Системи обробки інформації, 2015, випуск 4(129) ISSN 1681-7710, C.105-110.

2. Бойко А. О. Обґрунтування архітектури функції хешування з використанням паралельних обчислень / А. О. Бойко, І. Д. Горбенко // Вісник Харківського національного університету №890, 2010, C.29-36.

3. Круліковський Б. Б., Возна Н.Я., Грига В.М., Николайчук Я.М., Давлетова А.Я. Повний однорозрядний суматор. Пат. 117572 Україна МПК G06F 7/38 (2006.01) Суматор з прискореним переносом/ № u 201701336; заявл. 13.02.2017; опубл. 26.06.2017, бюл. № 12.


50

УДК 681.518:667.6

ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ РЕГУЛЯТОРІВ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ

1Д.О. Ковалюк, 2О.О. Ковалюк


Ігоря Сікорського», 03056, м. Київ, пр. Перемоги, 37, е-mаil: [email protected]

Вінницький національний технічний університет, 21021, м. Вiнниця, Хмельницьке шосе, 95,


Сучасні технологічні об’єкти керування як правило працюють в умовах зміни

параметрів, зазнають впливу зовнішніх збурень та описуються нелінійними

залежностями. Для керування такими об’єктами та забезпечення відповідної

якості керування в роботі розглядається нейромережевий підхід [1], зокрема

схема з використанням прогнозуючої моделі [2], представлена на рис. 1.

Рисунок 1 - Схема нейромережевого регулятора з прогнозуючою моделлю

Наведена вище схема працює на основі оптимізаційного алгоритму (блок

Optimization), який використовує модель прогнозування виходу процесу (блок

Neural Network Model). Критерієм розрахунку оптимального керуючого впливу

є мінімізація відхилення між заданим і прогнозованим значенням виходу об’єкта

на певному часовому горизонті. Знайдене керування застосовується до реального

об’єкту Plant.

Як приклад продемонстровано керування концентрацією нітриту калію у випарному реакторі, що описується диференційним рівнянням першого порядку.

Зрозуміло, що справжні переваги такого підходу будуть отримані для більш

складних об’єктів керування.

Реалізація методу виконана в пакеті прикладних програм Matlab, що володіє

вбудованою підтримкою заданої схеми керування. Перший крок алгоритму

передбачає побудову прогнозуючої моделі об’єкту на основі нейронної мережі.

Ідентифікація моделі може виконуватися на основі даних отриманих

експериментально або розрахованих з аналітичної моделі об’єкта. Оскільки

рівняння об’єкту нам відоме, в роботі використовується другий варіант. Модель

об’єкту запрограмована в обчислювальному блоці представлена на рис. 2.



51

Рисунок 2 - Математична модель об’єкту

Зауважимо, що однією з переваг підходу є те, що перехідна характеристика

буде розраховуватися безпосередньо з рівнянь об’єкту без поміжних

перетворень в передатні функції, як в інших методах теорії керування. Загальна

схема реалізована в Simulink представлена на рис. 3.

Рисунок 3 - Структура контуру керування в Simulink

В результаті моделювання отримано перехідні характеристики системи

керування та виконано порівняння з іншими регуляторами.


1. Сигеру Омату, Нейроуправление и его приложения / Сигеру Омату,

Марзуки Халид, Рубия Юсоф – М.: ИПРЖР, 2000. – 272 с. – ISBN: 5-93108-006-

6.

2. Дьяконов, В. П. Simulink 5/6/7 Самоучитель [Текст] / В. П. Дьяконов – М.:

ДМК-Пресс, 2008 – 784 с. – ISBN 978-5-94074-423-8.


52

УДК 681.5.015

ОЦІНЮВАННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ПРОТОЧНОЇ ЧАСТИНИ ДВОСТУПЕНЕВОГО ВЦН ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

О.В. Мойсеєнко, Т.Г. Гарасимів



На сьогодні оцінювання технічного стану відцентрових нагнітачів (ВЦН)

здійснюють шляхом проведення планово-попереджувальних ремонтів, що має

ряд недоліків. По-перше, ВЦН може бути виведений у ремонт у справному стані

при досягненні терміну чергового ремонту. По-друге, дефекти вузлів ВЦН під

дією зовнішніх та суб’єктивних чинників (порушення правил експлуатації,

недосконалість конструкції) можуть розвиватися стрімко в міжремонтний

період, що веде до втрати його працездатності і в подальшому до ремонтно-

відновлювальних робіт [1].

Оскільки більшість нагнітачів, які постачає промисловість в останні роки,

мають два ступені стиснення газу та їхні основні властивості пов’язані із формою

і розмірами їхньої проточної частини, то синтезування системи оцінювання

технічного стану проточної частини двоступеневого нагнітача природного газу

даватиме можливість оцінювати технічний стан його проточної частини, що

приведе до скорочення втрат природного газу під час його компримування.

У роботі [2] запропоновано оцінювати технічний стан проточної частини

двоступеневого ВЦН природного газу за значеннями величин ix , 1 2 3i , , , які

розглядаються як нечіткі величини і визначаються за формулою:

100

i

i

i

Xx %

X, 1 2 3i , , ,

де 0 i i iX X X , 1 2 3i , , ;

0

iX , 1 2 3i , , – значення параметрів технічного стану проточної частини

двоступеневого ВЦН, які відповідають умовам роботи нового нагнітача або після

його капітального ремонту;

iX , 1 2 3i , , – значення параметрів технічного стану проточної частини

двоступеневого ВЦН.

Використовуючи основні поняття та визначення нечіткої логіки (Fuzzy

Logic), що є ефективним методом розроблення, оптимізації та побудови

складних систем контролю на основі інтуїції експерта та досвіді інженера,

синтезовано систему оцінювання технічного стану проточної частини

двоступеневого ВЦН (рис. 1), що складається з окремих модулів. Функції

належності вхідних нечітких величин та вихідної нечіткої змінної показані на

рисунку 2.

Обробка вхідної інформації складається з таких основних етапів: фазифікації

(знаходження значень і форми функцій належностей лінгвістичних змінних за

відомими вхідними даними ix та визначення кількості значень вибраних

термів), інференціювання (логічна обробка нечітких даних, що надходять як від


53

фазифікації, так і від бази правил, що формуються на основі експертних знань і

дають змогу встановити функціональну залежність між вихідним параметром d

та вектор-аргументом x , 1 2 3 T

x x , x , x ) та дефазифікації (перетворення

лінгвістичних змінних виходу у вихідний сигнал).

ГПА фазіфікаціяінферен-

ціювання

дефазіфі-

каціядиспетчер

функції

належності

нечітка база

знань

Команди керування

Експертні знання

Рисунок 1 - Структура системи оцінювання технічного стану проточної частини

двоступеневого ВЦН природного газу

Рисунок 2 - Функції належності вхідних нечітких величин та вихідної нечіткої змінної

Експериментальну перевірку синтезованої системи виконано за місяць до

капітального ремонту ВЦН 650-21-2 на КС-39 «Прогрес» під час якої, на основі

розробленої бази правил та логічної обробки нечітких даних, зроблено висновок,

що технічний стан проточної частини нагнітача – допустимий (дефазифікація

вихідної лінгвістичної змінної d методом центра ваги приводить до значення

0,5). Даний результат співпадає із реальним станом ВЦН, оскільки прямі виміри

при розкритті його проточної частини дали середнє значення радіального зазору

0,8rs мм (за номінальної величини зазору 0,5rs мм), що свідчить про

незначне погіршення технічного стану проточної частини ВЦН 650-21-2.


1. Горбійчук М.І., Скріпка О.А., Когутяк М.І., Прокіпчин С.В. Комп’ютерна

система поетапного діагностування роботи відцентрових нагнітачів природного

газу. Енергетика, контроль та діагностика об’єктів нафтогазового комплексу.

2007. №1 (2). С. 67-71.

2. Горбійчук М.І., Скріпка О.А., Медведчук В.М. Метод оцінки технічного

стану двоступеневого відцентрового нагнітача природного газу на засадах

нечіткої логіки. Нафтогазова енергетика. 2015. № 2 (24). С. 59-68.

а) функції належності k iAx вхідних

нечітких величин

б) функції належності mBd для

термів нечіткої змінної d


54

УДК 007.52

АНАЛІЗ ТРИМІРНОГО ПРОСТОРУ ДЛЯ ДЕТЕКТУВАННЯ ПЕРЕШКОД ПРИ АВТОНОМНІЙ НАВІГАЦІЇ МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ

1А.Ю. Сазонов, 2І.Ю. Черепанська, 3Д.О. Осіпов

1Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені


2Житомирський державний технологічний університет, 10005, м. Житомир,

вул. Чуднівська, 103

Застосування автономних мобільних пристроїв (АМП) відіграє важливу роль

на сучасному етапі розвитку суспільства та всіх галузей виробництва.

Використання автономних транспортних засобів (АТЗ) на виробництві дозволяє

підвищити рівень безпеки та оптимізувати транспортні потоки у містах і на

виробництві, а у побуті полегшує життя людям з обмеженими можливостями,

при безколізійному переміщенні у просторі людей з вадами опорно-рухового

апарату тощо. Часто при навігації у важкодоступних місцях та враховуючи

наявні завади і обмеження з боку телекомунікаційного обладнання,

безпосередній зв’язок з АМП встановити неможливо, що перешкоджає

дистанційному керуванню і прийняттю рішень оператором, тому особливо

актуальним є делегування частини рішень від оператора безпосередньо на рівень

АМП. Вказане підкреслює актуальність реалізації даної можливості з

обов’язковим врахуванням візуальної інформації щодо неструктурованого

навколишнього середовища, що обробляється сучасними алгоритмами

машинного зору у поєднанні із сучасними методами оцінки середовища на рівні

АМП.

Під неструктурованим середовищем розуміється не детермінований

навколишній простір, склад об’єктів у якому, їх поява, можливість рухатись та

напрям переміщень – непрогнозовані. У таких умовах ступінь успішного

виконання завдань залежить від оптичної системи та алгоритмічно-програмного

забезпечення обробки візуальної інформації АМП.

На сьогодні не існує однозначного технічного рішення, яке дозволить

вирішити задачу автоматизованого виявлення перешкод у неструктурованому

середовищі. Одним із підходів для вирішення даної задачі є застосування

монокулярних систем [1, 2, 3] як окремо та к і в комплексі із сенсорами. Проте,

їх використання має ряд суттєвих недоліків, що часто ускладнюють і

унеможливлюють процес автономної навігації мобільних пристроїв.

Для підвищення ефективності детектування перешкод при навігації АМП у

неструктурованому середовищі запропоновано підхід із використанням камер

глибини (RGB-D). В основу роботи останньої покладено метод Time of Flight

(ToF) який полягає у вимірюванні часу між випроміненням та прийомом сигналу

із джерела інфрачервоного випромінювання. Перевагами методу є досить велика

точність. Обраний метод дозволяє безпосередньо отримати інформацію про

навколишній простір і відтворити його тримірну сцену, що полегшує процес

обробки даних та дозволяє спростити візуалізацію отриманих даних. Структурна

схема функціонування АМП на основі RGB-D камери, представлено на рис. 1. В


55

якості апаратної реалізації використано Kinect, яка розроблений компанією

Microsoft. Запропонований підхід є універсальним та дозволяє використання

апаратури інших виробників,що працюють на основі ToF методу.

Рисунок 1 - Структура системи функціонування автономної мобільної системи

Інформація про навколишній простір, що отримується із виходу RGB-D

камери представлена у вигляді множини точок, що об’єднані у «хмари».

Отримана хмара має буди проаналізована на предмет наявності перешкод при

русі АПМ. Для цього необхідним є використання методів сегментації та

кластеризації об’єктів.

Однією із складових задачі детектування перешкод є сегментація простору –

виявлення і відокремлення множини точок у хмарі, що належать об’єктам у

просторі, та є потенційними перешкодами, від точок, які належать

горизонтальній площині в системі координат АПМ. Отримана множина точок,

що кластеризується – точки, що належать одному об’єкту об’єднуються у

спільний кластер. Умовою зупинки процесу кластеризації є перевищення

максимально допустимої відстані між точками, що приймається із припущення

про відстань між об’єктами.

Результати отримані на основі застосування запропонованого методу

демонструють потенційну можливість повністю автоматизувати даний процес та

сформувати із застосуванням запропонованого методу автономну систему

навігації мобільного пристрою.


1. Gonzalez R. Digital image processing second edition. Student problem solution

/ Gonzalez R., Woods R. – Prentice Hall, Upper Saddle River,2002 – 220 p.

2. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications / Szeliski R. –

Springer, 2011. – 812 p.


56

УДК 681.32

ДОСЛІДЖЕННЯ ХАРАКТЕРИСТИК АПАРАТНОЇ ТА ЧАСОВОЇ СКЛАДНОСТІ ЛОГІЧНИХ ЕЛЕМЕНТІВ «ВИКЛЮЧАЮЧЕ АБО» ТА «ПРОВІДНЕ І» ЯК КОМПОНЕНТІВ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ЗАСОБІВ

СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ ОБ’ЄКТІВ УПРАВЛІННЯ

А.Я. Давлетова



Вступ. Вдосконалення засобів обчислювальної техніки, які застосовується у

системах моніторингу складних об’єктів управління є актуальною науково-

технічною задачею. Важливим напрямком вирішення даного класу задач є

підвищення швидкодії компонентів обчислювальних засобів та зменшення їх

апаратної складності. Розробка прискорювачів обчислювальних операцій типу

додавання, множення, піднесення до квадрату, статистичного, кореляційного та

спектрального аналізу дозволяє реалізувати більш складні алгоритми

опрацювання цифрових даних мікроконтролерами та спецпроцесорами, які є

компонентами автоматичних систем регулювання технологічними процесами

промислових установок.

1. Класи та системні характеристики логічних елементів, які є елементарними

одиницями структур обчислювальних засобів

В таблиці 1 наведено умовні позначення базових, двовходових, логічних

елементів, які реалізуються засобами мікроелектроніки, що випускаються

відомими фірмами Altera, Integrated Device Manufacturers, Xilinx і Lattice, та ін. Таблиця 1 - Графічні позначення логічних елементів

«НЕ» «І» «АБО» «І-НЕ» «АБО-НЕ» «Виключаюче

АБО»

Заперечення

еквівалентності

1 2 3 4 5 6 6

1

&

1

&

1

=1

=1

Серед названих логічних елементів найбільш складну мікроелектронну

реалізацію має логічний елемент «Виключаюче АБО» (табл. 1). Класична

реалізація таких елементів [1] наведена в таблиці 2. Таблиця 2 - Класична реалізація логічних елементів «Виключаюче АБО»

1 2 3 4

5 6 7 8


57

На діаграмах (рис.1) показані характеристики апаратної та часової складності

наведених в табл. 1 та табл. 2 компонентів.

Рисунок 1 - Характеристики апаратної та часової складності логічних елементів

Аналіз діаграм показує, що логічний елемент «Виключаюче АБО»

характеризується в 3-4 рази більшою апаратною складністю по відношенню до

інших логічних елементів, оскільки вони містять від 4 до 5 логічних елементів, 3

з яких з’єднані послідовно і затримка сигналів складає не менше 4-5 мікротакти.

Приклади масового застосування логічного елемента «Виключаюче АБО» у

структурах багаторозрядних суматорів [2] кореляційних [3], спектральних [4],

ентропійних [5] спецпроцесорів, а також швидкодіючих багаторозрядних

аналого-цифрових перетворювачів [6] визначають перспективу покращення

системних характеристик логічних елементів «Виключаюче АБО». При цьому

суттєво спрощується проектування утилітів на кристаллах ПЛІС. Зменшується у

3-4 рази число задіяних вентилів, а також знижуються характеристики

тепловиділення кристалів.

У галузі автоматики прикладом застосування логічного елементу

«Виключаюче АБО» є пристрій релейного захисту [7], який може масово

тиражуватися для моніторингу обладнання електричних підстанція у складі

моніторингових систем «Стріла» та «Альтра».

2. Метод синтезу структури та системні характеристики вдосконаленого

логічного елемента «Виключаюче АБО»

Запропоноване спрощення структури (рис. 2) та мікроелектронної реалізації

логічного елемента «Виключаюче АБО» на логічному елементі І-НЕ та АБО,

виходи яких об’єднані і реалізують логічний елемент «Провідне І», що дозволяє

зменшити апаратну складність до трьох логічних елементів, тобто у 2-3 рази та

підвищити швидкодію спрацювання за 1 мікротакт, тобто у 3 рази в порівнянні з

класичною реалізацією.

Рисунок 2 - Мікроелектронна реалізація логічного елемента «Виключаюче АБО»

Використання логічних елементів реалізованих на мікроелектронній

технології ЕЗЛ передбачає наявність транзисторів на виходах логічних елементів

І-НЕ та АБО, що дозволяє об’єднувати їх виходи без втрати функцій та

реалізувати логічний елемент «Провідне І» [8].

Створений логічний елемент «Провідне І», який реалізує функцію

«Виключаюче АБО» в порівнянні з відомими мікроелектронними реалізаціями,

характеризується в 2 рази меншою апаратною складністю та в 3 рази меншою


58

часовою, тобто, число компонентів складає 2 (вентилів), а тривалість затримки

сигналів – 1 (мікротакт). Успішним застосуванням такого елемента є реалізація

повного однорозрядного суматора [9].

Висновок. Запропоноване вдосконалення структури логічного елемента

«Виключаюче АБО» на основі елемента «Провідне І» зменшує у 2-3 рази

апаратну складність та у 3 рази підвищує швидкодію спрацювання, а

використання його, як компонента обчислювальних засобів систем моніторингу

об’єктів управління, дозволяє підвищити їх продуктивність.


1. Шило В.Л. Популярные цифровыемикросхемы: Справочник. - М: Радио и

связь, 1988 г.- 352с.

2. Круліковський Б.Б. Оптимізація структурних рішень комбінаційних

суматорів згідно критеріїв мінімальної часової, апаратної та структурної

складності / Круліковський Б.Б., Возна Н.Я., Грига В.М., Давлетова А.Я. //

Математичне та комп’ютерне моделювання. Серія: Технічні науки.- Кам’янець-

Подільський: Кам’янець-Подільський національний університет ім.

І. Огієнка2017.- Вип. 15.- с. 97-103.

3. Албанський І.Б. Николайчук Я.М., Волинський О.І. Цифровий

автокорелятор. Патент на корисну модель №76622 МПК G06F 17/15 (2006.01).

Опублікований 10.01.2013, Бюл. №1.

4. Піх В.Я.Високопродуктивні спецпроцесори кореляційного, спектрального

та ентропійного опрацювання сигналів / Піх В.Я., Воронич А.Р., Николайчук

Я.М. // Праці міжнародної наукової школи-семінару “Питання оптимізації

обчислень (ПОО-XLІІ)” Київ: Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН

України, 2015. С.49-50.

5. Воронич А.Р., Николайчук Л.М., Возна Н.Я., Пастух Т.І. Пристрій для

визначення ентропії Патент на корисну модель № 121046 МПК G06F 17/00

(2017.01). Опублікований 27.11.2017, Бюл. №22.

6. Возна Н.Я., Круліковський Б.Б., Николайчук Я.М., Грига В.М., Піх В.Я.

Аналого-цифровий перетворювач. Патент на винахід № 116176 МПК H03M 1/38

(2006.01). Опублікований 12.02.2018, Бюл.№ 3.

7. Николайчук Я.М., Возна Н.Я., Люра О.П., Островка І.І., Сабадаш І.І.

Пристрій релейного захисту високовольтних ліній електропередач. Патент на

корисну модель № 103938 МПК H02H 9/00 (2015.01). Опублікований 12.01.2016,

Бюл.№ 1.

8. Цифровые и аналоговыинтегральные микросхемые: Справочник / Под ред

С.В. Якубовского.— М.: Радио и связь, 1990. - 496с.

9. Николайчук Я.М., Грига В.М., Возна Н.Я., Давлетова А.Я. Повний

однорозрядний суматор. Пат.124563 Україна МПК (2018.01) G06F 7/00 Повний

однорозрядний суматор / № u 2017 11720; заявл. 30.11.2017; опубл. 10.04.2018,

Бюл.№ 7.

http://base.uipv.org/searchINV/search.php?action=viewdetails&IdClaim=241548

http://base.uipv.org/searchINV/search.php?action=viewdetails&IdClaim=241548


59

УДК 681.5:678.743.22

АВТОМАТИЧНА СИСТЕМА КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ ПОЛІВІНІЛХЛОРИДУ В ПРОЦЕСІ ЙОГО ВИРОБНИЦТВА

Р.М. Лещій

Державний вищий навчальний заклад «Калуський політехнічний коледж», 77303,

м. Калуш, вул. Б. Хмельницького, 2, е-mаil: [email protected]

Високі фізичні характеристики (густина, в’язкість та ін.) пластизолів, низька

токсичність та наявність в Україні виробничих потужностей для виготовлення

зумовили широке використання полівінілхлориду (ПВХ) як сировини для

виробництва пластизолів. Сьогодні контроль показників якості ПВХ: числа

в’язкості і константи Фікентчера Кф (далі по тексту – константи Кф) проводиться

за допомогою відбору проб з певною періодичністю і подальшим розрахунком

комплексного показника якості – константи Кф на виході технологічного

ланцюга, тобто без неперервного контролю в процесі полімеризації

вінілхлориду.

Це призведе до втрат продукції, виникнення аварійних ситуацій, зупинок і

простоїв апаратів, забруднення навколишнього середовища. Отже, розробка

нового і високоефективного методу неперервного контролю процесу

полімеризації вінілхлориду в робочих режимах, властивих процесу

полімеризації, є актуальною науково-прикладною задачею.

Був використаний комплексний аналітико-статистичний підхід отримання

інформаційних моделей і розв’язку задачі контролю показника Кф [1].

При дослідженні процесів функціонування реактора полімеризації ПВХ-Е

він представлявся як технологічний оператор, що якісно перетворює фізичні

параметри вхідних матеріальних і енергетичних технологічних потоків

вінілхлориду і емульсійної води U(t), Y(t), pHв(t), її твердості Tв(t), вмісту кисню

Q2(t) у фізичні параметри вихідного продукту Z(t).

У зв’язку з тим, що показники групи Z(t) не дозволяють оперативно отримати

інформацію про Кф, ввели додаткову групу комплексних показників процесу

полімеризації: потужність на валі мішалки Pв(t), момент на валі мішалки M(t),

швидкість обертання валу мішалки ω(t).

Для правильного вибору контрольованих величин визначили клас задачі

контролю Кф: цей варіант контролю відповідає визначенню подій в умовах

невизначеності. Оскільки використання ефективної системи контролю Кф може

зменшити невизначеність стану об’єкта, проаналізували параметри і показники

процесу полімеризації з точки зору виявлення найбільш інформативних

параметрів, за допомогою яких можна було б контролювати константу Кф у

режимі реального часу.

На основі результатів експериментів, проведених в умовах діючого

виробництва ПВХ-Е, вивчення випадкових процесів зміни в часі константи Кф(t),

вмісту хлоридів Cl(t), водневого показника pHВ(t), вмісту CO(t), твердості води

TВ(t), вмісту буферної суміші – титру (чисел P і M) M(t), P(t), вмісту ініціатора

ІН(t), вмісту кисню O2(t), як сигналів, що несуть інформацію про технологічний

процес полімеризації вінілхлориду в системі централізованого контролю, і


60

дослідження оцінки автокореляційних функцій контрольованих параметрів

( )фКR k t , ( )ClR k t , ( )COR k t , ( )

ВTR k t , ( )МR k t , ( )РR k t , ( )ІНR k t , з’ясовано,

що всі досліджувані випадкові процеси – стаціонарні, ергодичні і для подальших

досліджень їх властивостей коректним є використання математичного апарату

стаціонарних ергодичних випадкових процесів.

Стан якості ПВХ-Е, як об’єкта контролю, запропоновано характеризувати

показниками його якості:

( ) ( ), ( ), ( ) .віднZ t Z t C t t

З множини зовнішніх впливів, які діють на процес полімеризації ПВХ-Е,

вибрані лише ті, які суттєво впливають на якість ПВХ-Е: вхідні впливи

( ) [ ( ), ( ), ( ), ( ), ( )]ВU t Q t T t P t M t t ; параметри знесоленої води

2( ) [ ( ), ( ), ( )].В ВY t pH t T t O t Показники якості ( ) [ ( ), ( ), ( )]віднZ t Z t C t t пов’язані

з вхідними впливами U(t), параметрами об’єкта a залежністю

( ) [ ( ), ( ), , ]iZ t F U t Y t a t , 1,2,3i . Константа Фікентчера Кф(t) і число в’язкостіX(t)

залежать від вхідних величин і визначаються через параметри стану Z(t) своєю

функціональною залежністю ( ) [ ( ), ]j jZ t G Z t t , 1,2.j . У зв’язку з тим, що

показники Кф(t), X(t) не дають відповіді про якість ПВХ-Е в реальному часі, ввели

додатковий комплексний показник якості К(t), який є функцією вхідних величин:

потужності P(t) і моменту M(t) на валі мішалки, швидкості обертання ω(t) валу

мішалки та інших вхідних величин U(t), Y(t). Цей показник контрольованого

об’єкта визначається як деяка функція:

( ) ( ), ( ), , .K t I U t Y t a t

Здійснено аналіз зв’язків параметрів стану об’єкта з потужністю на валі

мішалки РВ як єдиного інформативного параметра, що може контролюватися

неперервно, шляхом порівняння розмірностей, а також розподілу енергетичних

потоків в об’ємі реактора ПВХ-Е, який дозволив встановити функціональний

зв’язок між параметрами стану об’єкта (динамічною в’язкістю латексу η,

густиною ρ), швидкістю обертання мішалки ω і потужністю на валі мішалки 0,5 2,5 1,5

ВР . Це дало змогу висунути гіпотезу про наявність зв’язку

потужності на валі мішалки PВ з комплексним показником якості

полівінілхлориду К. Досліджено кореляційну залежність потужності P, яку

споживає електродвигун мішалки реактора полімеризації ПВХ-Е, від показника

К, що підтвердило наявність в робочому діапазоні стійкого лінійного зв’язку між

цими параметрами з суттєво значущим коефіцієнтом кореляції 0,953nr для

заданого рівня значущості 0,05q . Довірчий інтервал для коефіцієнта кореляції

1 20,908 0,953 0,998nr r r . Адекватність лінійної моделі перевірена за

критерієм Фішера. Оскільки 0,447 2,12p TF F і 2 2

0aS S , то отримана лінійна

модель є адекватною.


1. Семенцов Г.Н. Теорія автоматичного керування [підруч.] / Г.Н. Семенцов.

– Івано-Франківськ: ІФНТУНГ. – 1999. – 611 с.


61

УДК 681.511

ОСОБЛИВОСТІ АВТОМАТИЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ СКЛАДНИМИ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖ

І.І. Чигур



До недавнього часу модель адаптивного керування розглядалася

розробниками в основному для керування фізичними процесами. Цей підхід

базувався на припущенні, що можна отримати адекватну динамічну модель

керованого об’єкту. Областю застосування таких методів керування є досить

прості об’єкти, що добре формалізуються. На практиці типовими є складні

об’єкти керування, властивості яких апріорі маловідомі або змінюються в

процесі функціонування.

Поняття «складного об’єкта» характеризується двома аспектами: складністю

- як властивістю самого об’єкта і складністю вирішення задачі автоматизованого

керування ним.

У останні роки широкого застосування набули алгоритми і методи

інтелектуального керування складними технологічними об’єктами на основі

фаззі логіки, нейронних мереж і генетичних алгоритмів [1].

У 90 роки минулого століття з’явились перші роботи, де вивчалися

перспективи використання штучних нейронних мереж для керування такими

об’єктами в реальному часі [2,3]. Основними проблемами, які при цьому

виявилися були проблеми синтезу функціональних структур нейромережевих

систем керування, проблеми синтезу алгоритмів навчання, що забезпечують малі

траекторії помилки при обмеженнях на значення і максимальну швидкість

налаштування вагових коефіцієнтів зв’язків нейронів мережі.

Метою роботи є аналіз особливостей створення нейромережевих систем

керування складними технологічними об’єктами для автоматизованих систем

управління виробничими процесами.

Нейромережеві системи керування – це адаптивні системи в яких

використовується архітектура штучний нейронних мереж і їх властивості до

навчання.

Для керування об’єктами зі змінними параметрами використовуються два

принципово різних методи адаптивного керування – прямий і непрямий. При

прямому адаптивному керуванні параметри регулятора, які залежать від

параметрів об’єкта, вважаються відомими і коректуються в процесі роботи таким

чином щоб відбувалося зменшення помилки керування. При непрямому

адаптивному керуванні (керуванні з ідентифікатором) параметри об’єкта є

невідомими або дрейфуючими, тому на першому етапі відбувається оцінювання

параметрів об’єкта або їх дрейфу, а на другому - отримані оцінки

використовуються в алгоритмі керування. Обидва цих підходи застосовуються

при нейромережевому керуванні складними технологічними об’єктами. При

прямому адаптивному керуванні застосовується одна штучна нейронна мережа,

яка виконує функції нейрорегулятора, при непрямому – дві нейромережі, одна



62

реалізує нейрорегулятор, інша – ідентифікатор (рис.1).

Рисунок 1 – Структурна схема адаптивної системи керування з нейромережевим

регулятором та ідентифікатором

Нейронна мережа в ПІД регуляторах застосовується для створення самого

регулятора і для створення блоку налаштування його коефіцієнтів.

Нейрорегулятор подібний до класичного регулятора, однак відрізняється від

нього спеціальними методами налаштування (навчання). На відміну від

нечіткого (фаззі) регулятора, де параметри налаштування в основному

визначаються формалізацією експертних даних, нейрорегулятор може отримати

попередні налаштування «відслідковуючи» роботу експерта, який здійснює

керування цільовим об’єктом. Таким чином регулятор в цьому випадку подібно

до експерта формує керуючі впливи, що дозволяє реалізувати принципи

інтелектуального керування.


1. Чигур І.І., Чигур Л.Я., Шкварчук Д.Д. Нейронна мережа Кохонена в задачі

автоматизованого контролю зношення алмазних доліт. Матеріали конференції

«Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології- 2014». –Київ - 2014. – С.

107-108.

2. Lewis F.L., Parisini T., Guest Editorial: Neural network feedback control with

guaranteed stability // Int. J. of Control. 1998. Vol. 70. №3. P. 337-339.

3. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые

системы управления. СПб. Изд.-во С.-Петербургского госуниверситета.1999. -

265 с.


63

УДК 681.51

ВИЗНАЧЕННЯ ДИНАМІЧНИХ ХАРАКТЕРИСТИК КОТЕЛЬНОГО АГРЕГАТУ КАНАЛОМ РЕГУЛЮВАННЯ ПЕРЕГРІВУ ПАРИ

М.В. Шавранський, А.М. Давидюк



Температура перегріву пари на виході парогенератора відноситься до

найважливіших параметрів, що визначають економічність роботи парової

турбіни і енергоблоку в цілому. У відповідності до вимог правил техніки

експлуатації (ПТЕ) допустимі тривалі відхилення температури перегріву пари

від номінального значення, наприклад, для параметрів пари рп.п.= 9,8 МПа і

tп.п = 540С, складають в сторону збільшення +5С, а в сторону зменшення -10С.

Тому отримання достовірної динамічної характеристики з метою регулювання

перегріву пари є актуальним питанням. Температура перегріву пари для

барабанних парогенераторів залежить від теплосприйняття пароперегрівача та

парового навантаження.

Найбільш достовірні динамічні характеристики діючих промислових

об’єктів можуть бути отримані експериментальним шляхом. Ці об’єкти

представляють собою, як правило, багатоємкісні системи з різними опорами,

запізненнями і нелінійними залежностями, тому аналітичне визначення їх

динамічних властивостей за конструктивними та фізичними даними досить

складно [1].

Дослід проводили на однобарабанному котлоагрегаті продуктивністю

120/150 т/год при тиску пари 3,24 МПа, температурі 425С. Котел працював на

суміші вугільного пилу і доменного газу і обладнаний системою автоматичного

регулювання навантаження, горіння та температури пари.

Температура перегріву пари підтримується шляхом зміни витрати

конденсату на впорскування в спеціальний колектор перегрітої пари

(пароохолоджувач). Вимірювання температури проводили хромель-

алюмінієвою термопарою в стальному чохлі, яка встановлена в паропроводі від

котла. Температура пари в дослідах складала 415С, максимальна витрата

конденсату на впорскування 6т/год. Збурення вносили шляхом зміни витрати

конденсату.

Результати досліду (крива розгону) наведено на рисунку 1.

Розрахунки проводимо в програмному середовищі Matlab, для отримання

передавальної функції на основі розгінної характеристики.

Зробивши відповідні розрахунки, отримали таку передавальну функцію

каналу регулювання перегріву пари 10

( )28700 290 2.38

pe

W pp p

,

або у вигляді диференціального рівняння другого порядку такого вигляду



64

2 ( ) ( )8700 290 2.38 ( ) ( 10)

2

d x t dx tx t y t

dt dt

Рисунок 1 – Крива розгону

Зробивши відповідні розрахунки, отримали таку передавальну функцію

каналу регулювання перегріву пари 10

( )28700 290 2.38

pe

W pp p

,

або у вигляді диференціального рівняння другого порядку такого вигляду 2 ( ) ( )

8700 290 2.38 ( ) ( 10)2

d x t dx tx t y t

dt dt .

Якщо відома передавальна функція, то можемо побудувати будь-яку

динамічну характеристику. На рис.2, як приклад, наведена амплітудно-фазова

характеристика (АФХ).

Рисунок 2 – Амплітудно-фазова характеристика каналу перегріву пари

котельного агрегата За експериментальною кривою розгону каналу регулювання перегріву пари

проведено ідентифікацію, тобто визначено передавальну функцію, тим самим

отримали можливість будувати будь-яку динамічну характеристику за цим

каналом регулювання.


1. Плетнев Г.П. Автоматическое регулирование и защита

теплоэнергетических установок. Учебник для энергетических и

энергостроительных техникумов / Г.П. Плетнев. - М.: Энергия, 1976.-424с.


65

УДК 681.511

НАВЧАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРІВ В АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ КЕРУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ

ОБ’ЄКТАМИ

І.І. Чигур, Ю.С. Гулин, А.Б. Метенчук



Нейронні мережі є ефективним інструментом при створенні адаптивних

систем керування технологічними об’єктами і процесами. Типова структура

системи автоматичного керування з ПІД регулятором і нейронною мережею в

якості блока налаштування показана на рис. 1. Нейромережа у даному випадку

відіграє роль функціонального перетворювача, який для кожного набору

сигналів r, e, u генерує коефіцієнти налаштування ПІД регулятора – К, Ті, Тд.

Найскладнішим етапом проектування нейрорегуляторів є процедура «навчання».

У більшості випадків для навчання нейромережі використовують алгоритми

навчання які відповідають парадигмі мережі. Для пошуку координат

глобального мінімуму поверхні функції помилок мережі, що відповідають

параметрам налаштування мережі в останні роки широкого використання набули

генетичні і еволюційні алгоритми.

Рисунок 1 – Структура АСК з ПІД нейрорегуляторм

Нейронна мережа налаштовується таким чином, щоб мінімізувати похибку

2* uu , що виникає між сигналом u*, отриманим за участю експерта і

сигналом u, отриманим у процесі «навчання» мережі. Після виконання

процедури «навчання» параметри нейромережі заносяться в блок

автоналаштування. У відповідності з теорією нейронних мереж, навчена

нейромережа повинна вести себе так само як і експерт, причому навіть при тих

вхідних впливах, які не були включені в набір сигналів, використаних при

навчанні.

Тривалість процесу «навчання» є основною перешкодою на шляху широкого

використання штучних нейронних мереж в ПІД регуляторах. Іншим їхнім

недоліком є неможливість передбачення похибки керування при впливах, які не

входили в навчальні вибірки, а також відсутність ефективних критерії вибору

архітектури нейромережі та об’єму навчальних даних.



66

Для адаптації НМ вже існують багато навчальних чи адаптивних алгоритмів.

Основними категоріями тут є навчання з вчителем і без нього. В межах цих

категорій є алгоритми для мереж зі зворотними зв’язками і прямонаправлених

мереж. Для навчання без учителя для мереж зі зворотнім зв’язком існує підхід

Хопфілда і Кохохена. Для навчання без учителя, яке використовується для

прямонаправлених мереж існує алгоритм зустрічного поширення. Для навчання

з учителем, застосованого до мереж зі зворотними зв’язками, є алгоритм

(машина) Больцмана, рекурентно-каскадна кореляція та ін. Для навчання з

учителем, застосовуваного до прямонаправлених мереж, є алгоритм зворотного

поширення похибки. Ці приклади навчальних алгоритмів не вичерпують все їх

число. Таких алгоритмів є ще дуже багато.

Найпоширенішим алгоритмом, що використовується є алгоритм зворотного

поширення похибки, проте є одна основна перешкода на шляху адаптації НМР з

використанням даного методу – даний алгоритм не може застосовуватись

безпосередньо до НМР. Для використання даного алгоритму система повинна

містити “чисті” нейрони. Ця умова виникла через те, що алгоритм зворотного

поширення похибки присвячений мережам, в яких похибка буде обчислюватись

у зворотному напрямку (з виходу – до входу).

Таким чином, якщо досліджуваний об’єкт керування є складним, нелінійним

і не може бути ідентифікованим, але існують евристичні правила або є досвід

ручного керування таким об’єктом, то вирішити задачу автоматичного

керування таким об`єктом можна за допомогою штучних нейронних мереж.


1. Абиев Р.Г., Алиев Р.А., Алиев Р.Р. Синтез систем автоматического

управления с обучаемыми на нейронной сети нечетким контроллером // Изв.

РАН. Техническая кибернетика.1994. №2. С. 192-197.

2. Lewis F.L., Parisini T., Guest Editorial: Neural network feedback control with

guaranteed stability // Int. J. of Control. 1998. Vol. 70. №3. P. 337-339.

3. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые

системы управления. СПб. Изд.-во С.-Петербургского госуниверситета .1999.

265 с.

4. Кузнецов Б.И., Василец Т.Е., Варфоломеев А.А. Нейроуправление

нелинейным динамическим объектом с использованием метода обобщенного

управления с предсказанием // Електротехніка і електромеханіка. – 2008. – №4.–

С. 34-41.


67

УДК 681.5

СИНТЕЗ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСОМ ПЕРВИННОЇ ПЕРЕРОБКИ НАФТИ (УСТАНОВКА АВТ) НА ЗАСАДАХ

МЕТОДІВ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

О.В. Кучмистенко, В.В. Петрик



Установки первинної переробки нафти складають основу всіх

нафтопереробних заводів. Від роботи цих установок залежать якість і виходи

одержуваних компонентів палив, а також сировини для вторинних і інших

процесів переробки нафти. В промисловій практиці нафту розділяють на фракції,

що розрізняються температурними межами википання. Це розділення проводять

на установках первинної перегонки нафти із застосуванням процесів нагрівання,

дистиляції і ректифікації, конденсації і охолоджування. Пряму перегонку

здійснюють при атмосферному або дещо підвищеному тиску, а залишків - під

вакуумом. Атмосферні і вакуумні трубчасті установки будують окремо один від

одного або комбінують у складі однієї установки.

Установка призначена для отримання з нафти дистилятів бензину, гасу,

дизельного палива, трьох оливних фракцій різної в’язкості і гудрону. Окрім цих

продуктів на установці одержують сухий і жирний гази, зріджений газ

(рефлюкс), легкий вакуумний газойль. На перегонку звичайно поступають нафти

або суміші нафт із вмістом світлих дистилятів (які википають до 350 °C) від 42

до 50 % (мас.).

На основі проведеного аналізу установки здійснено експериментальне

дослідження по двох каналах регулювання («Положення РО, % - температура на

виході печі, ºС», «Положення РО, % - витрата газу, м3/год») та визначені їхні

функції передачі:

.1694,638799,119618

1705,53)(

20

pp

ррW (1)

.16,243

1)(

1

рW (2)

На основі отриманих функцій передач синтезовано одноконтурну (рис. 1) та

каскадну (рис. 2) системи керування.

Рисунок 1 – Одноконтурна система керування

Рисунок 2 – Каскадна система керування



68

В результаті проведеного моделювання визначено, що тривалість

перехідного процесу одноконтурної системи становить 1900 секунд, а каскадної

1500 секунд. Перерегулювання становить 0 та 10% відповідно.

З метою покращення якісних показників системи синтезовано структуру

ПІД-регулятора з фазі-блоком автоматичного налаштування коефіцієнтів в

Matlab, яка наведена на рисунку 3.

Рисунок 3 - Структура ПІД-регулятора з фазі-блоком автоматичного налаштування в

Matlab

В даному випадку фазі-блок використовує базу правил і методи нечіткого виведення, а фазі-підлаштування дозволяє зменшити перерегулювання, тривалість перехідного процесу і підвищити робастність ПІД-регулятора [1, 2].

В результаті проведеного моделювання отримано перехідну характеристику (рис. 4), яка засвідчила, що ПІД-регулятора з фазі-блоком автоматичного налаштування коефіцієнтів значно підвищує швидкодію досліджуваної системи.

Рисунок 4 – Перехідна характеристика системи з ПІД-регулятором з фазі-блоком

автоматичного налаштування коефіцієнтів

Література: 1. Денисенко В. В. ПИД-регуляторы: принципы построения и модификации.

Ч. 2 / В. В. Денисенко // Современные технологии автоматизации. - 2007. - №1. - С. 78-88.

2. Yesil E. Internal model control based fuzzy gain scheduling technique of pid controllers / E. Yesil, M. Guzelkaya, I. Eksin // Automation Congress, 2004. Proceedings. World (Volume:17), June 28 2004-July 1 2004. - 2004. - Р. 501-506.


69

УДК 681: 621.311

ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ УТВОРЕННЯ СУХОЇ НАСИЧЕНОЇ ПАРИ В КОТЛОАГРЕГАТАХ

В.С. Борин, Р.Е. Чеканський



Розроблено блок-схему випарника і перегрівача парового котла з природною

циркуляцією, яка зображена на рис. 1. Регульованими змінними цього

двовимірного об'єкту є тиск пари у2 в паразбирачі і температура пари y1 на виході

перегрівача. Керуючими змінними є витрата палива u2 і витрата води u1.

Рисунок 1 - Блок-схема випарника парового котла з природною циркуляцією

На підставі блок-схеми запишемо наступні безперервні передавальні функції:

Перегрівач:

,4321

1

1

11sGsGsGsG

su

sysG (1)

Випарник:

.15141310

2

2

22sGsGsGsG

su

sysG (2)

Зв’язок перегрівач- випарник:

.151481

1

2

12sGsGsGsG

su

sysG (3)

Зв’язок випарник - перегрівач:

.46510

2

1

12sGsGsGsG

su

sysG (4)



70

Елементи з передавальними функціями G11 і G 22 називають головними, а

елементи з передавальними функціями Gl2 і G21 - елементами зв'язку.

Припускаючи, що вхідні і вихідні сигнали квантуються синхронно з тактом

квантування Т0, одержимо, застосовуючи z-пеpeтворення, відповідні дискретні

передавальні функції вказаних елементів відносно квантувачів:

;4321

1

1

11zGGGG

zu

zyzG (5)

;15141310

2

2

22zGGGG

zu

zyzG (6)

;151481

1

2

12zGGGG

zu

zyzG (7)

.46510

2

1

21zGGGG

zu

zyzG (8)

Одержані передавальні функції можна записати в матричній формі за

допомогою матриці G(z):

zu

zu

zGzG

zGzG

zy

zy

2

1

2212

2111

2

1, (9)

або zuzGzy .

Число входів рівне числу виходів, внаслідок чого матриця G(z) виявляється

квадратною. Якщо число входів і виходів різне, ця матриця буде прямокутною.

Слід зазначити, що передавальні функції описують тільки керовані і

спостережувані частини об'єкту. Як відомо, некеровані і неспостережувані

частини об'єктів не можуть бути представлені за допомогою передавальних

функцій.

У разі Р-канонічної структури кожний вхід діє на всі виходи, а точки

сумування розташовані на виходах об'єкту; Р-канонічні багатовимірні об'єкти

описуються рівнянням (5-9). Зміни в одному з передаючих елементів впливають

тільки на відповідний вихід, а число входів і виходів може бути різним.

Особливість V-канонічної структури полягає в тому, що кожний вхід впливає

тільки на відповідний вихід, а кожний вихід впливає на інші входи; ця структура

дозволяє описати тільки ті об'єкти, у яких число входів рівне числу виходів.


1. Гостев В.И. Системы управления с цифровыми регуляторами: Справочник.

- К.: Техника, 1990. - 280 с.


71

УДК 681.5

УДОСКОНАЛЕННЯ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ПЕРВИННОЇ ПЕРЕРОБКИ НАФТИ НА УСТАНОВЦІ АТ-3

М.І. Дидик, О.В. Кучмистенко



Найпростішою схемою первинної переробки нафти являється атмосферна трубчата установка АТ-3. В даній установці з нафти забирають компоненти світлих нафтопродуктів - газу, гасу, дизельного палива.

Залишком атмосферної перегонки являється мазут. Він підлягає вакуумній перегонці. При цьому отримують фракції оливи і тяжкий залишок - гудрон.

В основі промислового процесу на установці безперервної дії знаходиться перегонка з подвійним випаровуванням. Вона полягає в тому, що спочатку нафта нагрівається до температури, яка дозволяє відігнати з неї фракцію легкого бензину. Після цього відбензинена нафта нагрівається до більш високої температури: відганяється фракція, яка нагрівається до 360 °С (тобто фракції важкого бензину, дизельного палива).

На установках первинної переробки нафти основним з апаратів процесу являється ректифікаційна колона - вертикальний апарат циліндричної форми. В середині колони розміщені тарілки одна над другою. На поверхні тарілок проходить контакт рідкої і парової фаз. Найбільш легкі компоненти рідкого зрошення, випаровуються і разом з парами рухаються вверх, а найбільш тяжкі компоненти, конденсуючись залишаються в рідині. В результаті в ректифікаційній колоні безперервно йдуть процеси конденсації і випаровування. Нагріта до 340 - 350 °С сировина (в основному в парорідкому стані) поступає в середню частину основної колони. Зверху відбирається парогазова суміш продукт, збагачений низькокиплячими компонентами і водяною парою. В середній частині з відповідних тарілок відбирають бокові флегми - компоненти світлих нафтопродуктів, а знизу залишок - мазут, збагачений висококиплячими компонентами. Частина колони, розташована вище вводу сировини називається концентраційною, або укріпленою, а розташована нище нижнього вводу сировини - відгонною, або вичерпною. Верхня тарілка відгінної частини колони, на яку поступає сировина, називається тарілкою живлення.

На даній установці колона К-2, враховуючи роботу ректифікації з багатокомпонентними сумішами, працює з відпарними колонами. Сировиною для кожної наступної колони служить залишок попередньої. Тут кожний боковий потік, що виводиться з колони, повертається в свою відпарну фракцію, що знову повертається в основну колону.

Продукти, які поступають на нафтотехнологічне обладнання установки АТ-3 у вигляді сировини значно відрізняються за фізико-хімічними константами і вуглеводневим складом, густині, в’язкості, вмісту розчинних в нафті мінеральних солей, газу, сірки, парафіну, механічних домішок та інші.

Крім вуглецю і водню, які як правило, складають 95 - 97 % мас, в нафті знаходиться не менше 3-4% побічних компонентів і сполук кисню, фосфору, сірки, газу, води та інші. Присутність цих побічних компонентів і сполук в нафті викликає труднощі в процесі її переробки.



72

Базова система керування включає в себе засоби та локальні пристрої традиційної автоматики з використанням ручного дистанційного управління приводами насосів, регуляторів прямої дії для регулювання витрат, тисків, місцевого контролю більшості технологічних параметрів, що значно підвищує зону обслуговування та трудоємність обслуговування апаратури та обладнання оператором або іншим персоналом установки. Контроль за проходженням технологічного процесу здійснюється за допомогою вторинних приладів, розташованих на щитах в операторній, які з’єднуються з давачами за допомогою пневмокабелів і компенсаційних провідників.

Існуючу систему запропоновано удосконалити на нижньому рівні сучасними засобами автоматизації, які значно підвищать продуктивність та економічність установки, а на верхньому рівні розробкою сучасної SCADA-системи (рис. 1).

Щоб успішно керувати виробництвом потрібно мати постійний доступ до інформації про хід технологічного процесу і вчасно здійснювати необхідні керуючі впливи. Усі ці функції можна реалізувати як єдину систему збору і обробки даних, так званні SCADA - системи (Supervisor control and data acquisition). Така система є основним джерелом інформації про хід технологічного процесу. SCADA система ставить перед собою задачу надати розроблювачам АСУ ТП максимально зручне середовище для побудови і експлуатації системи.

