Моделирование и исследование адаптивной системы автоматического управления

Рис. 2.8. Динамические характеристики системы при вариации параметра Т



Рис. 2.9. Динамические характеристики системы при вариации параметра К

Как видно из рисунка 2.10, при различных параметрах объекта управления переходные процессы автоматической системы регулирования имеют различные качественные показатели, близкие к оптимальным только при рассчитанных, заранее фиксированных параметрах настройки регулятора. При параметрических возмущениях с линейным регулятором существенно снижаются показатели качества переходного процесса. В случае широкого диапазона изменения параметров объекта управления данный аспект может привести систему автоматического регулирования к неустойчивому состоянию.

Рис. 2.10. Динамические характеристики системы при вариации параметров К и Т

2.3 Методы расчета настроек объекта и ПИ-регулятора при дрейфе параметров объекта первого порядка

Существует несколько методов определения настроек регулятора при дрейфе параметров объекта:

1. Определить изменившиеся параметры объекта по характеру переходного процесса и пересчитать коэффициенты настроек регулятора;

2. Методом полного факторного эксперимента найти коэффициенты полинома математической модели настроек объекта:

; (2.16)

3. Рассчитав скорость изменения дрейфующих параметров объекта, в ручную изменять настройки регулятора.

При работе реального объекта возникают ситуации, когда из-за возникающих в системе возмущений изменяется динамика переходного процесса рабочей модели. В результате система в целом может стать неустойчивой. Для того чтобы система управления соответствовала заданным критериям качества, нужно рассчитать новые настройки регулятора.

Рис. 2.11. Графики переходных процессов эталонной и рабочей моделей

Исследуем экспериментально полученную переходную характеристику рабочей модели (рис. 2.11).

Найдем неизвестные параметры объекта: Т, K, ф. Для этого экспериментально полученный график переходной характеристики объекта представим в табличной форме (табл. 2.1).

Таблица 2.1 Значения переходной характеристики объекта

t, с	0.00	8.00	13.48	19.00	25.00	31.12	34.20
h(t)	0.000000	0.233152	0.444525	0.284838	0.010826	-0.054298	-0.041901

Таблица

t, с	45.56	49.72	61.24	76.41	90.50	99.28	100
h(t)	0.017908	0.012504	-0.003838	0.000977	-0.002210	-0.000055	0.0000

В программном комплексе для моделирования динамических систем «20-sim» составим модель для решения задачи аппроксимации переходной характеристики объекта (рис. 2.12).

Рис. 2.12. Структурная схема модели для решения задачи аппроксимации переходной характеристики:

con_1, con_2 - блоки формирования ступенчатых входных сигналов;

master (PI) - блок формирования ПИ закона регулирования;

standard1 - блок моделирования чистого запаздывания;

standard - блок моделирования апериодического звена;

time - блок моделирования времени;

work - блок моделирования данных, заданных таблично;

crite - блок формирования критерия приближения;

gain - блок умножения входного сигнала на постоянное значение К

Проведем эксперимент оптимизации, т.е. поиска минимума критерия приближения для нахождения значений коэффициентов аппроксимирующей модели, для этого введем в окно задания коэффициентов модели значения коэффициентов системы автоматического регулирования по каналу возмущающего воздействия и имя файла с табличными значениями экспериментально полученного графика переходной характеристики объекта (рис. 2.12).



Рис. 2.12. Окно ввода значений коэффициентов модели

После окончания процесса поиска минимума критерия приближения, получим коэффициенты аппроксимирующей модели, т.е. найдем неизвестные параметры объекта: Т, K, ф (рис. 2.13).

Рис. 2.13. Окно значений коэффициентов модели

Таким образом, Т = 11.91967 , K = 1.09276, ф = 5.0 (рис. 2.13). В данном случае имеем дрейф двух параметров объекта.

Для того чтобы система вернулась в исходное состояние, требуется пересчитать настройки ПИ-регулятора с новыми значениями параметров Т, K, ф.

, (2.17)

. (2.18)

Построим графики переходных процессов эталонной и рабочей моделей с новыми значениями ПИ-регулятора рабочей модели.

Рис. 2.14. Графики переходных процессов эталонной и рабочей моделей

Из рисунка 2.14 видно, что графики переходных процессов эталонной и рабочей моделей не совпали. Это происходит потому, что в расчетах настроек ПИ-регулятора используются приближенные методы и формулы.