SCADA система складається із інструментальної системи і виконавчих модулів (run-time). За допомогою інструментальної системи здійснюється розробка всіх проектів, що створюються в скаді. Виконавчі модулі використовуються для запуску проектів в реальному часі.

Інструментальна система містить редактор бази каналів, редактор представлення даних, редактор шаблонів, монітор реального часу.

Рисунок 1 - SCADA система

Література: 1. Варгафтик Н. Б. Справочник по теплофизическим свойствам газов и

жидкостей / Н. Б. Варгафтик. М.: Физматгиз, 1963.-708 с.


73

УДК 681.5

ТРЕНАЖЕР ДЛЯ НАЛАГОДЖЕННЯ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ ТА ПІДГОТОВКИ ФАХІВЦІВ З АВТОМАТИЗАЦІЇ

М.І. Когутяк, М.М. Кучак ,Є.П. Майкович



Комп'ютерні та спеціалізовані тренажери на мікропроцесорній основі –

ефективний засіб інжинірингу навичок оперативного персоналу. Забезпечуючи

тренінг в реалістичних умовах, вони дають студентам (майбутнім операторам)

можливість взаємодіяти з "процесом", не турбуючись про можливість "що

небудь зламати", і допомагають приймати обгрунтовані рішення. Динамічні

тренажери дуже важливі для адаптації фахівців до поведінки реального об'єкта і

вироблення ними вірних способів реагування в різних виробничих ситуаціях.

В межах України не випускаються тренажери-імітатори для підготовки

фахівців з автоматизації, а окремими фірмами виробниками для вузлового

відлагодження АСК пропонуються прості модулі імітації з наборами

перемикачів, аналогових задатчиків та світлодіодних індикаторів, що ускладнює

динамічну діагностику системи керування.

Впровадження інформаційних технологій для вдосконалення навчального

процесу, а також налагодження систем керування на стадії проектування,

навчання персоналу на виробництві та стадії навчання у вузі є актуальним

питанням сьогодення. Використання програмного-апаратних засобів для імітації

функціонування технологічних процесів чи обладнання сприяє кращому

усвідомленню користувачами особливостей виробничого циклу та методів

керування технологічними процесами. Тому виникла необхідність створити

портативний недорогий навчальний імітатор-тренажер для підготовки фахівців з

автоматизації.

Вагомим фактором при розробленні мобільного цифрового імітатора для

навчальних цілей є вартість, яка не повинна зашкодити функціоналу пристрою.

При цьому імітатор має швидко виготовлятись і за необхідності маштабуватись

за кількістю входів/виходів та об’ємом програмної пам’яті. Перевага віддана за

ціновим фактором (5-15$ китайський виробник), доступністю та широким

вибором готових модулів платам розробки на 8- розрядних контролерах AVR,

які ідентифіковані за назвою всесвітнього проекту – Ардуіно. Зараз на ринку

України доступні процесорні модулі Ардуіно близько десяти найменуваннь - від

мініатюрних PRO Mini до потужної MEGA.

Центральною частиною імітатора є процесорна плата, яку можна підібрати в

залежності від рівня інформаційної потужності об’єкта керування (кількість

вхідних і вихідних тегів) та складності алгоритмів симуляції або керування. В

разі необхідності число дискретних входів/виходів можна розширити модулями

розширення на зсувних регістрах, які підключені до шини I2C або SPI.

Розширення кількості аналогових входів та виходів досягається застосуванням

модуля АЦП/ЦАП на базе PCF8591(або подібних), який під’єднюється по

внутрішньосхемній шині I2C.



74

Важливими елементами тренажера є засоби візуалізації та оперативного

керування процесом імітування. Вони включають світлодіодне поле для

підсвітки планшетів керованих об’єктів, цифровий дисплей на базі 1602 LCD

Keypad Shield, групи перемикачів та аналогових задатчиків, що дає змогу

коригувати роботу системи, налаштовувати окремі параметри алгоритмів

функціонування, наносити збурення в роботу апарата чи установки і емулювати

аварійні ситуації.

Програмне забезпечення імітатора визначає його функціональні можливості.

Власне програмування контролера здійснюється через інструментальне

середовище розробки Arduino IDE. Робоча мова програмування С/С++.

Універсальність та відносна простота створення імітаційних моделей

досягається шляхом використання розробленої бібліотеки користувача MODEL.

В бібліотеці є скетчі функцій для типових вузлів і ділянок виробництва.

Поєднання даних функцій у спільному алгоритмі і визначає режим симуляції

необхідної технологічної установки.

Наприклад для імітації рівня в залежності від відкриття трьох клапанів на

притоці та трьох на зливі можна використати таку рекурентну залежність: .......:1

665544332211 ЗЗЗНННFKFKFKFKFKFKkTLTкL

де kTLTkL ,1 - відповідно значення рівні на наступному та попередньому

кроці розрахунку, а 𝑇- період квантування;

61...КK - коефіцієнти які визначають умовний діаметр труб наповнення та

зливу;

31... НН FF - ступені відкриття регулюючих органів на притоці;

64 ... ЗЗ FF - ступені відкриття регулюючих органів на зливі.

Бібліотека імітаційних моделей MODEL постійно доповнюється новими

функціями, які симулюють роботу як технологічних апаратів, так і окремих видів

засобів автоматизації (наприклад, імпульсний витратомір, автоматизована

засувка з електродвигунним приводом тощо).

Розроблений тренажер є хорошим інструментом для відлагодження та

повноцінного тестування контролерів та загалом АСК ТП, шляхом формування

інформаційних потоків відгуку керованого об’єкта симульованого з певним

ступенем достовірності, на стадії проектування та навчання персоналу.


1. Громов В.С., Вишнепольский Р.Н., Тимофеев В.Н. Современные методы

отладки и диагностирования комплексов АСУ ТП // Журнал сетевых решений

LAN. -03, 2003.

2. Комплекс для разработки и отладки проектов АСУ ТП / А. Маслов,

А. Висков // Современные технологии автоматизации. - 3/2001- с. 68-76.

3. Dozortsev V.M., Kneller D.V. and Shestakov N.V. A Simulation Complex for

Instrument Specialist Training //Proc. XVI IMEKO World Congress. Vol. II. Vienna.-

2000.


75

УДК 681.5.004.5

ПРИКЛАДНА ПРОГРАМА ДЛЯ ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ АВТОМАТИЧНОГО РЕГУЛЮВАННЯ ПАРАМЕТРУ

ТЕХНОЛОГІЧНОГО АПАРАТУ

В.М. Ковалевський



При проектуванні систем автоматизації хіміко-технологічних процесів або

при дослідженні чи вивченні роботи контурів систем автоматичного

регулювання у більшості випадків фахівцями будуються графіки перехідного

процесу зі змінювання значень вихідного параметру з процесу, який регулюється

у технологічного апарату. При цьому, яким чином змінюється вихідний сигнал

автоматичного регулятора і як змінюються значення регулюючого впливу по

сигналах від регулятора не визначаються і не розглядаються у часі. На основі

імітаційного моделювання та за допомогою сучасних комп’ютерно-

інформаційних технологій, які забезпечуються прикладними програмами,

можливо візуально показати більш детально процес автоматичного регулювання

параметру відповідного технологічного апарату. З цих причин було створено

прикладну програму для імітаційного моделювання процесу автоматичного

регулювання з візуальним спостереженням у часі за змінами вихідного сигналу

з автоматичного регулятора та за відповідними змінами значень регулюючого

впливу технологічного параметру на значення регульованого вихідного

параметру технологічного апарату.

Після аналізу зображень панелей деяких сучасних автоматичних регуляторів

для прикладної програми з імітації процесу регулювання було обрано

зображення панелі з трьома дисплеями регулятора МІК-21 «МІКРОЛ» (рис. 1).

В якості об’єкта регулювання для прикладної програми з імітаційного

моделювання процесу автоматичного регулювання було обрано технологічну

схему процесу ректифікації вторинного нафтового дистиляту з

нафтопереробного виробництва [1]. Дана схема має три технологічних апарати:

колонну ректифікації, кип’ятильник на трубопроводі рециркуляції потоку

кубового залишку та дефлегматор для парів бінарної суміші компонент на виході

з колони ректифікації. Апарати кип’ятильник та дефлегматор по конструкції є

трубчастими теплообмінниками і мають по одному контуру регулювання на

виході температури флегми та температури потоку рециркуляції кубового

залишку. З цих причин прикладна програма для імітаційного моделювання

процесу регулювання параметру технологічного апарату була створена для

спостереження і дослідження роботи контуру регулювання температури потоку

на виході з кип’ятильника і температури потоку на виході з дефлегматора.

При обранні назви «Динамічні характеристики» у меню команд прикладної

імітаційної програми дослідник може спостерігати динамічні властивості

технологічних апаратів (перехідні характеристики) з урахуванням режимів

навантаження: «РОБОЧІЙ», «MIN» та «MAX», а також відповідно при обранні



76

назви «Статичні характеристики» можливо спостерігати графіки статичних

характеристик для технологічних апаратів: кип’ятильник і дефлегматор.

Рисунок 1 - Вікно прикладної програми для імітаційного моделювання процесу

автоматичного регулювання температури на виході кип’ятильника

Для імітації процесу регулювання температури на виході теплообмінного

апарату дослідник змінює автоматичному регулятору завдання температури, а

вихідний сигнал регулятора змінюється відповідно до ПІ-закону та згідно

змінювання значення різниці сигналів µ(t), яка залежить від змінювання

імітованих значень до температури потоку на виході теплообмінника. В

зображені панелі регулятора МІК-21 на дісплеях показуються імітовані значення

температури рециркуляту Tr2 та значення вихідного сигналу з автоматичного

регулятора згідно до якого змінюються у часі значення регулювального впливу

FР (витрати пари), що показується у вікні програми відповідними графіками.


1. Алєксєєнко СЮ, Ковалевський ВМ. Прикладна програма для імітації

значень технологічних параметрів процесу переробки нафтового дистиляту.

Матеріали ІV Міжнародної науково-технічної Internet-конференції «Сучасні

методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування

організаційно-технічними та технологічними комплексами». [Інтернет]. 22

листопада 2017 К НУХТ; 238-239. ISBN 978-966-612-202-8. Доступно:

http://nuft.edu.ua/page/view/konferentsii.

http://nuft.edu.ua/page/view/konferentsii


77

УДК 681.513.683

ДОСЛІДНИЦЬКО-ПОШУКОВА РОБОТА ЯК ОДИН З АСПЕКТІВ САМОСТІЙНОЇ РОБОТИ СТУДЕНТІВ

Р.М. Лещій, А.Р. Вітковська, Р.П. Косован



Глобальні зміни в системі підготовки майбутніх фахівців, як і в системі

освіти загалом, умотивовують потребу в переосмисленні сучасної професійної

підготовки молодших спеціалістів, які працюватимуть в напрямку автоматизації

та комп’ютерно-інтегрованих технологій [1].

Суспільство потребує творчої, креативної, самостійної, мислячої

особистості, формування якої починається з розв’язання конкретної ситуації,

пов’язаної з виробничими проблемами, екологічною безпекою, впровадженням

сучасних безвідходних та енергоощадних технологій. Освітній процес у ВНЗ І-ІІ

р. а. дає можливість розкрити всі грані сутності дослідницького підходу. Отже,

дослідницько-пошуковий характер і підхід до навчання оптимізує підготовку

творчого, спроможного до самовдосконалення та самовиховання майбутнього

фахівця [2].

Дослідницько-пошуковий метод навчання передбачає творче засвоєння знань

з виконанням низки важливих функцій, зокрема, теоретичного використання

знань, оволодіння методами наукового планування експериментальних

досліджень, формування етапів творчої діяльності і потреби в ній, розвиток

креативних особливостей студента. Саме завдяки такому

багатофункціональному призначенню дослідницький метод сприяє формуванню

повноцінних, добре усвідомлених, оперативно та гнучко використовуваних

знань, здобутого досвіду творчої діяльності, розвитку професійної особистості

майбутнього фахівця [1].

Для адекватного застосування дослідницького підходу в навчанні майбутній

фахівець має опанувати спектр дослідницьких умінь, стосовно сутності яких у

науковій літературі запропоновано різні думки. Поняття ,дослідницьке вміння»

з одного боку розуміються як властивість особистості, що характеризує здатність

до пошуково-перетворювальної діяльності в освітньому процесі, а з іншого – як

здатність здобувати нові знання, уміння й навички, що сприяють професійному

розвитку та саморозвиткові [3].

У сучасних умовах навчання в закладах вищої освіти дослідницькі вміння

студентів найбільшою мірою проявляються і вдосконалюються під час

виконання індивідуальних дослідницько-пошукових завдань, зокрема, в процесі

курсового і дипломного проектування.

Упродовж останніх років у Державному вищому навчальному закладі

«Калуський політехнічний коледж» викладачами та студентами спеціальності

151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології широко

впроваджується реальне проектування, яке має дослідницько-пошукову

спрямованість. Надзвичайно важливим аспектом цієї роботи є вибір тематики

проектування з орієнтацією до функціонування сучасного промислового


78

виробництва (ТОВ «Карпатнафтохім» і ТзОВ «НафтогазхімСервіс») та розвитку

соціальної інфраструктури в економічному, екологічному та

енергозберігаючому напрямках. Заздалегідь, з метою якісної організації

дослідницької роботи, під час проектування проводяться розширені засідання

випускової циклової комісії з представниками профільних фахівців виробництва

та відповідних структурних підрозділів регіону.

Мешканцям Калущини відома екологічна ситуація, пов’язана з

Домбровським кар’єром, у якому зберігаються мільйони куб. метрів розсолів та

існує загроза розриву захисної дамби. Тому необхідним є неперервний

моніторинг рівня цих розсолів, щоб не допустити екологічної катастрофи.

Враховуючи це, однією з тем реального дипломного проектування була

практична розробка та виготовлення гігрометра на основі мікропроцесора з

можливістю дистанційної передачі інформації (при певному схемному рішенні

можливо використовувати в якості рівнеміра, для дистанційного керування,

збору та передачі інформації). За оцінкою фахівців така реальна дослідницько-

пошукова робота має практичну цінність, як для творчої особистості студента,

так і для реального втілення у виробничих умовах, що свідчить про новітні

підходи у формуванні практичних навиків майбутніх спеціалістів та достатній

рівень підготовки до провадження дослідницької діяльності.


1. Волинець Ю. О. Формування дослідницьких умінь у студентів. URL:

http://elibrary.kubg.edu.ua/763/2/j-volynets_RSSFEPE_15_PED_Pl.pdf

2. Зайченко І. Б. Загальні основі педагогіки. Конспект лекцій. URL:

http://pidruchniki.com/17000308/pedagogika/pedagogika_-_zaychenko_ib.

3. Підготовка фахівців у сфері освіти та освітнього менеджменту:

європейський вимір: матеріали міжнародної практичної конференції, м. Черкаси,

29-30 березня 2018 р. – Черкаси: видавець Чабаненко Ю. А., 2018. - 120с.


79

УДК 004.4

КОНЦЕПЦІЯ ПОБУДОВИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ВІДСЛІДКОВУВАННЯ ЗАЙНЯТОСТІ ЛЮДСЬКИХ РЕСУРСІВ ПРИ

РОЗРОБЦІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ

В.І. Бабала, Р.Б. Вовк



Стрімкий рух суспільства в сторону інформатизації та автоматизації багатьох

процесів призвів не тільки до активного розвитку програмного забезпечення, але

і до удосконалення методів його розробки. Та до цього часу критичною сферою

залишається підтримка уже створених продуктів. Дуже часто великі за об’ємом

проекти через архітектурні або економічні особливості не можуть бути заново

перебудовані. Якісна підтримка таких проектів це не тільки злагоджена робота

команди, але і також використання спеціалізованого програмного забезпечення

(багтрекерів), яке значно економить час. Багтрекер – це прикладна програма, яка

розроблена з ціллю допомогти тестувальникам та розробникам виправляти

дефекти в програмному продукті, вона, в першу чергу, збільшує продуктивність

команди, систематизує і автоматизує роботу з виявленими помилками. Робота

такого застосунку полягає в акумулюванні детальних звітів про помилки (баги).

Наявність багтрекерів вкрай важлива у розробці програмного забезпечення, і

вони широко використовуються компаніями, що розробляють та підтримують

програмні продукти. Послідовне використання багтрекера чи системи

відстеження помилок вважається однією з «ознак хорошої команди

програмістів» [1].

Основною моделлю системи відстежування помилок є модель будови самої

помилки. Наведемо її опис:

- ідентифікатор помилки;

- стислий опис;

- дані тестувальника, який виявив цю помилку;

- час та дата, коли була виявлена помилка;

- поточна версія продукту в якій було виявлено помилку;

- критичність та пріоритет рішення [2];

- різниця очікуваного та отриманого результату;

- розробник котрий відповідальний за усунення помилки;

- поточний стан помилки та роботи над нею;

- інформація щодо усунення даної помилки.

Безперечно, що для відтворення життєвого циклу дефекту програмного

забезпечення слід використовувати наступні динамічні стани:

1) новий – дефект, який був зареєстрований тестувальником;

2) призначений – дефектові був призначений розробник для його усунення;

3) вирішений – дефект був виправлений розробником та переходить в сферу

відповідальності тестувальника, який має підтвердити, що дефект виправлений

та не повторюється у роботі;

4) відкритий знову – дефект не був виправлений, тому знову повертається на


80

доопрацювання.

Для створення концепції багтрекера з можливістю відслідковування

зайнятості людських ресурсів було виділено та описано ряд функціональних

вимог. Наведемо основні вимоги щодо побудови багтрекер-системи такого типу:

1) оскільки ядром функціональності такої системи є накопичення та

збереження великої кількості інформації, то необхідна база даних, яка підтримує

високий рівень масштабованості;

2) для зручності відстеження життєвого циклу помилки слід надавати їм

відповідні динамічні статуси;

3) наявність системи швидких оповіщень, завдяки яким команда буде

отримувати актуальну інформацію стосовно прогресу роботи;

4) система пріоритетів, яка дозволить будувати перспективний план роботи

щодо розробки програмного продукту;

5) генерація звітів із вказанням продуктивності програмістів на основі

детальної статистики їх роботи над помилками (дефектами);

6) модуль відстежування зайнятості працівників в реальному часі, завдяки

чому підвищується ефективність роботи команди;

7) панель адміністратора за допомогою якої можна призначати

відповідальних на певні помилки, а також відслідковувати прогрес роботи над

ними.

Дана сукупність вимог описує загальну структуру програмної системи, тому

наведемо також додаткові компоненти системи:

- «форум» - середовище для обговорення тем стосовно проекту;

- «обліковий запис» - який буде використовуватись не тільки для системних

цілей, але і для реалізації елементів соціальної мережі;

- «повідомлення» - компонент, котрий пришвидшує комунікацію між

членами команди;

- «пошук» - полегшує пошук необхідної інформації в середовищі проекта.

Отже, у даному дослідженні було виділено та описано основні вимоги до

побудови сучасної автоматизованої системи (багтрекера) з можливістю

відслідковування зайнятості людських ресурсів, а також наведена базова модель

дефекту програмного продукту, додаткові компоненти та опис динамічних

станів помилки на основі будови їх життєвого циклу. Дана концепція

представляє собою новий рівень у побудові систем відстеження помилок

програмного забезпечення завдяки високому рівню організації роботи.

Впровадження такої системи дозволить не тільки якісно підвищити рівень

ефективності підтримки великих проектів за рахунок покращення процесу

організації роботи в команді, швидкому та своєчасному інформуванню стосовно

появи нових багів, а також зручній комунікації та відстеженню прогресу роботи,

а і суттєво зекономити час та ресурси виділені на проект.


1. Сполські. Painless Bug Tracking / Сполські, Джоел. – 2000.

2. Канер К. Тестування програмного забезпечення / К. Канер, Д. Фолк,

Е. Нгуен., 2001. – 544 с.


81

УДК 681.5

ОПТИМІЗАЦІЯ ПАРАМЕТРІВ ЦИФРОВИХ FUZZY-РЕГУЛЯТОРІВ

Р.А. Гладкий, О.В. Кучмистенко



Застосування нечітких регуляторів (НР) для керування різними об`єктами

показує їх високу ефективність і в ряді випадків суттєві переваги перед

лінійними цифровими регуляторами [1, 2, 3]. Основними параметрами цифрових

НР, при яких відбувається їх синтез і розрахунок, є, кількість і форма функції

належності (ФН) )(uT лінгвістичних величин і діапазони зміни вхідних і

вихідної лінгвістичних змінних помилка системи θ, перша похідна помилки , друга похідна помилки , керуючий вплив на об'єкт m, тобто [θmin , θmax], [min ,

max] і [mmin , mmax].

Вибір ФН при синтезі НР для СУ має специфічні особливості, які

обумовленні тим, що на вхід НР, як правило, поступають три лінгвістичні змінні:

помилка системи θ, швидкість зміни (перша похідна) помилки , прискорення(друга похідна) помилки , які якісно можна охарактеризувати (за

допомогою спрощення розрахунків), наприклад негативна -1, позитивна – 2.

Ці терм-множини описуються на універсальній множині U відповідно двома

ФН: )(1 u і )(2 u . ФН визначає степінь належності кожного елементу u

множині U числом між 0 і 1, яке називають степенем істинності даної

лінгвістичної змінної даному терму. Тому функції )(1 u і )(2 u повинні бути

симетричними одна відносно одної і перетинатися при u = 0,5. крім того, функція

)(1 u повинна бути спадаючою, а )(2 u - зростаючою.

Із врахуванням вищесказаного можна записати наступні аналітичні вирази,

які часто використовуються на практиці ФН для вхідних лінгвістичних змінних

при проектуванні цифрових НР СУ:

- для трикутних ФН: )(1 u = u / c, 0 ≤ u ≤ c; )(1 u = (1- c - u) / (1- 2c),

c ≤ u ≤ 1 – c; )(1 u = 0, 1 – c ≤ u ≤ 1; )(2 u = 0, 0 ≤ u ≤ c; )(2 u = (u - c) / (1- 2c),

c ≤ u ≤ 1 – c; )(2 u = (1- u) / c, 1- c ≤ u ≤ 1; (1)

- для трапецеєвидних ФН: )(1 u = 1, 0 ≤ u ≤ c; )(1 u = (1- c - u) / (1- 2c),

c ≤ u ≤ 1 – c; )(1 u = 0, 1 – c ≤ u ≤ 1; )(2 u = 0, 0 ≤ u ≤ c; )(2 u = (u - c) / (1- 2c),

c ≤ u ≤ 1 – c; )(2 u = 1, 1 – c ≤ u ≤ 1; (2)

У формулах (1) і (2) параметром с можна варіювати в межах 0 ≤ с ≤ 0,49;

При с = 0 )(1 u = (1- u), )(2 u = u, 0 ≤ u ≤ 1;

- для піднесених в степінь трикутних ФН:

)(1 u = (1- u)с, )(2 u = uс. (3)

- для дзвоноподібних ФН:


82

,

1

1)(

2

1

c

uu 2

2

11

1)(

c

uu . (4)

- для гаусових ФН

]2

exp[)(2

21

c

uu , ]

2

)1(exp[)(

2

22

c

uu

. (5)

- для експоненціальних ФН:

)exp()(1 cuu , )].1(exp[)(2 ucu (6)

ФН, які аналітично визначаються формулами (3) - (6), мають лише один

параметр – коефіцієнт с, яким можна варіювати при налаштуванні НР, що

влаштовує з практичної точки зору.

Для вихідної лінгвістичної змінної - керуючого впливу на ОК m можна

використовувати такі ж ФН, як і для вхідних лінгвістичних змінних.

Як приклад на рис.1 показані експоненціальні ФН на універсальній множині

і діапазони змінних, а також результуюча ФН (жирна лінія) для конкретних

змінних.

µ2(u)

µ1(u)

1

u 0

1

θmin

min *

θ*

*

θmax

max

max

θ

m

u3* u1

*

uc*

u2*

min

А В

µТ(u)

mmin m* mmax

Рисунок 1 - Експоненціальні ФН на універсальній множині змінних з результуючою

ФН (лінія АВ)


1. Добрянский Г.В., Мартьянова Т.С. Динамика авиационных газотурбинных

двигателей.- М.: Машиностроение, 1998. - 240 с.

2. Шевяков В.С., Витальев В.П. Автоматизация теплових пунктов:

Справочное пособие.- М.: Энергоатомиздат, 1989. - 256 с.

3. Техническая кібернетика. Теорія автоматического регулирования. Кн.3.

Часть 1. Теорія нестационарных, нелинейных и самонастраивающихся систем

автоматического регулирования / под ред. В.В. Солодовникова /.- М.:

Машиностроение, 1969. - 608 с.


83

УДК 681.514:622.24

ЗАДАЧІ БАГАТОРІВНЕВОГО АВТОМАТИЗОВАНОГО УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСОМ ПОГЛИБЛЕННЯ СВЕРДЛОВИН

В.Б. Кропивницька



Проблема автоматизованого управління процесом поглиблення свердловин

має важлива наукове і практичне значення, оскільки її вирішення дозволяє

підвищити стійкий стан процесу, знизити знос доліт, покращити швидкість

проходки, зменшити втомленість бурильника, збільшити швидкість в порівнянні

з ручним управлінням, знизити знос капітального обладнання та ін. Тому

актуальність досліджень в області розроблення методів і алгоритмів управління,

процесом поглибленням свердловин є очевидною.

На рис. 1 наведено функціональну структуру трирівневої інтелектуальної

автоматизованої системи управління процесом поглиблення свердловин, що

досліджується. Задачами верхнього (стратегічного) рівня є планування

оптимальних режимів буріння, виходячи із апріорних даних щодо родовища, а

також просторового положення порід і особливостей руху бурового інструменту

при їх розбурювані. Другий (тактичний) рівень управління призначений для

корегування процесу поглиблення на основі аналізу ретроспективних даних по

пробурених свердловинах. Третій (виконавчий) рівень забезпечує регулювання

параметрів режиму буріння відповідно до заданого алгоритму. Для остаточного

прийняття рішень по управлінню на усіх рівнях присутня людина-бурильник або

особа, що приймає рішення (ОПР).

На першому рівні інтелектуального управління вирішуються стратегічні

задачі буріння свердловини, визначаються цілі управління на проектних

ділянках свердловини. Верхній рівень системи управління функціонує при

безпосередній участі технолога і реалізований на основі експертної системи, яка

містить систему контролю, базу даних, базу знань, підсистему навчання,

підсистему пояснення, механізм логічного виводу, графічний інтерфейс

користувача, інтерфейс введення даних, модуль моделювання управління.

Експертна система застосована і на двох нижчих рівнях. На тактичному рівні

приймаються рішення по вибору способів управління, розрахунку траєкторії та

програми корегування управління. На виконавчому рівні застосовується база

знань експертної системи для здійснення регулювання параметрів режиму на

засадах методів Fuzzy Logic.

Знання експертів по управлінню реалізуються у вигляді правил управління у

блоці механізму виведення. Застосування новітніх підходів до побудови

математичного забезпечення інтелектуальної системи автоматизованого

управління поглибленням свердловин на основі алгоритмів прогнозування й

управління, застосування методів Fuzzy Logic і теорії експертних систем

дозволяє розширити діапазон дії зовнішніх збурень на рух бурового інструмента,

а також знизити витрати на формування керувальних дій у процесі поглиблення

свердловин.



84

Рисунок 1 - Функціональна структура інтелектуальної системи автоматизованого

управління поглибленням свердловин: МК – мікроконтролер; УВН – пристрій вводів і

налаштувань; ПК – переносний комп’ютер; СК – стаціонарний комп’ютер;

Р – редуктор; БЛ – барабан лебідки; ТМ – талевий механізм; В – вертлюг; БН – буровий

насос; ЕД – електродвигун; ТП – тиристорний перетворювач; БК – бурильна колона;

ТС – телесистема; ВД – вибійний двигун; Д – долото; ОПР – особа, що приймає рішення

Розроблена схема управління ґрунтується на комплексі сучасних технічних

засобів, що дозволяють забезпечити вирішення поставлених задач.


85

УДК 681.518:004.056.53

ІНФОРМАЦІЙНА БЕЗПЕКА СИСТЕМ SCADA В АСУТП

С.О. Вайман, Я.І. Заячук, Б.Б. Стасів, І.І. Дунь



Системи технологічного управління (SCADA, ControlSystems) і споріднені з

ними інформаційні системи (системи диспетчерського управління,

протиаварійної автоматики тощо) міцно входять в наше повсякденне життя [1].

Кількість, складність і різноманітність комп'ютерних загроз продовжує зростати,

а захист систем автоматизованого управління на підприємствах стає все більш

важким завданням [2]. Однак якщо звернути увагу на основні слабкі місця, то

кількість вразливостей можна істотно скоротити.

АСУ ТП із закритих, ізольованих систем стають все більш відкритими,

інтегрованими в глобальну комп'ютерну мережу Інтернет [3]. Основну

вразливість в АСУ ТП представляють SCADA-системи [4].

Перелік слабких місць практично нескінченний. Але можна виділити

найвірогідніші та ті які не потребують серйозних капіталовкладень [1].

Так, важливою проблемою безпеки є слабка підготовка персоналу. Саме

людина, безпосередньо або опосередковано, найчастіше активує вірус у себе на

комп'ютері. Через це робота з персоналом, в сфері подолання безграмотності в

комп'ютерній безпеці, повинна стати основним інструментом в боротьбі з

мережевими зловмисниками.

Іншою, не менш важливою, обставиною є несвоєчасне оновлення

програмних продуктів, що в свою чергу пов'язано з частими випадками

експлуатації неліцензійного програмного забезпечення на вітчизняних

підприємствах. Це призводить до того, що знайдені в процесі експлуатації і

виправлені розробниками ПЗ, помилки і «дірки» залишаються в невиправленому

стані на комп'ютерах підприємства і можуть бути використані хакерами для

проникнення.

Додатковою вразливістю так само є наявність великої кількості доступних

USB-портів на комп'ютерах користувачів, робочих місцях диспетчерів і

інтерфейси устаткування задіяного в АСУ ТП. Кількість відкритих портів, по

можливості, потрібно мінімізувати.

Значно посилити безпеку мережі підприємства, допоможе відповідність

стандарту IEC-62443, який передбачає поділ мережі на функціональні зони з

різними рівнями безпеки і ступенями апаратного і програмного захисту.

Завершальним етапом захисту є апаратні засоби здатні фільтрувати

мережевий трафік і виявляти в ньому дані, які можуть завдати шкоди кінцевому

обладнанню. Такі пристрої встановлюються безпосередньо перед кінцевим

об'єктом захисту.

На цю роль ідеально підходять промислові мережеві брандмауери

Hirschmann EAGLE Tofino (рис. 1), які містять інтелектуальні модулі для захисту

мережі від інформаційних загроз. Брандмауер займається постійною інспекцією

трафіку між керуючою мережею і PLC, розпізнаванням керуючих пакетів,



86

перевіркою на наявність шкідливого коду і на відповідність заданим значенням

і/або вихід за встановлені межі. Сюди ж відноситься контроль одержувачів і

відправників інформації, перевірка маршрутів, за якими передається інформація.

Рисунок 1 - Брандмауери Hirschmann EAGLE Tofino

Але найважливішою особливістю Hirschmann EAGLE Tofino є підтримка

технології DeepPacketInspection (рис. 2). Ця технологія дозволяє накопичувати

статистичні дані, а також перевіряти і фільтрувати мережні пакети за їх вмістом.

Рисунок 2 - DeepPacketInspection

Це дозволяє ефективно виявляти віруси, блокувати їх і відсівати інформацію,

що не задовольняє заданим критеріям.

Завдання щодо підвищення рівня безпеки на підприємстві не має рішення, що

лежить в одній площині. Проблема захисту від кібернетичних загроз може бути

вирішена тільки комплексно, за допомогою внесення змін як на

адміністративному рівні так і на програмно-апаратному.


1. Безопасность Систем SCADA и АСУТП http://docplayer.ru/35258764-

Bezopasnost-sistem-scada-i-asutp.html

2. Інформаційна безпека АСУ ТП - проблеми та факти https://www.proxis.ua/

uk/show-article/77/upravleniya-tekhnologicheskimi-protsessami-asutp.

3. Безопасностьавтоматизированных систем управления технологическими

процессами (АСУТП) https://www.ibs.ru/ information-security/bezopasnost-

avtomatizirovannykh-sistem.

4. АСУ ТП. Вопросыбезопасности http://www.jetinfo.ru/stati/asu-tp-voprosy-

bezopasnost.

https://www.proxis.ua/

https://www.ibs.ru/


87

УДК 681.5

ВИКОРИСТАННЯ ВІРТУАЛЬНИХ ЛАБОРАТОРІЙ В ОСВІТІ

Р.М. Лещій, Л.Ю. Луців



Істотним розвитком ідеї комп'ютерних тренажерів є використання в них

віртуального навколишнього середовища (віртуальної реальності VR). Серед

організацій, що займаються використанням VR у навчанні й тренажерних

технологіях, можна назвати наступні:

- фірма FordMotor: використовує віртуальну реальність при проектуванні й

конструюванні автомобілів;

- фірма Northrop: використовує віртуальну реальність для цифрової зборки

літака, що випереджає його реальне виробництво;

- компанія RockwellInternational розробила ПЗ, що дозволяє інженерам фірми

перевіряти припасування деталей, не виготовляючи їхніх фізичних моделей;

- підрозділ аерокосмічної фірми Boeing: використовує інтерфейс віртуальної

реальності, оцінюючи зручність доступу до кабіни літака при проведенні

регламентних робіт;

- компанія Volvo: використовує технологію віртуальної реальності на різних

етапах проектування, конструювання, виготовлення й випробувань автомобілів.

В умовах Калуського політехнічного коледжу віртуальні лабораторні роботи

використовуються при вивченні нормативної навчальної дисципліни

«Автоматизація технологічних процесів і виробництв». Зокрема, проводяться

такі лабораторні роботи при дослідженні систем автоматичного керування

технологічними процесами абсорбції, адсорбції, ректифікації, висушування,

деяких технологічних процесів виробництва «Карпатнафтохіму» - процеси

піролізу дизельного палива, дегазації поліетилену, зневоднення дихлоретану,

оксихлорування етилену, очищення газових викидів на виробництві

вінілхлориду, очищення дихлоретану від важкокип’ячих. При розробці цих

прикладних програм використовувалось в основному спеціальне програмне

забезпечення TraceMode.

Ця програма спеціально призначення для розробки Scada-систем,

призначених для візуалізації технологічних процесів. Тут є велика бібліотека

різних анімаційних компонентів: рух рідин, газів по трубопроводах, полум’я,

переміщення сипучих продуктів, обертання механізмів (валів, двигунів). Такі

компоненти значно покращують сприйняття роботи технологічного

устаткування і процесу в цілому.

При програмуванні лабораторної роботи закладаються такі числові значення

технологічних параметрів, які забезпечують нормальне функціонування

технологічного процесу. В процесі виконання лабораторної роботи студент

згідно завдання моделює технологічний процес, вводячи з клавіатури числові

значення технологічних параметрів, відмінні від регламентованих. Система

керування реагує на ці відхилення включенням ламп сигналізації, перекриттям

матеріальних потоків, зупинкою технологічного устаткування, механізмів.


88

Рисунок 1 – Діалогове вікно програми для дослідження процесу зневоднення

дихлоретану

Студент повинен пояснити, чому система керування саме так відреагувала на

дану виробничу ситуацію, пояснює, чому є небезпечним максимальне

(мінімальне) значення тиску, температури в даному процесі, чому система

автоматичного керування припинила роботу апарату, перекрила матеріальний

потік.

Рисунок 2 –Діалогове вікно програми для дослідження роботи прямотечійної

барабанної сушарки


89

Ці всі моменти яскраво відображені при дослідженні системи керування

барабанною прямотечійною сушаркою.

З клавіатури згідно завдання вводяться параметри технологічного процесу і

система керування в якийсь спосіб на них реагує: спрацьовує сигналізація,

автоматичний захист. В даному випадку система керування сигналізує про

максимальну температуру в барабані сушарки, максимальну вологість сухого

матеріалу та мінімальний тиск повітря в топку. Оскільки при відсутності повітря

процес горіння неможливий, схема автоматичного захисту припиняє подачу

палива в топку печі.

Студент повинен зробити фотографію діалогового вікна в своєму звіті і

пояснити, чому система керування саме так відреагувала на задані значення

параметрів.

Використання віртуальних лабораторних робіт при вивченні автоматизації

технологічних процесів допомагає студентам краще зрозуміти суть

технологічного процесу, умови його нормального проходження, особливості

роботи технологічного устаткування, а також підготувати їх до роботи на

виробництві, де для обслуговування технологічних процесів використовуються

комп’ютеризовані системи керування.


90

УДК 681.518

СУЧАСНІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПРИ ПОБУДОВІ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ БАГАТОВИМІРНИМИ ОБ’ЄКТАМИ

Л.Я. Чигур



Останнім часом обчислювальна техніка та засоби штучного інтелекту

досягли стрімкого розвитку, що в свою чергузадає певні напрямки в побудові

автоматизованих систем управління багатовимірними об’єктами. Оскільки в їх

основу закладаються алгоритми на базі нейронних мереж і нечіткої логіки, що є

технічним аналогом інтелекту людини - перспективою їх розвитку є часткове або

повне заміщення людини в керуванні чи контролі певного технологічного

процесу. Такими сучасними досягненнями є системи підтримки прийняття

рішень та експертні системи, вони здатні акумулювати професійні знання,

зберігати, встановлювати причинно-наслідкові зв’язки, робити висновки,

аналізувати і пояснювати отримані результати. Такі системи допомагають

людині прийняти вчасно оптимальне рішення, або, як у випадку експертних

систем, вирішити за неї, якщо компетентність системи в конкретній ситуації

перевершує компетентність людини.

Подібність інформаційних технологій, що використовуються в експертних

системах і системах підтримки прийняття рішень, полягає в тому, що обидві вони

забезпечують високий рівень підтримки прийняття рішень. Однак існують

суттєві відмінності. [1].

Найбільший прогрес серед комп'ютерних інформаційних систем

спостерігається в області розробки експертних систем, заснованих на

використанні штучного інтелекту. Експертні системи дають можливість

менеджеру або спеціалісту отримувати консультації експертів з будь-яких

проблем, з яких цими системами накопичені знання.

Основними компонентами інформаційної технології, яка використовується в

експертній системі, є (рис.1): інтерфейс користувача, база знань, інтерпретатор,

модуль створення системи.

Фахівець використовує інтерфейс для введення інформації і команд в

експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у

собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань.

Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним

змінним. Оператор може використовувати чотири методи введення інформації:

меню, команди, природна мова і власний інтерфейс. Технологія експертних

систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки

рішення, але і необхідні пояснення. Система повинна пояснити кожний крок

своїх міркувань, що ведуть до розв'язання задачі.

База знань містить факти, що описують проблемну область, а також логічний

взаємозв'язок цих фактів. Центральне місце в базі знань належить правилам.


91

Рисунок 1 - Основні компоненти інформаційної технології експертних систем

Правило визначає, що варто робити в даній конкретній ситуації, і складається

з двох частин: умова, яка може виконуватися або ні, і дія, яку варто виконати,

якщо виконується умова [1]. Всі використовувані в експертній системі правила

утворюють систему правил, яка навіть для порівняно простої системи може

містити кілька тисяч правил.

Всі види знань, залежно від специфіки предметної області та кваліфікації

проектувальника (інженера по знаннях), з тією чи іншою мірою адекватності

можуть бути представлені за допомогою однієї або декількох семантичних

моделей. До найбільш поширених моделей належать логічні, продукційні,

фреймові і семантичні мережі.

Інтерпретатор – це частина експертної системи, що виконує у певному

порядку опрацювання даних, які знаходяться в базі знань. Технологія роботи

інтерпретатора зводиться до послідовного розгляду сукупності правил (правило

за правилом). Якщо умова, що міститься в правилі, дотримується, то виконується

певна дія, і користувачу надається варіант вирішення його проблеми.

Модуль створення системи служить для створення набору (ієрархії) правил.

Існує два підходи, які можуть бути покладені в основу модуля створення

системи: використання алгоритмічних мов програмування і використання

оболонок експертних систем[2].

Оскільки експертні системи будуються по принципу подібності за способом

міркування і прийняття рішень до людей - вони можуть робити помилки. Але на

відміну від звичайних програм вони мають потенційну здатність вчитися на своїх

помилках. За допомогою компетентних користувачів можна змусити експертні

системи удосконалювати своє вміння вирішувати завдання в ході практичної

роботи.


1. Киш Л. М. Інформаційні системи і технології управління організацією:

навч. посіб. / Киш Л. М., Клочко О. В., Потапова Н. А.; Вінниц. нац. аграр. ун-т.

- Вінниця: Вінницька газета, 2015. - 317 с.: рис. - Бібліогр.: с. 316-317.

2. Михальчук М.В. Експертна система технічної діагностики для визначення

поточного технічного стану елементів комплексів засобів автоматизації/

М. В. Михальчук. – Харків: Системи обробки інформації. – 2014. – випуск 2 (118)

– С.29-33.


92

УДК 681.513.6:622.243

МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІДЕНТИФІКАЦІЯ БУРИМОСТІ ГІРСЬКИХ ПОРІД В ПРОЦЕСІ ПОГЛИБЛЕННЯ СВЕРДЛОВИН

Н.В. Сабат



Для бурінні нафтових і газових свердловин використовується нове покоління трьохшарошкових доліт, які забезпечують проходку на одне долото до 2000 м, а також алмазні долота з проходкою до 6000 м. В результаті одним долотом розбурюються декілька різнорідних шарів порід, буримість яких треба знати, щоб уточнити параметри математичної моделі і визначити оптимальні керувальні дії для наступного інтервалу буріння. Проте аналіз останніх досліджень і публікацій, в яких започатковано розв’язання даної проблеми, показав, що відомі методи контролю буримості порід як координатного збурення мають істотні обмеження, серед яких неможливість отримання інформації для автоматичної системи керування про головне координатне збурення в реальному часі.

Це обумовлено тим, що технологічний процес поглиблення свердловини є нелінійним стохастично-хаотичним процесом, який здійснюється за умов апріорної та поточної невизначеності і перебуває під впливом різного типу адитивних і мультиплікативних завад. Головними збурювальними впливами, що діють на керований об’єкт, є фізико-механічні і абразивні властивості гірських порід, зокрема такий комплексний чинник як буримість гірських порід. Контактними методами цей показник визначити не представляється можливим. Тому автоматизований контроль буримості гірських порід, який відбувається в умовах неповної інформації, нестаціонарності та невизначеності процесу поглиблення свердловини, у теперішній час набуває важливого значення.

Показано, що лише для доліт, знос озброєння яких для певних інтервалів глибин незначний, оцінювати буримість можна за механічною швидкістю буріння

, (1)

де - функція зносу долота, - початкова механічна швидкість.

Для опису зміни механічної швидкості буріння запропоновано використати залежність (1):

= , (2)

де - коефіцієнт, який характеризує інтенсивність зношення долота і

залежить від абразивних властивостей породи; - ціле додатне число, яке належить множині

Отримано рівняння , яке дало змогу визначити функцію

зносу долота φ(t) при різних значеннях m і при початковій умові φ(0) = 1. Показано, що оцінкою буримості гірської породи може слугувати початкова

швидкість буріння за умови, що відомі певні базові режимні параметри.

Визначено клас задачі контролю буримості гірських порід як виявлення подій в умовах невизначеності і показник буримості запропоновано визначати

t01

)(t 0

dt

d 1 m

tK

К

m

.3,2,1,0: NN

tKdt

td mm

n

1)(

0



93

безконтактним методом на базі комплексу контрольованих параметрів

(3)

де - показники процесу буріння і керування дії.

При незмінному векторі керувальних дій побудовано узагальнену математичну модель початкової механічної швидкості

, (4)

де Б(t), А(t) – параметри, що характеризують буримість і абразивність породи. Після введення додаткових умов використання математичної моделі, що

містять тип озброєння долота і обмеження на мінімально допустиму витрату рідини, встановлено, що вихідна функція залежить від F, ,d і мотужності Р

на долоті. Де F- осьова сила на долото, - швидкість обертання долота. Показано, що між всіма цими параметрами існує деяка функціональна залежність , для розкриття якої перейшли від початкових

розмірних координат до безрозмірних змінних, і скориставшись π - теоремою Букінгема, одержали одну безрозмірну комбінацію, від якої залежить остаточний розв’язок задачі:

, (5)

де , F, , P, d – числові значення відповідних величин при деякому

вибраному наборі основних одиниць фізичних величин.

З врахуванням виразу для потужності на долоті , де Ср -

коефіцієнт, який враховує розмірність потужності, - невідомі показники

степеня, що підлягають ідентифікації, отримали узагальнену математичну модель

. (6)

Запропоновано для визначення постійних складових у величинах F,

ввести до розгляду базові величини 0, F0: (t)= 0+ (t), F(t)=F0+ (t), де (t), F(t) – стаціонарні в межах рейсу долота ергодичні випадкові процеси з нульовим математичним сподіванням.

Тоді узагальнена математична модель (6) набула такого вигляду

(7)

де

Модель (1) покладена в основу створення структури системи автоматизованого контролю [2].

Література: 1. Семенцов Г.Н. Визначення буримості гірських порід шляхом вимірювання

параметрів і показників процесу буріння / Г.Н.Семенцов, Н.В.Сабат // Науковий вісник Хмельницького національного університету . – 2007. - №1. – С.181-186.

2. Семенцов Г.Н. Структура системи автоматизованого контролю для оцінки буримості гірських порід / Г.Н.Семенцов, Я.Р.Когуч, Н.В.Сабат // Науковий вісник ІФНТУНГ. – 2005. - №3(12). – С.169-174.

,),( tXtYMf

tXtY ,

)(),(),()(0 tAtБtХt

0

0,,,,0 dPF

соnst22

0

CdF

P

0

FСP р

,

212

0 FdСр

F

,)()(

100

000

t

F

tFkF

.2;1;2 dCk p


94

УДК 681.5

ІДЕНТИФІКАЦІЯ АСИНХРОННИХ ДВИГУНІВ ЕЛЕКТРОПРИВОДІВ ПРИ САМОНАЛАГОДЖЕННІ

М.В. Шавранський



Сучасні асинхронні електроприводи (АЕП) знаходять широке поширення в

електромеханічних системах (ЕМС) різних технологічних застосувань з

підвищеними вимогами до динамічним і статичним показниками якості

управління. системи управління рухом гнучкого автоматизованого виробництва,

електротранспорту, обробних комплексів та іншого промислового обладнання

містять у своїй структурі один або кілька векторно-керованих АЕП.

Невизначеність параметрів АД в системах векторного керування або

відхилення відомих параметрів від реальних величин, викликане похибками їх

визначення на етапі введення АЕП в експлуатацію або варіаціями під час роботи,

призводять до зниження показників енергоефективності процесу

електромеханічного перетворення енергії, а також до погіршення показників

якості регулювання вихідних координат АД [1,2]. Розробка теоретично

обґрунтованих методів синтезу та аналізу систем попередньої ідентифікації

параметрів АД, простих з точки зору їх практичної реалізації в структурі системи

векторного керування, а також задовольняють вимогам більшості промислових

застосувань, є актуальною науковою задачею.

Метою роботи є розвиток методів синтезу систем самонастроювання

векторно-керованих асинхронних електроприводів, спрямоване на підвищення

динамічних властивостей і показників енергетичної ефективності

електромеханічних систем за рахунок використання адаптивних алгоритмів

оцінювання параметрів асинхронного двигуна на стадії ініціалізації.

Наукова новизна полягає в розвитку методів синтезу та аналізу адаптивних

систем оцінювання електричних параметрів електромеханічних систем c

асинхронними електромеханічними перетворювачами енергії, основою яких є

конструювання спеціальних форм функції Ляпунова для аналізу стійкості

нелінійної багатовимірної системи, завдяки чому вирішена загальна теоретична

задача визначення параметрів моделі АД, як при їх повній початкової

невизначеності, так і при відомій області належності.

В роботі розвинуто метод синтезу адаптивних спостерігачів розширеного

порядку для оцінювання невідомих параметрів і змінних стану АТ в умовах

ідентифікаційного тесту з вимірюванням кутової швидкості і при нерухомому

роторі, на основі якого вперше аналітично вирішена задача глобальної

асимптотичної ідентифікації індуктивностей і активного опору ротора.

Запропоновано метод ідентифікації електричних параметрів АД на основі

адаптивного регулювання струмів статора в умовах ідентифікаційного тесту,

завдяки чому гарантується асимптотічность оцінювання невідомих параметрів в

замкнутій системі регулювання струмів з властивостями робастності до

неідеальним інвертора.



95

Синтезований адаптивний спостерігач і адаптивний регулятор струмів

статора зниженого порядку, в яких за рахунок конструювання стабілізуючих

зворотних зв'язків виключені компоненти надлишкового оцінювання змінних,

що спрощує структуру і налагодження систем ідентифікації параметрів в умовах

наперед відомою області приналежності параметрів моделі АД.

Розроблені системи ідентифікації забезпечують оцінювання вектора

потокозчеплення статора, що дозволяє уникнути насичення магнітної системи

під час самонастроювання. Вони мають фізично обгрунтовані структури,

практична реалізація яких не вимагає додаткових технічних засобів. Як

результат, розроблені алгоритми ідентифікації легко інтегруються в структуру

сучасних систем полеоріентованного управління у вигляді окремої функції

самонастроювання, в тому числі в бездатчикового системи векторного

управління АТ.

Верифікація результатів процедури ідентифікації, яка виконана шляхом

практичної реалізації систем векторного керування АТ з використанням значень

ідентифікованих параметрів, підтверджує, що розроблені системи

самонастроювання забезпечують необхідну точність визначення параметрів.

При цьому забезпечуються динамічні і статичні показники якості управління, що

не відрізняються від теоретичних, при відомих параметрах, більш ніж на 5%.

Розроблені алгоритми забезпечують на порядок більше швидкодія (3-5 с) в

порівнянні з використовуваними в серійних виробах, що дозволяє уточнювати

параметри АД під час короткочасних зупинок в технологічному процесі.

Практичне значення отриманих результатів полягає в розвитку теоретичної

бази для розробки систем самонастроювання векторно-керуючих АЕП,

направленому на підвищення динамічних властивостей і показників

енергетичної ефективності електромеханічних систем на їх основі, а також в

розробці технічних і програмних засобів для практичної реалізації і досліджень

цих систем.


1. Пересада С.М. Алгоритм идентификации электрических параметров

асинхронного двигателя на основе адаптивного наблюдателя полного порядка:

синтез и экспериментальное тестирование / С.М. Пересада, С. Н. Ковбаса,

Д. Л. Приступа // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук

України. – 2013. – № 34. – С. 27-34.

2. Пересада С.М. Идентификация электрических параметров асинхронного

двигателя на основе адаптивного наблюдателя полного порядка /

С.М. Пересада, С. Н. Ковбаса, Д. Л. Приступа // Електромеханічні і

енергозберігаючі системи. Щоквартальний науково-виробничий журнал. –

Кременчук: КрНУ, 2012. – № 4/2012 (20). – С. 10-13.


96

УДК 681.518.5

СИСТЕМА КОНТРОЛЮ ПАРАМЕТРІВ ПРОЦЕСУ БУРІННЯ СВЕРДЛОВИН ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ПРИХОПЛЕНЬ БУРИЛЬНИХ

ТРУБ

М.В. Шавранський, А.В. Відливаний



Аналіз результатів аварійності при бурінні нафтових і газових свердловин в

Україні показує, що найпоширенішою аварією є прихоплення БК на ліквідацію

якої витрачається дуже багато коштів і часу.

Проте цілий ряд питань, пов’язаних з контролем прихоплень БК в процесі

буріння свердловин, залишаються маловивченими і недостатньо розробленими,

оскільки має місце нечіткість, яка обумовлена ймовірністю, неоднозначністю і

недостовірністю даних, недостовірністю показів приладів та ін. Використання

відомих методів, що базуються на детермінованих моделях, не дозволяє

ефективно здійснювати контроль для запобігання прихоплень БК, оскільки деякі

ознаки прихоплень співпадають з ознаками інших ситуацій – зміни меж пластів

гірських порід, зношення озброєння і опор долота, осипання і обвал порід у

свердловині і т.д.

У той же час, як показує практика, поточний контроль за розпізнаванням

прихоплень БК, незважаючи на невизначеність і складність цього процесу,

досить ефективно здійснює оператор-бурильник, використовуючи свій досвід і

професійні навики у вигляді нечітких якісних понять. Тому для прийняття

рішення за допомогою технічних засобів контролю доцільно використовувати

теорію нечітких множин і нечітку логіку. Це створює необхідність розробки і

представлення в розпорядження оператора засобів аналізу технологічних

ситуацій на буровій установці з метою контролю для запобігання прихоплень БК

в процесі поглиблення свердловин.

Встановлено що, основні складності вирішення задач контролю для

запобігання прихоплень БК обумовлені необхідністю обліку великого числа

кількісних і якісних параметрів процесу буріння, а також відсутністю

аналітичних залежностей, які зв’язують параметри процесу буріння з можливим

прихопленням БК [1] (рис. 1).

В роботі проаналізовано відомі методи і засоби для запобігання прихоплень

БК, і встановлено що, математичні методи, які традиційно використовуються для

вирішення задач контролю, не дозволяють описувати причинно-наслідкові

зв’язки між параметрами процесу буріння і прихопленням на природній

(звичайній лінгвістичній) мові, яка моделює логіку міркувань експерта [2].

Показано що, застосування теорії нечітких множин і нечіткої логіки для

вирішення задач контролю з метою запобігання прихоплень БК повинно

здійснюватись на основі принципів лінгвістичності і ієрархічності знань про

аварійні ситуації і ускладнення.



97

F

Н

k ldтdд d ц

P(t)

n(t)

Q(t)

h (t)м

p(t)

M(t)Q (t)2

Q (t)1

Bд

V (t)м

m(t)

n(t)

q(t)X(t)

A

f

Z(t)Y(t)

X (t)k

X (t)k - контрольовані параметри Рисунок 1 - Загальна інформаційна модель об’єкта контролю для запобігання

прихоплень БК

Розроблено математичні моделі і алгоритми, які дозволяють формалізувати

процедури прийняття рішень на базі нечіткої логіки і інформації про кількісні і

якісні параметри процесу буріння.

Параметри процесу буріння представлені у вигляді лінгвістичних змінних з

нечіткими термами, що дозволило описати причинно-наслідкові зв’язки

“параметри процесу буріння – можливе прихоплення БК” на природній мові за

допомогою нечітких логічних висловлювань.

Запропоновано введення матриці знань, що дозволило формалізувати перехід

від інформації про аварію “прихоплення БК”, накопичений досвід бурильників у

вигляді нечітких логічних висловлювань, і параметрів процесу буріння.

Новизна розроблених математичних моделей і алгоритмів полягає в тому, що

вони узагальнюють відомі в алгебрі нечітких множин операції на випадок всієї

матриці знань, що дозволяє враховувати довільне число ознак параметрів

процесу буріння і довільне число можливих прихоплень БК.

Встановлено, що для застосування розроблених функцій належності

необхідно і достатньо мати наступну інформацію: назва параметра, діапазон його

вимірювання, кількість лінгвістичних термів, назва кожного терму.


1. Шавранський М. В. Інформаційна система для запобігання поглинання

промивної рідини у процесі буріння свердловин / М. В. Шавранський,

О.І. Мосора, В.М. Шавранський // Нафтогазова енергетика ІФНТУНГ. – 2010. –

№1 (12). – С. 111-115.

2. Шавранський М. В. Запобігання ускладнень поглинання промивної рідини

у процесі буріння свердловин./ М.В. Шавранський, І.І. Чигур, В.М.

Шавранський // Науковий вісник ІФНТУНГ. – 2009. – №1 (19). – С.117-221.


98

УДК 004.4

ПРОГРАМНА АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ ФОРМУВАННЯ ІНЖЕНЕРІЇ ВИМОГ ДЛЯ ОСВІТНІХ ПОТРЕБ

Р.Б. Вовк, І.С. Кудярський



На даний час інформатизація освіти стала найбільш пріоритетним напрямком

її розвитку, що є необхідною умовою відповідності потребам сучасного

суспільства. Використання новітніх інформаційних технологій відкриває нові

можливості для візуалізації і моделювання різноманітних процесів, що

забезпечує наочність викладання навчального матеріалу за допомогою

автоматизованих систем. Процес створення програмного забезпечення являє

собою структуру, яка складається із множини підпроцесів та дисциплін, що

виконуються у певній послідовності залежно від обраної моделі розробки.

Одним із елементів даної структури є інженерія вимог, що полягає у визначенні

потреб та умов, які висуваються щодо нового чи зміненого програмного

продукту, а також щодо якості роботи його функціональних можливостей, що

забезпечують правильне виконання набору спеціальних задач. У свою чергу вона

може бути поділена на такі окремі кроки як: збір вимог, їх аналіз та узгодження,

специфікація вимог, моделювання системи, перевірка та управління вимогами.

Варто зазначити, що інженерія вимог є критичним етапом для успішної розробки

будь-якого проекту, пов’язаного не тільки із сферою освіти. Автоматизація

даного етапу дозволяє зекономити час на збір та аналіз вимог, генерувати

технічні завдання згідно із специфікацією вимог, що відповідають стандартам,

покращувати систему перевірки розроблюваної системи сформованим раніше

вимогам.

Документування вимог – це важливий тип діяльності, результатом якого є

повний опис поведінки системи, що розробляється, представлений у вигляді

технічного завдання або специфікації вимог до програмного забезпечення.

Також, для більш детального представлення реакції системи на зовнішні запити,

типи взаємодій між користувачами та обмеження накладені на реалізацію

програмного продукту застосовуються діаграми варіантів використання,

додаткові специфікації, які покликані зберігати інформацію про вимоги щодо

ліцензування, надійності та підтримки системи, словник найважливіших

термінів, бізнес-правила, а також документ, призначений для швидкого

ознайомлення із проектом. Завдяки таким мовам моделювання та

концептуальним схемам як ER, IDEF0, IDEF3, DFD, UML, OCL, SysML, ARIS

[1] можна швидко провести документування вимог у вигляді, що дозволить

відобразити всі зв’язки між компонентами і користувачами системи. Детальне

документування вимог до програмного забезпечення є надзвичайно важливим,

адже його можна застосувати для аналізу вимог іншого схожого проекту, а також

для автоматизації регламентованих бізнес процесів. Всі вимоги повинні

піддаватися перевірці, а найбільш загальноприйнята методика перевірки – це

тестування. Якщо перевірка тестами неможлива, тоді застосовується інший



99

метод, наприклад аналіз, демонстрація, огляд дизайну. Тестування майже ніколи

не проводиться вручну, а виконується за допомогою спеціальних програмних

засобів, які автоматизують даний процес. Для веб-орієнтованих інформаційних

систем застосовуються браузерні додатки, які дозволяють швидко та якісно

здійснити випробування програмного продукту, а для прикладних програм

використовують сервісні утиліти. Усі рекомендації щодо процесу розробки

програмного забезпечення для освітніх потреб шляхом автоматизації етапу

інженерії вимог наведені на рисунку 1.

Рисунку 1 - Автоматизація етапу інженерії вимог

На даний час широкого поширення набули такі системи управління вимогами

як IBM RationalRequisitePro, Telelogic DOORS, SybasePowerDesigner і

BorlandCaliber RM [2]. Всі вони полегшують спільну роботу груп розробників,

що дозволяє їм підходити до етапів проекту вчасно і з запланованими витратами,

а також допомагає упевнитися, що розроблюваний застосунок задовольняє

потребам кінцевих користувачів за рахунок безперервного збору побажань на

всіх етапах життєвого циклу від аналітиків, розробників, тестувальників і інших

зацікавлених в проекті осіб. Більшість програмних засобів призначених для

автоматизації того чи іншого процесу інженерії вимог є безкоштовними та

вільними у доступі, що робить їх ще більш привабливими для використання.

Варто зазначити, що незалежно від обсягів програмного продукту, який

розробляється, перш за все необхідно провести правильний та повний збір і

аналіз вимог. Від того, як пройде даний етап залежить доля всього проекту, а

його автоматизація дозволить швидше отримати необхідні дані та здійснювати

чітке і якісне управління вимогами.

Отже, в даному дослідженні запропоновано способи оптимізації процесу

розробки програмного забезпечення для інформатизації освітніх процесів,

шляхом автоматизації інженерії вимог до програмного продукту.


1. Вигерс К. Разработка требований к програмному обеспечению / К. Вигерс,

Д. Битти. – Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2016. – 736 с.

2. Управление требованиями к IT-проектам [Електронний ресурс] // Хабр. –

2011. – Режим доступу до ресурсу: https://habr.com/post/114571/.

https://habr.com/post/114571/


100

УДК 681.5

ВИКОРИСТАННЯ НА ЗАНЯТТЯХ З ФІЗИКИ ВІРТУАЛЬНИХ СИМУЛЯТОРІВ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ

Р.М. Лещій, І.В. Ільницька



Технічний прогрес ставить перед суспільством вимогу збільшення кількості

висококваліфікованих інженерів. Для формування майбутніх спеціалістів певної

галузі потрібно навчити студента розв’язувати поставлені задачі, виходячи із

загальних принципів, починаючи від її постановки, вибору різних методів і

засобів досягнення мети та закінчуючи оцінюванням кінцевого результату. Такі

підходи можуть бути найбільш швидко й успішно реалізовані в курсах

природничо-математичних і інженерних дисциплін.

Однією з фундаментальних дисциплін, яка лежить в основі більшості

технічних наук, є фізика. При вивченні фізики у студентів формуються і

розвиваються технічні знання та вміння, серед яких важливу роль посідають

уміння проводити експериментальні дослідження. Ці навички студенти

одержують, виконуючи лабораторні роботи.

Електронне навчання вже стало реальністю в освіті, і в зв’язку з цим

постають питання вирішення конкретних проблем його організації. До них

належить лабораторний практикум, який є невід'ємною складовою навчального

процесу у вищій школі, оскільки завдяки виконанню лабораторних робіт студент

не тільки отримує знання, але й набуває умінь, що є обов'язковою умовою

формування його компетентності як фахівця. Якщо проблеми отримання

навчальної інформації в електронному навчанні доволі успішно розв’язані, то

набуття експериментальних умінь залишається науково-методичною

проблемою, яка вимагає свого розв'язання [1].

Комп’ютерна підтримка навчального процесу підсилює його педагогічні та

методологічні аспекти, сприяє процесу становлення цілісної наукової картини

світу, розвиває методологію підходів наукового пошуку та розв’язання наукових

і прикладних задач. Це, в свою чергу, стимулює особисту зацікавленість

студента в результатах навчання. Студенту надається можливість у досягненні

більших результатів вивченні своєї спеціальності, загальному інтелектуальному

зростанні, а від так, в кінцевому підсумку, дає можливість найбільш повної

реалізації власних можливостей.

Всьому цьому сприяє реалізація концепції віртуальних симуляторів

лабораторних робіт. Такі симулятори можна застосовувати на лекціях,

практичних заняттях, робити частиною підготовки до проведення реальних

лабораторних робіт, а також використовувати при дистанційному навчанні.

Віртуальні симулятори – це так званий тренажери – інструмент , що імітують

експерименти, демонстрації чи процеси. Однією з головних особливостей

віртуальних симуляторів є їх інтерактивні можливості. При виконанні

віртуальної лабораторної роботи у дослідника створюється ілюзія роботи на

реальному обладнанні. «Експериментальні» значення вимірюваних величин


101

визначаються самостійно на реальних установках певної роботи. Ці дані можуть

заноситися та відображатися у вигляді графіків, таблиць. Виконання

лабораторної роботи може відбуватись як самостійно студентом, так і в умовах

взаємодії з викладачем через систему дистанційного навчання при виконанні

певних завдань.

Для того, щоб симуляція була успішною в педагогічному плані, потрібне

дотримання цілої низки умов. Так, у книзі «Чому ігри можуть навчити нас»

професор Нью-Йоркського університету Вісконсін Джеймс Пол Джи (James Paul

Gee) [2] наводить 36 принципів, які визнані бажаними для їх застосування в

процесі навчання, і які можуть реалізуватися тільки в контексті гри-симуляції.

Наведу деякі з них:

1. Принцип активності учня, його критичного ставлення до матеріалу: інтерес

до гри/симуляції зазвичай вищий, ніж до будь-якого традиційного виду

навчання.

2. Принцип дизайну: дизайн розглядається як важливий аспект навчання:

будь - яка, навіть найпростіша, гра краще добре оформленого тексту.

3. Принцип семіотики: розуміння учнями складних середовищ і

взаємозв’язків.

4. Принцип семіотичних доменів: сумісне навчання з іншими людьми.

5. Принцип метамислення: учні вчаться бачити взаємозв'язки між різними

аспектами і подіями.

6. Принцип «психосоціального мораторію»: учні переймають на себе ризики,

вчаться на помилках, через що навчаються набагато швидше, ніж за традиційних

способів навчання.

7. Принцип відповідального навчання: учні стають більш відповідальними,

тому що є частиною групи однодумців, у якій усі вони мають загальну

ідентичність.

8. Принцип ідентичності: віртуальна ідентичність так само важлива, як і

реальна. Це покращує самооцінку і самосвідомість тих, хто навчається.

9. Принцип самопізнання: учні вчаться вчитися через навчальні стратегії, які

підходять їм найкраще.

10. Принцип збільшення інтенсивності з часом: учні отримують велику

кількість зворотного зв'язку, у режимі реального часу дізнаючись, що у них

виходить або не виходить.

11. Принцип досягнення: люди самостійно ставлять посильні для себе цілі,

досягаючи їх і отримуючи за це значущі для себе заохочення.

12. Принцип практичності: досягнення успіху можливе лише через постійну

практику і застосування отриманих знань, умінь і навичок.

13. Принцип постійного навчання: навчання ніколи не припиняється, з

прогресом необхідно придбавати нові навички.

14. Принцип «рівень компетентності»: ті, хто навчаються, виштовхуються із

зони комфорту до зони легкого дискомфорту, коли поставлених цілей можна

досягти з помітною, але не виснажливою напругою.

15. Принцип дослідження: учень повинен учитися, постійно досліджуючи

нові шляхи - пробуючи, помиляючись, і знову пробуючи.


102

16. Принцип множинності шляхів: велике різноманіття можливих виборів і

альтернатив одночасно посилює автономію та здатність до прийняття рішень.

17. Принцип «смислу в контексті»: дії та їх результати важливі в контексті

середовища, яке має смисл для учня.

18. Принцип тексту: читання і розуміння тексту в наявному контексті.

19. Інтертекстуальний принцип: різні жанри тексту розуміються і

розпізнаються.

20. Принцип мультімодальності: навчання можливе не лише за допомогою

показу тексту й зображень, але й зануренням учня в непередбачувані, змішані

медіа.

23. Принцип «розбиття завдання на підзадачі»: навчання відбувається в

режимі «крок за кроком».

…

25. Принцип «сконцентрованого прикладу»: базові навички рано

акцентуються шляхом практики, що повторюється, тому вони працюють і на

вищих рівнях.

26. Принцип «від низу до верху»: базові навички не отримуються і не

використовуються в ізоляції, але в контексті завдань і проблем складнішого

рівня.

27. Принцип «чітка інформація точно і вчасно»: підтримка навчання

здійснюється у міру прогресу учня - кожного разу точно і вчасно.

…

36. Принцип своєї людини (інсайдер): учень - більше ніж школяр, він -

учитель і творець свідомості.

Переважна більшість наведених принципів стосується і моделювання

навчального експерименту з фізики, поданого як інтерактивні комп’ютерні

симуляції. Слідування цим принципам дозволяє зробити навчання за допомогою

дії ефективним.

Наведемо основні можливості програмного забезпечення симуляторів:

1. Проведення лабораторної роботи як реальної: наявність моделі, приладу,

установки, схеми тощо.

2. Відкриття файлів даних, запам’ятовування результатів обчислень і набору

параметрів, які використовувались при їх проведенні. Вихідні дані для

обчислень можуть бути взяті з результатів реальних експериментів, або створені

штучно у відповідності до завдань що вирішуються.

3. Встановлення режимів і настройок проведення експерименту.

4. Побудова експериментальних залежностей в реальному часі в процесі

симуляції роботи.

5. Проведення Розрахунків, побудова необхідних графіків.

6. Можливість обробки даних в іншій програмній оболонці, наприклад

„Еxсel”.

7. Створення та друк звіту.

Нам, викладачам часто здається, що ми володіємо ключами від знань і що

саме ми маємо передати їх учням, вдало і старанно пояснивши, розтлумачивши.

Але життя змінилось так, що школа більше не є монополістом знань і тому


103

необхідно використовуючи сучасні інформаційні технології, йти в ногу з життям,

щоб не бути викинутими не узбіччя.

Якщо ви дасте змогу освітньому процесові самоорганізуватися, відбудеться

навчання. Йдеться не про те, щоб організувати навчання. Йдеться про те, щоб

відкрити йому шлях. Викладач запускає увесь процес, а тоді стоїть осторонь і

захоплено спостерігає, як відбувається навчання.

Використання елементів моделювання, застосування різного роду тренажерів

на заняттях з фізики значно підвищує ефективність процесу засвоєння знань,

тому такі ресурси знаходять все ширше застосування в навчальному процесі.

Успішне використання віртуальних симуляторів лабораторних робіт з фізики

є першим кроком до набуття професійних навичок і умінь майбутніх фахівців.

На таких заняттях проявляється зацікавленість професійною діяльністю,

розвивається спостережливість, комунікабельність, вимогливість, витримка,

акуратність, охайність, самооцінка, відповідальність, творчість студентів.


1. Жарких Ю.С. Комп'ютерні технології в освіті / Ю.С. Жарких,

С.В. Лисоченко, Б.Б. Сусь, О.В. Третяк. – К.: Видавництво “Київський

університет”. – 2012. – 239 с.

2. Gee, James Paul. What Video Games Have to Teach Us about Learning and

Literacy, Palgrave Macmillan. — New York, 2003.

3. І.Кулага, А.Кулага, Симуляції та «серйозні ігри»: досвід використання у

навчальному процесі// Університетська освіта. К: -2011. - №1. [Електронний

ресурс]. Режим доступу: http://ivo.kneu.edu.ua/ua/education2_0/s_games_simul/.

4. Український інститут інформаційних технологій в освіті, Національний

Технічний Університет України «КПІ». – Режим доступу:

http://www.udec.ntukpi.kiev.ua/ua/resources/virtual-labs.html.

http://ivo.kneu.edu.ua/ua/education2_0/s_games_simul/


104

УДК 681.518:004.7

ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМ КОНТРОЛЮ ТА УПРАВЛІННЯ НА БАЗІ СПЕЦІАЛІЗОВАНОЇ

КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ CAN

С.М. Бабчук



На сучасних підприємствах головний приріст виробництва продукції

відбувається за рахунок підвищення продуктивності праці шляхом автоматизації

процесів керування технологічними процесами [1].

Сучасні системи автоматизації процесів керування технологічними

процесами, як правило, створюються на базі мікропроцесорних елементів та

спеціалізованих комп’ютерних мереж. Багато сучасних систем автоматизації

процесів керування технологічними процесами базується на спеціалізованій

комп’ютерній мережі CAN (Controller Area Network).

Мережа CAN розроблена компанією Bosch для систем автоматизованого

контролю та управління в автомобілях, а згодом стала використовуватися в

системах контролю та автоматизації на заводах, в авіоніці та в медичному

обладнанні [2-4].

Широке використання мережі CAN зумовлено її технічними

характеристиками:

- не має теоретичного обмеження на кількість вузлів в сегменті мережі і на

кількість самих сегментів в мережі, а практично всі інші спеціалізовані

комп’ютерні мережі мають вказані обмеження. При чому в більшості таких

мереж, які використовуються на промислових заводах, в одному сегменті може

бути тільки 32 або 64 вузли;

- відкрита мережа (у вільному доступі наявні специфікації на мережу від

виробника). Даний факт робить мережу привабливою як для кінцевих

споживачів так і для розробників технічних засобів, програмного забезпечення.

Тому в широкому асортименті наявні інтерфейсні компоненти та програмне

забезпечення також від незалежних постачальників. Це також створює

можливість побудови працездатної мережі на основі включення компонентів від

різних постачальників, а при необхідності існує можливість заміни компонентів

від одного виробника на компоненти від іншого виробника;

- забезпечує можливість побудови мереж як з одним прийстроєм “master”

(ведучий) так і з багатьма пристроями “master” (ведучими), а більшість інших

спеціалізованих комп’ютерних мереж, які використовуються на промислових

заводах, можуть підтримувати роботу мережі тільки з одним пристроєм “master”

(ведучий).

Максимальна довжина сегменту мережі CAN може становити 5000 м.

Швидкість передавання даних із збільшенням довжини сегменту зменшується.

Проте, на даний час не має математичної моделі зміни швидкості передавання

даних в залежності від довжини сегменту мережі. Тому розробниками мережі і

організаціями, які її підтримують, було експериментально встановлено значення


105

швидкості передавання даних на сегментах мережі довжиною: 25, 50, 100, 250,

500, 1000, 2500, 5000 м.

Вищевказаний факт ускладнює процес аналізу комп’ютерних систем на етапі

їх проектування. Показник швидкості передавання даних є одним із основних

при такому аналізі, а для даної мережі він відомий тільки в кількох точках з

5000 м. Тому типова задача аналізу – оцінка продуктивності розроблюваної

системи значно ускладнюється і не може бути якісно виконана. Під час

проектування комп’ютерних систем контролю та управління промисловими

об’єктами, які потребують гарантованої реакції на випадкові події у

встановлений період часу, розробники, як правило, у випадках коли довжина

сегменту знаходиться на проміжних ділянках між визначеними точками

проводять розрахунки по значенню швидкості для більшої довжини сегменту

ніж є реально. Враховуючи, що на складних об’єктах можуть бути десятки тисяч

вузлів, то в сумі виходить значне відхилення від реальних показників

продуктивності в сторону збільшення затрат на непотрібне підвищення

продуктивності систем за рахунок не можливості використання в розрахунках

реальних значень швидкості передавання даних для реальної довжини сегменту

між вузлом який передає дані і який приймає дані.

В зв’язку з вищевказаним, важливою науковою та практичною задачею є

розробка математичної моделі залежності швидкості передавання даних від

довжини сегменту мережі CAN. Така математична модель повинна забезпечити

визначення швидкості передавання даних в будь-якій точці сегменту

спеціалізованої комп’ютерної мережі CAN. Це сприятиме підвищенню якості

проектування і дозволить створювати комп’ютерні системи контролю і

управління, які будуть відповідати вимогам споживача без надмірних перевитрат

коштів.


1. Семенцов Г.Н., Когуч Я.Р., Куровець Я.В., Дранчук М.М. Автоматизація

технологічних процесів у нафтовій та газовій промисловості. Івано-Франківськ:

ІФНТУНГ. (2009). – 300 с.

2. Marco Di Natale. Controller Area Network. Pisa, Italy. – 41 p.

3. CAN Specification v.2.0 (Bosch). Robert Bosch GmbH, Germany. – 72 p.

4. Olaf Pfeiffer, Andrew Ayre and Christian Keydel. Embedded Networking with

CAN and CANopen. Copperhill Technologies Corporation, USA. 2003. – 535 p.


106

УДК 681. 5.015

УДОСКОНАМЕННЯ СИСТЕМИ АНТИПОМПАЖНОГО ЗАХИСТУ ГАЗОПЕРЕКАЧУВАЛЬНОГО АГРЕГАТУ НА ОСНОВІ ГІБРИДНОЇ

МЕРЕЖІ

Л.І. Фешанич



Задача виявлення явища помпажу у відцентрових нагнітачах (ВН)

газоперекачувальних агрегатів (ГПА) є однією з підзадач загальної проблеми

антипомпажного керування компресорними станціями, які повинні

забезпечувати високу надійність функціонування єдиної системи газопостачання

України. Тому актуальною задачею залишається детальне вивчення явища

помпажу та розроблення методу його ідентифікації у відцентрових нагнітачах

ГПА.

Помпаж – це найбільш небезпечний режим роботи ВН ГПА, який

супроводжується значними коливаннями тиску, витрати і швидким зростанням

температури газу. Найбільш часто передпомпажні явища ВН виникають на

дотискувальних компресорних станціях під час сезонного відбору газу із

підземних сховищ газу в систему магістральних газопроводів та закачування газу

в ПСГ в літній період формування запасів газу [1].

Аналіз сучасний методів обробки інформації на основі злиття отриманих

даних про досліджуваний процес показав переваги застосування гібридних

систем, таких як адаптивна нейро-нечітка система виводу.

Адаптивна нейро-нечітка система виводу (Adaptive-Network-Based Fuzzy

Inference System) – ANFIS володіє, в порівнянні з іншими методами, високою

швидкістю навчання, простотою алгоритму та оптимальної опрацьованості

програмного забезпечення в системі математичного моделювання MatLab і

показує більш точні результати прогнозування в багатьох галузях науки і

виробництва [2].

ANFIS є одним з перших варіантів гібридних нейронечітких мереж -

нейронної мережі прямого поширення сигналу особливого типу, що була

запропонована Янгом [3]. ANFIS реалізує систему нечіткого висновку Сугено у

вигляді п’ятишарової нейронної мережі прямого поширення сигналу.

Як вхідні дані використано інформацію про зміну в часі звуку на вході в

ГПА, на тілі ГПА і на виході ГПА, яка отримана на працюючому ГПА № 9 ДКС

ПСГ «Більче-Волиця».

Процес створення нейро-нечіткої адаптивної системи можна умовно

розділити на наступні етапи: обробка вхідних даних, розробка системи,

перевірка системи.

На основі статистичних вибірок експериментальних даних генеруємо

структуру нейронечіткої мережі (рис.1).


107

Рисунок 1 - Структура нейро-нечіткої мережі, в якій відображено основні зв’язки

Результати перевірки системи наведені на рис. 2.

Рисунок 2 - Результати перевірки системи

Максимальна похибка при перевірці мережі склала 0,1.

Отже, проаналізувавши існуючі архітектури нейронних мереж, які придатні

для прогнозування станів ВН ГПА, визначено, що значними перевагами

виділилась гібридна ANFIS, що поєднує в собі переваги нейронних мереж і

систем нечіткого виводу. При побудові нейронечіткої системи виконано

дослідження можливих структур і обрано 3-входову систему з використанням

алгоритму Такгі-Сугено. Така система відрізняється своєю простотою й дозволяє

обробляти інформацію в online режимі в міру її надходження.


1. Патент 91465 Україна, МПК F04D 27/02. Акустичний спосіб контролю

передпомажного стану відцентрового нагнітача [Текст] / О. В.Сукач, Ю. Є.Бляут,

М. В.Беккер, А. Ф.Репета, Г. Н.Семенцов, С. Г.Гіренко, Р. Я.Шимко, М. О.

Петеш. – №а200907520; заявл.17.07.2009; опубл.26.07.2010, Бюл. № 14. – 4 с.

2. Петрова И.Ю. Прогнозирование электропотребления с помощью нейро-

нечеткой системы ANFIS [Электронное издание] / И.Ю. Петрова, А.А. Глебов //

Инженерное образование. Наука в образовании: електронное научное издание.

3. Jang J-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-Based FuzzyInferenceSystem [Text] /

J-S. R. Jang // IEEE Trans. Systems, Man, Cybernetics. –1993. – 23(5/6) . –P.665-

685.

http://uapatents.com/patents/f04d-27-02


108

УДК 621.182-5

ПОБУДОВА АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ КОТЕЛЬНОЮ УСТАНОВКОЮ

М.С. Іграк, В.С. Борин



Водогрійні котельні установки, що працюють на вугіллі, широко

використовуються на підприємствах промисловості і ЖКГ для вирішення

завдань автономного теплопостачання. Більшість таких установок в даний час

оснащені фізично застарілими системами управління.

Система автоматизації водогрійної вугільної котельні в загальному випадку

повинна забезпечити вироблення необхідної кількості теплоти (гарячої води) при

певних її параметрах – тиску і температурі, економічність спалювання вугілля,

надійність і безпеку роботи котельної установки, оперативний контроль і

управління котлоагрегатами.

Застосування на вугільних котельнях частотних електроприводів і АСУ ТП

на базі сучасних комп'ютерів і програмованих мікропроцесорних контролерів

дозволяє найбільш ефективно вирішити вищевказані завдання, а також знизити

вплив можливої людської помилки на виробничий процес і ймовірність

виникнення аварійних режимів. Для створення АСУ ТП котельні установки

доцільно використовувати принцип розподіленого управління, реалізація якого

для водогрійних агрегатів, що працюють на вугіллі, представлена на рисунку.

Тут прийняті наступні позначення: ДТЗП – датчик температури зовнішнього

повітря; ДТГВТ – датчик температури гарячої води в тепломережі; ПЛКК, ПЛКМО,

ПЛКПВОД, ПЛКПВУГ – програмовані логічні контролери, відповідно,

котлоагрегатів КА, мережевого обладнання МО, систем підготування води

СПВОД і вугілля СПВУГ; ТЗВ, ТПВ – трубопроводи, відповідно, зворотної і

прямої води; ПМУ – панель місцевого управління котлоагрегатом; П, В – потоки

повітря і вугілля на вході в котел; Ш, ДГ – потоки шлаку і димових газів на виході

котлоагрегату; U – вектори керуючих впливів в котлоагрегаті, що включає в себе

сигнали управління електроприводами вентилятора і димососа, подачі вугілля в

топку, а також шиберів повітропроводів і газопроводів; X - вектори

контрольованих параметрів і станів елементів котлоагрегату (витрата палива і

води, температура газів в топці, температура води на виході котла, витрата і тиск

повітря); ТЗП - температура зовнішнього повітря; ТГВТ - температура гарячої води

в тепломережі.

Система управління є дворівневою. Верхній рівень управління котельною

установкою [1] представлений персональним комп'ютером ПК і оператором.

Персональний комп'ютер виконує функції інтерфейсу "людина - машина".

Нижній рівень управління виконаний на програмованих логічних

контролерах по одному на кожен котел, на мережеве обладнання, на систему

підготування води, на систему підготування вугілля.


109

Рисунок 1 - Структурна схема комп’ютерної системи автоматизації котельні

Програмовані контролери виконують функції локальних керуючих

пристроїв, забезпечуючи рішення задач контролю, регулювання та управління

відповідними технологічними вузлами котельні установки. Кожен контролер,

отримуючи інформацію від датчиків технологічного вузла і завдання верхнього

рівня управління (ПК), формує сигнали керування відповідними виконавчими

пристроями даного вузла. Контролери також забезпечують обмін даними з ПК

по мережі RS-485, використовуючи як лінії зв'язку виту пару проводів.

Для технічної реалізації інтелектуальної частини пропонованої комп'ютерної

системи управління вугільної котельні доречно використати ПК типу Pentium III

та програмовані контролери ОВЕН ПЛК-150. Розробка програмного

забезпечення верхнього рівня системи управління може бути здійснена за

допомогою відомих SCADA-систем. Програмування контролерів ОВЕН

забезпечується за допомогою середовища CoDeSys і бібліотеки функціональних

блоків, що поставляються виробником. Контролери ОВЕН ПЛК [2] мають

вбудовані інтерфейси Ethernet, RS-485, RS-232, що істотно спрощує створення

мережі.


1. Плетнев, Г. П. Автоматизация технологических процессов и производств в

теплоэнергетике: учебник для вузов по специальности "Автоматизация

технологических процессов и производств (энергетика)" направления

"Автоматизированные технологии и производства" / Г. П. Плетнев. – 3-е изд.,

перераб. и доп. – М.: Изд-во МЭИ, 2005. с. 87 –94. – ISBN 5-7046-1013-7.

2. Каталог продукции ОВЕН [Електронний ресурс]. – Режим доступу:

http://new.owen.ru/catalog, вільний. – Загол. з екрана. – Мова рос.


110

УДК 681: 621.311

СИНТЕЗ ЦИФРОВИХ РЕГУЛЯТОРІВ СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ ПАРАМЕТРАМИ ЕЛЕКТРИЧНИХ ПЕЧЕЙ

В.С. Борин, І.В. Шумський



Значне місце серед заходів щодо економії енергоресурсів займає

автоматизація процесу споживання електроенергії. Актуальною задачею є

розробка автоматів і систем автоматичного управління параметрами важливих

промислових установок, однією з яких є електрична піч великої потужності.

Динамічні характеристики електропечі одержані в роботі [1], де розглянута

лінійна модель печі як об'єкту управління. Передавальна функція лінійної моделі

визначена як:

sebsas

sG

))(()( , (1)

де 01 2

1 2

1/ , 1/ ,K

a T b TTT

. Отримані в результаті експериментальних

вимірювань значень сталих часу і коефіцієнту підсилення наступні: 1T =122с,

2T =14,5с, =3,9с, К0=7,2оС/%.

Структурна схема системи управління температурою електропечі, виконана

в інтерактивній системі MATLAB, наведена на рис. 1. Підсилювач має насичення

з рівнем 5 = 18. Тому при великих управляючих діях на об'єкт управління система

стає нелінійною.

В роботі для об'єкту управління в системі автоматичного управління

електропіччю пропонується використовувати аналоговий ПІД-регулятор з

передавальною функцією:

W(s)=K+Ki/s+Kds, (2)

Де оптимальними коефіцієнтами являються наступні: К=4,84%/оС, Кі=0,246

%/оС/с, Кd=7,2%∙c/оС.

Рисунок 1 - Структурна схема системи управління температурою електропечі

В системі MATLAB передавальна функція цифрового ПІД-регулятора (на

рис. 1 регулятор позначений блоком РID) може бути записана різними


111

способами, оскільки інтеграція і диференціювання в цифровій формі може бути

виконане різними методами. Апроксимуючи похідну першою різницею і

використовуючи інтеграцію на основі трапецеїдальної апроксимації запишемо

передавальну функцію цифрового ПІД-регулятора у вигляді:

z

z

h

K

z

zhKKzW di 1

1

1

2)(

0

0

, (3)

де 0h - крок дискретизації (крок моделювання). Структурна схема цифрового

ПІД-регулятора приведена на рис.2. При малих кроках моделювання цифровий

ПІД-регулятор еквівалентний ангалоговому.

Нижче представлені результати дослідження системи з цифровим ПІД-

регулятором. При довільній вхідній дії u(t), яка змінюється з максимальною

швидкістю max і максимальним прискоренням

max , зручно розглядати

еквівалентну гармонійну дію tUtu эээ sin)( , параметри якої визначаються із

співвідношень: 2

max max max max./ , /э эU . У свою чергу, якщо задані параметри

еквівалентної дії, то максимальна швидкість max і максимальне прискорення

max

довільної вхідної взаємодії знаходяться із співвідношення: 2

max max,э э э эU U .

Рисунок 2 - Структурна схема цифрового ПІД-регулятора

Дослідження системи з цифровим ПІД-регулятором показує, що перехідні

процеси в системі мають доволі велике перерегулювання (до 50%) і великий час

регулювання (до 100с), але в сталому режимі стеження за гармонійним сигналом

поточна помилка досить мала.


1. Ф. И. Хасмамедов. Автоматизация управления трубчатыми печами. – М:

«Химия», 1980. - 280 с.


112

УДК 004.942

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЗАСОБІВ ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ

О.В. Петрів, В.Б. Кропивницька



Імітаційною є математична модель, яка реалізована як програмне

забезпечення, де використані спеціальні або стандартні мови програмування.

При побудові таких моделей комп’ютерних мереж можуть використовуватись як

статичні, так і динамічні моделі. При цьому під статичними моделями розуміють

моделі, які використовують стару інформацію про стан мережі. Такі моделі

орієнтовані на аналітичні методи розрахунку і для їх побудови використовують

математичний апарат теорії масового обслуговування. Динамічні моделі

використовують інформацію про поточний стан комп’ютерної мережі. На

сьогоднішній день для розв’язку задач імітаційного моделювання комп’ютерних

мереж існує досить широкий набір програмних засобів: від бібліотек функцій

стандартних компіляторів до спеціалізованих мов програмування, наприклад,

GPSS, SES, ARENA і т.п.

Зараз на ринку програмного забезпечення (ПЗ) моделювання комп’ютерних

мереж є достатня кількість різнопланових програмних пакетів. Серед них можна

відзначити:

- COMNET III виробництва Caci Products Co;

- BONES Designer виробництва Cadens Inc.;

- OPNET Modeler виробництва Mil3 Inc.

Всі перераховані прикладні пакети моделювання комп’ютерних мереж, в

принципі, мають адекватний набір можливостей, які надаються користувачу.

Принципіальна різниця лише в мовах програмування, які використовуються для

реалізації функцій користувача і протоколів. В BONES і OPNET Modeler як

базова використана мова програмування С++, а в COMNET III – мова

SIMSCRIPT.

Найпотужнішим, і, як наслідок, найдорожчим, і який вимагає найбільших

ресурсів комп’ютера є програмний продукт OPNET Modeler, який

використовується цілим рядом світових hi – tech корпорацій у своїх розробках.

В таблиці 1 подано порівняльний аналіз програмних продуктів, які згадувались

раніше.

Найбільш привабливим, з погляду доступності, є програмний продукт ns1.

Робота над ним розпочалася в 1996 році у вигляді проекту VINT (Virtual

InterNetwork Tested), який був організований DAPRA (Defense Research Projects

Agency) і який реалізується під керівництвом цілого ряду наукових центрів.

Головною метою проекту була побудова ПП, який створював би імітаційне

середовище для моделювання комп’ютерних мереж. Основою програмної

реалізації був вибраний пакет, який був розроблений в Каліфорнійському

університеті (початок розробки 1989 рік) і до 1995 р. відомий як REAL. Для

нового програмного продукту була вибрана назва network simulator 2 (ns 2).



113

Таблиця 1 - Характеристика програмних продуктів для моделювання комп’ютерних

мереж

Назва і

виробник

Вимоги до

пам’яті

комп’ютера

Операційні

системи Коротка характеристика ПП

COMNET III

Caci Products

Co.

від 32 МБ ОЗУ

від 100 МБ

HDD

Win – 98/NT/

2000 SunOS,

Solaris

LANs, x.25, АТМ, Frame Relay,

протоколи маршрутизації ІР.

Реалізація власного коду на

SIMSCRIPT. Анімація.

BONES

Designer Cadens

Inc.


від 80 МБ HDD

SunOS,

Solaris, HP –

UX

LANs, x.25, АТМ, Frame Relay.

Реалізація власного коду на

С++. Анімація.

OPNET Modeler

Mil3 Inc.


від 80 МБ HDD

Win – 98/NT/

2000, Solaris,

Hp – UX

Fixed/Wireless LANs, x.25, ATM,

Frame Relay, Intelligent Networks,

Web caching, http та ін. мова

С++. Анімація.

Network

simulator

version 2 (ns 2)

VINT project


від 250 МБ

HDD

Win –

95/98/ME/

NT/2000

SunOS,

Solaris, Linux,

FreeBSD, HP

– UX

Fixed/Wireless LANs, x.25, ATM,

Frame Relay, Web caching, http та

ін. мова С++ та te1/otc1.

Анімація.

ПП ns 2 є об’єктно – орієнтованим програмним забезпеченням, ядро якого

реалізовано на С++. Мова сценаріїв (скриптів) OTc1 (Object oriented Tool

Command Language) використовується як інтерпретатор ns 1. В ns 2

підтримується ієрархія класів С++ (в термінах ns 2 ієрархія компіляції) і подібну

ієрархію класів інтерпретатора ОТс1, яка носить назву ієрархія інтерпретації.

Обидві ієрархії мають однакову структуру, що забезпечує узгодженість між

класами ієрархій.

Об’єднання С++ і ОТс1 здійснюється за допомогою інтерфейса Тс1С1.

Сценарій моделювання комп’ютерних мереж може бути повністю написаний на

ОТс1 і включає в себе параметри ліній і вузлів, наприклад, затримки, черги тощо.

В ns 2 маршрутизація реалізована, як правило, на ОТс1, базовим є алгоритм

Дейкстри. Повна версія ns 2 має в своєму складі цілий ряд утиліт і засобів, за

допомогою яких можна автоматично створити топологію мережі будь-якої

складності. Генератор сценаріїв моделювання, як правило, використовують для

створення трафіку між вузлами мережі. В ns 2 на рівні ядра реалізовані майже всі

відомі на сьогоднішній день протоколи зв’язку CMPLS, IP v.6, 03PF, RSVP та ін. і

ціле сімейство дисциплін обслуговування. Повна версія ns 2 має засіб анімації

результатів моделювання nam (Network Animator графічно відтворює імітаційний

експеримент: топологію мережі, анімацію пакетів, вузлів, черг.


114

УДК 629.3.018.4: 658.512.4

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОИСКОВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ РЕМОНТНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Л. Добровольская, Н. Куць, Д. Собчук

Луцкий национальный технический университет, 43018, м. Луцк, ул. Львовская, 75,

е-mail: [email protected]

Технологическая подготовка производства является составной единой

системы технологической подготовки производства (ЕСТПВ). Она

распространяется и на ремонтное производство. Отличительная черта

нестандартного ремонтного оборудования от технологического оборудования -

узкая специализация. Существующая система не учитывает значительные

особенности ремонтного производства. Не разработана единая элементарная

база для проведения ремонтных работ. Не установлены пути и методика

автоматизированной подготовки ремонтного производства. Поэтому, основная

проблема ремонтного производства заключается в разработке такой

прогрессивной подготовки ремонтного производства, которая позволила бы

автоматизировать научную, конструкторскую, технологическую и

организационную составляющие подготовки ремонтного производства.

Целью исследования является повышение уровня технологической

подготовки ремонтного производства на основе модульного принципа. Анализ

последних исследований позволил создать структурный перечень определенных

составляющих, которые влияют на срок разрушения деталей.

Современное автомобилестроение характеризуется частой заменой

усовершенствованных моделей автомобилей. В такой ситуации техническое

обслуживание и ремонт дорожно-транспортных средств (ДТС) должен

интегрироваться в гибкое производство. Недостатком такой интеграции является

ее базирование на старой элементной базе технического обеспечения (ЭБТО) [1].

Отсутствие возможности обеспечить ремонтно-обслуживающие работы таких

машин, как автомобили, тракторы, сельскохозяйственные машины и другую

аналогичную технику усугубляется следующими факторами:

- существующее оборудование для ТО и ремонта (гаражное оборудование)

используется на 25 – 30%;

- значительная доля оригинальных деталей в конструкциях гаражного

оборудования (ГО) привела к увеличению амортизационных отчислений и

стоимости работ по ТО и Р;

- минимальная доля унифицированных и стандартных деталей в

конструкциях ГО отрицательно влияет на ТО и Р самого гаражного

оборудования.

Для обеспечения и повышения качества выполнения технологических

операций по ТО и Р технологических и транспортных машин необходимо

проектировать и конструировать такое оборудование, которое реализуется на

следующих принципах:

- быстрое перенастраивание на выполнение различных технологических

операций по ТО и РМ;


115

- предельно высокий уровень унификации и стандартизации элементов

конструкции гаражного оборудования (ГО);

- высокий уровень механизации выполняемых работ по ТО и Р;

- минимальное потребление энергоносителей;

Проектирование ГО, которое удовлетворяет названным требованиям, на наш

взгляд, должно базироваться на модульном принципе. Проектирование

гаражного и нестандартного оборудования по модульному принципу, в первую

очередь, предусматривает унификацию и стандартизацию деталей, сборочных

единиц, блоков конструкций и изделий в целом. Унификация ГО заключается в

приведении составных частей оборудования к единообразию, при этом

предусматривается частичная, комплексная и опережающая унификация.

Частичная унификация ГО предусматривает общность конструкций деталей и

сборочных единиц на основе их общности по размерным и конструктивным

параметрам. При этом, используется лишь часть конструкции ГО из возможных

вариантов. Наиболее оптимально для ГО, это использовать комплексную

унификацию, которая предусматривает приведение к единообразию деталей и

сборочных единиц всех ранее созданных конструкций как единого, так и

разнообразного функционального назначения. Модульный принцип

проектирования ГО предусматривает набор окончательной конструкции из

отдельных унифицированных модулей, а не проектирование отдельных единиц

ГО для выполнения только одной технологической операции по ТО и Р.

Таким образом, ремонтная организация комплектуется магазином отдельных

конструкционных модулей, из которых собирается требуемая конструкция

гаражного оборудования. Модель конструкционного модуля для

проектирования ГО по модульному принципу, позволяет упростить компоновку

ГО. Одним из направлений ускорения решения задач проектирования ГО

является система поискового проектирования [2]. Поиск новых решений в

данных системах связан, со структурным синтезом, для реализации которого

целесообразно применение метода декомпозиции. В основе метода лежит

расчленение начальной проблемы любого уровня иерархии на совокупность

простых локальных характеристик формируемого объекта.

Литература:

1. Базров Б.М. Модульная технология в машиностроении.- М.:

Машиностроение, 2001.-368 с.