Хорошо спроектированная система должна не только быть устойчивой, но и поддерживать заданную точность в установившемся режиме, поэтому при создании объектов закладывают значение уставки.

Определим величины перерегулирования и интегральной оценки качества рабочей модели и сравним их с оценками качества соответственно эталонной модели.

Для переходного процесса (рис. 2.14) перерегулирование рабочей модели составит

, (2.19)

а интегральная оценка качества составит

 (2.20)

Сравним оценки качества:

- перерегулирование: и ;

- интегральная оценка качества: и .

Таким образом, после изменения настроек ПИ-регулятора данная система приобрела в быстродействии, но потеряла в качестве системы. Чем больше значение перерегулирования и меньше площадь под кривой графика переходного процесса, тем система более не устойчива. Т.е. существует определенная зависимость между этими двумя критериями качества, и по графику переходного процесса, не проводя расчетов, можно определить качество системы и решить требуется ли нахождение новых параметров объекта и ПИ-регулятора.

Расчет значений коэффициентов ПИ-регулятора и по экспериментальному графику занимает достаточно много времени, что при довольно быстром и частом изменении параметров объекта экономически не выгодно.

Существуют и другие способы расчета настроек регулятора. Одним из них является нахождение значений параметров объекта методом полного факторного эксперимента.

Экспериментальные методы широко используются как в науке, так и в промышленности, однако нередко с весьма различными целями. Обычно основная цель научного исследования состоит в том, чтобы показать статистическую значимость эффекта воздействия определенного фактора на изучаемую зависимую переменную

В условиях промышленного эксперимента основная цель обычно заключается в извлечении максимального количества объективной информации о влиянии изучаемых факторов на производственный процесс с помощью наименьшего числа дорогостоящих наблюдений.

В общем случае, при заданных ограничениях ищется план эксперимента, который позволяет извлечь максимальное количество информации об интересующей функции отклика на выбранной многомерной поверхности.

К основным видам задач, решаемых при планировании эксперимента, относятся:

1. планирование оптимального эксперимента;

2. анализ результатов эксперимента.

Для решения задач первого вида имеется несколько подходов, реализованных в соответствующих планах экспериментов, основную идею которых можно выразить следующим образом. В общем случае, цель экспериментатора состоит в получении наиболее несмещенной (или наименее смещенной) оценки эффекта фактора вне зависимости от установок других факторов. Более точно, пытаемся построить планы, в которых главные эффекты не смешаны друг с другом, а может быть даже и с взаимодействиями факторов.

Экспериментальные методы находят все большее применение в промышленности для оптимизации производственных процессов. Целью этих методов является поиск оптимальных уровней факторов, определяющих течение процесса производства [11].

Проведем полный двухфакторной эксперимент при постоянном значении коэффициентов ПИ-регулятора, и по его результатам найдем коэффициенты модели вида:

, (2.21)

где - значение площади под кривой графика переходного процесса при изменении параметров объекта с постоянными значениями ПИ-регулятора; - коэффициенты при параметрах объекта, указывающие на силу влияния факторов, чем больше численная величина коэффициента, тем больше влияние оказывает фактор, если коэффициент имеет знак «плюс», то с увеличением значения фактора параметр оптимизации увеличивается, если «минус», то уменьшается; - параметры объекта.

В качестве факторов эксперимента рассмотрим значения параметров объекта - коэффициент усиления К и постоянную времени Т.

В качестве наилучших условий будем считать и .

На рисунке 2.15 изображена область определения двухфакторного эксперимента.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис.2.15. Область определения двухфакторного эксперимента

Условия эксперимента можно записать в виде таблицы, где строки соответствуют различным опытам, а столбцы - значениям факторов (табл. 2.3). В последнем столбце запишем значения экспериментов.

Таблица 2.3. Матрица планирования эксперимента

№ опыта	Х0	Х1	Х2	Х1Х2
1	+	-	-	+	10.172
2	+	+	-	-	11.940
3	+	-	+	-	13.181
4	+	+	+	+	9.377

Найдем значения коэффициентов модели:



Таким образом, зная значение площади под кривой графика переходного процесса при постоянных значениях ПИ-регулятора можно рассчитать параметры объекта - коэффициент усиления К и постоянную времени Т.