2. Автоматизация поискового конструирования: искусcвенный интеллект в

машинном проектировании. / Под ред. А.И. Половникина. – М.: Радио и связь,

1981. – 344 с.


116

УДК 681.5

ДІАГНОСТУВАННЯ ФУНКЦІОНАЛЬНО-ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ВІДЦЕНТРОВОГО НАГНІТАЧА НА ОСНОВІ ГАЗОДИНАМІЧНОГО

РОЗРАХУНКУ ПРОТОЧНОЇ ЧАСТИНИ

Н.Б. Татарчук, Л.І. Фешанич



Метод, що ґрунтується на використанні рівнянь газової динаміки стосовно до

течії газу через проточну частину відцентрового нагнітача (ВЦН) і обліку втрат

в елементах проточної частини за допомогою відповідних коефіцієнтів втрат.

Даний метод передбачає розв’язання двох завдань.

Перше завдання полягає у визначенні коефіцієнтів втрат у робочому колесі

(РК) і лопаточному дифузорі (ЛД) із використанням паспортних характеристик

на основі газодинамического розрахунку проточної частини. Задача вирішується

однократно для кожного типу ВЦН. У випадку зміни геометрії проточної

частини нагнітача, коефіцієнти втрат перераховуються.

Друге завдання полягає у визначенні зазору в ущільненні покривного диска

й обчисленні фактичних характеристик ВЦН за вимірюваними параметрами

ВЦН з використанням розрахованих коефіцієнтів втрат на основі

газодинамічного розрахунку. Дана задача вирішується періодично по кожному

конкретному ВЦН. У якості вхідної оперативної інформації використовують

інформацію штатних каналів виміру агрегатної автоматики, вона може бути

також застосована для обробки результатів теплотехнічних випробувань.

Фактичні функціональні параметри режиму роботи ВЦН визначають на

основі поправок до наступних параметрів: витрати компримованого газу, ККД і

потужності, розрахованих за даними випробувань або паспортними

характеристиками ВЦН. Поправки визначають, як різниця зазначених

параметрів, розрахованих з використанням газодинамічного розрахунку

проточної частини ВЦН при номінальному й фактичному значенні зазору в

ущільненні покривного диска.

Процедура газодинамічного розрахунку, використана в наведених вище двох

задачах, складається з послідовного визначення параметрів потоку в

розрахункових перерізах для элементів проточної частини – вхідного

направляючого апарату, РК і ЛД.

На рис. 1 наведене положення розрахункових перерізів проточної частини:

0-0 за вхідним направляючим апаратом(ВНА);

1-1 на вході в РК ВЦН;

2-2 на виході з РК;

3-3 на вході в ЛД;

4-4 на виході з ЛД.


117

1 – вхідна кільцева камера, 2 – вхідний направляючий апарат, 3 – робоче колесо,

4 – безлопаточний дифузор, 5 – лопаточний дифузор, 6 – збірна камера, 7 – ущільнення

покривного диска

Рисунок 1 - Схема ступені відцентрового нагнітатеча

Для визначення параметрів використовують основні рівняння газодинаміки:

збереження маси (рівняння нерозривності), збереження кількості руху,

збереження моменту кількості руху і збереження енергії.

Для замикання наведеної системи рівнянь використовують процедуру

визначення термодинамічних параметрів природного газу, засновану на

модифікованому рівнянні "Бенедикта-Вебба-Рабіна" і використанні I-S діаграми.

Дана процедура дозволяє розрахувати таблицю термодинамічних властивостей

газу за відомим складом природного газу в області робочих значень тиску і

температури газу.

Газодинамічний розрахунок виконують на основі відомих геометричних

параметрів проточної частини.


1. Ахмедзянов А.М. Диагностика состояния ВРД по термогазодинамическим

параметрам / А.М.Ахмедзянов, Н.Г.Дубравский, А.П.Тунаков; – М.:

Машиностроение, 1983. – 206 с.


118

УДК 681.5

УНІВЕРСАЛЬНИЙ БЮДЖЕТНИЙ КОНТРОЛЕР ДЛЯ НАВЧАЛЬНИХ ЦІЛЕЙ

1А.Л. Логінов, 1М.І. Когутяк, 2М.М. Лазарів

1Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, 76019,


2ТВНЗ "Дрогобицький механіко-технологічний коледж", 82100,

м. Дрогобич, вул. Раневицька, 12, е-mail: [email protected]

Впровадження інформаційних технологій для вдосконалення навчального

процесу, а також налагодження систем керування на стадії проектування,

навчання персоналу на виробництві та стадії навчання у вузі є актуальним

питанням сьогодення. Використання програмного-апаратних засобів для імітації

функціонування технологічних процесів чи обладнання сприяє кращому

усвідомленню користувачами особливостей виробничого циклу та методів

керування технологічними процесами. Тому виникла необхідність створити

портативний недорогий багатоцільовий контролер, який би можна використати

як для керування простими фізичними об’єктами в лабораторії так і для

навчальних імітаторів-тренажерів при підготовці фахівців з автоматизації.

Для зниження вартості імітатора прийнято рішення про проведення аналізу

платформ для розробки на базі широко розповсюджених 8- та 32- розрядних

мікроконтролерів типу PIC, AVR та STM32. Дані контролери знайшли широке

використання серед розробників промислової автоматики та SMART-пристроїв.

Широкий набір готових модулів та типів процесорних плат, розвинуте

програмне забезпечення фокусує увагу на платформі Ардуіно з контролером

AVR.

Структурна схема програмно-апаратного симулятора технологічних процесів

для відлагодження АСК та навчання фахівців з автоматизації представлена на

рис.1. Центральною частиною імітатора є процесорна плата, яку можна підібрати

в залежності від рівня інформаційної потужності об’єкта керування (кількість

вхідних і вихідних тегів) та складності алгоритмів симуляції або керування. В

разі необхідності число дискретних входів/виходів можна розширити модулями

розширення на зсувних регістрах, які підключені до шини I2C або SPI.

Оскільки контролер AVR немає аналогових виходів, то по

внутрішньосхемній шині I2C під’єднюється необхідна кількість одноканальних

модулів ЦАП типу MCP4725.

Важливим елементом контролера є панель НМІ, яка дає змогу коригувати

роботу системи, налаштовувати окремі параметри алгоритмів функціонування,

наносити збурення в роботу апарата чи установки і емулювати аварійні ситуації.

Для системи візуалізації застосовано панель Nextion з тачскріном та TFT

матрицею. Nextion - це кольоровий дисплей з резистивним сенсорним екраном з

власним контролером, керування яким здійснюється по UART. Потужний 32-

розрядний процесор дозволяє відображати складні картинки і анімацію, а

зручний редактор представляє собою практично повноцінну SCADA систему, за

допомогою якої можна в режимі WYSIWYG створювати свої графічні об’єкти.




119

Управління і зворотний зв’язок здійснюється за допомогою інтерфейсу UART.

Середовище розробки має всі базові графічні елементи і технології

проектування об’єктних вікон оператора SCADA-систем.

Рисунок 1 - Структура програмно-апаратного симулятора

Мережеві комунікації контролера є проектно-компонованими і визначаються

набором модулів. Є можливість підключення до провідного та безпровідного

Ethernet, GSM-пристроїв , промислової мережі RS485 або їх різновидів

одночасно.

Для спряження контролера -тренажера з відлагоджуваним контролером чи

об’єктом передбачені схеми узгодження рівня сигналів пристроїв. Живлення

тренажера забезпечує понижуючий стабілізатор напруги DC/DC, який конвертує

напругу живлення промислової апаратури системи керування до рівня

+5В(+12В) модулів Ардуіно.

Таким чином, апаратна частина симулятора має всі ознаки універсальності,

маштабованості та простоти конструкції. При цьому вартість обладнання не

перевищує 80-140$ в залежності від комплектації.


1. Громов В.С., Вишнепольский Р.Н., Тимофеев В.Н. Современные методы

отладки и диагностирования комплексов АСУ ТП. // Журнал сетевых решений

LAN. -03, 2003.


120

УДК 681.5

РОЗРОБКА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ, ПОЗИЦІОНУВАННЯ СОНЯЧНОЇ ПАНЕЛІ

А.І. Гладкий, М.І. Когутяк, М.І. Шавранський

1Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, 76019,


Оскільки викопні ресурси, через свою обмеженість, стають все дорожчими, а

відновлювальні джерела, через свою популярність, стають все доступнішими, то

очевидно, що перехід від традиційних джерел енергії до відновлювальних є

неминучим . Підвищення ефективності відновлювальних джерел енергії робить

їх більш популярними та затребуваними . Сонячна система енергопостачання

складається з таких елементів:

- сонячної батареї (фотоелектричного сонячного модуля);

- контролера заряду;

- накопичувача енергії (акумулятора);

- інвертора.

Переважна більшість сонячних панелей встановлюється на нерухому опору

та орієнтується рівно на південь. Таке встановлення найбільш надійне, має

мінімальну вартість та прискорює монтаж. Але при зміні кута між сонячними

променями і площиною фо-тоелектричної панелі змінюватиметься і кількість

сонячної енергії, що потрапляє на площину з фотоелементами, відповідно і

кількість виробленої електроенергії буде змінюватись на протязі доби та при

зміні пори року. Джерелом живлення для роботи трекера є сама со-нячна панель,

тому він є повністю автономним.

Як відомо, для отримання максимальної потужності від сонячних батарей

необхідно, щоб сонячні промені пот-рапляли на площину батарей

перпендикулярно. При такому напрямку променів ККД сонячних батарей може

досягати 50–55 %. Для стаціонарно встановлених батарей цей показник може

знижуватися до 10–15 % з-за зміни кута падіння сонячних променів.

Трекери можуть бути реалізовані на основі різ-них принципів:

Управління двигунами за допомогою декіль-кох фотоприймачів. Такий

пристрій має два або біль-ше фоторезисторів. При русі сонця освітленість фото-

резисторів стає різною; пристрій аналізує освітленість і передає керуючі сигнали

на двигуни до моменту, ко-ли потік світла на всіх фотоелементах буде однаковий

і електродвигун повертає сонячну панель.

Управління рухом трекера по азимутальних і зенітних кутах. Для

правильного позиціонування со-нячних панелей, потрібно компенсувати два

перемі-щення Землі:

- добове переміщення, пов'язане з обертання Зе-млі навколо своєї осі;

- річне переміщення, пов'язане з обертання Землі навколо Сонця.

Недоліком такого варіанту є те, що Сонце в різ-них точках планети рухається



121

по різному і такі систе-ми потребують унікальних налаштувань. Сонячні тре-

кери вигідні в першу чергу для невеликих сонячних електростанцій, які не

розташовані в місцях з висо-кою штормовою активністю.

Системи стеження за сонцем можна розділити на два види: ті, які рухаються

за програмою, в якій прописані зенітні і азимутальні кути для конкре-тної

місцевості та ті, які використовую світлочутливідатчики для безпосереднього

слідкування за сонцем. Другі, в свою чергу, можна побудувати як на аналого-вих

елементах так і з використанням програмованих контролерів, що збільшує

функціонал. Структурна схема реалізації системи стеження за сонцем на базі

аналогових елементів.

Структурна схема реалізації системи стеження за сонцем на базі аналогових

елементів.В даному випадку прототип сонячного трекера збирався на базі

Arduino. Для обертання платформи в горизонтальній і вертикальній осі

використовуються сервоприводи, кут повороту яких залежить від поту-жності

падаючого на фоторезистори світла. Для реалі-зації знадобляться наступні

елементи:

- Arduino UNO;

- сервопривід – 2x;

- фоторезистор – 4x;

- резистор 10 kOhm – 4x.


1. Швець Е. Я. Технології і матеріали сонячної енергетики. Кулик Я. А.

Система стеження за рухом сонця [Електронний ресурс].


122

УДК 681.513

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ СТРУКТУРНИХ СХЕМ ПРИ БУРІННІ СВЕРДЛОВИН НА НАФТУ І ГАЗ

В.С. Борин, О.М. Коростіль



Метод структурних схем розвинений для дослідження лінійних САР, об'єкти

яких можуть бути представлені типовими динамічними ланками. В структурній

схемі, що складається з динамічних ланок, велике значення придається способам

з’єднання ланок, як основному засобу побудови структурних схем.

Використовуючи різні способи з’єднання типових ланок, можна, комбінуючи

окремі ланки, виявити суттєві зв’язки між ними. Особу увагу слід приділити

оцінці впливу несуттєвих зв’язків, які є в елементах, але можуть не

ураховуватися в структурних схемах.

Основна перевага застосування структурних схем закладається в тому, що

вони дозволяють просто оцінити суттєві зв’язки між елементами в САР, а отже,

і вплив параметрів на перехідних процес.

При застосування в таких випадках звичайних методів знаходження

перехідної функції по вихідній системі диференційних рівнянь виникає

необхідність в багатократному рішенні цієї системи при варіації параметрів.

Рисунок 1 - Система двигун – робоча машина: а – функціональна схема; б – фізична

модель; в – графічний аналог системи диференціального рівняння фізичної моделі;

графічний аналог рівняння набору на аналоговій машині

Метод структури схеми полегшує математичне перетворення рівнянь, що

описують поведінку елементів і системи в цілому; полегшує отримання


123

передавальної функції для будь-яких двох величин системи шляхом простої

згортки структурної схеми.

Стосовно до окремих ланкам структурні методи розкривають внутрішню

структуру кожної ланки, що сприяє більш явнішому розумінню істини процесів,

що в них протікають, і дозволяє правильно підійти до покращення характеристик

ланок налагодженням додаткових зовнішніх зв’язків.

На кінець, такий спосіб дозволяє здійснювати набір задач з поєднанням

невеликого числа елементів моделі, відповідних типів ланок направленої дії, з

яких зазвичай складається структурна схема САР.

Недоліком застосування структурних схем являється та обставина, що коли

складена структурна схема елементу або всієї системи, повністю втрачає

уявлення про проходження сигналів всередині окремих елементів.

В деяких випадках складання структурної схеми пов’язано з великими

труднощами і може бути зроблено тільки на основі детального аналізу вихідних

диференціальних рівнянь системи регулювання. В цьому випадку структурна

схема не полегшує знаходження основного рівняння системи, однак вона

становиться досить цінною, так як на ній в наглядній формі представлені всі

вузли досліджуваної системи і всі існуючі між ними зв’язками. Це може

виявитися корисним у всіх подальших дослідженнях.

На рис. 1. а показана функціональна схема простої схеми, що складається з

приводного двигуна і робочої машини, робочий орган якого з’єднаний з

приводом двигуна за допомогою пружного елемента.

Така проста схема для приводного двигуна постійного струму з незалежним

збуренням може бути представлена ідеалізованою фізичною моделлю (рис. 1,б),

для якої справедлива система рівнянь:

𝐽1𝑝2𝜑1 + 𝑐(𝜑1 − 𝜑2) = 𝑖𝑐𝑀; 𝐽2𝑝2𝜑2 − 𝑐(𝜑1 − 𝜑2) = 0; (1)

𝑈 = 𝑖𝑅 + 𝑐𝑒𝑝𝜑1,

де 𝜑, i, U – функції оператора p =𝑑

𝑑𝑡.

Користуючись загальноприйнятими засобами:

𝜑1 = 𝑖𝑐𝑀

𝐽1𝑝2− 𝜑1

𝑐

𝐽1𝑝2+ 𝜑2

𝑐

𝐽1𝑝2; (2)

𝜑2 = 𝜑1𝑐

𝐽2𝑝2− 𝜑2

𝑐

𝐽2𝑝2; (3)

𝑖 =𝑈

𝑅− 𝜑1

𝑐𝑒𝑝

𝑅, (4)

легко скласти графічний аналог цієї системи (рис. 1,в).

Вирішивши систему, отримаємо диференційне рівняння стану ідеалізованої

фізичної моделі, яке в загальноприйнятій формі для вирішення на аналоговій

машині буде мати вид:

𝑝4𝜑2 = 𝑈𝑐𝑀𝑐

𝑅𝐽1𝐽2−

𝑐𝑀𝑐𝑒

𝑅𝐽1𝑝2𝜑2 −

𝑐𝑀𝑐𝑒𝑐

𝑅𝐽1𝐽2𝑝𝜑2 −

𝑐

𝐽2𝑝2𝜑2 −

𝑐

𝐽1𝑝2𝜑1, (5)

і його графічний аналог для набору на ЕОМ (рис. 1, г).


124

УДК 681.5

СИНТЕЗ І АНАЛІЗ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ УСТАНОВКИ ЕКСТРАКЦІЇ АРОМАТИЧНИХ ВУГЛЕВОДНІВ НА

ЗАСАДАХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

О.А. Коритко, О.В. Кучмистенко



Процес екстракції служить для розділення суміші рідин, які мають близьку

температуру кипіння, на окремі компоненти за допомогою розчинника.

Суть процесу полягає в тому, що вихідна сировина змішується з

розчинником. В якості розчинника вибирається така рідина, яка один компонент

розчиняє, а інший не розчиняє або розчиняє частково. Як розчинники

використовують наступні рідини: фенол, фурфурол, N-метилпіролідон,

етиленгліколь, рідкий пропан, сульфолан. При перемішуванні сировини з

розчинником на протязі певного часу і подальшим відстоюванням утворюються

два розчини, верхній - рафінатний, і нижній - екстрактний.

Рафінатний розчин - це компонент який не розчиняється в розчиннику з

певною кількістю розчинника. Екстрактний розчин - це основна кількість

розчинника з розчиненим в ньому компонентом. Після відокремлення розчинів і

відгонки розчинника від них одержують чисті компоненти у вигляді рафінату та

екстракту.

Установка призначена для виділення ароматичних вуглеводнів із продуктів

нафтового походження - методом екстракції за допомогою селективних

розчинників. Перевагами цього методу, в порівнянні з іншими методами

виділення ароматичних вуглеводнів із сумішей їх з парафіновими і нафтеновими

вуглеводнями (азеотропна й екстрактивна перегонка, адсорбція), є можливість

проведення процесу в рідкій фазі при порівняно невисоких температурах і

відносно малому вмісті ароматичних вуглеводнів у сировині.

В якості вихідних нафтових продуктів для виділення моноциклічних

ароматичних вуглеводнів служать каталізат реформінга, гасові і керосино-

газойлеві фракції, фракції реактивного палива, бензинові фракції піролізу,

легкий газойль каталітичного крекінгу, газоконденсати. Для одержання

ароматичних вуглеводнів, які служать сировиною для виробництва сажі, можуть

бути використані газойлі каталітичного крекінгу і уповільненого коксування,

дистилятні і залишкові екстракти селективного очищення. Для виділення

ароматичних вуглеводнів з нафтових фракцій застосовується розчинник -

диетиленгліколь.

Для синтезу системи автоматичного керування проведено експеримент по

основному (положення РО, % - температура на виході теплообмінника, ºС) та

допоміжному (положення РО, % - витрата теплоносія, кг/с) каналах регулювання

та визначені їхні функції передачі:

.1795,7017,13

1)(

2

ppрW

о (1)



125

.pp

рW1698,4091,2

1)(

21

(2)

На основі отриманих функцій передач розроблено одноконтурну та каскадну

системи автоматичного керування з ПІ регуляторами. Тривалість перехідного

процесу одноконтурної системи становить 20 секунд, перерегулювання 10%,

каскадної системи 11 секунд та 10%.

Окрім звичайних регуляторів здійснено синтез багатопараметричного

ПІДД2-фазі-регулятора на основі методів нечіткої логіки. Для побудови

нечіткого регулятора скористаємось програмним продуктом Matlab, зокрема

Fuzzy Logic Toolbox та середовищем Simulink (рис. 1).

Рисунок 1 - Структура модифікованого ПІДД2-фазі-регулятора

На основі діапазону змін параметрів визначена кількість термів, яка потрібна

для фазифікації технологічних параметрів за формулою. Для створення бази

знань нечіткого регулятора та побудови функцій належності термів вхідних та

вихідних параметрів проведено опитування експертів, результати якого були

оброблені методом парних порівнянь.

Оскільки в системах автоматизації технологічних процесів використовують

різні засоби для підвищення якості керування, то ми скористаємось програмним

засобом Matlab, зокрема Fuzzy Logic Toolbox, для побудови системи з нечітким

ПІДД2-фазі-регулятором (рис. 2).

Рисунок 2 - Перехідна функція з ПІДД2-фазі-регулятором

Література: 1. Кроніковський Д. О. Багатопараметричний регулятор на основі нечіткої

логіки / Д. О. Кроніковський, Н. М. Луцька, А. П. Ладанюк // Східно-

європейський журнал передових технологій. - 2009. - №40. - С. 52-54.

2. Ямпольский А. А. Исследование систем автоматического управления,

классическую - одноконтурную, а также интеллектуальную с fuzzy-регулятором

[Електронний ресурс] / А. А. Ямпольский, Р. В. Котляров - Режим доступу до

ресурсу: http://matlab.exponenta.ru/simulink/book3/6.php.


126

УДК 681.5:532.57

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ГЕРМЕТИЧНОСТІ ПНЕВМАТИЧНОЇ СИСТЕМИ В УСТАНОВКАХ ОБ’ЄМУ З ЕТАЛОННИМИ ЛІЧИЛЬНИКАМИ

ГАЗУ

М.С. Андрук



Калібрування лічильників газу на установках проводиться тільки при

герметичній пневматичній системі. Так як калібрування лічильників газу на

відповідних установках повинна гарантувати достовірність отриманих значень

їх похибки, а негерметичність пневматичної системи може вносити певні

небажані неточності в оцінювання похибки лічильників газу, то нормування

допустимих значень негерметичності пневматичних систем установки в

нормативній документації повинно бути обов’язковим.

Нагальною задачею є розроблення алгоритмів герметичності еталонних

установок. Теплообмінні процеси, які проходять в пневматичних системах

установки, вимагають часу на їх завершення або стабілізацію, наприклад, при

зміні робочого тиску, що потребує врахування протікання цього процесу і є

надзвичайно важливим аргументом при визначенні степені негерметичності

системи. Тому першу задачу, яку необхідно вирішити, є розроблення

математичної моделі теплообмінних процесів в пневматичних системах

еталонних установок та дослідження тривалості часу завершення теплообмінних

процесів для вибору моменту початку вимірювального процесу з врахуванням

допустимого значення негерметичності.

Об’єктом дослідження є установки з еталонними лічильниками газу типу

УПЛГ, які призначені для калібрування лічильників газу.

Як відомо, абсолютна герметичність є недосяжною, тому її необхідно

розглядати як поняття відносне і можна стверджувати тільки про ступінь

герметичності. При цьому необхідна ступінь герметичності пневматичної

системи характеризується найменшими значеннями витікання робочого

середовища для установок надлишкового тиску і притоку повітря з

навколишнього середовища – для установок з пониженим робочим тиском, що

встановлюють за результатами контролю. Кількісну величину локального

витікання характеризують об’ємом повітря, який витікає за одиницю часу в

атмосферу (або поступає в установку з атмосфери в установках, які

функціонують при тисках менших від атмосферного).

Основні технічні рішення що до удосконалення установки з еталонними

лічильниками газу приведені автором в патенті.

Принцип роботи приведених вище установок при перевірці пневматичної

системи на герметичність полягає в створені розрідження до величини р=4,0 кПа

і зміни тиску, які відслідковуються в закритому об’ємі при наявності

негерметичності з’єднань. Швидкість натікання повітря в пневматичну систему

установки з об’ємом V виразимо через витрату Q м3/с за час через

негерметичний мікроотвір і тиск при цьому в системі зміниться на величину від



127

0P до Р, а маса повітря зміниться від

1m до

2m .

Розв’язання цієї задачі зводиться до зміни тиску і маси газу в замкнутій

пневматичній системі з використанням рівняння ідеального газу.

Рисунок 1 - Узагальнена схема пневматичної системи установок УПЛГ

За допомогою рівняння Менделєєва-Клапейрона автором отримано рівняння

часу витоку і зміни тиску в пневматичній системі:

p

p

Q

V 0ln . (1)

Так як Qτ = [ ΔV ], де [ ΔV ] – допустиме значення об’єму витікання повітря

із пневматичної системи враховуючи її негерметичність.

Тривалість теплообмінних процесів до досягнення певної температури Т

повітря в пневматичній системі при відомих робочих температурах Троб і

температурі повітря при наповненні пневматичної системи ТН :

1 ( ) 1 ( ) .

p

Н роб роб

Ct n T T n T T

S (2)

В результаті проведених досліджень отримана математична модель

теплообмінних процесів в пневматичній системі постійного об’єму еталонних

установок. Отримана модель може бути поширена на пневматичні системи

дзвонових установок і установок з робочими еталонними лічильниками газу. За

допомогою отриманих залежностей можна визначити час завершення

теплообмінних процесів і, відповідно, час початку вимірювального процесу при

допустимому значенні негерметичності.

Визначена допустима зміна об’єму внаслідок негерметичності пневматичної

системи повірочних установок для лічильників газу, яка повинна бути такою,

щоб не впливати на достовірність результатів повірки лічильників. При виборі

допустимого значення негерметичності необхідно враховувати контрольний

об’єм, який буде пропущений через лічильник газу при його повірці, а також час

повірки, робочий тиск в установці, допустиме значення похибок лічильників газу

і установки.


128

УДК 004.42

ОСНОВНІ МЕТОДИ ПОБУДОВИ APIВ СУЧАСНИХ ВЕБ-ЗАСТОСУНКАХ

Р.Ю. Семків



Вимоги до сучасних веб-застосунків зростають з кожним днем. Постійно

збільшується кількість необхідних функцій, середня кількість користувачів, які

в свою чергу користуються різними платформами. Це породжує потребу в

продуктивних, маштабованих рішеннях. Зараз для досягнення цих властивостей

є використання API.

API (Application Programming Inter face, прикладний програмний інтерфейс)

– набір визначень взаємодії різнотипного програмного забезпечення, зазвичай

(але не обов'язково) метод абстракції між низькорівневим та високорівневим

програмним забезпеченням.

Зараз найпопулярнішою архітектурою для написання API є REST. REST

(Representational State Transfer, «передача репрезентативного стану») - підхід до

архітектури мережевих протоколів, які забезпечують доступ до інформаційних

ресурсів. Був описаний і популяризований 2000 року Роєм Філдінгом, одним із

творців протоколу HTTP. В основі REST закладено принципи функціонування

Всесвітньої павутини і, зокрема, можливості HTTP. Філдінг розробив REST

паралельно з HTTP 1.1 базуючись на попередньому протоколі HTTP 1.0.

Дані повинні передаватися у вигляді невеликої кількості стандартних

форматів (наприклад, HTML, XML, JSON). Будь-який REST протокол (HTTP в

тому числі) повинен підтримувати кешування, не повинен залежати від

мережевого прошарку, не повинен зберігати інформації про стан між парами

«запит-відповідь». Стверджується, що такий підхід забезпечує масштабовність

системи і дозволяє їй еволюціонувати з новими вимогами.

У даної архітектури є один великий мінус це потреба описувати наперед всі

адреси (шляхи) для отримання ресурсів, і якщо щось не передбачено тоді

потрібно дописувати сам API. У великих комерційних застосунках таких шляхів

може бути дуже багато, що призводить до незручностей при розробці та

підтримці.

Даний недолік ліквідовує GraphQL. GraphQL – це синтаксис розроблений

компанією Facebook, який описує як запитувати дані. Його можна

використовувати як і самостійно так і разом з RESTAPI.

GraphQL часто представляють як революційно новий шлях осмислення API.

Замість роботи з жорстко-визначеними на сервері кінцевими точками (endpoints)

ви можете за допомогою одного запиту отримати сааме ті дані, які вам потрібні.

Однак на практиці обидві ці технології мають на увазі відправку HTTP-

запиту і отримання якогось результату, і всередині GraphQL вбудовано безліч

елементів з моделі REST.

На даний момент як REST, так і GraphQL API є лише химерними способами

викликати функції по мережі. Якщо вам знайоме побудова REST API, реалізація

GraphQL API не буде особливо відрізнятися. Однак GraphQL має велику


129

перевагу: можливість виклику декількох взаємопов'язаних функцій в рамках

одного запиту.

Подібність: кінцеві точки в REST і поля в GraphQL в кінцевому підсумку

викликають функції на сервері.

Подібність: як REST, так і GraphQL зазвичай покладаються на фреймворки і

бібліотеки в частині рутинної роботи по організації мережевої взаємодії.

Різниця: в REST кожен запит зазвичай викликає рівно одну функцію-

обробник маршруту. У GraphQL один запит може викликати безліч функцій-

розпізнавачів для побудови складних відповідей з безліччю вкладених ресурсів.

Різниця: в REST ви будуєте форму відповіді самостійно. У GraphQL форма

відповіді визначається бібліотекою, яка виконує GraphQL, для побудови форми

запиту.

По суті, ви можете думати про GraphQL як про систему для виклику безлічі

вкладених кінцевих точок в одному запиті. Майже як мультиплексований REST.

Якщо поглянути на основні принципи, то виявиться, що REST і GraphQL

працюють з поняттями, які принципово дуже схожі.

Рисунок 1 - Схема роботи REST та GraphQL

Я думаю, деякі з відмінностей говорять на користь GraphQL. Зокрема, мені

здається, дійсно чудово мати можливість реалізувати свій API як набір

невеликих функцій-розпізнавачів, а потім відправляти складні запити, які

передбачуваним способом витягують безліч ресурсів за один раз. Це вберігає

розробника API від необхідності створювати безліч кінцевих точок з різними

формами, а клієнту API дозволяє уникнути вилучення зайвих даних, які йому не

потрібні.

З іншого боку, для GraphQL поки немає такої кількості інструментів і рішень

по інтеграції, як для REST. Наприклад, у вас не вийде за допомогою HTTP-

кешування, кешувати результати роботи API так само легко, як це робиться для

результатів роботи REST API. Однак розробники наполегливо працюють над

покращенням інструментів та інфраструктури, а для кешування GraphQL ви

можете використовувати такі інструменти, як ApolloClient і Relay.


1. REST [Електронний ресурс] Режим доступу:https://uk.wikipedia.org/

wiki/REST.

2. GraphQL[Електронний ресурс] Режим доступу: https://graphql.org/.

https://uk.wikipedia.org/%20wiki/REST

https://uk.wikipedia.org/%20wiki/REST

https://graphql.org/


130

УДК 681.516.77: 622.24.054

ДОСЛІДЖЕННЯ АДАПТИВНОГО КЕРУВАННЯ ПРОЦЕСОМ БУРІННЯ СВЕРДЛОВИН ЕЛЕКТРОБУРАМИ

Л.О. Копистинський



На основі реалізації процедури послідовногоR/S-аналізу проаналізовано

фрактальні розмірності D і показники Херста H для таких параметрів і

показників процесу буріння свердловини електробурами[1, 2]: осьового

навантаження на долото D=1,354, Н=0,646; струму навантаження двигуна

електробура D=1,132, Н=0,868; потужності, що споживає двигун електробура

D=1,243, Н=0,757;механічної швидкості буріння D=1,258, Н=1,742; часу, що

витрачається на буріння 1 м свердловини D=1,175, Н=0,825;питомих витрат

енергії D=1,173, Н=0,827. Найбільшу силу тенденції мають питомі витрати

енергії, струм, потужність, яку споживає двигун електробура і час, витрачений

на буріння 1 м свердловини.

Оскільки 0,5<H<1; 1<D<1,5, то це дозволило зробити висновок, що

досліджувані часові ряди є персистентними і процесу буріння властива

трендовість. Це явище запропоновано використати для вирішення завдань

раннього виявлення відхилень технологічного процесу від норми в реальному

часі та синтезу структури системи адаптивного управління процесом буріння

свердловин електробурами шляхом зміни структури системи.

Рисунок 1 - Функціональна схема адаптивної системи управління процесом буріння

свердловин електробурами з трансформацією структури та з інтелектуальною

підтримкою процесів прийняття рішень: P – активна потужність електробура;

n – швидкість обертання долота; F – осьове навантаження на долото; Q – витрата

бурового розчину; h – проходка долота; f – збурення; eF, en, eQ, eh, eI, eP – адитивні шуми у

відповідних вимірювальних каналах

Використано алгоритм Фаррара-Глобера для виявлення явища мультиколінеарності між показниками процесу буріння свердловин електробурами [3]. Встановлено зв’язок між досліджуваними параметрами процесу буріння в різні моменти часу за допомогою автокореляційної функції та



131

функції спектральної щільності. Автокореляційні функцій підтвердили, що досліджуваний процес є стаціонарним та ергодичним. Визначили рівняння спектральних щільностей та отримали функції передачі WFI(s) та WFP(s). Оскільки існує щільний зв’язок між досліджуваними параметрами, то запропоновано використовувати для автоматичного керування процесом буріння електробурами один із досліджуваних параметрів – струм навантаження двигуна електробура або потужність, яку споживає електробур.

Це можливо лише за умов трансформації системи управління і переходу на реалізацію мети управління constPconstI (рис. 1). Така ситуація є невизначеною, тому що перше ніж планувати і управляти переходом до нової структури системи потрібно сформувати мету, наприклад, у вигляді обмежень, які задають область допустимих рішень в просторі суттєвих параметрів. Механізм трансформації системи сформовано у вигляді логічної структурної моделі constPconstIconstFMтр . Алгоритм застосування цього

механізму ґрунтується на базі правил Мамдані-типу.

а) б)

в) Рисунок 2 - Перехідні характеристики системи автоматичного регулювання

а) величина струму двигуна електробура Е215-8, б) осьового навантаження на долото, в) потужності на валі електробура

На основі аналізу стійкості і показників якості системи автоматичного регулювання процесом буріння глибоких свердловин електробурами (рис. 2), яка має змінну структуру, доведено, що найбільш раціональною є структура, яка забезпечує автоматичну стабілізацію активної потужності двигуна електробура. Система у цьому випадку є робастною за показниками запасу стійкості і коливальності.

Це дало змогу зробити висновок про доцільність із збільшенням глибини свердловини переходу на автоматичне регулювання потужності на валі двигуна електробура, замість регулювання осьового навантаження на долото.

Література: 1. Берзлев О. Ю. Методика перед прогнозного фрактального аналізу гаусових

рядів / О. Ю. Берзлев // Управління розвитком складних систем. - 2013. - №16. - С. 76 – 81. – ISSN 2219-5300.

2. Нич Л. Я. Визначення показника Герста за допомогою фрактальної розмірності, обчисленої клітинковим методом на прикладі коротких гаусових рядів / Л. Я. Нич, Р. М. Камінський // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Інформаційні системи та мережі. – 2015. – № 814. – С. 100 – 111.

3. Мультиколінеарність. Алгоритм Фаррара-Глобера. – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Мультиколінеарність.

https://uk.wikipedia.org/wiki/Мультиколінеарність


132

УДК 681.513.6:681.3.068

СИНТЕЗ КАСКАДНОГО FUZZY-КОНТРОЛЕРА ДЛЯ ЗАДАЧ ВИЯВЛЕННЯ ВІДХИЛЕНЬ ВІД НОРМАЛЬНИХ РЕЖИМІВ РОБОТИ

О.В. Єфремов, Р.В. Лейбюк



Розглянемо каскадну Fuzzy-систему з такими вхідними даними: кількість

вхідних змінних Хі [0,1], і = 1, 2,…, 4; кількість вихідних змінних Yj [0,1],

j = 1, 2,…, 5; кількість термів 3, [L, М, Н] (рис. 1).

Рисунок 1 - Каскадна структура досліджуваної Fuzzy-системи

Нечіткі правила для двох вхідних змінних та однієї вхідної змінної

сформуємо у вигляді форми Mamdani:

,

де .

Для лінгвістичних термів , i = 1, 2, та база правил

буде мати вигляд, наведений у таблиці 1.

Таблиця 1 – База правил

На основі бази правил сформована лінгвістична модель із 9 правил:

, ,

, ,

, ,

, ,

.

Розроблено структуру каскадного Fuzzy-контролера на 4 входи і в

програмному середовищі Matlab-Simulink здійснена візуалізація поверхонь

виводу для всіх каскадів Fuzzy-контролера (рис. 2).

kkkk yxx B is THEN A is and A is IF:R 2211

)(

NkRy jk ,...,2,1 i B

H M, L,A k

i H M, L,В k

j

L is THEN L is and L is IF: )1(

21

)1( yxxR L is THEN L is and M is IF: )1(

21

)2( yxxR

M is THEN L is and H is IF: )1(

21

)3( yxxR L is THEN M is and L is IF: )1(

21

)4( yxxR

M is THEN M is and M is IF: )1(

21

)5( yxxR H is THEN M is and H is IF: )1(

21

)6( yxxR

M is THEN H is and M is IF: )1(

21

)7( yxxR H is THEN H is and H is IF: )1(

21

)8( yxxR

H is THEN H is and H is IF: )1(

21

)9( yxxR



133

Рисунок 2 - Графічний інтерфейс редактора правил після завдання бази правил

нечіткого виводу FC і візуалізація поверхонь нечіткого виводу для каскадного Fuzzy-

контролера

Відзначимо, що проміжні змінні можуть бути нечіткими або чіткими.

Використання нечітких є інтуїтивно зрозумілим і простим. Запропонована

система має нечіткі проміжні змінні й тому в неї зберігається нечітка форма

сигналу через всю структуру.


1. Nowicki R.A. Hierarchical Fuzzy System with Fuzzy intermediate variables / R.

Nowicki, R.Scherer // Proceedings 9th Zittau Fuzzy Colloqwium 2001, September 17-19,

2001. – P.88-93.


134

УДК 681.5.015

ІДЕНТИФІКАЦІЯ РОЗІМКНУТИХ НЕЛІНІЙНИХ СИСТЕМ КЛАСУ ГАММЕРШТЕЙНА

Р.О. Бибик



Лінеаризація нелінійностей призводить до задовільних результатів лише у

вузькому діапазоні зміни вхідних сигналів. Окрім цього, лінійна модель часто не

відображає такі суттєві властивості досліджуваного об’єкта керування, як

наявність насичення, екстремальний характер, гістерезис та ін. Тому актуальним

є побудова моделей нелінійних систем, що можуть бути представлені як

послідовне з’єднання нелінійних безінерційних і лінійних динамічних ланок.

Моделі нелінійних динамічних систем можна будувати у вигляді кінцевого

відрізка функціонального ряду Вольтера, ряду Н.Вінера, а також у вигляді

з’єднань лінійних динамічних і нелінійних без інерційних ланок типу

Гаммерштейна, Вінера, Вінера-Гаммерштейна і Гаммерштейна-Вінера [1, 2].

Нелінійні системи часто моделюють за допомогою моделі ґгммерштейна. У

моделі Гаммерштейна нелінійний елемент знаходиться перед лінійною

динамічною частиною (рис. 1).

Рисунок 1 - Структура одновимірної нелінійної системи Гаммерштейна:

НЕ – нелінійний елемент; ЛЧ – лінійна частина системи

Уданому випадку взаємозв’язок між вхідним x(t) і вихідним y(t) сигналами

стаціонарної системи описується оператором Гаммерштейна [1]:

(1)

де w(τ) – імпульсна перехідна функція, f(x) – нелінійна функція, τ – лаг.

У дискретному варіанті:

де w[t] – імпульсна перехідна функція дискретної системи.

Якщо нелінійну функцію f(x) можна представити у вигляді кінцевого відрізку

степеневого ряду:

(2)

де βі – числові коефіцієнти,

то рівняння (1) приводиться до такого вигляду [1]

,)()()(0

dtxfwty

,][0

t

tll xftwy

,)(1

ln

i

i

i xxf



135

. (3)

Отже, якщо нелінійний елемент має характеристику виду (2), то модель

Гаммерштейна еквівалентна моделі лінійної динамічної системи типу MI-SO з

одним вихідним сигналом y(t) і nβ вхідними сигналами xi(t) = xi(t) (і = 1, nβ). При

цьому імпульсна перехідна функція і-го каналу wi(τ) = βiw(τ).

Вихідна послідовність ui нелінійної системи, що спостерігається, може бути

представлена у такому вигляді:

. (4)

де – дрібно-раціональні функції, параметри яких

є коефіцієнтами відповідних поліномів:

(5)

– характеристика нелінійного безінерційного

елемента, яку можна розкласти у кінцевий ряд за лінійно-незалежних функціям;

;

– параметри нелінійного елемента;

хі – вхідна послідовність; ξі – послідовність випадкових величин з нульовим

середнім і кінцевою дисперсією , що не залежать один від одного і від вхідної

послідовності; z = epT – змінна z здійснює конформне відображення з р-площини

на z-площину.

Щоб ЛЧ системи була стійкою, корені zi(α) характеристичного рівняння

повинні бути за модулем менше одиниці, тобто лежати в

середині кола радіусом |z| = 1. Коефіцієнт передачі ЛЧ приймається одиничним

або .

Характеристика f(x, β) є лінійним коефіцієнтом підсилення системи. Тому

допустима область для параметру α має такий вигляд:

.

Розглянутими рівняннями описується найбільш загальна структура моделі

«вхід- вихід» стаціонарної системи Гаммерштейна. Змінюючи структуру

поліномів (5) можна отримати різні варіанти систем даного класу.


1. Kaminska S.V. Dinaminiu sistemu identifikacija panaudojant diskretinious

stebejimous / II dalis. Netiesiniu sistemu parametru jvertinimas, Redaktorius A.

Nemura // S.V. Kaminska. – Vilnius: Mokslas Publishers. – 1985. 153 с.

2. Семенцов Г.Н. Теорія автоматичного керування: [підруч.] / Г.Н.Семенцов.

– Івано-Франківськ: Факел, 1999. – 610 с. ISBN 966-7327-11-6.

0 0

)()()(t

ii dtxwty

,)();();( iiii hzHxfzWu

)(

)()( ;

)(

)();(

zF

zEhzH

zc

zDzW i

;)( ;1)( ;1)( ;1)(0001

FEdc n

i

i

n

i

i

n

i

i

n

i

i zfzFzezEzdzDzczC

T

i

T

n

i

iiii xxxf

)()();(1

)(),...,(),()( 21 iniii

T xxxx

n

T ,...,,, 21

2

a

aa

n

nnazz ...1

1)1(

)1();1( ЛЧ

C

DKW

1),1(),,1(1|)(:| WnixzA ai


136

УДК 681.51.5.015

ВИЗНАЧЕННЯ ФУНКЦІЙ ПЕРЕДАЧІ ДИНАМІЧНИХ СИСТЕМ МЕТОДОМ ВЗАЄМНОЇ КОРЕЛЯЦІЇ

В.В. Ковальчук



Одним із ключових питань автоматизації технологічних процесів,зокрема

процесів поглиблення свердловин, є ідентифікація структури та параметрів

об’єкта керування, що розвивається у часі. Відомо [1] багато різних підходів, які

ґрунтуються на поданні на вхід об’єкта сигналів різного виду.

Проте, нелінійність, невідтворюваність, нестаціонарність реальних об’єктів

керування не дозволяють сподіватися на одержання моделі, глобальної у всьому

просторі вхідних і вихідних параметрів. Задача вибору структури і параметрів

моделі динамічних об’єктів керування є невизначеною, оскільки на практиці

внаслідок збурень структура та параметри моделі є змінними. Оскільки задача є

невизначеною, доцільно відмовитися від спроби ідентифікувати математичну

модель, виходячи з фізичної сутності об’єкта керування, але при цьому

необхідно надати моделі можливість змінювати параметри і структуру.

Враховуючи випадковий характер процесу поглиблення свердловин,

найбільш придатним слід вважати метод оцінки структури і параметрів об’єкта

керування, заснований на рівнянні Вінера-Хопфа, з якого випливають

співвідношення [2]:

(1)

де z – змінна дискретного z-перетворення; Y(z) – z-зображення вихідної дії;

Х(z) – z-зображення вхідної дії; s – оператор Лапласа; Y(s), Х(s) – зображення за

Лапласом вихідної і вхідної величин відповідно.

Для використання W(s) спочатку слід визначити оцінки автокореляційних

функцій Rxx(τ) і Rxy(τ) та їхні апроксимації. Потім необхідно знайти зображення

Лапласа одержаних залежностей. Що стосується використання W(z), то у цьому

випадку можна обійтися без громіздких обчислень.

Чисельник і знаменник функції передачі W(z) зручно представити у вигляді

степеневого ряду. Чисельник можна представити у такому вигляді:

(2)

де Rxy(z) – z-зображення оцінки взаємокореляційної функції керувальної дії

х(t) та керованої величини y(t); Rxy(j) – розраховані значення взаємокореляційної

функції керувальної дії х(t) та керованої y(t) величини на її j-му інтервалі, j = 0,

1, 2, …, nxy – номер дискретного значення взаємо-кореляційної функції;

nxy – номер останнього врахованого значення взаємокореляційної функції Rxy(τ).

Ці номера не є номерами значень дискретного часу.

Аналогічно можна одержати z-зображення автокореляційної функції вхідної

величини х(t):

,)(

)(

)(

)()( або

)(

)(

)(

)()(

zX

zY

zR

zRzW

sX

sY

sR

sRsW

xx

xy

xx

xy

,)()(0

xyn

j

xy

j

xy jRzzR



137

(3)

де Rxх(z) – z-зображення оцінки автокореляційної функції вхідної величини

х(t); Rxх(j) – розраховані значення автокореляційної функції керувальної дії х(t)

на її j-му інтервалі, j = 0, 1, 2, …, nxх – номер дискретного значення

автокореляційної функції; nxх – номер останнього врахованого значення

автокореляційної функції Rxх(τ).

Тоді z-зображення функції передачі (1) можна представити у такому вигляді:

(4)

Якщо вдається знайти такі суми, то задача одержання функції передачі (4) у

принципі може бути розв’язана.

Проте, навіть для заданих рекурентних співвідношень це не завжди вдається.

Якщо мова йде про такий складний технологічний процес як процес поглиблення

свердловин, то можливості аналітичного підходу до одержання аналітичного

виразу суми степеневого ряду практично відсутні. Це обумовлено тим, що

значення членів степеневого ряду фактично підпорядковуються складним

законам руйнування гірських порід, а не штучно підібраним математичним

функціям або рекурентним співвідношенням. Одним із найбільш надійних

підходів щодо визначення функції передачі об’єкту керування є використання

співвідношення між спектральними щільностями вхідного Sx(ω) і вихідного

сигналів Sy(ω) [2]:

(5)

або між автокореляційними функціями

(6)

Автокореляційна функція Rxх(τ) процесу на виході об’єкта визначається

шляхом двократного взяття інтегралу Дюамеля (інтегралу згортки) від

автокореляційної функції Rxх(τ) вхідного впливу.

Амплітудно-частотна функція W(jω) при кожному значенні аргументу ω

визначає відношення амплітуд гармонік вхідного х(t), вихідного y(t) сигналів, а

спектральні щільності Sx(ω) і Sy(ω) при фіксованому значенні ω дорівнюють

квадратам амплітуд гармонік.

Для визначення W(jω) спочатку слід обчислити автокореляційної функції

Rxх(τ), Ryy(τ), а потім спектральні щільності Sx(ω), Sy(ω). Співвідношення (5)

дозволяє визначити W(jω), а отже і W(s) об’єкта керування.


1. Семенцов Г.Н. Теорія автоматичного керування: [підруч.] / Г.Н.Семенцов.

– Івано-Франківськ: Факел, 1999. – 610 с. ISBN 966-7327-11-6.

2. Назаренко М.В. Теоретичні засади та принципи побудови моделей

динамічних процесів та їх регуляторів: [монографія] / Г.Н.Назаренко. – Кривий

Ріг: Діоніс (ФОП Чернявського Д.О.), 2010. – 204 с. ISBN 978-966-2311-28-0.

,)()(0

xхn

j

xх

j

xх jRzzR

.

)(

)(

)(

)(

)(

)()(

0

0

xх

xy

n

j

xх

j

n

j

xy

j

xx

xy

jRz

jRz

zR

zR

zX

zYzW

)()()( |2 xy SjWS

).()()( |2 yyxx RsWR


138

УДК 681.5.033.5

МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ

Р.В. Лисівський



За допомогою аналізу часових рядів можна вирішити такі задачі як

прогнозування досліджуваного процесу і визначення керувальних дій щодо

отримання заданих параметрів на виході об’єкта керування через деякий час [1,

2 та ін.]. Роль прогнозування постійно зростає. Цьому сприяє прогрес у методах

прогнозування і у розвитку сучасних комп’ютерів. Прогнозування є важливим

елементом управління будь-яким підприємством, зокрема, буровим, але воно

пов’язане зі значними труднощами, які виникають з моменту вибору базових

понять, на яких має грунтуванися наступний розвиток.

Прогнозування пов’язане з процесами оцінки на ос нові минулого, яке не

можна механічно перенести у майбутнє. Саме тому найбільш придатні методи

прогнозування лежать в області випадковості і невизначеності. Методи

розроблення прогнозів залежать від таких факторів як наявність ретроспективної

інформації типу об’єкта і можливості формалізації його динаміки, призначення і

мети прогнозу, інтервалу прогнозу, наявність різного ряду завад та ін..

У доповіді розглядаються основні методи, що застосовуються у

прогнозуванні з використанням часових рядів (рис. 1). Тому вважатимемо, що

маємо ретроспективну інформацію у вигляді значень х1, х2,…, хn показника

процесу буріння, що прогнозується. Цей ряд розглядається як характеристика

поведінки процесу буріння у минулому. Необхідно оцінити значення xt за

межами інтервалу спостережень. Найбільш доцільно прогнозувати вперед, тобто

визначити значення xt у моменти t = n + 1, n + 2,…, n + L й оцінювати ймовірності

настання цих значень. Величина L є максимальним упередженням прогнозу,

який може бути короткостроковим, середньостроковим і довгостроковим. Це

залежить від об’єкту прогнозування і мети.

Надійність прогнозу залежить у першу чергу від достовірності інформації і

від правильної ідентифікації моделі. Процес ідентифікації моделі, як правило,

має ітераційний характер. На основі моделі можна спрогнозувати значення

рівнів, що спостерігаються, за період t = 1, 2,…, n. Припустимо, що це значення

. Аналізуючи відхилення еt = xt - , можна зробити висновок щодо

адекватності моделі. Якщо аналіз похибок приводить до висновку про

неадекватність моделі, то слід повернутися до початку аналізу ряду рівнів й

ідентифікації моделі.

Відзначимо, що процес буріння свердловин є нестаціонарним стохастичним

не відтворюваним і таким, що розвивається у часі під впливом збурень. Саме

тому для прогнозування його показників все більше значення набуває інтуїція.

Вона є неточною, нечіткою, такою, що розвивається, але вона перевищує

можливості існуючих засобів обробки інформації.

nххх ˆ,...ˆ,ˆ 21 nх̂



139

Рисунок 1 – Методи прогнозування часових рядыв

Тому класичні методи прогнозування, що засновані на механічному детермінізмі і придатні лише для стабілізації системи, повинні бути замінені іншими, які краще відображають реальність з її швидкими змінами і постійною еволюцією. Таким методом можне стати метод Fuzzy-Дельфі. Він ґрунтується на тому, що прогноз повинен орієнтуватися не на випадковість, а на нечіткість. Використання теорії нечітких множин у даному випадку є найбільш доцільним, оскільки мова йде про оцінку факторів, віддалених у часі.

Література: 1. Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных

рядов / А.А. Большаков, Р..Керимов. – М.: Горячая линия – Телеком. – 2007. – 522с.– ISBN 5-93517-287-9.

за допомогою

адаптивних

моделей

прогнозування

модель Трігга

модель Трігга-Ліча

модель Чоу

за трендовими

моделями лінійні за

параметрами моделі

моделі, які можуть бути приведені до лінійних за

параметрами

за допомогою моделей

типу «авторегресії–

проінтегрованого ковзного

середнього»

довгострокове метод Делфі

Метод Fuzzy-Дельфі

Прогнозування

часових рядів

за допомогою

ковзаючих

середніх

зважена ковзаюча середня

експоненціальна середня

модель Хольта

модель Хольта-

Уінстера


140

УДК 681.515

ВИКОРИСТАННЯ НЕЧІТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ ДІАГНОСТИКИ НЕСПРАВНОСТЕЙ У СИСТЕМІ КЕРУВАННЯ

Д.М. Зварич



Розглядається спосіб використання нечітких правил для діагностики

несправностей у системі керування, побудованих на нечітких правилах Мамдані-

типу і композиційному правилі «максимуму–мінімуму».

Як відомо [1] інструментами для побудови та аналізу нечітких множин в

середовищі Matlab (fuzzy logic tool box) є нечіткий висновок, який є процесом

розроблення відображення з даного входу х до виходу y, із застосуванням

нечіткої логіки. Відображення забезпечує основу, на якій можуть бути прийняті

рішення або шаблони для розпізнавання. Процес нечіткого виводу (висновку)

включає в себе функції належності, нечіткі логічні оператори і правила

IF…THEN (ЯКЩО …. ТО). Найбільш часто використовують системи нечіткого

висновку або нечіткого міркування у режимі реального додатку на основі

системи правил і реляційних систем.

Для систем на основі правил, кожне правило має певний ряд операторів, які

використовуються для визначення умови і кожен консеквент умови (оператор)

визначає рішення. Правила з n наслідками (консеквентами) може бути

розкладено в n правил, які мають однакові антецеденти (умови), і один різний

консеквент (наслідок). У загальному вигляді нечітке правило може бути описано

як правило Мамдані-типу:

R: IF x1 is F1 and x2 is F2 and … xn, is Fn THEN y is C , (1)

де F і C – нечіткі множини, що пов’язані з нечіткими змінними х входу і

виходу y.

Інформація, що міститься у нечітких правилах обробляється чисельно у той

час, як відбувається нечітке міркування.

Міркування на основі правил є прямим міркуванням, у той же час, як

реляційні міркування є зворотними міркуваннями. Під час прямого процесу

міркування, вивід виконується від сторони антецеденту до сторони висновку –

консеквентну. При реляційному міркуванні вихід відбувається в іншому

напрямку.

Нехай Х = (x1, x2, …, xn) – множина антецедентів і нехай Y = (y1, y2, …, ym)

множина консеквентів. Позначимо причинами і на слідком відношення xі → yj as

rij. Тоді нечітка матриця відношень Х і Y матиме такий вигляд:

R =| rij | , (2)

де і – 1, 2, …, n та j = 1,2, …, m.

Відношення причини-наслідки між А і В можна сформулювати так

В = А▫ R , (3)

де ▫ – позначає композиційні правила нечіткого виведення.

Найбільш часто використовується композиційне правило «максимуму –

мінімуму», хоча існують і деякі інші правила.



141

Для діагностики несправностей системи А позначає множину причин

несправності і В позначає наслідки. Якщо відношення R визначається з

використанням знань експертів або через інший метод, то причини несправності

можуть бути ідентифіковані шляхом рішення рівняння нечітких відношень.

Сучасні системи автоматизованого контролю технологічних процесів у

нафтогазовидобувній промисловості, а також діагностування несправностей у

системах керування основані на застосуванні методів теорії нечітких множин і

нечіткої логіки. Вони містять модуль

F → RB → F-1.

(фазифікація → база правил → дефазифікація).

Цей модуль здійснює статичне перетворення нормалізованого вхідного

сигналу Х (-1< x < 1) в контрольований сигнал Y (0 < y < 1) або його складову Yi.

Статична характеристика такого модуля залежить від форми функції належності,

кількості лінгвістичних змінних (термів), прийнятих для нечіткого опису

вхідних змінних у перетвореннях F і F-1, а також методу дефазифікації.

Правильний підбір форми термів, їх кількості і бази правил дозволяють

реалізувати лінійне і будь-яке нелінійне перетворення Y = f(X).

Для розв’язання задачі побудови функцій належності потрібні такі вхідні дані

[2,3]:

– назва вхідного параметру Хі , ;

– поле допуску параметра процесу (Х0 – Тн, Х0 + Тв), де Тн і Тв – нижнє і верхнє

допустимі відхилення параметрів Хі від Х0 (номіналу);

– діапазон [Хі max . Хі min ] зміни параметрів Хі ;

– кількість термів, яка використовується для лінгвістичної оцінки параметра

Хі ;

– назва кожного лінгвістичного терму.

Крім того, при побудові функції належності необхідно враховувати вид

вхідних параметрів (кількісних і якісних) та кількість термів, яка

використовується для лінгвістичної оцінки декількох вхідних параметрів.

Для діагностики несправностей у системі керування можуть бути

використані нечіткі правила Мамдані-типу і композиційне правило «максимуму

– мінімуму».


1. Skrjanc I. An approach to interval fuzzy model identification / I. Skrjanc, S.

Blazic, O.Agamennoni // Proceedings East West Fuzzy Colloquium 2004, 11th Zittau,

Fuzzy Colloquium, September 8-10, 2004. – Zittau, Germany. – 2004. – P. 52-56.

2. Hampel R., Chakcr N. Structure analysis for fuzzy-controller // Proceedings of

Fuzzy-96. - Zittay Germany1996. - 83-91 p.

3. Tilly Thomas. Automatizierung mit Fuzzy^Logik. - Munchen.: Frenzis, 1992. –

256p.

nі ,1


142

УДК 681.515.8

ПІД-РЕГУЛЯТОР РЕЛЕЙНО-ІМПУЛЬСНОЇ ДІЇ ТА ЙОГО ПААРАМЕТРИ НАЛАШТУВАННЯ

О.Т. Лазорів



Найбільш важливими задачами автоматичного управління технологічними

процесами є математичний опис, розрахунок і аналіз динаміки автоматичних

систем регулювання (АСР), які є обов’язковою частиною системи управління

будь-яким технологічним об’єктом [1,2,3]. Основними елементами АСР є об’єкт

керування (ОК) і автоматичний регулятор. Практика побудови автоматичних

систем управління технологічними процесами свідчить про широке

використання в промислових АСР типових лінійних алгоритмів регулювання

пропорційного (П), пропорційно-інтегрального (ПІ) і пропорційно-інтегрально-

диференціального (ПІД). Використання типових алгоритмів зводить розрахунок

АСР до розв’язання задачі оптимального параметричного синтезу.

Проте, промислові автоматичні регулятори та мікропроцесорні контролери

реалізують типові алгоритми наближено. Найбільш часто використовуються

електричні регулятори: аналогові, цифрові і релейно-імпульсні. В АСР з П- і ПІ-

регуляторами відхилення алгоритмів від ідеальних при певних умовах не

впливають суттєвого на результати параметричного синтезу і поведінка реальної

системи відповідає результатам теоретичного опису з достатнім ступенем

точності.

Тим неменше, правомірною є постановка задачі вибору параметрів

налаштування реальних результатів і дослідження поведінки АСР з

використанням математичних моделей, що враховують особливості реалізації

алгоритму. Особливо актуальною ця задача є при параметричному синтезі АСР

з ПІД-алгоритмом керування. У цьому випадку типовий ідеальний алгоритм [1]:

,

де y(t) – клерувальна дія; е(t) – сигнал розузгодження, Кп, Ті, Тд – відповідно

коефіцієнт передачі, стала інтегрування, стала диференціювання; фізично не

може бути реалізованим і синтезована на основі ідеального ПІД-алгоритму АСР

не відображатиме поведінку реальної системи.

Проте, формально можна представити його перехідну характеристику таким

рівнянням [2]:

де δ(t) – дельта-функція.

Розв’язання задачі оптимального синтезу для АСР з ідеальним ПІД-

алгоритмом дозволяє оцінити граничні можливості цього найбільш складного із

типових алгоритмів регулювання.

Принцип реалізації ПІД-алгоритму за наявності електричного виконавчого

dt

dttеТKdttе

T

KtеKty

t)(

)()()( дп

0i

пп

),(1)()( дп

i

пп ttТKt

T

KKth



143

механізму (ЕВМ) у вигляді електричного асинхронного реверсивного двигуна з

постійною частотою обертання вихідного валу наведено на рисунку 1.

Регулюючий блок формує для ЕВМ керувальні імпульси постійної

амплітуди, тривалість і щільність яких залежить від значень параметрів

налаштування регулятора і значення вхідного сигналу. Нелінійний елемент

описується системою рівнянь:

ЯКЩО: (-а < x < b) та dx/dt > 0, то Z1 = 0, інакше Z1 = sign(x);

ЯКЩО: (-b < x < a) та dx/dt < 0, то Z2 = 0, інакше Z2 = sign(x);

ЯКЩО: dx/dt > 0, то Z = Z1, інакше Z = Z2,

де sign(x) = 1, якщо х > 0 i sign(x) = -1, якщо х < 0.

Рисунок 1 – Структурна схема релейно-імпульсного ПІД-регулятора:

ЕВМ – електричний виконавчий механізм; НЕ – нелінійний елемент; РБ – регулюючий

блок; ФП – формуючий пристрій-широтно-імпульсний модулятор

Зворотний зв’язок реалізовано на основі аперіодичної ланки Wзз(s) = Kзз/(Tзз s

+ 1). Регулюючий блок (РБ) разом з ЕВМ постійної швидкості забезпечує при

певних умовах досить точну реалізацію ПІ-алгоритму WПІ(s) = Kр(1+1/Tі s).

Якщо W(s) – реальна диференційна ланка з функцією передачі:

W(s) = Wд(s) = KдTд/(Tдs + 1),

тоді функція передачі такого ПІД-регулятора дорівнює [1]

WПІД(s) = Wд(s)WПІ(s) = [1+KдTдs/(Tдs + 1)] Kp(1+1/Tis).

Це рівняння можна представити у канонічній формі

Параметри налаштування визначаються такими залежностями від параметрів

Кр, Кп, Ті, Тд:

Отже, параметри налаштування при розглянутому способі реалізації ПІД-

алгоритму є взаємозалежними, що ускладнює налаштування регулятора.


1. Семенцов Г.Н. Теорія автоматичного керування: [підруч.] /

Г.Н.Семенцов. – Івано-Франківськ. – 1999. – 610 с.

2. Панько М.А.Расчет и моделирование автоматических систем

регулирования в среде MATHCAD / М.А.Панько. – М.: изд.МЭИ. – 2004. – 11 с.

3. Денисенко В. ПИД-регуляторы: принципы построения и модификации.

Ч2 / В.Денисеннко // Современные технологии автоматизации. – 2006, № 1. –

С.78-88.

).1/(/)( дддірПІД ПІДПІДПІД sТsТKsKKsW

. ;/ ;/ діддіріддіррПІДПІДПІД

ТТKКТKКТТКТKК і


144

УДК 681.5.015:622.24

РЕЗУЛЬТАТИ ПОПЕРЕДНЬОГО АНАЛІЗУ БАГАТОВИМІРНИХ ВИХІДНИХ ДАНИХ ПРО ПРОЦЕС ПОГЛИБЛЕННЯ СВЕРДЛОВИН

І.В. Гузьо



Для оброблення багатовимірних експериментальних даних, отриманих за

допомогою систем геолого-технологічного контролю процесу поглиблення

свердловин, широко використовуються статистичні методи. Важливою є

попередня обробка вихідних даних [1]: оцінювання якості даних, редагування

викидів, виявлення дублікатів і протиріч даних.

Тому метою даної роботи є аналіз багатовимірних вихідних даних про процес

поглиблення свердловини: осьового навантаження на долото F, струму I та

потужності N навантаження двигуна, механічної швидкості буріння V, часу, що

витрачається на буріння 1 м породи E і питомих витрат енергії w. Дані отримані

під час буріння свердловини буровою установкою Уралмаш – 4Е-76. Проектна

глибина 2450 м, лебідка ЛБУ-1200 (У-2-5-56), вишка ВБ-53-320М, кран блок

УКБ-6-270, талевий блок УТБК-5-225, вертлюг УВ-250, ротор Р560, насоси У8-

6МА2.

Для проведення попереднього аналізу експериментальних даних

скористаємося програмним продуктом Deductor Studio Academic. Оцінка якості

даних у кількості 123-х значень кожного параметра проведена за допомогою

вузла «Якість даних». Він призначений для проведення профайлінгу й аудиту

даних з метою визначення ступеня придатності полів набору даних для рішення

задач аналізу за об’єктивними критеріями: припуски, викиди, експериментальні

значення.

Результати профайлінгу й аудиту даних представлені у вигляді таблиці, що

наведена на рис. 1. Оскільки непридатних даних з індексом якості немає, то усі

досліджувані дані є придатними для аналізу.

Рисунок 1 - Оцінка якості даних. Таблиця характеристик полів

Набір основних статистичних характеристик вибірки даних наведено на рис.

2 і на рис. 3.

Аналітичні значення у вибірках даних пройшли автоматичне корегування за

допомогою механізму виявлення дублікатів і протиріч у початковій вибірці

даних виявлені й усунуті дублюючі та суперечливі записи.

Візуальний аналіз гістограм розподілу досліджуваних процесів F(t), I(t), N(t),



145

V(t). E(t), w(t) показав, що всі вони мають різні закони розподілу, які суттєво

відрізняються від нормального закону. Цей факт слід враховувати під час

розроблення засобів контролю з метою підвищення їхньої точності і швидкодії.

Можна, наприклад, застосовувати сучасну технологію злиття даних Data Fuzion.

Рисунок 2 - Статистика – Відображення статистичних даних вибірки

Рисунок 3 - Статистика – Відображає статистичні дані вибірки

Отже, на основі попереднього аналізу багатовимірних вихідних даних про

процес поглиблення свердловин, встановлено, що досліджувані дані є

придатними для аналізу, оскільки не містять пропусків експериментальних

значень і викидів; аналізування гістограм досліджуваних процесів показало, що

їх закони розподілу не є гаусовими, крім одного пара метра – осьового

навантаження на долото.


1. Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных

рядов: [уч.пособ.] / А.А.Большаков, Р.Н.Каримов. – М.:Горячая линия: Телеком,

2007. – 522 с. – ISBN 5-93517-287-9.

2. Семенцов Г.Н. Автоматизація буріння свердловин: [навч.посібн.] /



146

УДК 681.518.3

ВИКОРИСТАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ УДОСКОНАЛЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ЗА

ВИТОКАМИ ІЗ НАФТОПРОДУКТОПРОВОДІВ

О.В. Кучмистенко, Р.В. Олексин



Забезпечення надійності та безаварійної експлуатації нафтопроводів в

умовах впливу різних природно-техногенних факторів на зсувонебезпечних

ділянках є актуальним завданням. При цьому ефективним засобом

прогнозування і запобігання відмов і аварійних ситуацій на нафтопроводах, а

також екологічного захисту і досягнення промислової безпеки стає моніторинг

нафтопроводу, що включає діагностику технічного стану та спостереження за

розвитком геологічних процесів на зсувонебезпечних ділянках і дозволяє

виявляти і контролювати небезпечні ділянки нафтопроводу. В даний час

моніторинг технічного стану просторово-розподілених і технологічно складних

об'єктів, таких як магістральні нафтопроводи, полягає в перевірці та аналізі ряду

експлуатаційних даних нафтопроводу, а також оцінці природно-кліматичних і

техніко-технологічних чинників, аварій, відмов і ін. Виявлення потенційно

небезпечних ділянок нафтопроводу здійснюється не тільки за допомогою

моніторингу, але і розрахунковими способами з використанням математичних

моделей і програмних засобів. Комплексування моніторингових і розрахункових

методів дозволить достовірно оцінити напружено-деформований стан

нафтопроводу при розвитку зсувного процесу на потенційно небезпечній ділянці

і знизити його вплив на трубопровід, а також розробити рекомендації з

проведення заходів інженерного захисту нафтопроводу від впливу зсувного

процесу, забезпечити надійний транспорт нафти, знизити можливі збитки при

виникненні аварійних ситуацій і відмов через активізацію зсувних процесів.

Відомо, що утворення витоку з витратою q веде до зниження напору і

відповідно тиску рідини в трубопроводі (рисунок 1). Падіння тиску ΔP в будь-

якій точці трубопроводу в загальному вигляді може бути описано формулою (1).

ΔPx1 = f(Qвит, lвит, tвит, X, Y, K, L, T0, x1), (1)

де Qвит, lвит, tвит - витрата, координата і час виникнення витоку відповідно,

X, Y - вектори параметрів основних і підпірних насосів (швидкість обертання,

час включення, відключення);

K - вектор параметрів якості нафтопродуктів (наприклад, щільність,

в'язкість);

L - параметри засувок на лінійній ділянці (положення засувки, час відкриття/

закриття, координата засувки щодо нульової точки);

To - температура нафтопродукту;

x1 - координата точки, на якій буде обчислюватися падіння тиску ΔPx1;

f - деяка функція, що описує залежність падіння тиску ΔP.

Для обчислення ΔР за формулою (1) необхідно апроксимувати функцію f.

Поставлена задача апроксимації функції f вирішується за допомогою описаних



147

вище штучних нейронних мереж. Завдання апроксимації функції f можна

розділити на 4 етапи.

A

0 L

BB1A1

Q0

x0

z

q

Δ 1 Δ 2

δi1

δi2

Рисунок 1 - Зниження напору в трубопроводі при утворенні витоку з витратою q

На першому етапі вибираються найбільш важливі параметри, що впливають

на ΔP при виникненні витоку. Набір вихідних даних ділиться на навчальні

(застосовуються для навчання нейронних мереж) і тестові (для перевірки і

обчислення похибки). На другому етапі вибирається архітектура нейронної

мережі, яка підходить найбільше для завдання апроксимації. Залежно від обраної

архітектури на третьому етапі підбираються різні параметри нейронної мережі.

Обчислюючи похибку (етап 4) можна підібрати такі параметри, при яких

нейронна мережа при обраному наборі даних матиме найменшу похибку на

трестованій безлічі даних. Таким чином, маючи великий набір даних, для кожної

ділянки трубопроводу можна підібрати нейронну мережу, яка обчислює

розташування витоку з найменшою похибкою.


1. Штучні нейромережі та фаззі логіка в системах автоматизації : конспект

лекцій / Г. Н. Семенцов, І. І. Чигур, Я. Р. Когуч, Л. Я. Чигур. - Івано-Франківськ:

ІФНТУНГ Факел, 2009. - 132 с.

2. Семенцов Г. Н. Штучні нейромережі та фаззі логіка: лабораторний

практикум / Г. Н. Семенцов, І. І. Чигур, П. О. Івасишин. - Івано-Франківськ:

ІФНТУНГ, 2006. - 70 с.


148

УДК 681.5.017:622.24

СИНТЕЗ СТРУКТУРНОЇ ФОРМУЛИ ПРИСТРОЮ ДЛЯ ЗАДАЧ ВИЯВЛЕННЯ ПЕРЕДАВАРІЙНИХ СИТУАЦІЙ У БУРІННІ

А.В. Солодкий



Основними ознаками аварій, що виникають у процесі поглиблення свердловин, є зміни тиску бурового розчину, ваги інструменту, частоти обертання ротора, витрати бурового розчину. Використовуючи інформацію про ці параметри режиму буріння, можна виявити обрив колони бурильних труб, прихвати бурильного інструменту і долота, обвалювання стінок свердловини. Більшість аварій, що виникають у процесі буріння свердловини, викликані геологічними або технологічними причинами. До першої групи можна віднести такі аварії як прихвати бурильного інструменту й обвалювання стінок свердловини.

Аналіз аварійних ситуацій, що виникли у процесу буріння, а також їх класифікація за інформаційно-вимірювальними ознаками [1, 2], дозволили встановити, що основними показниками процесу буріння, які можуть бути використані для виявлення передаварійних ситуацій, є витрата бурового розчину на вході у свердловину Q1 і на виході з неї Q2, момент на роторі Мр, осьове навантаження на долото F або вага бурильного інструменту, тиск бурового розчину р, температура розчину на вході Т1 у свердловину і на виході з неї Т2.

Розглянемо синтез пристрою для виявлення такої аварії як обвалювання стінок свердловини з втратою циркуляції і рухомості бурильного інструменту.

Постановка задачі: виконавчий елемент пристрою повинен увімкнути світлову та звукову сигналізацію, якщо:

• тиск бурового розчину значно перевищує номінальне значення р > рном ; • швидкість переміщення бурильного інструменту дорівнює нулю V = 0; • відношення моменту на роторі Мр до номінального значення більше одиниці

;1

номр

р

М

М

• відношення витрати бурового розчину на виході з свердловини Q2 і на вході

до неї Q1 менше одиниці 0 або ,1 2

1

2 QQ

Q.

Осьове зусилля на долото підтримується на заданому рівні F = const. Виконавчим є елемент релейного типу. Для розв’язання поставленої задачі

введемо такі вхідні змінні:

-0

1

ченнюльному знанює номінатиск дорів

яне значеннє номінальо перевищутиск значнр

значеннязаданеументу маєного інстрння бурильь переміще- ш швидкі

нює нулюенту дорівго інструмя бурильнопереміщенншвидкість V

0

1

-0

1

значеннюнальномуівнює номіроторі дорнамомент

ногой номінальчно більшироторі знанамоментМ

. -0

1

исвердловинізвиходінавитратідорівнюєвиходінавитрата

нулядопрямуєисвердловинізвиходінарозчинубуровоговитратаQ

Введемо також вихідну змінну



149

. -0

1

вимкненийелементвиконавчий

увімкненийелементвиконавчийХ

Для синтезу пристрою скористаємося методом діаграм Вейча-Карно і

складемо діаграму для вихідної змінної Х. Для чотирьох вхідних змінних

діаграма Вейча-Карно має 24 = 16 квадратів (рис. 1).

Рисунок 1 - Діаграма Вейча-Карно Рисунок 2 - Мінімізація структурної формули

В елементарні квадрати вписано 1, якщо ці квадрати охоплені полями 2 і

більше вхідних змінних. Складемо структурну формулу у нормальній

диз’юктивній формі.

.QMVpQMVp

QMVpQMVpQMVp

QMVpQMVpQMVp

QMVpQMVpQMVpХ

(1)

Отже, на основі сформованої логічної функції можна сформулювати

алгоритм функціонування пристрою для виявлення аварії – «обвалення стінок

свердловини»:

ТО ... ЯКЩО: QMVpQMVpQMVpR виконавчий

елемент має увімкнути сигналізацію щодо обвалювання стінок свердловини.

Наступним кроком є мінімізація структурної формули і синтез пристрою на

логічних елементах.

Найбільш простим є метод мінімізації, що ґрунтується на методі карт Карно.

Області окремих змінних розподіляються на карті так, що при переході від

одного елементарного квадрата до сусіднього змінюється значення лише однієї

змінної від свого прямого значення до інверсного або навпаки. Тому

математичний вираз контуру, що охоплює ці два квадрати, не залежить від цієї

змінної. Контур, що обмежує чотири елементарних квадрати, перетинає межі

вже двох змінних і, отже, математичний вираз, що йому відповідає, не

залежатиме від цих двох значень. Чим більше квадратів охоплює контур, тим

простіше буде математичний вираз, що йому відповідає. При цьому контури

мають охоплювати усі одиниці ( або нулі) карти Карно і можуть накладатися

один на одного. У нашому випадку усі квадрати з одиницею можна охопити 6-

ма квадратами, що охоплюють по 4 квадрати. Контур 1 перетинає межі змінних

Q і М, і отже, йому відповідає математичний вираз Vp . Контур 2 перетинає межі

змінних V і p і йому відповідає вираз МQ і т.д. Оскільки контури складаються за

умов спрацювання, то функція записується у мінімальній диз’юктивній формі:


150

.

або

QppQMQMpVХ

QpМрQVMVQMpVХ

(2)

Отже, у результаті мінімізації структурна формула (1) приводиться до

мінімальної форми (2).


1. Семенцов Г.Н. Автоматизація буріння свердловин: [навч.посібн.] /


2. Свердловини на нафту і газ. Попередження та ліквідація аварій у бурінні.

СОУ 09.1 – 30019775-196:2012. – 2012. – 91 с.


151

УДК 004.728

БЕЗПЕКА ПРОТОКОЛУ MQTT ДЛЯ «ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ»

Н.Т. Лазорів



Інтернет речей (IoT) - це мережа фізичних пристроїв, транспортних засобів,

побутової техніки та інших предметів, оснащених електронікою, програмним

забезпеченням, датчиками, приводами і зв'язком, які дозволяють цим об'єктам

зв'язуватися і обмінюватися даними. Кожна річ унікально ідентифікується через

вбудовану обчислювальну систему, але здатна взаємодіяти в рамках існуючої

інфраструктури Інтернету.

Існують різні види даних, які не призначені для громадськості і повинні бути

захищені згідно основних компонентів інформаційної безпеки:

конфіденційність, цілісність і доступність. Таким чином з’являється все більше і

більше даних, які збираються щодня, і більше пристроїв, що знаходяться в

нашому житті, безпека - це тема, яка важлива ніж будь-коли.

MQTT спрощений мережевий протокол часто використовується для зв'язку

пристроїв з іншими пристроями або системами. Для обміну повідомленнями

використовується принцип видавець / підписник.

Реалізація протоколу складається з 3 основних компонентів:

1. Видавець(ці) повідомлень.

2. Підписник(ки) повідомлень.

3. Брокер, який з'єднує видавця і підписника.

В MQTT існує поняття тем (канали), з якими пов'язані повідомлення. Теми

використовуються для маршрутизації повідомлень між видавцями і

підписниками.

Протокол MQTT підтримує базовий механізм автентифікації, заснований на

комбінації імені користувача та паролю.

Коли справа доходить до автентифікації в MQTT, сам протокол надає поля

імені користувача та пароля в повідомленні CONNECT. Тому у клієнта є

можливість відправити своє ім'я користувача та пароль при підключенні до

брокеру MQTT.

Рисунок 1 - Структура пакету CONNECT

Ім'я користувача - це кодований рядок UTF-8, а пароль - двійкові дані з



152

максимальним розміром 65535 байт. У новій версії 3.1.1, випущеної в минулому

році, була видалена досить коротка ненормативна рекомендація з 12 символів

для пароля в специфікації MQTT 3.1. У специфікації також зазначено, що ім'я

користувача без пароля можливо. Неможливо просто відправити пароль без імені

користувача.

При використанні вбудованого розпізнавання користувача і паролю брокер

MQTT буде оцінювати облікові дані на основі реалізованого механізму

автентифікації і поверне один з наступних кодів повернення (returnCode) через

пакет CONNACK.

Рисунок 2 - Структура пакету CONNACK

Якщо код повернення 0 то з’єднання прийнято, якщо 4 то з’єднання

відхиляється в зв’язку з невірною комбінацією автентифікацінйих даних, також

є універсальний код - 5, який просто повідомляє про заборону з’єднання.

Під час налаштування імені користувача і пароля на клієнті він буде

відправлений бравзеру в звичайному тексті. Це дозволить перехопити їх

зловмисникам і є простим способом отримання облікових даних. Єдиним

способом гарантувати повністю безпечну передачу імені користувача і пароля є

використання криптографічного протоколу SSL або TLS - протоколу захисту

транспортного рівня.

У нашому світі безпека є дуже важливим аспектом, і її слід розглядати з

самого початку в кожному додатку IoT. Адже найважливіше забезпечити захист

пристроїв від різних видів злому, так як пристрої інтернету речей дуже щільно

присутні в нашому житті і можуть принести фізичну шкоду при

несанкціонованому доступі. У базовому виконанні протокол MQTT досить

захищений, але його структуру можна модифікувати і вносити свої додаткові

методи захисту.


1. MQTT [Електронний ресурс] Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/

wiki/MQTT.

2. MQTT [Електронний ресурс] Режим доступу: http://mqtt.org/.

https://uk.wikipedia.org/


153

УДК 681.513.6

ОСНОВНІ КОМПОНЕНТИ ФАЗІ-СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ,ЩО ФУНКЦІОНУЄ В СКЛАДІ ТИПОВОЇ СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО

РЕГУЛЮВАННЯ

А.Р. Данилів



Визначення основних компонентів фазі-системи контролю в складі типової

системи автоматичного регулювання є актуальною науково-прикладною

задачею у зв’язку з широким впровадженням в нафтогазовій галузі ІТ-технологій

і необхідністю створення ефективних систем автоматичного регулювання. Проте

аналіз літературних джерел [1 та ін.] показує недостатній обсяг досліджень в

цьому напрямку. Тому метою даної роботи є визначення основних компонентів

пристрою з нечітким алгоритмом, що функціонує в контурі системи

автоматичного регулювання з фазі-корекцією у зворотному корегуючому зв’язку

(рис.1).

Рисунок 1 – Система автоматичного регулювання з фазі-корекцією у зворотному

корегуючому зв’язку: у - керувальна дія; Z - збурення; Хвих - керована величина;

Хзав – задане значення керованої величини; Кз – корегуюче завдання;

Хк – контролюючий вплив

На рисунок 2 наведено загальну структуру фазі-контролера з нечітким

алгоритмом функціонування. Основними елементами є блоки фазифікації,

інференцації та дефазифікації. Інформація ,яка поступає на вхід,перетворюється

таким чином, щоб завдання лінгвістичних змінних дозволяло їм визначити

правило контролю або керування і лінгвістичну змінну,яка відповідає вихідній

величині фазі-контролера. Інформаційна обробка вхідної інформації складається

з процедур фазифікації, інференціювання і дефазифікації.



154

Рисунок 2 - Загальна структура фазі-контролера з нечітким алгоритмом

На основі аналізування літературних джерел встановлено основні

компоненти фазі-системи контролю, які можна використати для корегування

завдання системи автоматичного регулювання у випадку зміни умов її

функціонування( зміни властивостей гірських порід при бурінні; вхід ГПА в

передпомпажний режим та ін.)


1. Семенцов Г.Н. Фазі-логіка в системах контролю: [навчальний посібник] /

Г.Н.Семенцов, І.І.Чигур, М.В.Шавранський, В.С.Борин/ – Івано-Франківськ:

Факел. – 2002/ – 70 с.


155

УДК 681.513

ШЛЯХ ДО ПІДВИЩЕННЯ НАДІЙНОСТІ ТА ЕФЕКТИВНОСТІ РОБОТИ ОБ’ЄКТІВ ГАЗОТРАНСПОРТНОЇ СИСТЕМИ

М.В. Івасюта



Газотранспортні системи, як об’єкти керування, являють собою

широкомасштабний, динамічний, багатофункціональний, багаторівневий,

розподілений на значній території, і, в той же час, цілісний виробничо-

господарський комплекс.

Ефективне і високонадійне функціонування такого комплексу можливе при

постійній модернізації технологічного обладнання і його інженерно-технічному

забезпеченні, а також високому ступені централізації керування технологічними

процесами (ТП) і виробничо-господарською діяльністю (ВГД) шляхом

комплексної автоматизації знизу доверху на базі сучасних інформаційних

технологій.

Головним завданням НДПІАСУтрансгаз було і є науково-технічне і

методичне забезпечення автоматизації і телемеханізації ТП і ВГД, перш за все, в

транспортуванні газу. Сучасний етап розвитку газової промисловості в Україні

характеризується вимогами підвищення надійності, ефективності та

економічності транспорту газу в газотранспортних системах. Ці вимоги можна

задовольнити переходом від традиційної системи технічного обслуговування

обладнання (регламентної, планово-профілактичної') до нової

ресурсозберігаючої системи обслуговування з врахуванням фактичного

технічного стану. Така система обслуговування дозволяє не тільки підвищити

надійність газотранспортного обладнання, але й зменшити витрати на підтримку

його у працездатному стані та оптимізувати технологічні процеси

транспортування газу.

Стратегічним напрямком автоматизації газотранспортної системи (ГТС) є

створення та впровадження сучасної багатофункціональної системи керування

на основі інтеграції відпрацьованих технічних рішень з системами

автоматичного керування (САК) газоперекачувальних агрегатів (ГПА), САК

об'єктів компресорних цехів (КЦ) та компресорних станцій, САК об'єктів

лінійної частини магістральних газопроводів (ЛЧМГ), а також технічних рішень

з дистанційного керування КС.

Для сучасного стану засобів автоматизації на технологічних об'єктах КС

характерним є:

- системи автоматики допоміжного та станційного обладнання побудовані,

переважно, на базі застарілих релейних схем радянського виробництва, давачева

та вимірювальна апаратура мають низький клас точності, ЗІП до систем

автоматики вичерпаний;

- рівень автоматизації КЦ і КС, що перебувають в експлуатації, не відповідає

сучасним і тим більш перспективним вимогам як в частині функціональних

можливостей, так і експлуатаційно-технічних;


156

- створені в останній час нові системи мають поки що малий відсоток від загальної кількості і тому загальний стан не визначають;

- надійність та безпека при експлуатації знаходяться у прямій залежності від технічного стану та ефективності роботи технологічного обладнання, ступеню його автоматизації.

Для переходу на нові технології та засоби з забезпеченням безвахтового обслуговування (безлюдна технологія) необхідною умовою є заміна або реконструкція технологічного устаткування, яка забезпечує надійне дистанційне керування всіма об’єктами, які приймають участь у виконанні технологічною процесу на всіх рівнях. Шляхи вирішення проблеми:

- заміна та реконструкція основного та допоміжного технологічною обладнання КС і систем локальної автоматизації до них;

- обґрунтування ефективності автоматизації; - пошук додаткових фінансових вкладень для вирішення визначених

проблем. Інститут впроваджує на об'єктах ГТС сучасні системи керування, які

відповідають світовому рівню за надійністю та інформативністю, дають можливість вирішувати питання оптимізації режимів роботи, що в свою чергу дає змогу зменшити експлуатаційні витрати.

Економічний ефект від впровадження систем керування отриманий за рахунок:

- зменшення технологічних витрат газу, у тому числі паливного; - економії енергоресурсів; - скорочення матеріальних витрат на ремонтні та експлуатаційні потреби; - збільшення міжремонтного циклу обладнання КС та зменшення його

аварійних зупинок; - скорочення витрат та розбалансування газу за рахунок підвищення точності

його обліку; - збереження фінансових ресурсів завдяки використанню приладів та

матеріалів вітчизняною виробництва; - зменшення трудових втрат, у тому числі завдяки використанню баз даних

нормативної, науково-технічної інформації.

Література: 1. Навчальний посібник автоматизація технологічних процесів і систем

автоматичного керування / Олег Володимирович Барало., 2010. – Режим доступу: http://kyrator.com.ua/index.php?catid=23:knigi&id=696:titulna1&Itemid= 130&option=com_content&view=article&limitstart=0.

2. Абракітов В. Е. Конспект лекцій з курсу «Автоматизація технологічних процесів» / В. Е. Абракітов; Харків. нац. ун-т міськ. госп-ва ім. О. М. Бекетова. – Харків: ХНУМГ ім. О. М. Бекетова, 2016. – 80 с. – Режим доступу: http://eprints.kname.edu.ua.

3. Автоматизація технологічних процесів і системи автоматичного керування: Навчальний посібник / Барало О.В., Самойленко П.Г., Гранат С.Є., Ковальов В.О. – К.: Аграрна освіта, 2010. – 557 с. – Режим доступу : http://nmcbook.com.ua/wp-content/uploads.

http://eprints.kname.edu.ua/


157

УДК 681.5

МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ВИДОБУВАННЯ НАФТИ І ГАЗУ

Р.М. Чернега



До основних параметрів у технологічних процесах нафтогазовидобування,

транспортування й переробки нафти та газу належать витрата, тиск, рівень,

температура та якісні показники. Модель (від лат. modulus – міра, зразок, норма)

– це об’єкт-замінник, створений із метою відтворення при певних умовах

суттєвих властивостей об’єкта-оригіналу. Метою моделювання є здобуття,

обробка, представлення й використання інформації про об’єкти, які взаємодіють

між собою й зовнішнім середовищем, а модель тут виступає як засіб пізнання

властивостей і закономірностей поведінки об’єкта.

Витрата є найважливішим контрольованим і регульованим параметром у всіх

технологічних процесах і є одночасно основним керуючим впливом для

підтримування інших параметрів і фактично визначає матеріальні та енергетичні

ресурси процесу. Системи регулювання витрати мають такі особливості: мала

інерційність керуючого органу, наявність високочастотних пульсацій у потоці,

зумовлених роботою помп і компресорів, нелінійність залежності ступеня

відкривання клапана (командного тиску на ВМ) від витрати, а також між

витратою й перепадом тиску на звужуючому пристрої в каналі вимірювання.

Наближена динаміка описується передавальною функцією аперіодичної ланки з

чистим запізненням:

𝑤(𝑝) =𝐾

𝑇𝑝 + 1𝑒−τ 𝑝

Час чистого запізнення τ становить частку секунди для газу та декілька

секунд для рідини, а постійна час Т не перевищує декілька секунд. Це зумовлює

необхідність застосування малоінерційних технічних засобів автоматизації із

врахуванням їх динамічних характеристик при аналізі систем регулювання.

Оскільки на об’єкт керування безперервно діють високочастотні збурення, то

без їх демпферування добитися якісного регулювання важко. У цих умовах

найкраще використати звужуючі пристрої. Дифманометри-витратоміри також

добре згладжують високочастотні складові сигналу. Найменшу інерційність

мають індукційні (електромагнітні) витратоміри, але на їх вихідний сигнал

найсильніше впливають високочастотні завади. У контурах регулювання

витрати доцільно застосовувати звужуючі пристрої з дифманометрами й

ротаметри, а в умовах вибухо- і пожежонебезпечних виробництв їх

укомплектовують пневматичними дистанційними системами передачі, що

дозволяє ще крім того й додатково згладжувати високочастотні збурення.

Додаткове демпферування в системах автоматичного керування витрати

може бути внесене вибором правильного закону регулювання. У контурах

регулювання необхідно застосовувати регулятори з ПІ-законом регулювання. Ні

в якому разі не рекомендується застосовувати ПД- або ПІД-регулятори, оскільки


158

це призведе до виникнення в системах автоматичного керування

високочастотних коливань великої амплітуди. Коефіцієнт підсилення регулятора

установлюють якомога меншим. Нелінійність робочих органів можна зменшити

шляхом спеціального профілювання дросельних пристроїв робочих органів або

вибором клапанів із лінійною витратною характеристикою.

а) б)

1 – поршнева; 2 – давач витрати; 3 – регулятор; 4 – виконавчий механізм і регулюючий орган

Рисунок 1 – Типові АСР витрати

При використанні поршневих і ротаційних помп доцільно застосовувати

схему приведену на рис.1.б. АСР на рис.1.а. не може бути застосована, адже

повне перекриття робочого органу потоку рідини, після таких насосів

створюється високий тиск, який може викликати аварійну ситуацію. Тому для

регулювання витрати тут використовують схеми регулювання витрати на

байпасній лінії. Недоліком такої схеми є енергетичні витрати, викликані

необхідністю завищення продуктивності помпи чи компресора. Тому для

потужних помп застосовують схеми регулювання витрати шляхом зміни обертів

приводу помпи, але це призводить до ускладнення схем керування.

Застосовують також автоматичні системи регулювання, у яких коефіцієнт

співвідношення залежить від відзначення третього технологічного параметра.

Така схема може бути використана при регулюванні співвідношення подачі газу

на осушку й абсорбента з корекцією коефіцієнта співвідношення за вологістю

газу на виході з абсорбента.


1. Семенцов Г.Н., Когуч Я.Р., Куровець Я.В., Дранчук М.М.. «Автоматизація

технологічних процесів у нафтовій та газовій промисловості». Навчальний

посібник, - Івано-Франківськ: ІФНТУНГ, 2009. – 300с.

2. Смоловик Л.Р., Гендзик Н.М.. Математичне моделювання процесів

нафтогазовидобування: Лабораторний практикум. – Івано-Франківськ:

ІФНТУНГ, 2013. – 80с.


159

УДК 681.5

СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ РЕЗЕРВУАРНИМИ ПАРКАМИ ПЕРЕРОБКИ І ЗБЕРІГАННЯ НАФТОПРОДУКТІВ

Б.В. Гой



Постійне підвищення вимог до якості,надійності і безпеки систем

моніторингу і керування технологічними процесами переробки, приготування,

збереження нафтопродуктів і відпуску їх споживачам-характерна риса сучасного

виробництва. Ця обставина приводить до необхідності постійно модернізувати

відповідні інформаційно-керуючі системи. При цьому якщо експлуатаційні

особливості, точність роботи і надійність вузлів системи, що є об’ктами

контролю і керування (давачі, сигналізатори, насоси, заслінки і т.п), не будуть

відповідати функціональним і комунікаційним можливостям пристроїв

мікропроцесорної техніки(контролери, робочі й операторські станції і т.п), то

розраховувати на істотне поліпшення властивостей модернізованої системи на

приходиться. В залежності від конкретних умов на підприємстві процес

модернізації може бути разовим або поетапним. Критерієм вибору може бути

можливість проведення модернізацї без зупинки технологічного процесу на

об’єкті.

Парк змішування <<темних нафтопродуктів>>призначений для приймання

відповідних компонентів з технологічних установок,приготування,збереження і

відкачування на естакади,наливу товарних мазутів,а також для подачі палива на

технологічні установки заводу.До проведення модернізації системи

автоматизації на об’єкті для вимірювання рівня використовувалися застарілі

вимірювачі типу УДУ і традиційна для 60-х років щитова система контролю і

керування технічними параметрами.

У системі обліку нафтопродуктів реалізований об’ємно-массовий метод

вимірювання маси рідини.Відповідно до цього методу для вимірювання маси

продукту необхідно виміряти рівень,середню температуру і приведену густину

рідини в резервуарі,а також провести калібрування резервуара.Вимірювання

рівня рідких продуктів у резервуарах здійснюється безконтактним акустичним

вимірювачем рівня TS-02(рис.1),встановленим на даху резервуара.Для усунення

впливу на роботу давача можливих завад від елементів конструкції усередині

резервуара вимірювач має акустичний трубний хвилевід.

Температурні вимірювання здійснюються багатоканальним

термозондом.Мікропроцесорний температурний вімірювач T7/MPX дозволяє

вимірювати температуру рідкого продукту в декількох точках

резервуара,рознесених по вертикалі.Зовнішній вигляд вимірювача показаний на

рисунку 1.1.

Дані з вимірювачів рівня і температури надходять на станцію,де відповідно

до калібрувальних таблиць здійснюється обчислення маси продукту.


160

Рисунок 1 - Акустичний рівнемір TS-02 Рисунок 2 - Мікропроцесорний

температурний вимірювач T7/MPX

Основні компоненти станції:електротехнічна шафа серії CONCEPTLINE

фірми Schroff (розміри 600х800х420), контролери на базі процесорної плати

Pentium MMX PCA-6154 у корпусі МВРС-641 і блоки живлення PWR-243 фірми

Advantech,бар’єри іскрозахисту фірм Elcon i Valcom.

Для оповіщення операторів щодо заповнення резервуара до граничного рівня

є система сигналізації.Протягом усього терміну служби сигналізатор ASL-400 не

вимагає налаштування,визначає присутність рідини з густиною вище

0,3-0,4 г/см3,температурою від -200 до +200 °С при тиску до 40,0 Мпа. Стійкість

давача до екстремальних температур і високих тисків пояснюється тим, що його

електронні компоненти і електроакустичний перетворювач розташовані поза

резервуаром, а визначення присутності рідини на заданому рівні здійснюється за

допомогою ультразвуку,який поширюється в довгому металевому стрижні-

хвилеводі. Принцип дії сигналізатора заснований на оцінці величини загасання

коливань металевого резонатора,розміщеного на кінці стрижневого хвилеводу.

Хвилевід дозволяє розмістити перетворювач у герметичному корпусі окремо від

резонатора,захищаючи його тим самим від впливу температури і тиску.

Завдяки модульній структурі апаратури локальних технологічних

станцій,уніфікованості виробів фірми Advantech, наявності у використовуваних

давачів, перетворювачів і сигналізаторів стандартних засобів підключення,

модернізація систем обліку нафтопродуктів і аварійної сигналізації була

проведена усього за 3 тижні.


1. Семенцов Г.Н., Когуч Я.Р., Куровець Я.В., Дранчук М.М.. «Автоматизація

технологічних процесів у нафтовій та газовій промисловості». Навчальний

посібник, - Івано-Франківськ: ІФНТУНГ, 2009. – 300с.

2. Смоловик Л.Р., Гендзик Н.М.. Математичне моделювання процесів

нафтогазовидобування: Лабораторний практикум. – Івано-Франківськ:

ІФНТУНГ, 2013. – 80с.


161

УДК 681.513

АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ АБСОРБЦІЙНОГО ОСУШЕННЯ ГАЗУ

В.В. Двояк



Процес абсорбційного осушення газу заснований на вибірковому поглинанні

вологи розчином диетиленгліколя в тарілчастих колонках, особливістю яких є

ступінчастий характер процесу, що проводиться в них. Газ і рідина послідовно

стикаються на окремих ступенях (тарілках) апарату. Поверхня зіткнення фаз

розривається потоком газу, що розподіляється в рідині у вигляді бульбашок і

цівок. Середовища рухаються по апарату за принципом протипотоку: зверху

вниз рухається абсорбент, а знизу до верху – осушуваний газ. В результаті

контакту фаз відбувається масообмін: пари води з газу переходять в розчин

абсорбенту. Ступінь осушення газу на установках абсорбції визначається

головним чином концентрацією розчину, що подається в абсорбер, а

концентрація розчину, у свою чергу, залежить від використовуваного на

установці метолу регенерації відпрацьованого абсорбенту. Для глибокої

регенерації розчину і отримання низьких (від -20 до +30 ˚С) точок роси

осушеного газу регенерації ДЕГ проводять під вакуумом.