Но и без расчета параметров объекта, их можно определить приближенным методом, основываясь на полученную математическую модель. Т.е. при увеличении значения - площади под кривой графика переходного процесса уменьшается значение параметра усиления К и увеличивается значение постоянной времени Т на значение величины коэффициента. И наоборот при уменьшении значения - увеличивается значение параметра усиления К и уменьшается значение постоянной времени Т.

Найдя значения параметров объекта, можно определить значения коэффициентов ПИ-регулятора.

Возмущающее воздействие - это помехи и сигналы, нарушающие функциональную связь между задающим воздействием и регулируемой величиной в системах автоматического управления [5].

Когда воздействие возмущающего сигнала постоянно и без скачков, то можно рассчитать скорость изменения параметров объекта, заранее рассчитать коэффициенты ПИ-регулятора и изменять настройки реального объекта в нужное время.

В системах с медленным изменением дрейфующих параметров объекта нецелесообразно и экономически не выгодно применять автоматическую настройку регуляторов, а, зная принцип изменения скорости параметров объекта, можно для сохранения качеств системы изменять настройки регуляторов в ручную.

Рис. 2.16. График изменения параметров объекта.

Допустим, известны законы скорости изменения параметров объекта (рис. 2.16). Так коэффициент усиления К за сутки изменяется как:

,

а постоянная времени Т за то же время:

.

Таким образом, зная скорость изменения параметров объекта, можем определить время перенастройки коэффициентов ПИ-регулятора. Из рисунка 2.14 получается, что изменять коэффициенты ПИ-регулятора требуется каждые десять суток по постоянной времени Т и каждые двадцать суток по коэффициенту усиления К.

Это удобно, если в системе количество варьируемых параметров не более трех и время дрейфа достаточно большое. Но лучше, если система будет сама сообщать, когда значения её рабочего графика будут отличаться от значений графика эталонной модели с учетом заложенной уставки (2 - 5 %) [3].

Составим структурную схему модели для решения задачи аппроксимации переходной характеристики объекта (рис. 2.17) и проведем эксперимент (рис. 2.18).

Рис. 2.17. Структурная схема модели для решения задачи аппроксимации переходной характеристики объекта:

con_1 - блок формирования ступенчатого входного сигнала моделей;

work (PI) - блок формирования ПИ закона регулирования рабочей модели;

job1 - блок моделирования чистого запаздывания рабочей модели;

job - блок моделирования апериодического звена рабочей модели;

con_2, con_3 - блоки формирования возмущающих ступенчатых входных сигналов моделей;

master (PI) - блок формирования ПИ закона регулирования эталонной модели;

standard1 - блок моделирования чистого запаздывания эталонной модели;

standard - блок моделирования апериодического звена эталонной модели;

crite_1 - блок формирования критерия приближения (квадрат ошибки);

gain_1 - блок умножения входного сигнала на постоянное значение К;

deltat_1 - блок имитационного времени шага;

delay_1 - блок задержки



Рис. 2.18. Графики переходных процессов и ошибок аппроксимации объектов первого порядка

3. Моделирование и исследование адаптивной САУ с объектом второго порядка

3.1 Расчет настроек ПИ-регулятора методом Куна

В системах автоматического управления кроме объектов первого порядка так же используют объекты второго порядка.

Объект второго порядка есть процесс преобразования объектов первого порядка. Поскольку состояние объекта первого порядка описывается многомерной переменной, то зависимость состояния одного объекта первого порядка от другого можно описать в виде функции - зависимости значения одной многомерной переменной от другой:

B = f(A)

где A - переменная, описывающая исходный объект первого порядка, В - зависимый объект первого порядка, f - функция зависимости.

Произведем расчет одноконтурной системы регулирования, состоящей из ПИ-регулятора и объекта регулирования второго порядка, который представляет собой последовательное соединение двух апериодических звеньев с запаздыванием, с передаточной функцией вида (3.2), при Т₁ = 10 [с], Т₂ = 8.4 [с], K = 0.8, ф = 1.5 [с]:

. (3.2)

В настоящее время существует большое количество методов определения оптимальных параметров настройки автоматических регуляторов. Особое значение при выборе метода настройки регуляторов придается их простоте при использовании на практике нетрудоемкости при моделировании. Одним из таких методов является метод Куна «правила Т-суммы», который позволяет аналитически найти оптимальные параметры настройки промышленных регуляторов для объектов высоких порядков.