У промислових умовах адсорбційні установки осушення схильні до різних

зовнішніх дій, що і викликає необхідність управління ними. Основне завдання

управління полягає в забезпеченні заданого ступеня осушення газу при

мінімальних енергетичних і матеріальних витрат і дотримання обмежень на

технологічні параметри процесу. Основними збудливими впливами є: витрата

газового середовища, початкова концентрація компонента. Регулюючими

впливами є: витрата свіжого абсорбенту, витрата збідненого газу, витрата

насиченого абсорбенту.

Компенсація зміни витрати вихідного насиченого газу забезпечується

шляхом використання регулятора співвідношення витрат цього газу і свіжого

абсорбенту, вихідний сигнал якого управляє подачею абсорбенту.

При змінної концентрації витягується компонента у вихідній суміші

додатково передбачають коригування співвідношення витрат насичує газу і

вихідного абсорбенту за допомогою регулятора концентрації витягується

компонента в газовій суміші QC1.

Завдання ж цього регулятору забезпечує регулятор концентрації витягується

компонента в оберненому газі QC2.

Насичений абсорбент, що відбирається з куба абсорбера направляють на

десорбції. Тому цілком достатньо забезпечувати рівномірну подачу насиченого

абсорбенту в десорбер і одночасно підтримувати сталість рівня в кубі абсорбера.

Для цього застосовують двоконтурну каскадну систему регулювання (LC,

FC), що впливає на витрату відведеного з абсорбера кубового продукту.

Стабілізуючим в цій системі є регулятор витрати, а коригуючих регулятор рівня

в кубі.


162

Рисунок 1 - Автоматизація процесу абсорбції

Збурення по витраті холодоагенту компенсуються за допомогою каскадної

системи регулювання витрати холодоагенту з коригуванням по температурі

охолодженого абсорбенту. Тиск (воно сприяє вилученню цінних компонентів з

газової середовища) стабілізується регулятором тиску на лінії збідненого газу.

Для забезпечення надійного осушення газу при змінному його надходженні

необхідно підтримувати максимальну витрату ДЕГ, постійну його

концентрацію, а також постійну температуру контакту. Така система управління

забезпечує інваріантність вологості газу по відношенню до його витрати.

У якості мікроконтролера доцільно використовувати МІК-51 вітчизняного

виробника. Основні функції МІК-51:

- контролер МІК-51, це проектно-компонувальний виріб, який дозволяє

користувачеві вибрати потрібний комплект модулів і блоків згідно числу і виду

вхідних-вихідних сигналів;

- вбудовані засоби самодіагностики: сигналізація і ідентифікація

несправності, про вихід сигналів за допустимі межі, про неполадки в ОЗУ,

порушенні обміну по мережі і т.п.;

- компактний малоканальний багатофункціональний високопродуктивний

мікропроцесорний контролер;

- автоматичне регулювання і логічне управління технологічними.


1. Мережа Інтернет: https://studfiles.net/preview/5800523/page:9/.

2. «Автоматизація технологічних процесів у нафтовій та газовій

промисловості», Г.Н. Семенцов, Я.Р. Когуч, Я.В. Куровець, М.М. Дранчук.

https://studfiles.net/preview/5800523/page:9/


163

УДК 681.5

СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦІЇ ВІДЦЕНТРОВОГО КОМПРЕСОРА ДЛЯ ВИБУХОПОЖЕЖОНЕБЕЗПЕЧНИХ ВИРОБНИЦТВ І ОБ'ЄКТІВ

А.В. Мельник



Підсистема захистів і управління компресором складається з двох основних

частин: основний контролер і сигналізатор помпажу (рис.1).

Для організації робочого місця машиніста-оператора використовується

локальна станція PanelView промислового виконання шафового монтажу, або, в

разі автоматизації компресорної станції, робоче місце організовується на базі PC

промислового виконання з програмним забезпеченням RSView SE.

Рисунок 1 - СА ВК для вибухопожежонебезпечних виробництв і об'єктів, що

резервуються CPU основного контролером


164

Основний контролер виконаний на базі обладнання ControlLogix5555 і

призначений для виконання наступних основних функцій:

- захист обладнання і технології від небезпечних режимів роботи і перехід

компресорної установки в безпечний стан при спрацьовуванні аварійних

блокувань;

- попереджувальна сигналізація і заборона пуску при виході параметрів

компресорної установки за допустимі межі;

- автоматична підготовка до пуску включаючи: виконання передпускових

операцій, ненаголошений вихід в мережу, розвантаження при виході з мережі і

т.п.;

- відпрацювання захисту компресора, включаючи забезпечення алгоритмів

стратегії «виживання» при виході з ладу одиничних каналів вимірювання;

- технологічне регулювання (автоматична підтримка на заданому рівні тиску

всмоктування, тиску нагнітання або витрати газу), а також автоматичне

регулювання необхідних параметрів компресорної установки (тиску і

температури масла в колекторі мастила, температури після байпасного

холодильника і т.п.);

- забезпечення оптимального розподілу навантаження при паралельній або

послідовній роботі декількох компресорів в один колектор.

Параметри алгоритмів антипомпажного регулювання закладені в основний

контролер, стійкі до змін складу газу і враховує динаміку наближення робочої

точки до границі помпажу.

Сигналізатор помпажу виконаний на базі обладнання CompactLogix

виробництва компанії Allen-Bradley і забезпечує додатковий рівень

антипомпажного захисту. Він має модульну побудову і монтується на DIN-

рейку. До процесору 1769-L20 (-L30, -L35E) набираються модулі вхідних-

вихідних сигналів серії 1769 в кількості, що залежить від типу компресорної

установки та складності розрахункових завдань. Для конфігурації контролерів

ControlLogix5555, CompactLogix використовується програмний пакет

RLD700ENE Professional. Програмне забезпечення сигналізатора помпажу

визначає момент входження компресора в помпаж протягом дня трохи більше 50

мс, а після першого «хлопка» і видає в основний контролер сигнал на екстрене

відкриття байпасного (скидного) клапана. Розпізнавання помпажу ведеться за

допомогою багатопараметричного групового стохастичного аналізу динаміки

газодинамічних і потужних параметрів компресорної установки. Локальна

станція PanelView виробництва компанії Allen-Bradley має промислове

виконання, монтується в двері шафи контролерів, поставляється з функціями

Touch Screen, клавіатурою, або має сумісні функції.


1. http://www.indautomation.ru/downloads/pa/Kompressor.pdf.


165

УДК 681.513

АНАЛІЗУВАННЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ СКЛАДНИХ ПРОМИСЛОВИХ ОБ’ЄКТІВ НА ПРИКЛАДІ ГАЗОКОМПРЕСОРНОЇ СТАНЦІЇ

Ю.М. Поташник



Розглянемо новітній досвід розробки та впровадження систем автоматичного

керування газоперекачувальними агрегатами, компресорними цехами (КЦ) і

компресорними станціями (КС).

В якості основи для побудови систем автоматичного управління (САУ)

компресорними станціями (КС), компресорними цехами (КЦ) і

газоперекачувальними агрегатами (ГПА) поставляється цілий ряд програмно-

апаратурних комплексів різного призначення:

- мікропроцесорний субкомплекс контролю і управління (МСКУ-СС 4510),

призначений для автоматизації технологічних об’єктів, виконуючих

завершальну функцію основного технологічного процесу;

- локальна інтелектуальна станція, призначена для автоматизації одного або

декількох функціонально завершених технологічних вузлів територіально

розподіленого технологічного об’єкта;

- пожежний контролер, призначений для використання в якості блока

управління в системах безпеки;

- АРМ оператора, призначений для виконання функцій людино-машинного

інтерфейсу, ведення архівів і виконання інших функцій, характерних для

верхнього рівня систем управління.

Рисунок 1 - Газоперекачувальний агрегат ГПА-16

Основними функціями САУ КЦ є: виявлення відхилень в встановлених

режимів функціонування технологічних об’єктів цеха; контроль команд

оператора та їх заборона; неперервний контроль ланцюгів давачів та виконавчих

механізмів, неперервна самодіагностика обладнання САУ КЦ; управління

основним та допоміжними технологічним обладнанням КЦ; забезпечення

режиму роботи КЦ, оптимальне розподілення навантажень між ГПА КЦ; зміна

режиму роботи КЦ по командах диспетчера; антипомпажне регулювання та

антипомпажний захист ГПА; підтримка необхідної температури газу на виході


166

КЦ; регулювання температури та тиску в системах утилізації тепла.

Особливість САУ КЦ – велика відстань між засобами, тому кожна локальна

інтелектуальна станція має особисте конструкторське оформлення та свою

систему електроживлення, а в якості зв’язку між ними використовуються лінії

RS-422/RS-485 з гальванічною розв’язкою.

Основними функціями САУ ГПА є: управління режимом роботи ГПА,

автоматична перевірка пускової готовності, автоматичний захист ГПА по

технологічним параметрам, автоматичне управління виконавчими механізмами і

кранами газової обв’язки ГПА; дистанційне управління виконавчими

механізмами та допоміжним обладнанням; заборона виконання команд

оператора при роботі агрегату в автоматичному режимі; екстренна аварійна

зупинка ГПА при відмові ВАУ або по команді оператора.

Першим рішенням, яке потрібно прийняти при реалізації системи

автоматизації, являється вибір технологічних контролерів, враховуючи в першу

чергу їх надійність в промислових умовах експлуатації та відкритість

архітектури. Обов’язковою умовою є програмно-апаратна сумісність з

платформою IBM PC. Таке самообмеження обумовлене декількома причинами:

- схемотехнічні рішення, які застосовуються повинні бути надійними,

сучасними і прийнятними по ціні;

- впевненість в стабільності вибраної архітектури (впевненість в тому, що

зникнення або зміна політики конкретного постачальника не створить великих

проблем);

- важливим елементом є присутність безлічі засобів розробки та програмної

підтримки (компілятор, операційна система, спеціалізована бібліотека).

При таких вимогах найефективнішою є продукція Octagon Systems, хоча вона

має і свої мінуси, такі як метрологічні характеристики аналогового 16-

канального комутатора MUX-16 або функціональна обмеженість утиліта

SmartLink, але декілька таких елементів можна замінити модулями фірми

Fastwel.

Для передачі інформації між пристроями використовуються дві мережі:

промислова мережа Fieldbus та звичайна мережа Ethernet. Така сумісність

викликана тим, що більша частина даних несе чисто інформаційний характер,

таким чином доступне використання непромислового стандарту Ethernet та

надійна доставка по каналу Fieldbus. Мережі Fieldbus використовуються не для

всієї системи, а тільки для передачі виключно керуючої інформації, тому за

допомогою протоколу Modbus затримки інформації незначні.

Проведенно випробування САУ МСКУ-СС 4510 для ГПА різної потужності:

10 МВт (ГТК-10/4), 12 МВт (ГПА-12), 16 МВт (ГПУ-16), 25 МВт (ГПА-Ц-25) та

багато інших. Довга безперервна експлуатація в різних кліматичних умовах

показала високу надійність описаних технічних засобів. Відкрита архітектура

поставлених систем на практиці дозволила організаціям, які експлуатують,

вносити необхідні зміни та доповнення в поставлені системи. При цьому

вбудовані в систему засоби безпеки запобігають небезпечним наслідкам

помилок персоналу.


167

УДК 004.09:629.08

АЛГОРИТМ РОБОТИ ПІДСИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ФАРАМИ В АВТОМОБІЛІ НА БАЗІ МІКРОКОНТРОЛЕРА

В.Р. Кропивницький



В даний час у зв'язку з бурхливим розвитком науки і техніки широке

застосування одержали мікроконтролери, які можна зустріти в багатьох

сучасних приладах, таких як телефони, пральні машини і т.д.

Мікроконтролери також широко застосовуються в автомобільній

електроніці. Наприклад, автомобіль «Peugeot 206» має на борту 27

мікроконтролерів, а в представницького автомобілях класу, як наприклад

«BMW» сьомої серії, використовується понад 60 мікроконтролерів.

З введенням в дію нової редакції Правил дорожнього руху з’явився обов’язок

водія їздити вдень з включеним ближнім світлом фар. Проте при природному

денному світлі включити чи виключити фари легко забути. В першому випадку

отримуємо штраф, в другому – розряджений акумулятор. Оскільки в автомобілях

ВАЗ старих випусків автоматичні системи керування фарами відсутні, то

актуальним є розробка такої мікроконтролерної підсистеми.

Структурна схема пристрою, розробленого на основі мікроконтролера

Arduino UNO, дозволяє вмикати фари при запуску двигуна та вимикати їх при

вимкненні запалювання і має вигляд, показаний на рисунку 1.

Рисунок 1 - Структурна схему мікроконтролерної підсистеми керування фарами в

автомобілі

Живлення на плату Arduino подається з електросхеми автомобіля червоним

проводом, який під’єднується до цифрового виводу 2 на платі, але оскільки

джерело живлення електросистеми автомобіля 12 В, що забагато для даної

підсистеми, виникає необхідність використання подільника напруги, яким в

данному випадку виступають резистори на 5 і 10 кОм. Синій провід в свою чергу

– GND, або ( - ) полюс АКБ. Також червоним і синім проводами подається

живлення з плати на реле з портів 5V і GND відповідно. Командний сигнал з

плати на реле подається проводом зеленого кольору з керуючого цифрового


168

виводу 3 на керуючий вхід реле, з якого виходять синій і червоний проводи, вони

під’єднуються до потрібної ділянки електросхеми автомобіля.

Для реалізації роботи даної системи в інтегрованому середовищі розробки

Arduino було розроблено програму, яка дозволяє керувати зовнішнім

освітленням. Блок-схема алгоритму розробленої програми показана на рис.2.

Рисунок 2 - Блок-схема алгоритму роботи мікропроцесорної підсистеми

Мікроконтролер Arduino IDE під’єднується до комп’ютера і завантажується

в нього програма, розроблена засобами мови С. Після інтеграції підсистеми

керування освітленням в електропроводку автомобіля ДХВ (дальні ходові вогні)

будуть вмикатися при запуску двигуна і вимикатися протягом 15 секунд після

його вимкнення.


169

УДК 681.513

ДОСЛІДЖЕННЯ ІМІТАЦІЙНОЇ МОДЕЛІ ГПА

В.О. Шеремета



Компримування – одна з основних операцій при транспортуванні

вуглеводневих газів по магістральних трубопроводах, їх закачуванні в

нафтогазові пласти для підтримування пластового тиску (з метою збільшення

нафтоконденсатовилучення), в процесі заповнення підземних газосховищ, а

також при скрапленні газів. Компримування супроводжується підвищенням

температури газу і, як правило, потребує його подальшого охолодження.

Відомо що даний ТП є достатньо складним об’єктом для ідентифікації. Це

обумовлено їх нелінійністю, стохастичними властивостями, нестаціонарністю,

багатовимірністю та багатозвязністю, великим запізненням в часі, неповнотою

та нечіткістю інформації та низкою інших факторів.

Доведено, що досить якісна ідентифікація виробничих систем забезпечується

використанням відомих статистичних методів автокореляції та авторегресії.

Проте, використання класичних статистичних методів не завжди забезпечує

необхідну точність ідентифікацї моделей складних нелінійних об’єктів з метою

здійснення подальшого автоматизованого керування.

У той же час, існує альтернативний спосіб побудови автоматизованих систем

керування на основі використання технологій штучного інтелекту (нейронні

мережі, нечітка логіка, генетичні алгоритми тощо). На відміну від «класичних»

АСК, які засновані на використанні жорстких алгоритмів (або чіткої логіки),

системи із використанням штучного інтелекту мають властивості навчання та

самонавчання (тобто накопичення та узагальнення досвіду). Фактично даний

спосіб побудови АСК здатний опрацювати фактори, що погано формалізуються

із використанням звичайних математичних методів (наприклад, власний досвід

або інтуїція фахівця та ін.). Подібний підхід можна досить успішно застосувати

для ідентифікації в умовах складних багатовимірних та багатозв’язних систем,

до яких повною мірою необхідно віднести ТП компримування природного газу

на ГПА.

У загальному випадку дискретні ідентифікаційні моделі (інакше

нейроемулятори, предиктори або регресори, що засновані на штучних

нейромережах, представляються нелінійним дискретним рівнянням типу:

𝑦(𝑘 + 1) = 𝑁𝑁 ( 𝑦(𝑘), 𝑦(𝑘 − 1), … , 𝑦(𝑘 − 𝑙1),

𝑢(𝑘), 𝑢(𝑘 − 1), … , 𝑢(𝑘 − 𝑙2)),

де ŷ – вектор сигналів на виходів ідентифікаційної моделі;

NN(∙) – результуюче перетворення «вхід-вихід», що виконується нейромережею;

𝑙1 – глибина затримки зворотного зв’язку на виході моделі; 𝑙2 – глибина затримки

на вході; 𝑦(𝑘) – вектор сигналів на виході системи; 𝑢(𝑘) - вектор керування

сигналів на вході.

Це найпростіший однокроковий предиктор або NNARX – модель (Neural

Network based AutoRegressive eXgenous signal – нейромережева авторегресійна

https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B8%D1%81%D0%BA


170

модель, екзогенний тип сигналів). Такий предиктор дозволяє робити прогноз на

один крок наперед (рисунок 1.1).

Рисунок 1 – Структурна схема однокрокового нейроемулятора типу NNARX

Існують інші моделі нейроемуляторів, NNSSIF, ARMAX, проте у випадку

обмеженого набору вхідної статистики (наприклад при створенні АСУТП),

рекомендується використовувати моделі типу NNARX, NNARMAX, NNOE.

Тому в подальшому в якості базової багатовимірної ідентифікації ТП

компримування природного газу на ГПА буде застосовуватись модель типу

NNARX.

Слід відзначити дуже важливу рису авторегресійних моделей типу NNARX

– оборотність. Тобто одна і таж сама математична форма моделі в залежності від

напряму параметризації (навчання) може здійснювати ідентифікацію ТП як у

прямому напрямку y=NN(u,y), так і у зворотному u=NN(u,y). Стосовно ТП

компримування природного газу на ГПА це означає можливість прогнозування

значень збурюючих факторів (зміни температури навколишнього середовища,

температури повітря в рециркуляційній камері, зміна складу та тиску суміші як

на вході в установку так і вздовж технологічного контуру) при зміні вихідних

параметрів (тиску на виході, продуктивністі). Таку властивість нейронних

предикторів можна застосовувати при побудові інтелектуальних прогнозуючих

систем керування ТП компримування природного газу на ГПА.

Отже, шлях створення сучасної автоматичної системи інтелектуального

прогнозуючого керування ТП компримування природного газу на ГПА за

допомогою нейромереж є найкращим, оскільки має ряд переваг:

- нейромережі забезпечують необхідну точність ідентифікації моделей

складних нелінійних об’єктів;

- мають властивість навчання та самонавчання (тобто накопичення та

узагальнення досвіду);

- мають змогу одразу адаптуватись і скорегувати або зупинити ТП під час

раптової зміни параметрів;

- досвід свідчить, що на розробку та впровадження інтелектуальних систем

керування витрачається значно менші кошти за рахунок зменшення необхідності

використання коштовного обладнання (давачі, телекомунікації).


171

УДК 004.421

РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ВИДАЛЕННЯ ДУБЛІКАТІВ ФАЙЛІВ

І.І. Мельничук



Розвиток та удосконалення інформаційних технологій, збільшення об’єму

інформації, перехід до суспільства знань – усе це зробило інформаційні

комп’ютерні технології потужним інструментом підвищення продуктивності

виробництва, економічного зростання, створення нових засобів комунікацій.

Постійне зростання кількості електронних файлів, можливість зберігання їх

великих колекцій та проблеми індексування спричиняють дублювання

матеріалів. У зв’язку з цим, у всіх сферах соціального середовища виникає

проблема появи ідентичних за змістом копій файлів. Існує безліч готових

програм, які дозволяють очистити комп’ютер від файлів-дублікатів, проте,

кожна з них має свої переваги і недоліки. Тому було прийнято рішення про

розроблення авторської програми для пошуку та видалення дублікатів.

Для розроблення графічного інтерфейсу, який складається з чотирьох форм:

головне меню, додати папку, допомога та результат, було використано

середовище програмування Delphi.

Програма представляє собою структуру форм і модулів пов’язаних між

собою (рис.1).

Рисунок 1 - Діаграма зв’язків у програмі

Для забезпечення базових принципів роботи та підтримки графічного

інтерфейсу, крім стандартних бібліотек було розроблено п’ять влаcних модулів,

для підтримки функціоналу кожної форми та для окремих операцій таких як

сортування та видалення зі списку.

Форма головне меню містить шість кнопок: «Про програму», «Додати»,

«Довідка», «Видалити», «Переглянути результат» та «Розпочати сканування».

Для запуску розробленої програми користувач повинен спочатку за

допомогою кнопки «Додати» додати каталоги для сканування. За цю функцію

відповідає окрема форма і окремий програмний модуль, в якому містяться

відповідні процедури. Після того як користувач вибрав каталоги для сканування,

слід вказати критерії оцінки дублікатів, після чого здійснюється перевірка

пункту «Сканувати підкаталоги». Залежно від вибраного варіанту можливі

наступні операції: початок сканування підкаталогів або перехід до початку


172

сканування. Запустивши процес сканування одразу відбувається виклик

процедури StartButtonClick модуля Main, де відбувається початкова ініціалізація

всіх даних. Потім в даній процедурі перевіряються вибрані критерії для того,

щоб реалізувати пошук дублікатів залежно від заданих критеріїв. По

завершенню сканування відбувається генерування списку результатів з такими

параметрами: група, назва, розмір, час та папка. Параметр група відповідає за

номер групи, в які групуються схожі за певним критерієм файли під час

сканування:

- Назва – ім’я файлу;

- Розмір – за розмір файлу;

- Час – показує дату створення/останньої зміни файлу;

- Папка – показує шлях до файлу.

Принцип роботи програми зображено на блок-схемі (рис. 2).

Рисунок 2 - Блок-схема програми пошуку дублікатів файлів

Результат роботи програми можна переглянути, натиснувши на кнопку

“Переглянути результат”. В даній формі підключено можливість сортування за

вищевказаними параметрами.

Програма дозволяє зберігати та завантажувати результати сканування.


173

УДК 004.421

ОСНОВИ ТА ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

В.А. Лесик



Сучасній людині складно уявити свою працю без технологій, які її

полегшують. Основою такої автоматизації праці є штучний інтелект. Штучний

інтелект – розділ інформаційних технологій, що розв’язує проблему формалізації

завдань, які нагадують людські справи. Він заснований на суворому логічному

висновку. Альтернативою штучному інтелекту виступає обчислювальний. Хоч

він і є відгалуженням штучного інтелекту, він спирається на евристичні

алгоритми.

Штучний інтелект для більшості людей це два страшних незрозумілих слова

що символізують захоплення світу роботами, його кібернетизацію та

роботизацію. Але насправді складно буде уявити таку діяльність, до якої б не

проникли всілякі розумні пристрої. Вони роблять наше життя простішим, та

виконують половину нашої роботи. Серед таких сфер – медицина, наука,

боротьба зі злочинністю, бізнес, автоматизація виробництва тощо.

Систему штучного інтелекту можна визначити, як комплекс програмно-

апаратних засобів для вирішення інтелектуальних завдань, що дозволяють ЕОМ

виконувати операції, аналогічні функціям людини, зайнятою розумовою працею.

На відміну від програмних роботів, які маніпулюють деталями та інструментами,

системи штучного інтелекту маніпулюють знаннями, необхідними для

вирішення виникаючих завдань.

Наукові дослідження про природу мозку дають підстави вважати, що головні

закономірності мозку визначаються скінченною але дуже великою системою

правил. Вважають, що будь-яку функцію мозку чи розумову діяльність, описану

мовою за суворими правилами можна передати електронній обчислювальній

машині. Тому саме створення моделі мозку зазвичай є кінцевою метою

досліджень з питань «штучного інтелекту». Навіть неповні знання про мозок

дають можливість створювати наближені моделі, моделювати складні процеси

мислення, у тому числі й творчі. Хоча штучний інтелект – це технічна система,

вона може вчитися, знаходити спосіб досягнення результату та приймати

рішення, розпізнавати та розуміти.

В сучасному суспільстві штучний інтелект має багато застосувань, а в

майбутньому таких розробок буде все більше і більше. Його використання

покращує наше життя, перетворює складну діяльність в більш просту, а

небезпечні процеси дозволяє автоматизувати. Системи штучного інтелекту з

базами даних і банками знань націлені на вирішення прикладних завдань. Серед

них важливу роль відіграють автоматизація виробництва ти системи прийняття

рішень. Включення до виробничого ланцюга елементів штучного інтелекту

дозволяє домогтися максимальної автономності виробничого комплексу і ввести

в автоматизовану систему новий рівень управління.

Розвиток космічної промисловості тісно пов’язаний із штучним інтелектом.


174

Системи штучного інтелекту відіграють вирішальну роль в дистанційному

зондуванні Землі. З їхньою допомогою рішення, наприклад щодо керування,

приймаються фактично миттєво. Час необхідний людині для аналізу та

прийняття рішень надто довгий, і це не враховуючи час на доставку сигналу в

дві сторони. Така затримка може стати фатальною.

В багатьох галузях промисловості часто використовують роботів. Вони

виконують ту роботу, яка є небезпечною для людини. А також їх ефективно

використовувати для виконання одноманітних, повторюваних дій. При

виконанні такої роботи людина втрачає концентрацію, що нерідко призводить до

помилок чи нещасних випадків. Автомобільна промисловість має особливо

високий ступінь автоматизації, що мінімізує кількість бракованих виробів, чи

виробів з дефектами, а також кількість виробничих травм.

Крім того штучний інтелект використовують для медичної діагностики. І це

не тільки клінічні системи підтримки прийняття рішень для медичної

діагностики, це також комп’ютерна інтерпретація медичних зображень. Такі

системи допомагають сканувати цифрові зображення, наприклад, рентген, і

автоматично вираховувати вік кісток, а також розробляти план лікування. Аналіз

зображень комп’ютерної томографії може виявити типові хвороби на ранніх

стадіях, що може врятувати життя людини. Аналізуючи серцебиття людини

система може передбачити ймовірність виникнення тих чи інших захворювань.

Штучний інтелект – це складна наука. Вона не тільки використовує

математичний апарат, а й тісно пов'язана з психологією, нейрофізіологією та

філософією. Вона базується на роботі людського мозку, та полегшує людське

життя. Кажуть, що штучний інтелект може захопити світ, але причин для

хвилювань ще не має. Розробки базуються на вже вивчених властивостях

людського мозку, а цього замало щоб створити альтернативу людині. Хоча в

майбутньому це може стати загрозою для наших нащадків.


1. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные

нейронные сети. − М.: Физматлит, 2001. − 221 с.

2. Кибернетика, мышление, жизнь / Под ред. А. И. Берга, Б. В. Бирюкова, И.

Б. Новика, И. В. Кузнецова, А. Г. Спиркина. – М.: “Мысль”, 1964. – 511 с.

3. Амосов Н. М. Алгоритмы разума. – К.: Наук, думка, 1979. – 218 с.

4. Клаус Г. Кибернетика и философия. – М.: Издательство иностранной

литературы, 1963. – 532 с.

5. Головко В.А. Нейроинтелект: теория и применение. Книга 2.

Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей: Брест.

Изд. БПИ, 1999 – 228 с.

6. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1:Учебное пособие для вузов.

– М.:ИПРЖР, 2000. – 416 с.


175

УДК 004.046

РОЗРОБКА ВЕБ-ДОДАТКУ УПОРЯДКУВАННЯ ПУБЛІКАЦІЙ НА БАЗІ CMS WORDPRESS

О.О. Сирескіна, В.Б. Кропивницька



В даний час розвиток інформаційних технологій є не тільки найважливішою

областю знань, але є механізмом функціонування та розвитку соціальних

відносин. В останнє десяттиліття наукове та публіцистичне співтовариства

активно освоюють ресурси глобальної мережі Інтернет. Електронні

представництва є практично в кожній організацї. Людям надана можливість

отримувати актуальну та достовірну інформацію не виходячи з дому,

використовуючи ресурси веб-сайту будь-якої організації.

Найбільш зручна і популярна платформа для організації власного

інформаційного порталу на базі Web-додатків – це WordPress. ЇЇ функціонал

дозволяє створювати сайти будь якої складності, за допомогою спеціальних

плагінів. Створення сайту починається з розробки структури.

Cтруктура сайту повинна бути зручною та інтуїтивно зрозумілою

користувачеві. Таким чином найкращим варіантом структури є поділ її на

відповідні розділи, які будуть стосуватись лише певної функціональності, але

будуть взаємно пов’язані. Також важливо продумати зв'язок із користувачем та

виділити в чому заключається робота адміністратора.

Cайт складається з адміністративної та користувацької частини.

Адміністративна частина включає в себе такі розділи, як поповнення таблиць

публікацій та поповнення контенту сайту. Кожен з цих розділів поділяється на

підпункти, які потрібно час від часу поповнювати інформацією. Поповнення

таблиць публікацій потребує оновлення данних про нові публікації. Розділи веб-

додатку повинні знаходитись у такому розташуванні, щоб користувач міг легко

знаходити необхідну йому інформацію в меню без особливих зусиль не

витрачаючи багато часу на її пошук. Тому було обрано наступний варіант

розміщення інформації (рис.1).

Оскільки веб-додаток орієнтований на користувачів всесвітньою павутиною,

то виникає необхідність розмістити його у інтернеті. Для цього ми замовили

хостинг і домен. Після чого встановили WordPress. Та перейшли безпосередньо

до наповнення сайту інформацією.

Створили сторінки згідно розробленої структури сайту. Додали сучасну тему

та налаштували її. А саме: назву сайту, основну інформацію, короткий опис,

іконки та логотип, кольорову гаму, фонові зображення та віджети.


176

Рисунок 1 - Структура веб-сайту пошуку та упорядкування публікацій

Для упорядкування публікацій обрано плагін TablePress. Він досить простий

у використанні. На сторінці налаштувань ви можете задати назву таблиці, опис,

число рядків і стовпців. Плагін підтримує будь-які типи даних в комірках (в тому

числі і формули). Стовпці і рядки можуть переміщатись, додаватись і

дублюватись. Комірки можуть виділятися і об'єднуватися в більші. Одна із

найзручніших особливостей плагіна - можливість вибору комірки і додавання в

неї контенту за допомогою розширеного редактора. Є можливість стилізувати

контент, вставляти зображення. TablePress включає в себе функції пошуку і

сортування, рядки таблиці можуть бути розбиті по сторінках. Довільні CSS стилі

можуть бути додані на сторінці налаштувань плагіна і потім викликані в області

параметрів для окремих таблиць.

Розробка сайту за допомогою вище описаного методу дозволяє за короткий

час створити робочий сайт, для будь-якої організації, яка хоче упорядкувати

доступ до власних публікацій.


177

УДК 681: 621.311

УЛЬТРАЗВУКОВІ ВИМІРЮВАЛЬНІ ПРИСТРОЇ

Б.М. Слободян



Ультразвуковий метод хвильовий метод контролю рівня. Він заснований на

розходженні акустичних опорів середовищ, тобто добутку густини середовища

на швидкість поширення в ній ультразвуку. До досягнень ультразвукового

методу варто віднести нечутливість до зміни властивостей контрольованого

середовища, великий температурний діапазон, високу надійність. Даний метод

забезпечує безконтактне вимірювання вибухо-пожежонебезпечних і токсичних

середовищ при високих температурах і тисках. Унаслідок можливості

передавати і приймати ультразвукові коливання через металеві стінки резервуара

цей метод дозволяє створити суцільнозварну конструкцію вимірювального

елемента, чим забезпечуються герметичність і висока надійність приладів.

В ультразвукових рівнемірах використовують метод локації ультразвукового

імпульсу через рідину чи газ. Мірою рівня служить час поширення імпульсу до

границі розділу і назад. Останнім часом створюють рівнеміри, засновані на

акустичній локації через газ, тому що в них ізоляція давача від середовища

забезпечує можливість контролю рівня всіляких середовищ (неоднорідних,

в’язких, кускових, агресивних і ін). Цей метод найбільше зручний для

практичного застосування і вважається найбільш перспективний із всіх

ультразвукових методів.

В даний час розроблена система, уніфікованих високочастотних

сигналізаторів рівня рідких і сипучих середовищ у блочно-модульному

виконанні типу СУС, заснована на єдиному методі вимірювання, що дозволяє

вирішувати найважливіші задачі експлуатаційними і технологічними

характеристиками.

Рисунок 1 – Структурна схема системи сигналізаторів СУС

Сигналізатор типу СУС, рис. 1, працює в такий спосіб. Чутливий елемент 2,

що представляє собою конструктивну індуктивність, включений у резонансний

контур, куди подається напруга від генератора фіксованої частоти. З появою

контрольованого середовища в зоні чутливого елемента збільшуються втрати в

контурі і зменшується напруга високої частоти на ньому. Ця зміна

перетворюється детектором 3 у постійну напругу, викликає переключення

релейного каскаду 5. Живлення сигналізатора здійснюється від мережі через

1 3

6

2 4 5


178

випрямляч 6. Напруга живлення генератора і граничного елемента стабілізована

параметричним стабілізатором. Конструктивно елементи сигналізатора

розміщені в такий спосіб: чутливий елемент і частина електронної схеми, яка

включає в себе генератор високої частоти, детектор і граничний елемент,

об’єднані в первинному приладі, а релейний каскад і випрямляч – у вторинному.

а.

б. Рисунок 2 – Схема роботи сигналізатора рівня СУУЗ-1Р

У сигналізаторі рівня розділу двох середовищ СУУЗ-1Р (рис. 2)

випромінювач ультразвуку 1 і приймач 2 розташовують так, щоб кут між

напрямками випромінювання і відображення від границі розділу складав

140̊.Чутливий елемент сигналізатора знаходиться в пластмасовій склянці,

призначеної для виключення неоднозначності визначення границі розділу

середовищ, коли вона розташовується вище чи нижче контрольованого рівня.

Коли границя розділу в резервуарі розташована нижче контрольованого

рівня (див. рис.2, а), відбитий сигнал попадає на приймач і реле сигналізатора

спрацьовує, що відповідає відсутності води. При підвищенні рівня води в

резервуарі границя розділу розташовується вище верхнього краю склянки (див.

рис. 2, б) і відбитий сигнал уже не попадає на приймач. Реле сигналізатора

відключається, що відповідає наявності води.


179

УДК 681.5

МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ВИДОБУВАННЯ НАФТИ І ГАЗУ

М.В. Білоус



Arduino - апаратна обчислювальна платформа, основними компонентами якої

є плата мікроконтролера з елементами вводу/виводу та середовище розробки

Processing/Wiring - це фактично звичайний C ++, доповнений простими і

зрозумілими функціями для керування введенням / виводом на контактах.

Рисунок1 - Мікроконтролер Arduino UNO

Плата Arduino складається з мікроконтролера Atmel AVR, а також елементів

обв’язки для програмування та інтеграції з іншими пристроями. У

мікроконтролер записаний завантажувач (bootloader), тому зовнішній

програматор не потрібен. Розробка власних програм на базі плат, сумісних з

архітектурою Arduino, здійснюється в офіційнійному безкоштовному

середовищі програмування Arduino IDE.

По суті, це – однокристальний комп'ютер, здатний виконувати прості

завдання. Використання однієї мікросхеми значно знижує розміри,

енергоспоживання і вартість пристроїв, побудованих на базі мікроконтролерів.

Саме тому, за допомогою мікроконтролерів Arduino, легко реалізовувати цікаві

проекти з автоматизації технологічних процесів.

Мета мого проекту – створити систему, яка буде автоматично регулювати

температуру у закритому середовищі трьома способами, а саме: 1) підігрів за

допомогою опору, опір буде регулюватися за допомогою аналогових виходів

ШІМ; 2) охолодження за допомогою вентилятора; 3) створення додатковї

вентиляції системи за допомогою шторки з отворами. У своєму проекті я

використовую такі прилади: мікроконтролер Arduino UNO, датчик температури

DHT11, сервопривід, драйвер двигуна L293D, кулер 24В, опір 25Ом.

На даний момент схема уже зібрана, програма яка здійснює таке регулювання

уже готова, у планах підключення Arduino UNO до локальної мережі через

зв'язок з комп’ютером за допомогою USB, та керування цією системою будь-

яким пристроєм який буде підключеним до цієї мережі, сервером буде виступати

https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D1%96%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D1%80

https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D1%96%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D1%80

https://uk.wikipedia.org/wiki/Atmel

https://uk.wikipedia.org/wiki/AVR

https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%27%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80

https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%95%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%BE%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B6%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F


180

наш комп’ютер, а серверну програму буде написано на платформі Node.js.,

інтерфейс моєї сторінки буде оформлений за допомогою html та css.

Рисунок 2 - Робоча схема проекту

Таким чином в кінці ми отримаємо систему якою можна буде керувати з

любого комп’ютера чи смартфона, підключеним до мережі, по вказаному адресу

у браузері. Такий механізм, наприклад, можна буде застосовувати у розумних

будинках, що на даний момент набирають досить велику популярність. Через

дешеві елементи які потрібні для Arduino UNO це приведе до зменшення витрат

у розробці розумного будинку.


1. Петин В. А., Проекты с использованием контроллера Arduino. - СПб.: БХВ-

Петербург, 2014. - 400 с.: ил. - (Электроника).

2. Cоммур У.А., Програмирование микроконтроллерных плат

Arduino/Freeduino. - СПб.: БХВ-Петербург, 2012. - 256 с. ил. - (Электроника).


181

УДК 681.5

СТРУКТУРА ТА ФУНКЦІЇ МІКРОЕЛЕКТРОННОГО ПРИСТРОЮ МОНІТОРИНГУ НАКИДІВ ТА ЗАМИКАНЬ НА ЗЕМЛЮ У ВИСОКОВОЛЬТНИХ ЛІНІЯХ ЕЛЕКТРОПЕРЕСИЛАНЬ

О.П. Люра



Моніторинг накидів та захист від замикань на землю у приєднаннях

високовольтних електричних підстанцій є важливою функцією пристроїв

релейного захисту електричного обладнання у високовольтних лініях

електропересилань (ЛЕП). Традиційно такі функції виконуються струмовими

реле або мікроконтролерами при перевищенні значень фазних струмів певної

уставки.

У високовольтних ЛЕП часто виникають такі перехідні режими коли

амплітуди фазних струмів при запуску потужних електроприводів (ПЕД) у

кілька разів можуть перевищувати значення порогових настройок засобів

релейного захисту. Такі ситуації, наприклад виникають в електричних мережах

6.3 кВ нафтогазових промислів, які живлять електроприводи станів-гойдалок та

глибинних насосів.

Дослідження такого класу збурень та перехідних процесів у високовольтних

ЛЕП дозволило встановити, що часові тренди та структурні характеристики

сигналів фазних струмів суттєво відрізняється, як це показано у роботах [1-2] та

на рис.1.

Рисунок 1 - Характеристики струмових сигналів накиду та короткого замикання в

ЛЕП

Запропонований інтегрально-різницевий метод розпізнавання та

моніторингу накидів та коротких замикань в ЛЕП реалізується шляхом

визначення різниці між значеннями фазового струму з супутними наполовину

періоду промислової частоти 50 гЦ згідно виразу [3]:

.,0;

2

1

2/

2 kjZZGjn

ji

iii

В результаті такого алгоритму опрацювання фазних струмів забезпечується

чітке розпізнавання моментів виникнення накидів та коротких замикань не по

амплітуді струму, а по структурі перехідних процесів, як це показано на рис. 1.

Розроблений у співавторстві мікроелектронний пристрій релейного захисту


182

[3] функціонала структура якого показана на рис 2, містить трансформатор

струму (ТС) та мікроелектронний модуль опрацювання фазного струму

приєднання ЛЕП (ЕМ), накид та вхід порогової уставки квадратичного інтегралу

( 2

0G ).

Рисунок 2 - Функціональна структура мікроелектронного пристрою релейного захисту:

АЦП – аналого-цифровий перетворювач; ІК – інтегруючий квадратор

На рис. 3 показана структура мікроелектронного ІК, який містить: 1 – вхід

синхронізації, 2 – двійковий лічильник, 3 – накопичуючий суматор, 4 – регістр

пам’яті на D-тригерах, 5 - інформаційний вхід iG , 6 – порогова схема, 7 – вхід

коду числа накопичення, 8 – другий вхід стартових сигналів.

Рисунок 3 - Структура мікроелектронного інтегруючого квадратора

Робота пристрою тактується сигналами по входах 1 та 7 у моменти нульових

значень фазних струмів. Число накопичень інтегральної суми різницевих

квадратів задається кодом на вході 4 . Розроблений пристрій має застосування у

складі обладнання передавально-діагностувальної системи «Альтра» Інституту

мікропроцесорних систем керування об’єктами електроенергетики.


1. Project of structural solutions and components of special processor of relay

protection in high-voltage lines of electricity transmission / Oleh Liura, Igor Sabadash,

Nataliia Vozna, Ivan Ostrovka // Proceedings of the 2017 XIIIth International

Conference Perspective Technologies and Methods in MEMS Design. - PP. 70-73.

2. Возна Н.Я. Метод структурного розпізнавання накидів та коротких

замикань в ЛЕП / Н.Я. Возна, О.П. Люра // Матеріали ІІ Всеукраїнської науково-

практичної конференції "Інформаційні технології в освіті, техніці та

промисловості", Івано-Франківськ. - 2015. –С.180-181.

3. Пат.103938 Україна МПК Н02Н 9/00 (2015.01) Пристрій релейного захисту

високовольтних ліній електропередач / Николайчук Я.М., Возна Н.Я., Люра О.П.,

Островка І.І., Сабадаш І.І. №u201505713; заявл.09.06.2015; опубл.12.01.2016,

Бюл. №1/2016.


183

УДК 681.5

ПОБУДОВИ КОРЕЛЯЦІЙНИХ МОДЕЛЕЙ В СФЕРИЧНІЙ СИСТЕМІ КООРДИНАТ

А.І. Сегін, О.І. Перхалюк, П.А. Кривий, Д.В. Стельмащук


е-mаil: [email protected], [email protected]

Математичний апарат кореляційного аналізу залишається на сьогодні

потужним інструментом дослідження технологічних процесів та природних

явищ. Сфери його застосування є надзвичайно різноманітними як у

фундаментальних напрямках науки так і прикладних. Кореляційний аналіз

успішно використовується при дослідженні процесів в енергетиці, електроніці,

радіотехніці, астрономії, астрофізиці, економіці та інших галузях науки.

Кореляційні моделі дають можливість дослідити як одновимірні так і

багатовимірні процеси детермінованого і стохастичного характеру. Зрозуміло,

що кореляційний аналіз не є абсолютно універсальним, має свої обмеження та

можливості використання для певного класу задач. Проте це є зручним та

надійним методом вирішення широкого кола задач, який потребує подальшого

розвитку та вдосконалення для його більшої ефективності та розширення сфери

використання.

В даній роботі представлено математичні вирази для побудови кореляційних

моделей в сферичній системі координат. Побудова кореляційних моделей в

сферичній системі координат відкриває нові перспективи їх використання в

дослідженні процесів і явищ, які набагато простіше описуються в сферичних

координатах ніж в декартовому просторі. До таких процесів належать

визначення орбіт та фігур небесних тіл, визначення руху об’єктів в просторі,

радіолокації, поширення хвиль різної природи в просторі, обертальні процеси в

механіці, визначення точних координат в картографії та інших.

Часто при дослідженні стаціонарних процесів їх кореляційні властивості

визначаються не через ансамбль реалізацій, а їх поведінкою в часі на достатньо

тривалому інтервалі спостереження [1]. В таких випадках кореляційні оцінки

визначаються на основі зсунутих в часі значень досліджуваного процесу. У

випадку двовимірного стаціонарного процесу коваріаційна функція в сферичній

системі координат визначається за виразом [2]:

1

0

1

0

),(),(11

),(PN

i

QN

jqjpiejiRre

nmqpK ; (1)

де n , m – об’єми робочих вибірок по координатам , ;

p , q – індекси зсуву по відповідним координатам , ;

P ,Q – максимальне значення зсувів по відповідним координатам ,

N –загальна кількість дискретних точок об’єкта

, – координати кутів в горизонтальній та вертикальній площині.

),(),,( qjpieji – значення функції, що описує процес, в момент

часу, якому відповідають координати кутів ji , та зсунутого в часі значення,


184

якому відповідають координати кутів qjpi , .

Для двох функцій constRr , які задають в сферичній системі координат

сфери з радіусами відповідно 51R і 22 R (рис. 1) коваріаційна функція

визначена згідно виразу (1) буде мати вигляд представлений на рис. 2.

Рисунок 1 - Графіки функцій двох сфер з радіусами 51R і 22 R

Рисунок 2 – Представлення коваріаційної функції в полярній системі координат

Результати кореляційного аналізу побудовані в сферичній системі координат

двовимірних стаціонарних періодичних процесів є більш наглядними та

зрозумілими, при цьому, за рахунок простішого опису, має простіші обчислення.


1. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. - 3-е изд. -

СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 768 с.

2. Сегін А.І. Перспективи побудови кореляційних моделей в полярній системі

координат // Штучний інтелект, Національна академія наук України Інститут

проблем штучного інтелекту. – ІПШІ МОН і НАН України ”Наука і освіта”.–

2009 – № 1. – С. 305-315.


185

УДК 65.011.56

СИСТЕМА АВТОМАТИЗОВАНОГО УПРАВЛІННЯ НА ГАЗОРОЗПОДІЛЬНІЙ СТАНЦІЇ ТИПУ «ЕНЕРГІЯ»

С.І. Стратан

ВРТП«Укргазенергосервіс», 08151, м. Боярка, вул. Маяковського, 49,


Основне технологічне обладнання ГРС включає блочні вузли перемикання та

редукування, касетні фільтри газу, підігрівач газу, вузли виміру витрати газу

споживачам, блок одорування. До допоміжного обладнання відносяться ємності

одоранту та конденсату, опалювальний котел, станція електрохімічного захисту.

Система автоматизованого управління функціонує в наступних режимах:

1. Автоматичному, коли керування роботою ГРС відбувається відповідно до

алгоритмів керування та захисту без участі експлуатаційного персоналу.

2. Дистанційному, коли керування окремим обладнанням та вузлами

виконується з АРМ оператора (АРМ змінного інженера), а за “безлюдної”

технології з диспетчерським пунктом ЛВУМГ.

3. Налагоджувальному, коли до САК ГРС має бути підключений інженерний

пристрій типу “notebook” для забезпечення виконання пусконалагоджувальних

та налаштувальних робіт, при цьому автоматичне і дистанційне керування

повинно бути заблоковано.

Комплекс технічних засобів, відповідно до типових проектних рішень,

складається з таких систем: система контролю фізичних та технологічних

параметрів автоматики ГРС (СКФТПА), система контролю загазованості,

система контролю присутності на об’єкті, система пожежної сигналізації.

Інші локальні підсистеми, такі як система автоматичного керування

підігрівачем газу (САК ПГ), система автоматичного керування одоризатором, та

інші, у разі їх наявності на об'єкті, взаємодіють з системою контролю фізичних

та технологічних параметрів ГРС за цифровим інтерфейсом RS-485 (RS-232), та

за фізичними каналами передачі аварійних сигналів стану обладнання.

Оповіщення персоналу про відхилення технологічних параметрів від норми

здійснюється за допомогою світлозвукового оповіщувача, а також за допомогою

блока дистанційного негайного голосового оповіщення не менше трьох

абонентів за заданим алгоритмом.

Система контролю загазованості призначається для:

- постійного контролю рівня концентрації природного газу (за метаном);

- сигналізації оператору та диспетчеру ЛВУ про небезпечний рівень вмісту

природного газу в повітрі згаданих вище приміщень ГРС (перший

концентраційний поріг);

- відсікання паливного газу від опалювального котла у разі досягнення вмісту

природного або чадного газу в опалювальній котельні ГРС рівня другого

концентраційного порогу.

Система контролю загазованості базується на сучасних сигналізаторах типу

"Дозор-С". Сигналізатор являє собою стаціонарний прилад, який складається з

вимірювальних перетворювачів (давачів) та блока живлення і сигналізації (блок


186

БПС). Інформація з сигналізатора "Дозор-С" до шафи автоматики надходить за

цифровим інтерфейсом RS-485.

Джерелом електроживлення засобів автоматики на ГРС є загальна мережа

електропостачання цієї ГРС, яка за надійністю відповідає третій категорії

споживачів. В якості резервного джерела живлення система використовує

акумуляторні батареї. Перехід системи контролю фізичних та технологічних

параметрів ГРС на резервне електроживлення і назад здійснюється автоматично

з індикацією відповідного режиму роботи.