При использовании данного метода в модели рассматриваемых объектов вводится суммарная постоянная времени Т_? как характеристический параметр. Этот параметр был введен многими авторами в начале 60-х годов ХХ-го столетия. Для системы с передаточной функцией

, (3.3)

суммарная постоянная времени

. (3.4)

Метод Куна, с использованием «правила Т-суммы» дает два способа качественной настройки регуляторов: быструю и нормальную (табл. 3.1) [2].

Таблица 3.1. Правила настройки

Настройка	Тип регулятора	Параметры регулятора
		Кр	Ти	Тl
Нормальная	П	1/К	---	---
	ПД	1/К	---	0.33Т?
	ПИ	0.5/К	0.5Т?	---
	ПИД	1/К	0.66Т?	0.167Т?
Быстрая	ПИ	1/К	0.7Т?	---
	ПИД	2/К	0.8Т?	0.1194Т?

Проведем процесс моделирования системы автоматического регулирования с ПИ законом регулирования с использованием программного продукта «20 sim».

В процессе моделирования будем использовать нормальную качественную настройку ПИ-регулятора. Тогда суммарная постоянная времени

с. (3.5)

А коэффициенты ПИ регулятора

, (3.6)

с. (3.7)

Характер переходного процесса модели объекта системы автоматического регулирования, по каналу возмущения, при оптимальных параметрах настройки регулятора показан на рисунке 3.4.

Модель объекта системы автоматического регулирования может быть получена экспериментальным путем на ПЭВМ.

Рис. 3.1. Структурная схема модели

одноконтурной системы регулирования:

con_1, con_2 - блоки формирования ступенчатых входных сигналов;

PI - блок формирования ПИ закона регулирования;

tdelay_1 - блок моделирования чистого запаздывания;

forder_1, forder_2 - блоки моделирования апериодических звеньев

Для подготовки к проведению эксперимента сохраним модель и откроем окно моделирования для задания значений коэффициентов системы автоматического регулирования по каналу возмущающего воздействия (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Окно ввода значений коэффициентов модели

В качестве результата моделирования на экран выведем график переходной характеристики системы (рис. 3.3).

Рис. 3.3. Переходный процесс в замкнутой системе регулирования по каналу возмущающего воздействия

Таким образом, экспериментальным путем получили переходный процесс в замкнутой системе регулирования по каналу возмущающего воздействия при фиксированных параметрах объекта.

Любая промышленная автоматическая система регулирования должна обеспечивать определенные качественные показатели процесса регулирования.

Качество процесса регулирования оценивают по переходной характеристике по отношению к единичному ступенчатому возмущающему воздействию.

Для переходного процесса (рис. 2.4) перерегулирование составит

. (3.8)

Интегральная оценка качества составит

. (3.9)

Ряд промышленных объектов управления в силу на них внешних, либо внутренних воздействий изменяют свои динамические характеристики. Рассмотрим систему, описываемую уравнением вида:

. (3.10)

В такой системе при изменении параметров постоянных времени Т₁ (рис. 3.4) либо Т₂ или коэффициента усиления К (рис. 3.5) либо увеличивается, либо уменьшается длительность переходного процесса, а при изменении параметра в системе в большей или в меньшей мере проявляются колебательные свойства [9].

Рис. 3.4. Динамические характеристики системы при вариации параметра Т₁

Рис. 3.5. Динамические характеристики системы при вариации параметра К

При различных параметрах объекта управления переходные процессы автоматической системы регулирования имеют различные качественные показатели, близкие к оптимальным только при рассчитанных, заранее фиксированных параметрах настройки регулятора (рис. 3.6).

При параметрических возмущениях с линейным регулятором существенно снижаются показатели качества переходного процесса. В случае широкого диапазона изменения параметров объекта управления данный аспект может привести систему автоматического регулирования к неустойчивому состоянию.

Рис. 3.6. Динамические характеристики системы при вариации параметров К, Т₁, Т₂

3.2 Методы расчета настроек объекта и ПИ-регулятора при дрейфе параметров объекта второго порядка

К объектам второго порядка можно применить те же методы определения коэффициентов настроек ПИ-регуляторов при дрейфе параметров объекта, что и для объектов первого порядка:

1. Определить изменившиеся параметры объекта по характеру переходного процесса и пересчитать коэффициенты настроек регулятора;

2. Методом полного факторного эксперимента найти коэффициенты полинома математической модели настроек регулятора вида:

; (3.11)

3. Рассчитав скорость изменения дрейфующих параметров объекта, в ручную изменять настройки регулятора.

Рис. 3.7. Графики переходных процессов эталонной и рабочей моделей

При работе реального объекта второго порядка возможны изменения динамики переходного процесса рабочей модели. В результате система в целом может стать неустойчивой. Для того чтобы система управления соответствовала заданным критериям качества, нужно рассчитать новые настройки регулятора.

Исследуем экспериментально полученную переходную характеристику рабочей модели (рис. 3.7).

Найдем неизвестные параметры объекта: Т₁, Т₂, K, ф. Для этого экспериментально полученный график переходной характеристики объекта представим в табличной форме (табл. 3.2).

Таблица 3.2. Значения переходной характеристики объекта

t, с	0.00	12.51	25.64	33.26	48.70	56.02	63.60
h(t)	0.000000	0.277243	0.477439	0.428081	0.113607	0.101028

Таблица

t, с	70.23	84.99	106.53	118.75	138.36	192.75	299.19
h(t)	-0.004633	-0.027778	-0.010038	-0.001749	0.001963	-0.000138	-0.000001

В программном комплексе для моделирования динамических систем «20-sim» составим модель для решения задачи аппроксимации переходной характеристики объекта второго порядка (рис. 3.8).

Рис. 3.8. Структурная схема модели для решения задачи аппроксимации переходной характеристики:

con_1, con_2 - блоки формирования ступенчатых входных сигналов;

PI - блок формирования ПИ закона регулирования;

tdelay_1 - блок моделирования чистого запаздывания;

forder_1, forder_2 - блоки моделирования апериодических звеньев;

time - блок моделирования времени;

tabfile - блок моделирования данных, заданных таблично;

crite - блок формирования критерия приближения;

gain - блок умножения входного сигнала на постоянное значение К

Проведем эксперимент оптимизации, т.е. поиска минимума критерия приближения для нахождения значений коэффициентов аппроксимирующей модели, для этого введем в окно задания коэффициентов модели значения коэффициентов системы автоматического регулирования по каналу возмущающего воздействия и имя файла с табличными значениями экспериментально полученного графика переходной характеристики объекта (рис. 3.9).

Рис. 3.9. Окно ввода значений коэффициентов модели

После окончания процесса поиска минимума критерия приближения, получим коэффициенты аппроксимирующей модели, т.е. найдем неизвестные параметры объекта: Т₁, Т₂, K, ф (рис. 3.10).

Рис. 3.10. Окно значений коэффициентов модели

Таким образом, Т₁ = 11.9846, Т₂ = 7.4113, K = 0.8994, ф = 1.5 (рис. 3.10). В данном случае получили дрейф трех параметров объекта.

Для того чтобы система вернулась в исходное состояние, пересчитаем настройки ПИ-регулятора с новыми значениями параметров объекта Т₁, Т₂, K, ф.

Тогда суммарная постоянная времени составит

с. (3.12)

А коэффициенты ПИ регулятора

, (3.13)

с. (3.14)

Определим значения графика переходного процесса с новыми настройками ПИ-регулятора.

Рис. 3.11. Графики переходных процессов эталонной и рабочей моделей

Как видно из рисунка 3.11 графики переходных процессов эталонной и рабочей моделей не совпали.

Определим величины перерегулирования и интегральной оценки качества рабочей модели и сравним их соответственно с оценками качества эталонной модели.

Для переходного процесса (рис. 3.11) перерегулирование рабочей модели составит

(3.11)

и интегральная оценка качества составит

(3.12)

Сравним оценки качества:

- перерегулирование: и ;

- интегральная оценка качества: и .

Таким образом, после изменения настроек ПИ-регулятора данная система потеряла в быстродействии, но приобрела в качестве системы. Чем меньше значение перерегулирования и больше площадь под кривой графика переходного процесса, тем система более качественна и устойчива.

Существуют и другие возможности расчета настроек регуляторов. Одним из них является нахождение коэффициентов ПИ-регулятора методом полного факторного эксперимента.

Экспериментальные методы находят все большее применение в промышленности для оптимизации производственных процессов. Целью этих методов является поиск оптимальных уровней факторов, определяющих течение процесса производства.

Проведем полный трех факторной эксперимент и по его результатам найдем коэффициенты модели вида:

. (3.13)

В качестве факторов эксперимента рассмотрим значения параметров объекта - коэффициент усиления К и постоянные времени Т₁ и Т₂.