Контролер системи має двадцять аналогових вхідних сигналів, двадцять

чотири дискретних вхідних сигналів, двадцять дискретних вихідних сигналів,

два інтерфейси RS-232\RS-485, а також один інтерфейс – Ethernet.

Система зв’язку з верхнім рівнем керування показана на рисунку 1.

Рисунок 1 – Система забезпечення зв’язку

Система контролю присутності на об’єкті ГРС призначена для визначення

походження (свій/чужий) особи з виводом світлозвукової сигналізації в разі

несанкціонованого проникнення до операторної ГРС, а також збору, обробки та

збереження візуальної інформації подій на майданчику ГРС. Система здійснює

сповіщення диспетчера ЛВУ, оператора ГРС, а також включає місцеву

світлозвукову сигналізацію. Система складається з сповіщувача руху,

контролера ключів в комплекті зі зчитувачем, обладнання відеоконтролю.

Система протипожежного контролю забезпечує цілодобове виконання

функцій контролю стану об’єкта. У якості технічних засобів виявлення пожежі

використовуються пожежні теплові лінійні сповіщувачі.


187

УДК 004.75

КРИТЕРІЇ ОЦІНКИ СТРУКТУРНОЇ, ІНФОРМАЦІЙНО-СТРУКТУРНОЇ ТА ЕНТРОПІЙНО-СТРУКТУРНОЇ СКЛАДНОСТІ ПРОБЛЕМНО-

ОРІЄНТОВАНИХ ДАНИХ

Н.Я. Возна

Тернопільський національний економічний університет, м. Тернопіль, Львівська, 11,


При побудові архітектур та структурних рішень компонентів розподілених

комп’ютерних систем на практиці найчастіше розраховуються оцінки апаратної

та часової складності згідно виразів відповідно:

n

iiAA

1

,

m

jj

1

,

n – кількість компонентів, iA - апаратна

складність i -го компонента;

m - кількість послідовно з’єднаних компонентів;

j - затримка сигналів у кожному j -му

компоненті.

Також для визначення апаратної складності системи використовується

оцінка складності Квайна [1], яка характеризується кількістю устаткування, що

становить схему. Оцінка по Квайну визначається сумарним числом входів та

виходів логічних елементів, а коли інформаційність входів та виходів пристрою

та входів логічних елементів, є різною - то сумою оцінок Квайна.

l

kkgC

1

,

2

1

1

1

l

kk

l

kk gdC

l – входи та виходи всіх логічних елементів, з

яких складається схема, 1kg ;

kd - апаратна складність входо-виходів пристрою,

kg - апаратна складність входів та виходів

логічних вентилів.

Дані оцінки характеризуються обмеженими функціональними

можливостями, оскільки не забезпечують можливість розрахунку структурної та

інформаційно-структурної складності.

Тому розробка та дослідження розширеного класу критеріїв оцінки

структурної, інформаційно-структурної та ентропійно-структурної складності є

актуальною науково-технічною задачею.

Відомий метод оцінки структурної складності мікроелектронних схем на

основі ентропійного підходу, запропонований професором М.В.Черкаським [2]:

)1(log2 nEEES nin

mnEn – загальне число елементів матриці mn

– розмір матриці, iE – число елементів

досліджуваної структури.

Функціональне обмеження даної оцінки полягає у тому, що при розрахунку

структурної складності однорідних та регулярних середовищ, виникає 1log 2 і

диференціація структурної складності стає неможливою.

Розрахунок структурної складності вузлів матричних моделей руху даних на

основі характеристик емерджентності, запропонований Дж. Мартіном згідно

оцінки одиниці руху даних, відповідає відношенню числа зв’язків до числа


188

компонентів системи та становить:

0NNÊ id

iN - кількість зв’язків, 0N - кількість компонентів.

Запропонована в роботі [3] оцінка структурної складності архітектури

обчислювального пристрою виконується згідно виразу:

n

iiic Pk

1

iP - параметри атрибутів ПФД, i – вагові

коефіцієнти експертних оцінок компонентів

архітектур.

Враховуючи функціонально-інформативні характеристики ПФД

m

jif

1

отримаємо кількісну оцінку інформаційно-структурної складності

представлення елементів складної системи:

max)(11

n

iii

m

jje PfKk K – ідентифікатор рівня ПФД ( nK ,… –

відповідно для n-рівневих зображень).

На основі оцінки міри ентропії розраховується ентропійна складність

перетворювача інформації чи процесора згідно виразу: . .e вх вихk I І , де

.вхI , .вихІ –

відповідно ентропія на вході і на виході структури.

Оцінка ентропії може бути визначена згідно аналітичних виразів [3]:

Р. Хартлі, К. Крампа, Н. Колмогорова, К. Шеннона, Дж. Лонго, Г. Шульца,

Б. Олівера, Д. Мідлтона, В. Таллера, В. Боюна, Я. Николайчука.

У загальному випадку оцінку ентропійно-структурної складності можна

виразити на основі різних аналітичних функцій: адитивної ( cIC kIk ),

мультиплікативної ( cIC kIk ), відносної ( cIC kIk ), експоненціальної (

ckIC eIk або I

cIC ekk ), логарифмічної ( cIC kIk log або Ikk cIC log ) та ін.

Запропоновані та систематизовані оцінки структурної складності

компонентів структур складних розподілених комп’ютерних систем є важливим

інструментом порівняння та оптимізації характеристик складності у процесі

проектування та вдосконалення їх системних характеристик.


1. Бойченко О. В. Швидкодіючі багатододанкові суматори комбінаціного

типу / О. В. Бойченко, Я. І. Торошанко // Комп’ютерно-інтегровані технології:

освіта, наука, виробництво. – 2011 – № 3. – C. 20–24.

2. Черкаський М. В. Складність пристрою керування / М. В. Черкаський, Х.

Х. Мурад // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2004.

– № 521. – С. 3–7.

3. Возна Н.Я. Теоретичні засади методу оцінки ентропії структуризованих

поліфункціональних даних // Вісник національного університету «Львівська

політехніка» «Комп’ютерні системи та мережі». - 2016. - №857. - С.17-28.


189

УДК 62-503.56

EXPERIMENTAL STUDIES DISTURBING EXPOSURE TO PROCESS OF LARGE ORE CRUSHING

S.M. Matsuk

Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», 49005, м. Дніпро,

пр. Дмитра Яворницького, 19, е-mаil: [email protected]

One of the main indicators of quality reference process large crushing (LC) is a

granulometric composition original and crushed ore, to control which widely use

optical (video) methods.

Algorithms of processing information in machine vision systems (MVS) contain

the following procedures:

- capture and image formation;

- preliminary image processing;

- encoding-transmission-reception-decoding of the image;

- restoration, segmentation and classification of the image.

Image formation involves setting up the optoelectronic system, when the problems

of choosing the field of view, focusing, lighting conditions, exposure, protecting the

field of view from dust, etc. are being solved. (pic. 1).

a b

Pic. 1. Images of ore in the dump truck (a) and on the conveyor (b)

In this case, the choice of the field of view should exclude the effect of segregation

in the flow of lump material on the monitored image, and also ensure that the

representative pattern remains in sight.

The preliminary processing of images is aimed at improving (restoring, smoothing)

the image distorted by noise and influence negative factors (lubrication, defocusing,

etc.). The sources of noise are the imperfection of the camera and image generation

algorithms, poor shooting conditions, as well as interference in communication

channels (as a result of the presence of industrial equipment of large unit capacity,

impulse noise as well as white noise are significant).

For the suppression of impulse noise, median filtering is widely used, and white

noise is suppressed by the way of smoothing (averaging over neighbors), which

consists in convolving the image with different masks.

The coding-transmission-reception-code operations of an image are used in

distributed MVS, in which the image forming and subsequent processing units are

spatially separated. When implemented, standard solutions are used (Huffman channel

coding, compression of JPEG image frames and MPEG video streams).

On the receiving side, performed the distorted image is reconstructed, the

segmentation (partitioning) of the image into its constituent elements and the

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/one_1

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/of

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/the

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/main_1


https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/quality_1

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/reference

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/process_1

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/large

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/a_1

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/composition

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/original_1

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/and

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/ore


https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/information

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/in_2

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/machine

https://dictionary.cambridge.org/ru/%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%BE-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9/vision


190

classification of these elements by the size (Figure 2).

A passive industrial experiment was carried out in the conditions of the large-scale

crushing of the Ingulets Mining Plant.

The sample size was 60 dump trucks. Periodicity of control at the entrance (average

time of arrival of dump trucks for unloading) is 79.3 s.

Periodicity of the control at the outlet (content of class + 100mm in crushed ore) -

no more than 15 s.

As a result of processing the experimental data, it was established:

1) input variables:

Fig. 2. Distribution of ore size in a dump truck (a) and on the conveyor (b)

- the weighted average weight of the input ore had an average value вхГ =195,1 mm;

minвхГ =143 mm, maxвхГ =241 mm.Standart error of the mean

вхГ =20,72 mm and

coefficient of variation вхГk =10,6 %;

- input ore strength – Кр =7,28 ед.; minКр =4,5 ед.,

maxКр =10,1 ед, Кр =1,46 ед.,

Крk =20,1 %;

- slit width – Щ =210,9 mm; minЩ =190 mm,

maxЩ =220 mm, Щ =11,4 mm,

Щk =5,4 %.

2) the output of the process (assay + 100 mm in crushed ore) - 100Г =49,62 %;

100minГ=40 %,

100maxГ=58,1 %,

100Г

=5,07 %, 100Гk

=10,2 %.

For the size of the input ore, it is determined that the Hurst index was

вхГH =0,144<0,5, which characterizes this signal as antipersistant (with frequent ups

and downs). The correlation entropy was вхГK =0,349 depth of exact forecast

вхГT =4,6tact), and the dimension (the depth of the memory of the generation process)

– вхГd 3.

For ore strength:КрH =0,209<0,5;

КрK =0,358 (КрT =4,5);

Крd 3.

Literature:

1. Pratt W.K. Digital Image Processing / W.K. Pratt. – New York; Chichester;

Weinheim; Brisbane: John Wiley and Sons Inc, 2001. –723 p.

2. Маtsiuк S.М. The algorithm of automatic lump materials granulometric

composition monitoring / S.М. Маtsiuк, I.М.Udovik, V.I. Korniienko // Power

Engineering and Information Technologies, in Technical Objects Control, CRC Press,

Taylor & Francis Group, London, 2017, p.p. 187-194. ISBN 978-1-138-71479-3.


191

УДК 681.516.77:622.24.054

СТРУКТУРИЗАЦІЯ ІНТЕРАКТИВНОЇ ВЗАЄМОДІЇ ОПЕРАТОР – ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ ОБ’ЄКТІВ НАФТОГАЗОВОЇ

ГАЛУЗІ

Г.Я. Процюк, В.Р. Процюк

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська, 15, е-mаil: [email protected]

Розробка та впровадження комп’ютеризованих систем моніторингу широкого класу технологічних об’єктів різних галузей промисловості, а також технічної та екологічної безпеки їх експлуатації є особливо актуальною науково-прикладною задачею у нафтогазовій галузі. Такими об’єктами є установки буріння, видобутку, підготовки, транспорту, переробки та зберігання нафтопродуктів і газу [1].

У структурі комп’ютеризованих систем контролю та управління промислових об’єктів моніторинг за їх станом та технологічними режимами роботи виконують оператори абонентських станцій . При цьому методи представлення, структуризація даних та технологія інтерактивної взаємодії "оператор – моніторингова система" (ОМС), як свідчить практика, дослідження науковців та розробки фірм , надійність та результативність функціонування ОМС в реальному часі суттєво впливає на ефективність роботи об’єктів та інформаційної системи діагностування в цілому.

Важливим елементом вказаної інформаційної взаємодії є інтерактивний режим реалізації моніторингу, ефективна структуризація моделей об’єктів управління, а також надійне розпізнавання квазістаціонарних, нештатних, передаварійних, аварійних та екологічно-небезпечних ситуацій на об’єктах. Особливе значення при цьому надається забезпеченню низької складності та високої швидкодії реакції оператора на зміни станів об’єктів.

Перспективним методом реалізації таких характеристик комп’ютеризованої системи на рівні абонентської станції оператора є образно-кластерна структуризація даних та відображення відповідної моделі на екрані монітора .

Досить складною науковою задачею є розробка теоретичних засад, критеріїв та технології прийняття рішення у випадках, коли моніторинг станів технологічних об’єктів здійснюють кілька операторів. Прикладом такого об’єкту є архітектура цифрової розподіленої системи моніторингу процесів буріння .

Параметри ОУ, на основі яких ідентифікуються його статистичні, кореляційні та ентропійні стани визначаються згідно фрейму оператора та формується його структуризована образно-кластерна модель згідно виразу [10]:

({ },{ }, , , , , , , , , , , , , , ),ОУ i j оу x j v x x xx xy w i ij ij ij xX F x x S M M M D R R S L S P I

де: { },{ }i jx x - масиви оцифрованих моніторингових даних параметрів ОУ; оуS -

відповідно семантичний, інформаційний та технологічний стани ОУ; , ,x j vM M M - відповідно вибіркове, ковзне та вагове математичні сподівання;

,x xD - відповідно дисперсія та середньоквадратичне відхилення;

,xx xyR R - автокореляційна та взаємокереляцйні функції; wS - спектри параметрів

ОУ у різних теоретико-числових базисах; iL – логіко-статистичні інформаційні


192

моделі (ЛСІМ), 1, 5i ; , ,ij ij ijS P - відповідно матриці коефіцієнтів

взаємокореляції, кластерної моделі ймовірнісних переходів та ентропійних станів;

xI - кореляційна міра ентропії стану ОУ.

Побудова образно-кластерної моделі ОУ здійснюється на основі нормованої

кореляційної матриці ij , яка розрахується на основі нормованих коефіцієнтів

взаємокореляції ij згідно виразу:

(0)ij

ij

i j

R

та матриці

12 1

2

1,

1 ...

1 ...

... ...

1

m

m

ij

m m

На рис.1 наведено приклад реалізації образно-кластерної моделі на моніторі оператора, яка відображає стан норми та відхилення від норми на основі глибокого статистичного та кореляційно-ентропійного аналізу.

а) - норма

в) – не норма

- 1. Моделі ЛСІМ (1-5)

- 2. Ентропія ОУ (Ix, Dоу)

3. Динаміка відхилень від норми ( ij , Pij,)

4. Статистика станів ( xxD , , xyxx RR , , wS )

5. Математичні сподівання (vjx MMM ,, ,

i )

Рисунок 1 - Структуризована образно-кластерна модель ОУ

Для такого класу об’єктів в інтерактивному режимі ставляться підвищені вимоги до надійності і живучості комп’ютерної системи, шляхом самодіагностики, резервування, тестування (рис.3).

Рисунок 2 – Самодіагностуючі інтерактивні комп’ютерні системи

Виходячи з аналізу нештатних ситуацій, доцільно визначити коефіцієнт рівня

небезпечності: ],),(,,,,,, ,)([ ijijxyxyxxОУ

5

1

IKwSMRRDMtXX

L

Kx

i

ii

n

де i - коефіцієнт небезпеки відхилення i-ї ЛСІМ, iL - i-та ЛСІМ.

З оцінкою nK активно взаємодіють оператори інформаційної системи, на

основі чого приймають рішення відповідно функцій управління об’єктом. Література: 1. Возна Н.Я., Процюк Г.Я., Пітух І.Р., Николайчук Я.М. Структуризація,

методи та моделі інтерактивної взаємодії оператор – інформаційна система моніторингу об’єктів нафтогазової галузі. Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ. – Івано-Франківськ, 2015. - №2(55). – С.111-118.


193

УДК 681.511

ЕЛЕМЕНТИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ТРУБОПРОВОДУ

О.В. Кучмистенко



Інтелектуальна труба є частиною інтелектуального трубопроводу і служить

для ефективного моніторингу та керування процесом транспортування рідин і

газів, трубами малого діаметра (до 300 мм), безлюдним способом. В принципі

таку трубу можна використовувати і більшого діаметру, але при цьому кількість

необхідного обслуговуючого персоналу буде меншою ніж використовується для

звичайного трубопроводу за рахунок зменшення елементів які необхідно

обслуговувати (рис. 1).

Рисунок 1 – Зовнішній вигляд інтелектуальної труби

Основою інтелектуальної труби може бути склопластик, метал або будь-який

інший міцний матеріал(рис. 2). Труба складається із декількох шарів:

- перший це основа труби;

- другий шар це датчик цілісності труби;

- третій шар це технічні засоби автоматизації;

- четвертий шар - захисна оболонка.

1

2

3

45

6

Рисунок 2 – Будова інтелектуальної труби: 1 - струмопровідний датчик цілісності

труби; 2 – ультразвукові давачі витрати; 3 – датчик тиску; 4 - волоконно-оптичні

сенсори деформації; 5 – клемна коробка з мікроконтролером, датчиком температури,

GPS-модулем, Wi-Fi-модулем; 6 – клемна коробка для під’єднання до наступного

елемента


194

Каркасом інтелектуальної труби служить скловолоконна труба на якій

розташовуються всі інші елементи та шари. Так на другому шарі розміщується

елементи із струмопровідних матеріалів (поз. 1) які при розриві дають

інформацію про пошкодження самої труби. На другому шари розташовуються

технічні засоби автоматизації а саме ультразвукові датчики витрати (поз. 2),

датчик тиску (поз. 3), волоконно-оптичні сенсори деформації (поз. 4). Інформація

про стан труби надходить на мікроконтролер який розташований в клемні

коробці (поз. 5) в тій же клемний коробці розташований датчик температури

модуль GPS та модуль Wi-Fi. Модуль GPS служить для визначення географічних

координат положення труби WI-FI служить для зв'язку і комунікації з іншими

пристроями. Клемна коробка (поз. 6) служить для з'єднання з наступними

елементами трубопроводу.

Кількість давачів може мінятися в залежності від необхідності і може бути

меншою. Наприклад може бути варіант без ультразвукового давача витрати і без

волоконно-оптичного сенсора деформації.

Об’єктом управління є технологічний процес перекачування нафти, в який

входить сукупність технічних засобів (машин, апаратів, пристроїв), які

виконують технологічний процес, але при цьому потребують спеціально

організованих впливів ззовні для досягнення поставленої мети керування.

Неможливо уявити повноцінне управління процесом перекачування нафти без

надійної роботи системи моніторингу лінійної частини МН. В нашому випадку

об’єкт керування ОК має декілька вхідних y = 1, 2,…, m і вихідних x = 1, 2,…, n

параметрів, тому його називають багатовимірним (рис. 3) [6].

ОК

y1(t)

y2(t)y3(t)

ym(t)

x1(t)

x2(t)

xn(t)

z0(t)

Рисунок 3 – Структура інформаційних потоків багатовимірного ОК типу МІ–МО

(multy input–multy output): у1(t) …уm(t) – значення контрольованих параметрів тиску,

витрати температури, цілісності труби і т.д.; z0(t) – зовнішні сили і перешкоди, що

впливають на експлуатацію труби; х1(t) …хm(t) – значення параметрів, які дають

інформацію про стан труби і процес перекачування в ній (тиск, температура, витрата,

пошкодження і деформації)

На рис. 3 показано лише зв’язки хk і yl з усіма іншими, хоча загалом кожна

вхідна змінна пов'язана з кожною вихідною змінною.

Якщо взаємозв’язки по всіх каналах хk – yl лінійні або лінеаризовані, тоді

загалом таку динамічну ланку можна описати такою системою неоднорідних

диференційних рівнянь вигляду:


195

, (1)

де Dil(s) і Кik(s) – вихідні і вхідні диференційні оператори у вигляді степеневих

поліномів.

Систему (1) можна записати більш компактно у вигляді одного векторного

диференційного рівняння:

, (2)

де , – вектори вихідних і вхідних змінних, що представлені у вигляді

матриць-стовпчиків:

Т – символ транспонування матриць;

D(s) і К(s) – матриці операторів:

. (3)


1. Семенцов Г.Н. Автоматизація неперервних технологічних процесів.

Регулятори: навчальний посібник. – Івано-Франківськ: ІФНТУНГ, 2016. – 201 с.

2. Семенцов Г.Н. Фаззі-модель для імітаційного моделювання

несанкціонованого витікання нафти з нафтопроводу / Г.Н. Семенцов, О.В.

Кучмистенко // Академический вестник. – Кривой Рог. – 2004. - № 13. – С. 84-86.

3. Sementsov G. N., Chugur I. I. Fuzzy identification of rock layers with anomalous

pressure // Proceeding of Third Conference of the European Soceity for Fuzzy Logic

and Technology (EUSFLAT) – Zittay (Germany)/ - 2003. – P. 570-573.

nitxsKtysD

m

k

kik

n

i

iil ,...2,1 ,)()()()(

11

)()()()( txsKtysD

)(ty )(tx

,,...,...,,

,,...,...,,

21

21

Tmk

Tnl

xxxxx

yyyyy

)()...(

......................

)()...(

)( ;

)()...(

......................

)()...(

)(

1

111

1

111

sKsK

sKsK

sK

sDsD

sDsD

sD

nmn

m

nnn

n


196

УДК 681.516.77: 622.24.054

МОДУЛЬ «ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА» В СИСТЕМІ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПО КЕРУВАННЮ ГІДРОТРАНСПОРТОМ

ГІРНИЧО-ЗАГАЧУВАЛЬНОГО КОМІНАТУ

С.Д. Приходченко

Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», 49005, м. Дніпро, пр. Дмитра Яворницького, 19, е-mаil: [email protected]

Формування методики автоматизованого контролю стану гідротранспортної системи ґрунтується на таких положеннях.

Існує загальна модель ВГТС RPM ,0 , де P – є множиною характеристик,

до яких відносяться хімічні і фізичні чинники зовнішнього і внутрішнього середовищ, стану устаткування, прогнозовані події і так далі;

R – множина стосунків між характеристиками з P. Ці характеристики класифікуються та представлені у вигляді об'єднання трьох великих множин:

LBVP , де V – характеристики зовнішнього середовища; B – характеристики гідротранспортної системи; L – характеристики пульпи.

З наданих вимог витікає обов'язкове застосування методів розпізнавання сигналів, що поступають, побудова бази даних або бази знань для зберігання інформації, що поступила, та реакції на неї, а також системи ухвалення рішень, що допомагає операторові в їх виборі [1].

Для набуття значень характеристик Pk використовуються такі джерела і канали інформації: приладова реєстрація і аналіз параметрів при проведенні обстежень; приладова реєстрація і аналіз параметрів середовища; дані контролю пульпи. Проте, узагальнюючи, їх можна звести до двох формальних способів отримання даних: розрахунку з використанням математичних моделей (F); зняттю показників з устаткування ГС (G). Устаткування G – це прилади, датчики, генератори, пристосування, в результаті використання яких можуть бути набуті значення характеристик системи гідротранспортування.

Математичні моделі F є сукупністю розрахункових формул і обчислювальних методів для перетворення отримуваних за допомогою апаратури і/або опитування даних до виду, необхідного для здійснення оцінки стану ВГТС [2].

Опитування полягає в заповненні системою контролю набору анкет (R), обробка яких дозволяє виявити можливі, спочатку не передбачені системою контролю, неполадки і передаварійні ситуації.

Незалежно від своєї приналежності, елементи множини F і G трактуючи як

окремий випадок , ,j

j jM P R де ,j

jP P R R .

Оцінка стану системи гідротранспорту є множиною Qn={Qnm} технологічних висновків, які можуть бути зроблені на основі результатів виконання програми обстеження Пn. Приклад таких висновків наведено в табл. 1.

Таблиця 1 - Висновки експертної системи

Висновки {Q} 1. Зниження жорсткості кріплення агрегату 2. Присутні ознаки засмічення трубопроводу 3. Прогин валу. Достовірність 70 % 4. Порушення балансу робочого колеса. Достовірність 85 % 5. Знос елементів проточної частини



197

Початковими даними для формування висновків окрім значень характеристик множини характеристик P також є заснована на теоретичній моделі база цих станів ГС і оцінки достовірності відхилень технологічних показників в різних аналізах. Структурно інформація в базі даних розділена на три групи: теоретично обчислені параметри гідротранспортної системи, зауваження та обмеження, що введені експертами, а також параметри, отримані в процесі знімання реальних даних. Для усіх характеристик в базі даних присутні оцінки достовірності цих показників, які в процесі роботи можуть змінювати свою вагу.

Достовірними вважаються ті дані, сукупна оцінка достовірності яких відповідає встановленому рівню. Достовірні значення характеристик, взяті з бази даних та отримані в результаті виконання програм обстеження, поступають в базу знань та використовуються, по-перше, для формування/корекції множини E правил висновку, а, по-друге, безпосередньо для отримання самих цих висновків Q.

Формування правил бази знань здійснювалося на основі опитувальних анкет експертів, а також – розроблених раніше схем залежності «Елемент-Несправність/Відмова-Ознака».

Приклади правил з розробленої бази знань: - ЯКЩО (частоти спектра СМАП, що відносяться до підшипників, мають

тенденцію до збільшення) І (амплітуда частот СМАП, що відображає вібрації вала перевищує норму на 10 %), ТО з імовірністю 80 % можливою причиною цього є деформація передавального валу. Рекомендована зупинка для ремонту.

- ЯКЩО (напір менше норми) І (СМАП відображає підвищену вібрацію агрегату) І (перегрів підшипників), ТО з імовірністю 85 % можлива відмова підшипників. Рекомендовано змащування підшипників.

Для повноцінного функціонування системи, що розробляється, в її базі даних знаходиться кількість прикладів, яка б містила від 70 % до 90 % можливих станів сигналів, їх описи, а також пропоновані варіанти рішень диспетчера за цим сигналом, які система оперативно може запропонувати як керівні дії технологічному процесу. Ці дані були отримані як емпіричним шляхом – записи сигналів безпосередньо технологічного процесу і запису дій диспетчерської служби на ці сигнали, так і шляхом моделювання – запис сигналів математичної моделі процесу з передбачуваними діями диспетчера.

Це дало змогу зробити висновок про доцільність заповнення бази цих прикладів сигналів слід використовувати обидва методи, а також додатковий запис прикладів сигналу безпосередньо в процесі функціонування системи підтримки ухвалення рішень.

Література: 1. Приходченко, С.Д. Выбор алгоритмов автоматизированной оценки

функционального состояния объекта с применением технологий искусственного интеллекта / С.Д. Приходченко // Геотехническая механика: Межвед. сб. научн. тр. / ИГТМ НАН Украины. – Днепропетровск, 2006. – Вып. 66. – С. 231-235.

2. Мещеряков, Л.И. Идентификация диагностических параметров и состояний системы внутрифабричного гидротранспорта / Л.И. Мещеряков, С.Д. Приходченко // Геотехническая механика: Межвед. сб. научн. тр. / ИГТМ НАН Украины. – Днепропетровск, 2012. – Вып. 101. – С. 211-216.


198

УДК 681.5

СИНТЕЗ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ОЛИВОАБСОРБЦІЙНОЇ УСТАНОВКИ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

А.М. Дідоха, А.І. Лагойда



Оливоабсорбційна установка являє собою комплекс ректифікаційних колон,

теплообмінних апаратів, ємностей, насосів, технологічних печей. Вона

призначена для відбензинення нафтового газу з метою одержання різноманітних

продукцій.

В абсорбційних процесах (абсорбція, десорбція) беруть участь дві фази -

рідка та газова, і проходить перехід речовини із однієї в іншу. На практиці,

абсорбції піддають не окремі гази, а газові суміші, складові яких можуть

поглинатися даним поглиначем в значних кількостях. Ці складові називають

абсорбуючими компонентами, або просто компонентами, а непоглинуті

частинки - інертними газами. Промислове проведення абсорбції може співпадати

з десорбцією. Якщо десорбцію не проводять, то абсорбент використовується

один раз. В іншому випадку, можна багато разів використовувати його. Умови,

сприятливі десорбції, протилежні умовам, необхідним для абсорбції.

Проаналізувавши оливоабсорбційну установку можемо сказати, що до

одного з основних об’єктів установки можна віднести десорбер. В десорбері

проходить процес виділення з насиченого абсорбенту широкої фракції легких

вуглеводнів. Процес десорбції відбувається при температурі 240 ºС і тиску 0,9 -

1,1 МПа. Основною задачею десорбера є одержання пісного абсорбенту (гасової

фракції), якість і чистота якої суттєво впливає на процес відбензинення

попутного нафтового газу.


дослідження по двох каналах регулювання та визначені їхні функції передачі:

.117.58847.849

1523,12)(

20

pp

рpW (1)

.1186.39

1)(

ppW (2)







199



65 секунд. Перерегулювання становить 0% у обох випадках.

З метою покращення якісних показників системи синтезовано структуру ПІ-

фазі-регулятора в Matlab, яка наведена на рисунку 3.

Рисунок 3 - Структурна схема з ПІ-фазі-регулятором в Matlab

Структура входів-виході та перехідна характеристика системи з досліджуваним регулятором наведена на рисунках 4 та 5 відповідно.

Рисунок 4 - Структура входів-виходів: е=[-0,30;0,30]; ес=[-0,30;0,30]; U=[0;1]

Рисунок 5 - Перехідна характеристика системи з ПІ-фазі-регулятором

Як бачимо розроблений ПІ-фазі-регулятор значно підвищив швидкодію досліджуваної системи.

Література: 1. Лукас В.А. Теория автоматического управления: Учебник для вузов /

В.А. Лукас. - М.: Недра, 1990. - 416 с. 2. Широкий Д.К. Оптимальні настройки промислових систем регулювання /

Д.К. Широкий, О.Д. Куриленко, 1975. - 263 с. 3. Денисенко В. В. ПИД-регуляторы: принципы построения и модификации.

Ч. 2 / В. В. Денисенко // Современные технологии автоматизации. - 2007. - №1. - С. 78-88.


200

УДК 681.5

СИНТЕЗ І АНАЛІЗ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ БЛОКУ СТАБІЛІЗАЦІЇ УСТАНОВКИ КАТАЛІТИЧНОГО РИФОРМІНГУ НА

ЗАСАДАХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

Р.І. Семанишин, А.І. Лагойда



Установка каталітичного риформінгу призначена для виробництва

високооктанового компоненту для авто бензинів. Установка однопоточна і

складається з відділень попереднього гідроочищення сировини, каталітичного

риформінгу і стабілізації каталізату. Блок стабілізації каталізату установки

призначений для виділення із реформату легких вуглеводнів - метану, етану,

пропану, бутану. Процес стабілізації здійснюється за двоколонною схемою. У

фракціонуючому абсорбері здійснюється деетанізація каталізату, а в

стабілізаційній колоні від каталізату відпарюється пропан-бутанова фракція.

Структурно - параметрична схема стабілізаційної колони наведена на

рисунку 1.

Рисунок 1 - Структурна схема об’єкта керування

Всі змінні, які впливають на процес стабілізації можна розбити на три групи:

керуючі параметри, некеровані (випадкові і контрольовані) збурення та

регульовані величини. Стосовно стабілізаційної колони, то керуючими

параметрами є положення регулюючого органу U та витрата газу зверху колони

dF . Основним регульованим параметром є тиск в колоні стабілізації P . На даний

об’єкт діє низка збурюючих чинників: температура в колоні тощо.


дослідження по двох каналах регулювання та визначені їхні функції передачі:

(1)

(2)




.1066,58404,1002

1)(

2

рppW

.1066,31

1)(

рpW



201




190 секунд. Перерегулювання становить 6 та 17% відповідно.

З метою покращення якісних показників системи синтезовано структуру

одноконтурної системи з fuzzy-регулятором, яка наведена на рисунку 3.

Рисунок 3 - Структурна схема одноконтурної системи з fuzzy-регулятором

База правил досліджуваного регулятора наведена у таблиці 1. Таблиця 1 - Лінгвістичні правила для такого fuzzy-регулятора

ε ∆ε

NB NM NS ZE PS PM PB

NB NB NB NB NB NM NS ZE

NM NB NB NB NM NS ZE PS

NS NB NB NM NS ZE PS PM

ZE NB NM NS ZE PS PM PB

PS NM NS ZE PS PM PB PB

PM NS ZE PS PM PB PB PB

PB ZE PS PM PB PB PB PB

В результаті проведеного моделювання отримано перехідну характеристику, яка наведена на рисунку 2.

Рисунок 5 - Перехідна характеристика одноконтурної системи з fuzzy-регулятором

Як бачимо тривалість перехідного процесу становить 30 секунд, що засвідчує значне підвищення швидкодію досліджуваної системи.

Література: 1. Широкий Д.К. Оптимальні настройки промислових систем регулювання /

Д.К. Широкий, О.Д. Куриленко, 1975. - 263 с.


202

УДК 681.5

ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ СТРУКТУР РЕГУЛЯТОРІВ ДЛЯ ВІДЦЕНТРОВОГО НАГНІТАЧА ГАЗОПЕРЕКАЧУВАЛЬНОГО АГРЕГАТУ

ПРИ ЗМІНАХ ВИТРАТИ В МЕРЕЖІ

А.І. Лагойда



За відсутності надійного, тобто швидкодіючого антипомпажного захисту,

навіть невеликі зміни витрати в мережі можуть привести до аварійних зупинок.

Кожен стрибок в продуктивності нагнітача вимагає активного втручання

антипомпажного клапана. Дане втручання відбувається при високих та змінних

перепадах тисків за дуже короткий час.

На основі розробленої динамічної математичної моделі відцентрового

нагнітача (1), регресійної моделі газодинамічної характеристики (2), рівняння

динаміки антипомпажного клапана (3) та функції передачі виконавчого

механізму (4) синтезовано імітаційну модель відцентрового нагнітача

газоперекачувального агрегату (рис. 1), яка да можливість імітувати усі процеси,

які відбуваються в даному об’єкті.

2

1( ( ) ),

1( ),

4

н

C

Т АПК

C

dФФ

d l

dФ Ф Ф

d В l

(1)

де Ф - відносна масова витрата газу через нагнітач; ( )н Ф - газодинамічна

характеристика нагнітача на номінальному режимі; - відносна ступінь

стиснення газового потоку в нагнітачі; В - параметр Грейтцера; ,C В К Нl l l l

де Вl – довжина труби на всмоктування;

Кl - довжина нагнітача; Нl - довжина

труби на нагнітання; АПКФ - відносна масова витрата газу через АПК;

ТФ - відносна масова витрата в магістраль газогону; /Ut R - відносний час;

U - тангенціальна швидкість в середньому діаметрі; t - реальний час; R -

середній радіус нагнітача.

Рисунок 1 – Імітаційна модель відцентрового нагнітача газоперекачувального агрегату


203

5

0

( ) ,i

н i

i

Ф c Ф

(2)

де ic – коефіцієнти полінома (

0 0,8849c ; 1 0,226c ;

2 2,6258c ;

3 4,898c ; 4 3,6826c ;

5 1,0674c ). 5

0

,i

АПК i

i

Ф b

(3)

де 0/АПКФ Q Q - відносна витрата через АПК за умов всмоктування;

max/ - відносний хід регулюючого органу (РО) (кут повороту);

max - максимальний хід РО; 0Q - масова витрата через нагнітач за умов

всмоктування на номінальному режимі; ib - коефіцієнти полінома (

0 0,22996b ;

1 0,1589b ; 2 4,1187b ;

3 11,4529b ; 4 12,735b ;

5 5,144b ).

1( ) .

100,56 1W s

s

(4)

На базі імітаційної моделі проведено дослідження з регуляторами при нормальному зниженні витрати в трасі ФТ (а), а також малому (б) та великому (в).

а б в

Рисунок 2 - Зниження витрати в трасі ФТ до 0,6

Результати імітаційного моделювання (табл. 1) засвідчили, що найоптимальнішою з досліджуваних структур регуляторів є ПІД-регулятор з фазі блоком автоматичного налаштування коефіцієнтів.

Таблиця 1 - Показники якості перехідних процесів при змінах витрати

Тип регулятора Показники якості перехідного процесу, с

0,6 0,65 0,75

ПІД 2,66 2,62 2,35

ПІДД2 2,37 2,31 2

ПІДД2Д3 2,10 1,96 1,8

ПІДД2-фазі 1,98 1,92 1,75

ПІ-фазі 1,89 1,84 1,68

ПДД2 1,84 1,77 1,6

ПДПД 1,64 1,56 1,3

ПІД з фазі-блоком 1,47 1,41 1,06

Література: 1. Грейтцер Е. М. Помпаж и вращающийся срыв в осевых компрессорах / Е.

М. Грейтцер. // Экспериментальные результаты и сравнение с теорией. Энергетические машины и установки. - 1976. - С. 73-96.

204

СУЧАСНІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ОСВІТІ І

ВИРОБНИЦТВІ


205

УДК 681.518

ІНФОРМАЦІЙНА МЕРЕЖА КАФЕДРИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТА КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНИХ ТЕХНОЛОГІЙ (АКІТ) ІФНТУНГ

М.І. Когутяк, А.І. Лагойда, Є.П. Майкович



Сучасне інформаційне суспільство ставить перед навчальним процесом в

університеті ряд завдань з підготовки фахівців з автоматизації котрі могли б

критично мислити, уміли побачити і долати непередбачувані проблеми, що

виникають реальному житті, шляхом використання сучасних технологій та вмінь

працювати з інформацією, самостійно підвищувати свій інтелект.

Сьогодні в освіті широко впроваджують технології навчання з

використанням інформаційних систем та сучасних засобів комунікації. Основою

для впровадження сучасних технологій навчання є розгалужена інформаційна

мережа, яка охоплює всі аспекти навчального процесу та функціонування

кафедри. Структура інформаційної системи кафедри АКІТ приведена на рис.1.

Корпоративна мережа

університету

Корпус 0Корпус 1

Інформаційна мережа кафедри АКІТ

1401 1403

ВикладачіІнженер

Завідувач

кафедри

Лекційна аудиторія

1412 1400

Аспіранти

1407

Лабораторія проектування та

моделювання АСК

1404

Лабораторія ТЗА та комп’ютерного

управлінняЛекційна аудиторія

1406 База ТЗА 1408

Лабораторія ПЛК

1410

Сведловини

Гідропривід

Перемикачсведловин

К1

К2

К3

К4

Сепаратор

Колектор

Лічильник

нафти

Аварія

Лабораторія АТП

1409

Лабораторія синтезу та

оптимального управління

База ТЗА

WI-FI

роутерWI-FI зона

Рисунок 1 – Структура інформаційної системи кафедри АКІТ

Всі лабораторії та навчальні аудиторії кафедри під’єднані до загальної

інформаційної мережі, яка є розгалуженням корпоративної мережі університету.

Дротові лінії Ethernet через відповідні комутатори об’єднують комп’ютерне

обладнання навчальних лабораторій і робочих місць викладачів та персоналу

кафедри. Значна частина площі кафедри охоплена бездротовою WI-FIмережею,

що дозволяє під’єднуватись до Ethernet через мобільні засоби комунікації

(телефони, планшети, ноутбуки).

Дана структура інформаційної системи дозволяє створити апаратну основу

інформатизації навчального процесу. Важливою частиною інформаційних

технологій є оптимізоване програмне забезпечення (ПЗ) системи. Слід

розрізняти базове та спеціалізоване ПЗ. Мінімальний базовий набір включає-

операційну оболонку Windows, пакет Microsoft Offiсе, утиліти для роботи з

різними текстовими форматами, мережеві браузери тощо. Спеціальне ПЗ


206

орієнтоване на специфіку підготовки фахівців з автоматизації та комп’ютерно-

інтегрованого управління. Можна перерахувати найважливіші програмні

продукти:

- IDE системи розробки та моделювання систем на однокристальних

мікроконтролерах (IDEArduino, Proteus);

- Пакет моделювання елементів та систем пневмоавтоматики (FluidSimFesto);

- Загальний інженерний пакет математичної обробки результатів досліджень

та моделювання (Mathcad);

- Потужний пакет математичного моделювання традиційних АСК та систем

з технологіями штучного інтелекту (Matlab-Simulink);

- Пакети програмування промислових контролерів (Альфа, RSLogic тощо);

- SCADA-пакети програмування робочих станцій систем керування (RSWiev,

VisualIntellect тощо);

- Пакет проектування промислових автоматизованих систем керування

(AutoCad).

Інформаційна система надає також сервісні послуги для покращення процесу

дипломного, курсового проектування та самостійної роботи. Зокрема, на кафедрі

розгорнута інформаційно-довідкова система «Технічні засоби автоматизації»,

яка є базою технічної документації на засоби автоматизації, довідкова система

«Дипломне та курсове проектування»-правила оформлення та необхідні бланки,

інформаційна база «Методичне забезпечення» - методичні розробки, посібники,

практикуми для всіх дисциплін.

Наявність інформаційної мережі лабораторій та кафедри, автоматизованих

стендів та керованих об’єктів дозволяє реалізувати WEB-технології

дистанційного навчання на реальному лабораторному обладнанні, що суттєво

покращує практичну підготовку фахівців з автоматизації.


207

УДК 681.518.25

ІНФОРМАЦІЙНО-ДОВІДКОВА СИСТЕМА ДЛЯ ДИПЛОМНОГО ТА КУРСОВОГО ПРОЕКТУВАННЯ КАФЕДРИ АКІТ

М.І. Когутяк, А.І. Лагойда



З популяризацією всесвітньої мережі Internet так звані веб – технології

проникли в кожен аспект нашого життя. Зараз важко уявити життя без інтернету

і потрібну нам інформацію ми можемо знайти за допомогою одного кліка миші.

Проте інформація про технічні засоби автоматизації хоч і міститься в достатній

кількості в мережі, вона є дуже розосередженою, часом знайти потрібний нам по

характеристиках та ціні засіб автоматизації для дипломного чи курсового

проектування є досить складною і затратною по часу процедурою. Потрібно

переглянути багато сайтів або каталогів розробників технічних засобів, та

вибрати ті які підходять нам за характеристиками.

Тому за допомогою тих же веб–технологій на кафедрі АКІТ за результатами

дипломного проектування створено та впроваджено в навчальний процес

універсальну інформаційну підсистему для підбору технічних засобів

автоматизації (рис. 1).

Рисунок 1 – Загальний вигляд веб-сторінки та її компонентів

Для створення інформаційно-довідкової системи використано низку

програмних продуктів. Зокрема, мову розмітки гіпертекстових документів

HTML (Hyper Text Markup Language) для створення веб–сторінки, на якій будуть

зібрані технічні засоби автоматизації від найпопулярніших виробників, з метою

спрощення їх пошуку. Також для стилізації нашої сторінки використано


208

каскадні таблиці стилів більш відомі як CSS (Cascading Style Sheets). Вони

використовуються для стилізації HTML документів. Не обійшлось без об’єктно

– орієнтованого програмування, а саме застосовано мову програмування Java

Script (JS). І на кінець, для написання серверної частини коду, яка буде

відправляти електронною поштою листа розробникам використано

скриптовумову програмування PHP (англ. PHP: Hypertext Preprocessor).

Інформаційно-довідкова система має три сторінки: «титульна», «головна» та

«написати нам». З титульної сторінки здійснюється перехід на головну сторінку.

База даних на сьогоднішній день містить до двох тисяч технічних засобів

автоматизації представлених у вигляді pdf-файлів на локальному сервері

кафедри. Дані технічні засоби структуровані та розбиті на розділи та підрозділи

у відповідності до дерева зв’язків. Наприклад, розділ «давачі» містить підрозділи

– «давачі тиску», «давачі витрати», «давачі рівня», тощо. В підрозділі із

структурованої таблиці можна вибрати давач відповідного виробника і відкрити

pdf-файл з його технічною характеристикою та можливістю копіювання і

документування.

На сторінці «написати нам»створена форма для контакту з розробниками, в

якій користувач може ввести свої контактні дані та написати зауваження для

розробників проекту. Це важливий розділ нашої системи, що допоможе

покращити її роботу. Завдяки такому зв’язку з користувачами системи можна

покращувати її та розвивати в майбутньому.

На сьогодні база даних є доступною в корпоративній мережі університету. З

метою розширення доступу до неї студентів дистанційної заочної форми

навчання планується установлення її на серверах науково-технічної бібліотеки

та центру дистанційного навчання.

Отже, за допомогою новітніх інтернет та комп’ютерних технологій

розроблено навчально-довідкову базу даних, де зібрана інформація про сучасні

засоби автоматизації, які можна успішно використати у дипломному і курсовому

проектуванні та при проведенні практичних занять з базових дисциплін фахової

підготовки спеціалістів з автоматизації.


209

УДК 681.58

ЦИКЛ ФАХОВОЇ ТЕХНІЧНОЇ ПІДГОТОВКИ. АВТОМАТИЗОВАНА НАВЧАЛЬНА ЛАБОРАТОРІЯ З ДИСЦИПЛІНИ «ТЕХНІЧНІ ЗАСОБИ

АВТОМАТИЗАЦІЇ»

М.І. Когутяк, А.І. Лагойда, Є.П. Майкович, Л.І. Лагойда



На сьогодні спостерігається зростання популярності, поряд з очною формою

навчання, дистанційного навчання (ДН), що оптимізує навчальний процес і надає

студенту можливість постійного доступу до навчальних матеріалів та

можливістю спілкування із викладачем не тільки очно, а й on-line через Internet

за своїм місцем проживання чи з робочого місця. Одначе впровадження ДН для

технічних спеціальностей за умови забезпечення якості підготовки натикається

на складності , адже практична складова є важливою складовою професійної

підготовки студентів. Практична підготовка здебільшого реалізується за

допомогою лабораторних (ЛР) та практичних робіт.

Лабораторний практикум можна проводити очно у обладнаних навчальних

лабораторіях, дистанційно з використанням відповідних емуляторів, тренажерів,

віртуальних лабораторій або за змішаною схемою. Останній варіант можна

реалізувати шляхом автоматизованого лабораторного практикуму з віддаленим

доступом. Дана ідея закладена та реалізована на автоматизованому обладнанні

лабораторії «Технічні засоби автоматизації» кафедри АКІТ, впровадженої в

навчальний процес у 2015 році за результатами дипломного та курсового

проектування. Структура лабораторії з можливістю дистанційного доступу

представлена на рис.1.

Автоматизована лабораторія збудована за ієрархічним принципом. На

нижньому рівні знаходяться лабораторні стенди з досліджуваним обладнанням,

яке об’єднано промисловою мережею RS-485 з протоколом ModbusRTU в межах

кожного стенда, а в разі необхідності і в межах всієї лабораторії. До цієї мережі


210

підключаються АРМи дослідника через відповідні мережеві засоби. З іншого

боку АРМи об’єднані інформаційною мережею Ethernetз виходом через

корпоративну мережу університету в глобальну мережу Internet.

Рисунок 1 – Автоматизована навчальна лабораторія з віддаленим доступом

Налаштування, параметризація та натурні дослідження на лабораторному

обладнанні проводиться з АРМ-дослідника через програмні компоненти MIC-

registrator, MIC-configurator, SCADA «VISUALINTELLECT» та Альфа

підприємства «Мікрол». В SCADA створені об’єктні вікна і віртуальні панелі

керування та візуалізації процесу досліджень. При очній формі навчання

студенти виконують лабораторні роботи безпосередньо на обладнанні

лабораторії з використанням також місцевих органів управління передньої

панелі стендів.

Дистанційне виконання лабораторних робіт на автоматизованих установках

можливе через мережу Internet з використанням програмного продукту

ТeamViewer, який забезпечує повне перехоплення потрібного АРМу в

лабораторії. Дистанційно, з будь-якого місця де є доступ до глобальної мережі,

користувач має доступ до робочого столу АРМ з можливістю роботи у всіх

спеціальних програмних компонентах робочої станції. Таким чином,

симулюється режим безпосередньої роботи у лабораторії. Для цього необхідно

запустити ТeamViewer на локальному та віддаленому робочому місці і

обмінятись ID-кодами та паролями. Відчуття реальності виконання ЛР доповнює

установлена у лабораторії web-камера, яка забезпечує демонстрацію роботи

обладнання в реальному часі. ТeamViewer допускає роботу в режимі

конференції, коли декілька віддалених користувачів можуть спостерігати за

ходом виконання ЛР з правом переходу ролі виконавця.

Таким чином, сучасні інформаційні технології дозволяють підтримати якість

освіти як при очному так і при дистанційному навчанні, ефективно

використовувати унікальне та дороге лабораторне обладнання, а головне,

підвищує практичну підготовку фахівців з автоматизації.


211

УДК 681.515

МІКРОПРОЦЕСОРНІ РЕГУЛЯТОРИ, ЗАСОБИ СИГНАЛІЗАЦІЇ ТА БЛОКУВАННЯ (СЕНДИ 1, 2)




Лабораторний стенд структурно має дворівневу ієрархічну будову(рис. 1.1):

- нижній рівень системи – локальні регулятори з фізичними об’єктами;

- верхній рівень системи - автоматизоване робоче місце (АРМ) дослідника

інтегроване в інформаційну мережу лабораторії.

Даний лабораторний стенд включає в себе два регулятори- МТР-8-13 і МІК-

21-03 та три реальних об’єкти (ТКО №10, №11, №12. Також окремо виведений і

доступний для підключення до одного з регуляторів термометр опору ТСМ 50М,

що призначений для вимірювання робочої температури в лабораторії.

Рисунок 1 – Функціональна структура та загальний вигляд стенда 1

Перелік лабораторних робіт:

1. Дослідження роботи позиційних регуляторів;

2.Дослідження роботи аналогового ПІД регулятора;

3. Дослідження роботи ПІД-ШІМ регуляторів;

4. Дослідження роботи ПІД-імпульсного регулятора;

Структура лабораторного стенда.

Лабораторний стенд структурно має дворівневу ієрархічну будову(рис. 2.):

- нижній рівень системи - засоби імітації дискретних та аналогових сигналів,

а також система групової сигналізації;

- верхній рівень системи - автоматизоване робоче місце (АРМ) дослідника

інтегроване в інформаційну мережу лабораторії.

Емулятори вхідних каналів інформації. Емулятори фізичних каналів мають

відтворювати роботу дискретних керувальних та інформаційних змінних. Блоки

ручного управління БРУ-1 та БРУ-7 імітують ручну зміну аналогових сигналів,


212

а індикатор ІТМ-22 забезпечує візуалізацію і формування уставок вибігу за

встановлені межі аналогових параметрів. Дискретні аварійні або

підтверджувальні сигнали формуються тумблерами, які імітують спрацювання

магнітних пускачів насосів, клапанів, та позиційних граничних сигналізаторів

технологічних параметрів.

Рисунок 2 – Функціональна структура стенда №2

Функції блоків візуалізації та сигналізації вибігу параметрів за уставки.

Блоки сигналізації та візуалізації граничних рівнів параметрів УАС-16 і ПТС-164

забезпечують збір та обробку каналів сигналізації, розподіл їх за групами,

встановлення способів світлової та звукової сигналізації.

Режими роботи стенда

Для лабораторної установки передбачені два режими роботи:

- ручний режим роботи з формуванням сигналів від задавачів для

емулювання і спричинення спрацювання уставок сигналізації);

- режим SCADA - системи (в пакеті SCADA-VISUALINTELLECT або

компоненті MIC-Регістратор створюються об’єктні вікна оператора для

візуалізації та реєстрації ходу технологічного процесу).

Візуалізація процесу дослідження

Візуалізація процесу дослідження та керування здійснюється у декілька

способів:

- звукова сигналізація стану параметрів, а також спрацювання дискретних

виходів УАС-16 та ПТС-160, що відтворюються світлодіодними індикаторами;

- відображення імітованих параметрів на індикаторі ІТМ-22;

- візуалізація ходу процесу дублюється в SCADA- системі , там же або в MIC-


213

registrator реєструється та архівується необхідна інформація.

Компоненти передньої панелі стенду (рис. 2.2):

- пристрій аварійної сигналізації УАС-16;

- тумблери імітації спрацювання магнітних пускачів насосів та клапанів;

- індикатор ІТМ-22;

- блок ручного управління БРУ-7;

- блок ручного задатчикаБРУ-1;

- пристрій технологічної сигналізації ПТС-160;

- тумблери подачі живлення 220В та 24В

У лабораторному стенді реалізоване автоматизоване робоче місце (АРМ-

дослідника), яке реалізовано на базі офісного комп’ютера, який під’єднаний як

до локальної Еthernet-мережі аудиторії та і до міні промислової мережі RS-485 в

межах стенду через відповідні комунікаційні засоби. Що стосується промислової

мережі, то використаний перетворювач- конвертор RS-485 / USB або RS-

485/COM (БПІ-52 або БПІ-51). З’єднання здійснюється по двопровідній лінії.


1. Ознайомлення з будовою та функціональними властивостями приладів

ПТС-164 та УАС-16. Параметризація каналів імітаторів аналогових сигналів.

2. Налаштування та дослідження індивідуальної та групової світлової та

звукової сигналізації.


214

УДК 681.583

ЗАДАВАЧІ ТА ПІДСИЛЮВАЧІ ПОТУЖНОСТІ (СТЕНД 3)




Лабораторний стенд дозволяє провести параметризацію та дослідження

роботи блоків ручного керування та підсилювачів потужності.

Лабораторний стенд включає в себе блоки ручного керування БРУ-10, БРУ-

7Л1, БРУ-15, які мають задавачі та індикатори параметрів. Входять також

підсилювачі потужності релейного типу БУМ-2, симісторний регулятор

потужності БУС-21 з аналоговим входом та безконтактний реверсивний

пусковий пристрій ПБР-21. Для реалізації керувальних дій передбачений

імітатор реальних виконавчих пристроїв та нагрівальний елемент-лампа

розжарювання. Передбачені також ручні пости керування, формують дискретні

команди керування. Функціональна схема стенда приведена на рисунку нижче

(рис. 1).

Рисунок 1 – Функціональна схема стенду: 1 – блок ручного управління БРУ-10; 2 – блок

ручного управління БРУ-7К1; 3 – блок ручного управління БРУ-15; 4 – тумблери-

перемикачі; 5 – реверсивний пускач ПБР-21; 6 – кнопки керування; 7 – релейний

підсилювач потужності БУМ-2; 8 – симісторний підсилювач потужності БУС-21;

9 – лампа; 10 – вимикачі живлення; 11 –об’єкт імітатор технологічного обладнання

У лабораторному стенді реалізоване автоматизоване робоче місце (АРМ-

дослідника), яке реалізовано на базі офісного комп’ютера, який під’єднаний як

до локальної Еthernet-мережі аудиторії та і до міні промислової мережі RS-485 в

межах стенду через відповідні комунікаційні засоби. Що стосується промислової

мережі, то використаний перетворювач- конвертор RS-485 / USB або RS-

485/COM (БПІ-52 або БПІ-51). З’єднання здійснюється по двопровідній лінії.


1. Ознайомлення з будовою та функціональними властивостями приладів


215

ПТС-164 та УАС-16.

2. Параметризація каналів імітаторів аналогових сигналів.

3. Налаштування та дослідження індивідуальної та групової світлової та

звукової сигналізації.

Лабораторний стенд № 2 дозволяє провести параметризацію та дослідження

роботи блоків ручного керування та підсилювачів потужності.

Лабораторний стенд включає в себе блоки ручного керування БРУ-10, БРУ-

7Л1, БРУ-15, які мають задатчики та індикатори параметрів. Входять також

підсилювачі потужності релейного типу БУМ-2, симісторний регулятор

потужності БУС-21 з аналоговим входом та безконтактний реверсивний

пусковий пристрій ПБР-21. Для реалізації керувальних дій передбачений

імітатор реальних виконавчих пристроїв та нагрівальний елемент-лампа

розжарювання. Передбачені також ручні пости керування, формують дискретні

команди керування. Функціональна схема стенда приведена на рис. 2.

БПІ-52

S3

ПК

БРУ-15

БРУ-7К1

БРУ-10

S2

ПБР-21

Rn

Регулятор

потужності

AО1

БУС-21

ПНС-12

ПНС-13

RS 485

РД-09

Схе

ма

кер

ува

ння

„Б”

„М”

Давач

позиції

AI2

ТКО

„Б”

„М”

~U~I

Додаткові засоби

SB1

S1

Блок

перемикачів

БУМ-2

AI1

AO=AI2

AI1

AO=AI1

Рисунок 2 – Функціональна схема стенду 3: 1 – блок ручного управління БРУ-10;

2 – блок ручного управління БРУ-7К1; 3 – блок ручного управління БРУ-15;

4 – тумблери-перемикачі; 5 – реверсивний пускач ПБР-21; 6 – кнопки керування;

7 – релейний підсилювач потужності БУМ-2; 8 – симісторний підсилювач потужності

БУС-21; 9 – лампа; 10 – вимикачі живлення; 11 –об’єкт імітатор технологічного

обладнання


1. Дослідження роботи блоків ручного керування БРУ-10, БРУ-7К1 та БРУ-

15. Параметризація та калібрування блоків в ручному режимі.

2. Дослідження роботи контактних та безконтактних підсилювачів

потужності БУМ-2 та ПБР-21.

3. Дослідження роботи підсилювача потужності БУС-21.


216

УДК 681.532.1

КЕРУВАННЯ ТРИКООРДИНАТНИМ МАНІПУЛЯТОРОМ (СТЕНД 4)




Стенд призначений для дослідження роботи маніпулятора з трьома

степенями руху та пневматичним приводом. Структурна схема стенда приведена

на рис. 1.

Рисунок 1 – Структурна схема стенду 4

Система керування має ієрархічну структуру. Нижній рівень-

трикоординатний маніпулятор з пневмокеруванням та PLC МИК-51. Верхній

рівень - АРМ на базі офісного комп’ютера з необхідним програмним

забезпеченням. Для під’єднання мікроконтролера до АРМу в якості

перетворювача використовується інтерфейсний блоки серії БПІ-485.

Програмування контролера реалізується через спеціальне програмне

забезпечення - візуальний редактор FBD-програм «АЛЬФА». Для візуалізації

ходу керування маніпулятором в АРМі розгорнута SCADA.

Нижній рівень керування складається з групи підготовки повітря,

маніпулятора з блоком клапанів та електронної панелі (рис. 2).

Рисунок 2 – Загальний вигляд передньої панелі стенда


217

Група підготовки повітря складається з фільтра та редуктор з манометром,

яка підключена до нагнітального колектора компресора. Структурна схема

маніпулятора подана на рис.3.

Рисунок 3 - Структурна схема маніпулятора

Маніпулятор у спільній кінематичній конструкції об’єднує три

пневмоприводи: поворотний та два лінійних. Оскільки передбачається

керування нимконтролером, тому для спряження PLC і маніпулятора

передбачений блок із шести пневмоклапанів для керування в реверсі за трьома

осями.


1. Налаштування та керування трикоординатним маніпулятором в ручному

режимі.

2. Розробка програми та дослідження роботи маніпулятора в автоматичному

режимі.


218

УДК 681.533.3

ПНЕВМАТИЧНІ СИСТЕМИ З КОНТРОЛЕРНИМ КЕРУВАННЯМ (СТЕНД 5)




Основою сучасних гнучких виробництв є комбіновані системи керування, які

інтегрують в собі корисні властивості електричної, пневматичної та гідравлічної

вітки технічних засобів автоматизації.

Рисунок 1 – Структурна схема проекту керування гібридними системами керування на

базі контролера МІК-51

Рисунок 2 – Загальний вигляд лабораторного стенду 5

Пневматичні елементи, що входять до складу керуючої частини

пневмоприводу призначені для його пуску і зупинки, а також для збору

інформації про хід його переміщення. Отримана інформація у вигляді

пневматичних сигналів при необхідності обробляється в логіко - обчислювальній

(процесорній) підсистемі і передається в направляючу і регулюючу підсистему


219

силової частини приводу для управління виконавчими механізмами.

Керування роботою пневматичної частини стенду забезпечується

мікроконтролером МІК-51 (рис. 1), який використовується для логічного

управління технологічними обладнанням. Для реалізації АРМ дослідника

контролер під’єднаний до комп’ютера (робочої станції) через інтерфейсний

блоки серії БПІ-485. Програмування контролера здійснюється через візуальний

редактора FBD- програм АЛЬФА.

Загальний вигляд фасаду лабораторного стенду 5 приведений на рис. 2. Стенд

включає пневматичну частину (панель №1 і №2 та дві допоміжні), де розміщені

базові пневматичні елементи (кнопки, розподільники, логічні елементи, кінцеві

вимикачі, виконавчі поршні) для синтезу пневматичних схем керування. Крім

того, стенд включає також панель мікроконтролерного керування в складі

малоканального PLC МИК-51 та засобів оперативного керування - постів

ручного керування «Пуск», «Стоп», тумблерів управління соленоїдними

клапанами та перемикача режиму роботи «Руч./Авт».

Для керування пневматичною частиною стенду є три пілотні пневмоклапани-

розподільники Z1, Z2, Z3 із соленоїдним керуванням під’єднані до контролера

через дискретні виходи МИК-51. Схема забезпечує керування соленоїдами від

PLC в положенні режиму роботи «Авт.» і позиції «off» ручних постів керування

клапанами.

Стенди №4-6 можуть модифікуватись WI-FI модулями для вивчення та

розробки бездротових систем керування обладнання(див. рис.3). Керування

модулем реалізується через мобільні телефони , планшети та ноутбуки, які мають

доступ доWiFiмережі.

Модуль працює автономно і програмується мовою Lua або з допомогою

Arduino IDE. Він має дискретні вводи\виводи та аналоговий вхід з можливостями

маштабування , що дозволяє моніторити та керувати об’єктами.

Рисунок 3 – Інтеграція модуля Wi-Fi в структуру стендів

Система розроблена студентами за результатами курсового та дипломного

проектування і впроваджена в навчальний процес в 2018р.


1. Розробка та дослідження реальних пневматичних схем керування

2. Синтез пневматичних схем керування з контролерним керуванням

https://ru.wikipedia.org/wiki/Lua


220

УДК 681.533.3

ПНЕВМАТИЧНІ СИСТЕМИ З МІКРОПРОЦЕСОРНИМ КЕРУВАННЯМ (СТЕНД 6)




В контурах гнучких автоматизованих виробничих систем широко

застосовуються пневматичні засоби з інтеграцією мікропроцесорних пристроїв,

що дозволило суттєво підняти інтелект таких систем.

Структурна схема системи керування на основі мікропроцесорних (ТОВ

«МІКРОЛ»), зокрема таймера-лічильника МТЛ-32, та пневматичних засобів

подана на рис.1.

Рисунок 1 - Ієрархічна структура стенда 6

Керування роботою пневматичної частини стенду забезпечується

багатофункціональний мікропроцесорний таймер-лічильник, який

використовується для логічного управління технологічними обладнанням. Для

реалізації АРМ дослідника МТЛ-32 під’єдний до комп’ютера (робочої станції)

через інтерфейсний блоки серії БПІ-485. Налаштування МТЛ-32 здійснюється

через спеціальне програмне забезпечення «Конфігуратор».

Загальний вигляд фасаду лабораторного стенду №6 приведений на рис. 2.

Стенд включає пневматичну частину (панель №1 і №2 та дві допоміжні), де

розміщені базові пневматичні елементи (кнопки, розподільники, логічні

елементи, кінцеві вимикачі, виконавчі поршні) для синтезу пневматичних схем

керування. Крім того, стенд включає також панель мікропроцесорного керування

в складі МТЛ-32 та засобів оперативного керування - постів ручного керування

«Пуск», «Стоп», тумблерів управління соленоїдними клапанами та перемикача

режиму роботи «Руч./Авт».

Для керування пневматичною частиною стендувикористовуються чотири

пілотні пневмоклапани-розподільники ZS1- ZS4 із соленоїдним керуванням.

Клапани ZS1та ZS2 під’єднані до контролера МИК-51 стенду №5. Клапани ZS3

і ZS4 підключені до виходів МТЛ-32.


221

Рисунок 2 – Загальний вигляд лабораторного стенду 6

Схема забезпечує керування соленоїдами від МТЛ-32 в положенні режиму

роботи «Авт.» і позиції «off» ручних постів керування клапанами. Після

переходу в режим «Руч.» та позицію «on»ZS1- ZS4, ними можна безпосередньо

керувати з передньої панелі. До МТЛ-32 підключений електричний кінцевий

вимикач Д1, який фіксує крайню праву позицію поршня.


1. Синтез пневматичних схем керування з використанням мікропроцесорного

таймера – лічильника.

2. Програмування Wi-Fiконтролера та дослідження роботи системи

керування пневматичними засобами


222

УДК 681.518.2

ТЕХНОЛОГІЧНІ ІНДИКАТОРИ ТА НОРМАЛІЗАТОРИ (СТЕНД 7)




Стенд призначений для налаштування та дослідження технологічних

індикаторів, вивчення структури вимірювальних перетворювачів та

перетворювачів роду енергії, дослідження їх метрологічних характеристик і

виконання передмонтажної перевірки.

Фасад стенду представлений на рисунку 1, а його структура на рисунку 2.

Стенд має АРМ дослідника на базі офісного комп’ютера з інстальованими

програмними компонентами: МИК-реєстратор, МИК-конфігуратор та SCADA.

Дані засоби дозволяють автоматизувати процеси налаштування, дослідження та

документування випробувань. З одного боку АРМ є в інформаційній мережі

лабораторії, а з іншого підключений до промислової мережі стенду RS485.

Рисунку 1 – Фасад стенду 7

У складі стенду є двоканальний технологічний індикатор ІТМ-22 та

індикатори інтегровані у вимірю-вальні перетворювачі (нормалізатори) МТМ-

402, ПНС-12 та ПНС-13.

Проводяться дослід-женняномалізаторівПНС-12 (змінної напруги), ПНС-13

(змінного струму), БПТ-21(сигналів від термопар) та БПО-31 (сигналів від

термоопорів) та пневмоелектро перетворювача ПЕП-11.

Для формування каліброваних сигналів на нормалізатори та перетворювач

роду енергії використовуються такі засоби:

– магазин опорів (в складі приладу Р4833, кл.т.1,0);

– потенціометричний задавач термо-е.р.с. mV (в складі приладу Р4833,

кл.т.1,0);

– задавачі змінного струму та напруги (трансформатор, потужні змінні

резистори, цифровий мультиметрз кл.т.1,0);

– взірцевий манометр( кл.т.1,0) з задавачем.

Контроль вихідних сигналів 4-20mA, які формують перетворювачі,

контролюють з допомогою технологічних індикаторів ІТМ-22, ПНС-12 та ПНС-

13.


223

Рисунок 2 – Узагальнена структура стенда

Для оцінки роботи обладнання в реальних умовах в стенді є простий

технологічний тепловий об’єкт, який містить нагрівний елемент з колами

регулювання потужності нагріву, темометром опору ТСМ та термопарою ТХА

для контролю температури. У колі вимірювань задіяні перетворювачі ПНС-12,

ПНС-13,БПТ-21, БПО-31 та індикатор ІТМ-22.

На лабораторному стенді проводяться такі лабораторні роботи:

1. Дослідження та налагодження технологічних індикаторів;

2. Налагодження та повірка вимірювального каналу з термометра опору;

3. Налагодження та повірка вимірювального каналу температури з

термопари;

4. Дослідження вимірювальних каналів змінного струму та напруги;

5. Дослідження та повірка пневмо-електро перетворювача.


224

УДК 681.39

АНАЛІТИЧНІ ПРИЛАДИ ТА ЛІЧИЛЬНИКИ-ТАЙМЕРИ (СТЕНД 8)




Стед 8 дозволяє проводити дослідження аналітичного обладнання та

промислових таймерів / лічильників. Стенд складається з двох частин. Перша

частина дозволяє дослідити рН-метер з регулятором, а друга -

багатофункціональний таймер/лічильник (рис.1).

Загальний вигляд стенда.

Дослідження багатоцільового регулятора- рН-метра.

Структура схема стенду дослідження аналітичного приладу приведена на

рисунку

Стенд складається власне з спеціалізованого досліджуваного регулятора ПП-

10 з електродною вимірювальною частиною та нормалізатором, керованого

об’єкта ( мініатюрний реальний хімічний реактор) та блока візуалізації ходу

технологічного процесу. У процесі проведення досліджень проводиться

параметризація рН-метра з використання пакета «Конфігуратор» та

калібрування каналів вимірювання рН та температури. Досліджується робота

аналітичного приладу на реальному обладнанні для приготування композиції

(кислотного розчину) за заданою технологією процесу. Для цього об’єкт має три

соленоїдні клапани, ємнісний рівнемір та змішувач.

Дослідження багатоцільового лічильника –таймера МТЛ-32

Структурна схема установки для дослідження роботи лічильника МТЛ-32

приведена на рис.2.

Стенд складається власне з спеціалізованого досліджуваного регулятора ПП-

10 з електродною вимірювальною частиною та нормалізатором, керованого

об’єкта (мініатюрний реальний хімічний реактор) та блока візуалізації ходу

технологічного процесу.

У процесі проведення досліджень проводиться параметризація рН- метра з


225

використання пакета «Конфігуратор» та калібрування каналів вимірювання рН

та температури. Далі досліджується робота аналітичного приладу на реальному

обладнанні для приготування композиції (кислотного розчину) за заданою

технологією процесу.

Рисунок 2 – Структура установки для дослідження рН-метра

Для цього об’єкт має три соленоїдні клапани, ємнісний рівнемір та змішувач.

Рисунок 3 – Дворівнева структура установки дослідження МТЛ-32

Установка має дворівневу структуру, де на верхньому рівні є АРМ

дослідника, а на нижньому – таймер \ лічильник з багатоцільовим імітатором

керованих об’єктів.

Досліджується робота МТЛ-32 в таких режимах: однопорогового,

двопорогового прямого та реверсивного лічильника; таймера; тахометра;

витратоміра.

При допомозі схемного емулятора до МТЛ-32 можна підключати різні


226

імітатори реальних простих об’єктів (сім типів) і керувати ними через дискретні

виходи в різних режимах роботи. Блок імітації має зону світлодіодного

візуального контролю за ходом керування об’єктом зі змінними планшетами для

конкретних ТКО.

На стенді виконуються такі лабораторні роботи:

1. Налаштування , калібрування вимірювальної частини та регулятора ПП-

10;

2. Дослідження роботи ПП-10 на реальному реакторі;

3. Налаштування та дослідження роботи МТЛ-32 в режимах лічильника;

4. Налаштування та дослідження роботи МТЛ-32 в режимах таймера,

тахометра та витратоміра.

Програмні симулятори

Дослідження окремих елементів та спроектованих схем керування на базі

пневматики та гібридних схем з використанням мікроелектронних та релейних

пристроїв виконується студентами у програмному пакеті візуального

моделювання FluidSim фірми FESTO.

Рисунок 4 – Структура програмного пакету візуального моделювання FluidSim


1. Основи роботи в програмному пакеті FluidSim.

2. Дослідження роботи розподільників.

3. Дослідження роботи пневматичних схем керування поршнем

односторонньої дії.

4. Дослідження роботи пневматичних схем керування поршнем

двосторонньої дії.

5. Дослідження процесорних пневмоелементів та схем керування на їх

основі.

6. Дослідження роботи елементів інформаційної підсистеми та схем

керування на їх основі.

Практичне дослідження систем реалізується на стендах 4-6.


227

УДК 681.5.01

ЦИКЛ ФАХОВОЇ ПРАКТИЧНО-ТЕОРЕТИЧНОЇ ПІДГОТОВКИ. ДИСЦИПЛІНА «ТЕОРІЯ АВТОМАТИЧНОГО КЕРУВАННЯ»

Г.Н. Семенцов, Л.І. Фешанич, Г.Г. Зварич





228

Лабораторні роботи з дисципліни проводиться фронтальним методом на

комп’ютерах, де інстальовані пакет візуального моделювання MatlabSimulink та

інженерний пакет Mahtcad.

Виконуються наступні лабораторні роботи:

1. Дослідження перехідних і частотних характеристик типових ланок в

Mahtcad. 2. Аналіз та синтез систем керування.

3. Критерії стійкості.

4. Моделювання і визначення характеристик систем керування за допомогою

Matlab.

5. Аналіз показників якості систем керування із зворотнім зв’язком за

допомогою MatlabSimulink.

6. Аналіз стійкості систем керування за допомогоюMatlab.

7. Застосування MatlabSimulinkдля синтезу систем керування.

8. Аналіз нелінійних та цифрових систем за допомогою Matlab.

Практичні заняття. Практикум проводиться шляхом аналітичних

досліджень з підтримкою розрахунків в пакетах Matlab та Mahtcad.

1. Визначення статичних і динамічних характеристик елементів і систем

керування.

2. Функції передачі.

3. Автоматичні регулятори.

4. Методи аналізу стійкості систем.

5. Корекція динамічних властивостей систем керування.

6. Дослідження стійкості і автоколивань нелінійних систем.

7. Аналіз стійкості і показників якості дискретних систем керування.

8. Розрахунок цифрових систем керування.


229

УДК 681.5.015

ДИСЦИПЛІНА «ІДЕНТИФІКАЦІЯ ТА МОДЕЛЮВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ»

М.В. Шавранський, Г.Г. Зварич



Будь-який технологічний об’єкт можна представити як систему, вхідними

виконавчими пристроями якої є різного роду виконавчі механізми з

регулюючими органами, а вихідними – параметри технологічного процесу. Для

високоякісного керування технологічними процесами необхідно знати зв’язки

(закономірності) між вхідними та вихідними величинами. Такі зв’язки, що

представлені математичними залежностями між параметрами об’єкта керування,

які отримані або теоретично, або експериментально, носять назву моделі або

алгоритму функціонування об’єкта.



230

Загалом математична модель (ММ) технологічного об’єкта може включати в

себе математичний опис у вигляді систем алгебраїчних або диференціальних

рівнянь, нерівностей, логічних умов і т.д., які відображають суть фізичних явищ,

що протходять в об’єкті.

Математичну модель керованого об’єкта (КО), або технологічного процесу

(ТП) можна визначити двома способами:

- ідентифікувати систему керування технологічним процесом за

результатами експерименту;

- шукати необхідний математичний опис розрахунковим шляхом,

використовуючи загальні фізичні закони; відомості про конструкцію і

технологічні параметри обладнання.

Принципи та методи отримання і представлення формальних моделей

об’єкта керування, а також сам процес отримання таких моделей називаються

ідентифікацією.

Експериментальний спосіб можна реалізувати лише тоді, коли система

керування ТП, що досліджується уже побудована. Якщо експеримент

поставлений правильно, то можна одержати необхідну інформацію про

поведінку системи керування, про всі взаємозв’язки і зазначити, як динамічні

характеристики можуть впливати на вибір найкращої конструкції.

Фізико-математичний аналіз процесів, що проходять у системі керування ТП,

дає можливість одержати математичну модель навіть у тих випадках, коли

система перебуває ще на стадії проектування.

Змістові модулі дисципліни:

- Структура та компоненти моделі об’єкта.

- Аналітичні методи побудови моделей.

- Методи ідентифікації об’єктів.

- Математичне моделювання типових технологічних об’єктів галузі.

- Системи ідентифікації технологічних об’єктів.

Лабораторні роботи:

1. Ідентифікація об’єктів методом регресійного аналізу.

2. Ідентифікація об’єкта керування за кривою розгону.

3. Ідентифікація об’єкта керування за імпульсними перехідними функціями.

4. Визначення динамічних характеристик лінійних об’єктів за експеримента-

льними даними – методом частотних характеристик.

5. Імітаційне моделювання систем керування технологічних процесів.

6. Дослідження сигналів та побудова функції передачі об’єкту керування.

Ідентифікація технологічних об’єктів (процесів) є необхідним етапом для

розроблення, впровадження і експлуатування систем автоматичного та

автоматизованого керування.


231

УДК 681.322

ДИСЦИПЛІНИ: «ШТУЧНІ НЕЙРОМЕРЕЖІ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ». НЕЧІТКІ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ / НЕЧІТКІ

СИСТЕМИ АДАПТИВНОГО КЕРУВАННЯ», «ГЕНЕТИЧНІ І ЕВОЛЮЦІЙНІ АЛГОРИТМИ»

І.І. Чигур, Л.Я. Чигур



Лабораторні та практичні роботи проводить фронтальним методом на

комп’ютерах, де розгорнутий пакет візуального моделювання Simulink та

Matlab.


232

Виконуються такі лабораторні та практичні роботи:

1. Навчання нейронної мережі за допомогою еволюційного алгоритму.

2. Вибір топології нейронної мережі за допомогою еволюційного алгоритму.

3.Оптимізація регулятора АСК з використанням генетичних алгоритмів.

4. Оптимізація функції за допомогою генетичного алгоритму.

5.Контрольоване та неконтрольоване навчання. Активаційні функції.

6. Перцептрон Розенблата.

7. Нейромережа зворотного поширення похибки.

8. Карта Кохонен.

9. Мережа Хопфілда.

10. Математичний опис технологічних процесів на основі якісної інформації.

11. Нечітке моделювання багатовимірних технологічних процесів

12. Реалізація нечітких операторів на комп’ютері.

13. Розробка алгоритму контролю зношення породоруйнівного інструменту

в процесі буріння.

14. Аналіз і тестування розробленого алгоритму в режимі оn-1іпе.


233

УДК 681.51

ДИСЦИПЛІНА «ОСНОВИ КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНОГО УПРАВЛІННЯ»

А.І. Лагойда, Л.І. Лагойда




234

Лабораторний практикум проводиться фронтальним методом на семи

інжинірингових АРМах, де розгорнуте спеціалізоване програмне забезпечення

для збирання та візуалізації роботи КІСУ. Використовується інтегральний пакет

SCADA системи TRАCEMODE фірми Adastra з додатковими модулями для

підтримки MES та ERP- рівня. Компонент T-Factory надає можливість

комплексної автоматизації управління як технологічними, так і бізнес-

процесами виробництва для досягнення високої економічної ефективності.

Пакет має засоби відлагодження програмного забезпечення.


1. Створення простого проекту.

2. Дослідження функції управління.

3. Обробка даних.

4. Розроблення операторської станції ділянки термообробки.

5. Розроблення операторської станції ділянки зберігання.

6. Розроблення операторської станції ділянки дозування.

7. Організація архівування.

8. Організація документування технологічних параметрів проекту.

9. Організація керування технологічним процесом через Інтернет.


235

УДК 681.5.04

ДИСЦИПЛІНИ: «ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦІЇ» «ПРОЕКТУВАННЯ, МОНТАЖ ТА ЕКСПЛУАТАЦІЯ СИСТЕМ

АВТОМАТИЗАЦІЇ ХІМІКО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ»

Л.І. Фешанич, Л.Я. Чигур




236

Розроблення проектної документації виконується з використанням пакета

програм AutoCAD, КОМПАС-3D.

Перелік практичних занять.

1. Вивчення умовних позначень в проектних документах згідно з чинними

вітчизняними та міжнародними стандартами.

2. Складання фрагментів технічних завдань, вихідних даних та матеріалів на

проектування АСК ТП.

3. Розроблення загальних виглядів нестандартизованого обладнання.

4. Вивчення правил оформлення графічних та текстових документів.

5. Складання фрагментів структурних схем - керування і контролювання,

збирання обробки і передачі інформації.

6. Вивчення та розроблення фрагментів експлуатаційної документації.

7. Виконання фрагментів спрощеної та розгорнутої функціональної схеми

автоматизації технологічних процесів.

8. Вибір технічних засобів автоматизації та складання фрагмента

специфікації на замовлення для розгорнутої функціональної схеми автоматизації

об’єкта.

9. Розв’язання задач з проектування принципових схем управління

електроприводами виробничих механізмів.

10. Розв’язання задач з проектування принципових схем управління

електроприводами запірних механізмів.

11. Розв’язання задач з проектування принципових мікропроцесорних схем

сигналізації.

12. Розв’язання задач з комплектування внутрішньо щитових проводок.

13. Розв’язання задач з комплектування пунктів управління з контролерами

фірм Siemens.

14. Розв’язання задач з комплектування пунктів управління з контролерами

фірми Schneider Electric.


237

УДК 681.53

ДИСЦИПЛІНА «АВТОМАТИЗАЦІЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ТА ВИРОБНИЦТ». «АВТОМАТИЗАЦІЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ В

ГАЛУЗІ»

В.С. Борин, О.В. Кучмистенко, М.І. Когутяк, Л.І. Фешанич




238

Лабораторні практикуми проводять фронтальним методом на комп’ютерах,

де розгорнутий пакет візуального моделювання Simulinkта інженерний пакет

Mahtcad та на реальному обладнанні, яке відтворює АСК ТП невеликими

технологічними об’єктами.

В пакетах візуального моделювання освоюють методики аналізу та синтезу

поширених АСР технологічними об’єктами. Виконують наступні лабораторні

роботи:

1. Дослідження одноконтурної системи керування.

2. Дослідження впливу параметрів налаштування та структури на якість

перехідних процесів.

3. Дослідження АСР з великим запізненням.

4. Дослідження комбінованої АСР.

5. Дослідження систем регулювання з додатковим сигналом із проміжної

точки.

6. Дослідження каскадної АСР.

7. Дослідження автономних систем керування.

8. Дослідження одноконтурної цифрової системи керування.

Лабораторний стенд з реальним обладнанням являє собою фрагмент АСК ТП

підігрівника продукту в ємності під тиском. Верхній рівень АСК реалізований

як АРМ оператора зі SCADAWinCC, середній рівень – PLCVIPA, а нижній -

необхідним набором давачів, відсікаючих та регулюючих клапанів і

підігрівника. Структура стенда і функціональна схема автоматизації наведені

нижче.


239

Програмування контролера VIPA здійснюється через робочу станцію в

інструментальному пакеті Step7. У SCADAWinCC розгорнуте робоче місце

дослідника з відеокадрами роботи об’єкта та ведеться архівування процесу

досліджень.

На стенді виконують такі лабораторні роботи:

1. Дослідження роботи АСК рівня в апараті.

2. Дослідження АСР регулювання температури.

3. Програмування SCADAWinCC.


240

УДК 681.322

ДИСЦИПЛІНА «МІКРОКОНТРОЛЕРИ ТА ПРОГРАМОВАНІ ЛОГІЧНІ КОНТРОЛЕРИ»

М.І. Когутяк, Л.І. Лагойда, А.І. Лагойда



Лабораторія 1410 –«ПРОГРАМОВАНІ ЛОГІЧНІ КОНТРОЛЕРИ ТА

ПТК»

Інтегрована лабораторія з віддаленим доступом Згідно з Національноою стратегією розвитку освіти України передбачено

поступову інформатизацію системи освіти, спрямованої на задоволення освітніх

інформаційних і комунікаційних потреб учасників навчального процесу. Тому

створення умов для ефективного впровадження інновацій у підготовку фахівців

технічного профілю, в тому числі і спеціалістів в сфері автоматизації, є

актуальною проблемою. На сьогодні спостерігається зростання популярності

дистанційного навчання (ДН), що надає студентові можливість постійного

доступу до навчальних матеріалів та можливістю спілкування із викладачем не


241

тільки очно, а й on-line через Internet за своїм місцем проживання чи з робочого

місця. Для технічних спеціальностей практична складова є важливою складовою

професійної підготовки студентів. Практична підготовка здебільшого

реалізується за допомогою лабораторних (ЛР) та практичних робіт.

Лабораторні роботи проводять очно у обладнаних навчальних лабораторіях;

дистанційно з використанням відповідних емуляторів, тренажерів, віртуальних

лабораторій; або за змішаною схемою. Останній варіант можна реалізувати

шляхом автоматизованого лабораторного практикуму з віддаленим доступом.

Структура лабораторії з можливістю дистанційного доступу представлена

нижче.

Інтегрований навчальний лабораторний програмно-технічний

комплекс (ПТК)

Автоматизована лабораторія збудована за ієрархічним принципом. На

нижньому рівні знаходяться лабораторні комплекси (ЛК) з досліджуваним

обладнанням, до складу яких входять мобільні реальні та фізичні моделі-

імітатори технологічних керованих об’єктів та різноманітне контролерне

обладнання (МІК-51 ПП «Мікрол»,ALPHA2 фірми Mitsubishi Electric ,SLC500

фірми ALLEN BRADLEY, Р-130). До ЛК підключені АРМи дослідника через

відповідні мережеві засоби. З іншого боку, АРМи об’єднані інформаційною

мережею Ethernet з виходом через корпоративну мережу університету в

глобальну мережу Internet.

Програмування контролерів та дослідження на лабораторному обладнанні

проводиться з АРМ-дослідника через інструментальні програмні компоненти

для відповідних контролерів. УSCADA створені об’єктні вікна і віртуальні


242

панелі керування та візуалізації процесу досліджень. При очній формі навчання

студенти виконують лабораторні роботи безпосередньо на обладнанні

лабораторії з використанням також місцевих органів управління передньої

панелі стендів.

Дистанційне виконання лабораторних робіт на автоматизованих ЛК можливе

через мережу Internet з використанням програмного продукту ТeamViewer, який

забезпечує повне перехоплення потрібного АРМу в лабораторії. Дистанційно, з

будь-якого місця де є доступ до глобальної мережі, користувач має доступ до

робочого столу АРМ з можливістю роботи у всіх спеціальних програмних

компонентах робочої станції. Відчуття реальності виконання ЛР доповнює

установлені у лабораторії web-камери, які забезпечують візуалізацію роботи

обладнання в реальному часі. Отже, відтворюється режим перебування та

власних досліджень у лабораторії. Для цього необхідно запустити ТeamViewer

на локальному та віддаленому робочому місці і обмінятись ID-кодами та

паролями. ТeamViewer допускає роботу в режимі конференції, коли декілька

віддалених користувачів можуть спостерігати за ходом виконання ЛР з правом

переходу ролі виконавця.

Отже, високий рівня автоматизації лабораторного обладнання та сучасні

інформаційні технології дозволяють забезпечити якість освіти при

дистанційному навчанні, ефективно використовувати унікальне та дороге

лабораторне обладнання, а основне, підвищує практичну підготовку фахівців з

автоматизації чи інших технічних спеціальностей.

Лабораторний комплексу № 1 з дослідження контролера МИК 51

підприємства «Мікрол» (Україна)

Лабораторний комплекспризначений для отримання навичок по

програмуванню та синтезу АСК модельними реальними об’єктами та


243

імітаторами типових об’єктів галузі. Метою дослідження є ознайомлення з

функціональними можливостями контролера МИК 51 та набуття навичок його

використання в контурах логіко-командного керування та автоматичного

регулювання.

Лабораторний комплекс має ієрархічну структуру, що відтворює типову

структуру АСК ТП і містить:

- АРМи дослідника (3 дослідницькі станції), які обєднані інформаційною

мережею Ethernet;

- контролери МИК 51(3 шт.), поєднані промисловою мережею RS485 і

можуть працювати автономно і в складі групи;

- керовані об’єкти (номенклатура 12шт), які мають уніфіковані інтерфейси

для підключення до контролерів.

У лабораторному комплексі передбачено використання трьох видів

керованих об’єктів:

- реальні фізичні технологічні об’єкти РКО ( теплові, хімічні реактори тощо);

- об’єкти-імітатори ІКО, які відтворють функції певного реальних керованих

об’єктів(КО);

- універсальні об’єкти–імітатори УІКО, які відтворюють функції багатьох

технологічних об’єктів.

Група пристроїв –імітаторів складається з таких функціональних одиниць:

- засобів ручного керування ходом технологічного процесу (динамічні давачі

та кнопки «Пуск» та «Стоп» та статичні пости).

- засобів імітації роботи аналогових давачів – задатчики сигналів;

- засоби імітації роботи імпульсних давачів із апаратуро позиціювання,

транспортування, перекачування тощо.

- логічного апаратного процесора, який відтворює окремі функції обладнання

або об’єкта загалом;

- засобів візуалізації ходу процесу через світлодіодні індикатори передньої

панелі моделі КО.

- засоби імітації аварійної роботи об’єкта.

- допоміжна апаратура (блоки живлення, клемні колодки, інтерфейсні блоки).

Реальні керовані об’єкти відтворюють теплові об’єкти з приточною

вентиляцією та нагрівним елементом у вигляді тена або лампи розжарювання.

Давачем температури є термометр опору ТСП50.

Розроблено серію РКО, що мають різні способи керування нагрівним

елементом, а саме аналогове регулювання, позиційне та ШІМ- керування,

імпульсне керування з електроприводом постійної швидкості. Для керування

вентилятором передбачити позиційне та ШІМ-керування. З передньої панелі

задається автоматичний або ручний режим керування, можна також задавати

продуктивність та потужність нагріву.

При проведенні досліджень на лабораторному комплексі передбачені такі

режими роботи:

- режим створення від лагодження та тестування програми;

- автоматичне локальне керування ходом технологічного процесу (для всіх

об’єктів);


244

- ручне керування РКО з використання постів ручного керування та засобів

візуалізації;

- режим SCADA - системи (МІК 51 підключений до АРМ-дослідника, де

розроблені в пакеті SCADA-VISUAL INTELLECT або компоненті MIC-

registrator об’єктні вікна оператора для візуалізації та реєстрації ходу

технологічного процесу).

Візуалізація процесу дослідження та керування здійснюється такими

способами:

- контроль ходу процесу засобами індикації передбачених власне

індикаторами передньої панелі контролера або модулів;

- сигналізація роботи давачів та виконавчих пристроїв відтворюється

світлодіодними індикаторами РКО, ІКО, УІКО;

- візуалізація ходу процесу дублюється в SCADA- системі, там же або в MIC-

registrator реєструється та архівується необхідна інформація.

Перелік лабораторних робіт

На лабораторному стенді проводяться наступні лабораторні роботи:

1. Вивчення будови лабораторного комплексу. Дослідження компоновки

контролера та ознайомлення з функціями та схемотехнікою УІКО;

2. Основи програмування контролера;

3. Основи роботи з статичними динамічними бітовими давачами та

дискретними виходами;

4. Основи роботи з аналоговими входами та виходами. Маштабування та


245

калібрування;

5. Основи роботи з таймерами і лічильниками та синтез простих програм на

їх основі;

6. Синтез аналогових обчислювачів та просте програмне керування виходом;

7. Синтез складних програм логіко-командного керування;

8. Дослідження роботи імітованого керованого об’єкта (ІТКО №1-№6);

9. Дослідження роботи реального теплового об’єкта (РТКО №10-№12);

10. Ознайомлення з SCADA-VISUAL INTELLECT та MIC-registrator та

дослідження роботи АСК в режимі SCADA- системи.

Дослідницький лабораторний комплекс № 2 на базі контролера ALPHA2

фірми Mitsubishi (Японія)

Лабораторний комплекс складається з АРМ дослідника з інструментальним

пакетом програмування контролера, малоканального промислового контролера

ALPHA2 з FBD- програмуванням та низки реальних мобільних керованих

об’єктів.


246

Структура комплексу № 2

Комплекс дозволяє освоїти програмування сучасного PLCALPHA2 та набути

навички керування різноманітними технологічними об’єктами з його

застосуванням.

Перелік лабораторних робіт складається з 6 лабораторних робіт, які близькі

за тематикою до переліку, наведеного вище.

Лабораторна база навчального модуля -МІКРОКОНТРОЛЕРИ

Лабораторне обладнання представлено засобами розроблення та

відлагодження мікроконтролерів:

- сімейство 8-розрядних процесорів IntelMCS8051;

- родини 8-розрядних процесорів AVR(ATMega2560, ATmega328);

- 32-розрядного процесора ARM Cortex M-3 STM32F103C8T6.

Структура стенда для досліджень приведена на рисунку.

Обладнання для проведення лабораторних робіт Лабораторний практикум проводять фронтальним методом на восьми

робочих місцях. Широкий асортимент модулів дозволяє креативно підійти до

дослідження як самих мікроконтролерів, так і сучасних периферійних пристроїв

систем контролю та керування.

Перелік базових лабораторних робіт:

1. Проектування та дослідження роботи нічного датчика руху.

2. Проектування та дослідження роботи метеостанції.

3. Проектування та дослідження роботи сигналізатора температури.

4. Проектування та дослідженняроботи ультра-звукового парктроніка.

5.Проектування та дослідження роботи пожежної сигналізації.

6. Проектування та дослідження роботи модулів індикаторів.

Знання та практичні навички, набуті з дисципліни активно застосовують для

розроблення реальних курсових та дипломних робіт.


247

УДК 681.513

ДИСЦИПЛІНА «ПРОГРАМНО-ТЕХНІЧНІ КОМПЛЕКСИ АВТОМАТИЗАЦІЇ»

М.І. Когутяк, Л.І. Лагойда, А.І. Лагойда



Дослідницький лабораторний комплекс № 3 на базі контролера SLC500

фірми Аllen-Вradley (USA)

Для підготовки висококваліфікованих спеціалістів у галузі автоматизації,

важливим моментом є отримання студентами досвіду роботи з

мікропроцесорним обладнанням, їхніми налагодженням, програмування та

проведенням досліджень на реальних керованих об’єктах. З цією метою

створений лабораторний комплекс , який складається з АРМ дослідника з

набором інструментальних пакетів (SCADA, середовище програмування

контролерів), промислового модульного контролера SLC500 фірми Allen-

Bradley та низки реальних мобільних тренажерів, які в повній мірі відтворюють

функції окремих технологічні ланцюгів та агрегатів.

Управління потужністю нагрівного елемента можна реалізувати з

використанням таких технологій: ручне керування; дво- та трипозиційний

алгоритм; ПІД-регулювання з аналоговим, ШІМ або імпульсним виходом.


248

Продуктивність нагнітального вентилятора з двигуном постійного струму

можна регулювати через пристрої ручного керування і автоматично за дво-,

трипозиційним та ПІД-ШІМ алгоритмом.

Модульний контролер SLC500 має уніфікований інтерфейс для підключення

даних та ще більше десятка імітаторів керованих об’єктів, що дозволяє

досліджувати різноманітні системи автоматичного регулювання та логічного-

командного керування. Мовою програмування контролера є LAD-діаграми.

Архітектура лабораторного комплексу.

Програмування контролера та відлагодження програм здійснюється через

програмні пакети RSLogix 500, RSLogix Emulate і RS Linс, а візуалізація ходу

досліджень - через SCADA RS View 32, які розгорнуті на АРМі дослідника.

Лабораторний комплекс впроваджений у навчальний процес в 2016 році за

результатами курсового та дипломного проектування. Наукові дослідження

магістрів на даному обладнанні передбачають, для зазначених керованих

об’єктів, проведення експериментальних досліджень по каналах «потужність

нагрівання - температура повітря» та «продуктивність вентилятора - температура

повітря» і отримання функції передачі, за якими розраховують параметри

налаштування регуляторів, відпрацьовують основні базові технології керування

об’єктами та оцінюють якісні показники роботи синтезованих систем

регулювання.

Надалі планується робота з синтезу та дослідження систем регулювання з

аналітично сконструйованими цифровими регуляторами за алгоритмами Даліна,

Калмана та іншими з безпосередньою реалізацією в контролері. З використанням

ОРС-сервера RS View 32 реалізовано підключення лабораторного комплексу до

Мatlab, зокрема Simulink, для синтезу систем з фазі, нейро- та іншими типами

нелінійних регуляторів.


249

Розроблений лабораторний комплекс дає можливість освоїти методику

програмування інтегрованої системи керування знизу – доверху, отримати

практичні навички в синтезі та проведенні досліджень в автоматичних системах

керування з традиційними лінійними та нелінійними, а також спеціальними

регуляторами на типових теплових об’єктах.

На лабораторному комплексі виконуються такі роботи:

1. Компоновка мікроконтролера SLC500 фірми Allen- Bradley.

2. Релейний інструкції RSLogix.

3. Програмування таймерів.

4. Програмування та дослідження лічильників.

5. Програмування та дослідження основних математичних інструкцій та

інструкцій перетворення даних.

6. Програмування та дослідження основних інструкцій порівняння RSLogix.

7. Створення закінчених проектів логіко – командних систем керування із

застосуванням основних інструкцій RSLogix.

8. Дослідження роботи інструкцій керування ходом програми в RSLogix.

9. Синтез програми керування з модульною структурою.

10. Швидкий старт в пакеті програмування SLC500 та робота в графічному

вікні.

11. Способи адресації та програми поглибленої обробки даних.

12. Синтез статичних та динамічних обчислювачів.

13. Синтез та дослідження АСР з позиційними регуляторами;

14. Синтез та дослідження АСР з ПІД –регулятором з аналоговим виходом.

15. Синтез та дослідження АСР з ПІД –регулятором з ШІМ виходом.

16. Синтез та дослідження АСР з ПІД –регулятором з імпульсним виходом.

Лабораторні роботи №2-9 виконуються на віртуальному програмному

симуляторі, а всі інші на реальному лабораторному обладнанні.


250

Наукове видання

Всеукраїнської науково-практичної конференції

АВТОМАТИЗОВАНЕ УПРАВЛІННЯ

БАГАТОВИМІРНИМИ ОБ’ЄКТАМИ НА ЗАСАДАХ

ОБЧИСЛЮВАЛЬНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Матеріали конференції видано в авторській редакції

Відповідальний за випуск

Г.Н. Семенцов, доктор технічних наук, професор,

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу

Рекомендовано до друку рішенням Вченої ради ІФНТУНГ

(протокол № 06/589 від 31.08.2018р.)

Укладання, редагування, правка та комп’ютерне верстання

А.І. Лагойда, кандидат технічних наук,

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу

Documents

Міністерство освіти і науки Україниnung.edu.ua/files/attachments/materialy_konferenciyi-_akit_50.pdf · В.М. Юрчишин 27 ... С.М. Проценко,