В качестве наилучших условий будем считать K = 0.8, Т₁ = 10 и Т₂ = 8.4.

Условия эксперимента можно записать в виде таблицы, где строки соответствуют различным опытам, а столбцы - значениям факторов (табл. 3.3).

Таблица 3.3. Матрица планирования эксперимента

№ опыта	Х0	Х1	Х2	Х3	Х1Х2Х3
1	+	-	-	-	+	38.80
2	+	+	-	-	-	38.00
3	+	-	+	-	-	34.50
4	+	+	+	-	+	63.36
5	+	-	-	+	+	38.58
6	+	+	-	+	-	38.10
7	+	-	+	+	-	34.62
8	+	+	+	+	+	67.38

Найдем значения коэффициентов модели:

Таким образом, зная значение площади под кривой графика переходного процесса при постоянных значениях ПИ-регулятора можно рассчитать параметры объекта - коэффициент усиления К и постоянные времени Т₁, Т₂.

В системах с медленным изменением дрейфующих параметров объекта нецелесообразно и экономически не выгодно применять автоматическую настройку регуляторов, а, зная принцип изменения скорости параметров объекта, можно для сохранения качеств системы изменять настройки регуляторов в ручную.

Рис. 3.12. График изменения параметров объекта.

Допустим, известны законы скорости изменения параметров объекта (рис. 3.12). Так коэффициент усиления К за сутки изменяется:

,

постоянная времени Т₁ за то же время:

.

а постоянная времени Т₂ за то же время:

.

Таким образом, зная скорость изменения параметров объекта, можем определить время перенастройки коэффициентов ПИ-регулятора. Из рисунка 3.12 получается, что изменять коэффициенты ПИ-регулятора требуется каждые шестнадцать суток по постоянной времени Т₁, каждые пятьдесят суток по постоянной времени Т₂ и каждые десять суток по коэффициенту усиления К.

Это удобно, если в системе количество варьируемых параметров не более трех и время дрейфа достаточно большое. Лучше, если система будет сама сообщать, когда значения её рабочего графика будут отличаться от значений графика эталонной модели с учетом заложенной уставки (2 - 5 %).

Составим структурную схему модели для решения задачи аппроксимации переходной характеристики объекта (рис. 3.13).

Рис. 3.13. Структурная схема модели для решения задачи аппроксимации переходной характеристики объекта:

con_1 - блок формирования ступенчатых входных сигналов;

PI (job) - блок формирования ПИ закона регулирования рабочей модели;

work - блок моделирования чистого запаздывания рабочей модели;

work1, work2- блок моделирования апериодического звена рабочей модели;

con_2, con_3 - блоки формирования ступенчатых входных сигналов;

PI (master) - блок формирования ПИ закона регулирования эталонной модели;

standard - блок моделирования чистого запаздывания эталонной модели;

standard1, standard2 - блок моделирования апериодического звена эталонной модели;

crite_1 - блок формирования критерия приближения (квадрат ошибки);

gain_1 - блок умножения входного сигнала на постоянное значение К

deltat_1 - блок имитационного времени шага;

delay_1 - блок задержки

Рис. 3.14. Графики переходных процессов и ошибок аппроксимации объектов второго порядка

4. Технико-экономическое обоснование проекта

4.1 Анализ программ моделирования САР

Экономическая ситуация в нашей стране предполагает дальнейшее развитие рыночных отношений. Этот процесс связан с переходом к совершенно новым методам и подходам в организации, регулировании производства и экономическом обосновании принимаемых решений.

Технико-экономическое обоснование является важным этапом как при разработке новых систем или устройств, так и при проведении научных исследований. Такой подход позволяет получить оценку в денежном выражении различных достоинств и недостатков исследований, оценить затраты времени, а также оценить экономический эффект от внедрения новых разработок.

В настоящее время область применения ПЭВМ расширяется с каждым днем. Это стало возможным из-за увеличения функциональных возможностей ЭВМ, а также из-за удешевления стоимости аппаратных средств. Поэтому для моделирования и исследований систем автоматического регулирования и управления используют моделирование в различных программных продуктах, таких как "20-SIM" (TWENTE UNIVERSITY of TECHNOLOGY; www.20-sim.com); Dymola (Dymasim; www.dynasim.se); Omola, OmSim (Lund University; www.control.lth.se/~cace/omsim.html) и другие.

Применяемый в дипломном проекте программный комплекс «20-sim» позволяет моделировать системы автоматического регулирования на ЭВМ, осуществлять проверку ее структуры, корректировать системы автоматического регулирования, определить оптимальные значения параметров настройки регуляторов и оценить качество регулирования до того, как системы автоматического регулирования будет реализована на конкретном объекте. При этом результат моделирования будет тем точнее, чем точнее будет соответствовать теоретическая модель объекта реальным условиям.

Моделирование - это метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Кроме этого, моделирование позволяет изучаемую систему заменять моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводить эксперименты с целью получения информации об этой системе [8].

К моделированию прибегают, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами - разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Моделирование позволяет имитировать поведение системы, во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны [8].

Сложность изучаемых и проектируемых систем приводит к необходимости создания специальной, качественно новой техники исследования, использующей аппарат моделирования - воспроизведения на ЭВМ специально организованными системами математических моделей функционирования проектируемого или изучаемого комплекса.

Это требование было трудно выполнимым до повсеместного проникновения в исследовательскую деятельность персонального компьютера с графическим дисплеем и появления специального программного обеспечения - пакетов визуального моделирования.

Пакеты визуального моделирования позволяют пользователю вводить описание моделируемой системы в естественной для прикладной области и преимущественно графической форме (например, в буквальном смысле рисовать функциональную схему, размещать на ней блоки и соединять их связями), а также представлять результаты моделирования в наглядной форме, например, в виде диаграмм или анимационных картинок.

Успех новой технологии резко расширил круг пользователей пакетов моделирования.

4.2 Расчет и оценка экономической эффективности

Предлагаемый к внедрению проект обеспечивает более ускоренный процесс решения поставленной задачи.

Оценка экономической эффективности любой задачи производится путем сравнения затрат по базовому варианту решения задачи (ручной расчет переходных процессов систем автоматического регулирования), то есть без учета тех методов и подходов, которые упрощают и убыстряют работу инженера, с затратами оцениваемого варианта (с учетом внедрения программных продуктов) [7].

Результаты сравнения базового и проектного вариантов сведем в таблице 4.1.

Таблица 4.1 Основные показатели сравнительного анализа вариантов

Показатели	Ед. изм.	Варианты	Результаты сравнения: повышение(+), понижение(-)
		Базовый	Проектируемый
Срок решения поставленной задачи	час	2	0.6	-1.4

Для дальнейших расчетов в таблицу 4.2 внесем исходные данные.

Таблица 4.2 Исходные данные для расчета

Показатели	Условн. обозна- чения	Ед. изм.	Варианты
			Базовый	Проектируемый
1	2	3	4	5
Месячный должностной оклад обслуживающего персонала	О	Руб	12000	12000
Среднее количество задач, решаемых в месяц	З	Шт	40	40
Количество часов в месяц, необходимых для выполнения поставленной задачи	Д	Час	80	24
Среднее количество рабочих дней в месяц	К	Дн	22	22
Продолжительность рабочего дня	П	Час	8	8
Месячный фонд рабочего времени	М	Час	176	176
1	2	3	4	5
Количество энергии, потребляемое компьютером в час	A	кВт	0,4	0,4
Количество энергии, необходимое для освещения в час	B	кВт	0,025	0,025
Действующий тариф на электроэнергию	K	Руб./ кВтч	1,99	1,99
Число дней в году, необходимое для работы на компьютере	В1	Дн	250	250
Число дней в году, в течение которых происходит потребление энергии за счет освещения	В2	Дн	250	250
Время работы персонала за компьютером в течение рабочего дня	Ч1	час	8	8
Количество часов использования освещения в течение рабочего дня	Ч2	час	2	2
Балансовая стоимость оборудования	Кб	руб	25600	25600
Число машин	N	шт	1	1
Норма отчислений на амортизацию оборудования	Б	%	12,5	12,5
Норма отчислений на текущий ремонт	В	%	3	3
1	2	3	4	5
Годовой полезный фонд времени работы оборудования	ПФВР	час	2000	2000

Для технико-экономического сравнения базового и проектируемого вариантов рассчитываются эксплуатационные расходы, которые представляются показателями проектной себестоимости.

В данном проекте рассмотрены меры по совершенствованию методов труда, которые могут дать прирост его производительности и, как следствие, условную экономию рабочего времени. Исходя из этого, можно определить ожидаемое условное высвобождение численности персонала и условную экономию фонда оплаты труда. Что в свою очередь на реальном объекте может привести к реальному высвобождению персонала и сокращению эксплуатационных расходов.

Условное высвобождение работников - экономия рабочей силы в результате совершенствования системы управления, совмещения профессий, роста производительности труда и производительности оборудования.

Условное высвобождение выражается расчетной величиной, производной от величины потенциальной экономии рабочего времени, получаемой в результате повышения производительности труда [7].

Рассчитаем значения отдельных видов эксплуатационных (текущих) затрат. К ним относятся:

- заработная плата обслуживающего персонала с отчислениями на социальные нужды;

- стоимость потребляемых энергоресурсов;

- расходы на амортизацию и текущий ремонт оборудования.

Проведем расчет и анализ перечисленных элементов текущих затрат.

- Заработная плата обслуживающего персонала рассчитывается исходя из численности персонала (операторов), среднемесячной тарифной ставки, времени эксплуатации в часах. Отчисление на социальные нужды установлены в размере 26% от заработной платы [7].

Для расчета заработной платы персонала воспользуемся формулой:

,	(4.1)

где ЗП_г - годовая заработная плата обслуживающего персонала, руб.;

0.26 - отчисления на социальные нужды;

12 - количество месяцев в году;

О - месячный должностной оклад обслуживающего персонала, руб.;

Д - количество часов за месяц, необходимых для выполнения поставленной задачи, час;

М - среднее количество рабочих часов в месяце, час.

1. Определим годовую заработную плату персонала, когда решение поставленной задачи требует 80 часов в месяц работы (Д = 80 часов) - базовый вариант:

руб.	(4.2)

2. Определим годовую заработную плату персонала, когда решение поставленной задачи требует 24 часа работы (Д = 24 часа) - проектируемый вариант:

руб.	(4.3)

Таким образом, годовая условная экономия в заработной плате составит 57731 рубль.

- Стоимость потребляемых энергоресурсов рассчитывается как:

,	(4.4)

где Э - стоимость потребляемой электроэнергии, руб.;

12 - количество месяцев в году;

k - действующий тариф на электроэнергию, руб./кВтч;

a - количество энергии, потребляемое компьютером в час, кВт;

b - количество энергии, необходимое для освещения в час, кВт;

В₁ - число дней в году, необходимых для работы аппаратуры, дн.;

В₂ - число дней в году, в течение которых происходит потребление энергии за счет освещения, дн.;

Ч₁ - время работы аппаратуры в течение рабочего дня, час;

Ч₂ - количество часов использования освещения в течение рабочего дня, час.

- Стоимость потребляемых энергоресурсов.

Для решения задач проекта требуется, что бы оборудование (ПЭВМ) было включено и работало постоянно, поэтому потребление энергоресурсов будет постоянным, а экономия будет равна нулю.

Определим стоимость потребляемых энергоресурсов:

руб.	(4.5)

- Расходы на амортизацию и текущий ремонт оборудования. Так как и в базовом и в проектируемом вариантах оборудование используется постоянно, то расходы на амортизацию и текущий ремонт оборудования будут постоянными, а экономия равны нулю.

Сумма расходов на амортизацию и износ (текущий ремонт) оборудования может быть рассчитана по следующей формуле:

,	(4.6)

где К_б - балансовая стоимость оборудования;

б - норма отчислений на амортизацию;

в - норма отчислений на (текущий ремонт);

В₁ - число дней работы аппаратуры;

Ч₁ - количество часов работы оборудования;

ПФВР - годовой полезный фонд рабочего времени, час.

Расходы на амортизацию и текущий ремонт оборудования составят:

руб.	(4.7)

Следовательно, эксплуатационные затраты в базовом варианте равны:

руб.	(4.8)

Эксплуатационные затраты в проектируемом варианте составят:

руб.	(4.9)

Годовая условная экономия от использования в решении задач ПЭВМ будет равна:

руб.	(4.10)

Рассчитаем годовую условную эффективность проекта в часах за счет уменьшения трудоемкости выполнения работ:

,	(4.11)

где 12 - количество месяцев в году;

Д_б - количество часов в месяц, необходимых для выполнения поставленной задачи в базовом варианте;

Д_б - количество часов в месяц, необходимых для выполнения поставленной задачи в проектируемом варианте.

Таким образом, годовая условная экономия рабочего времени составит:

часа.	(4.12)

Данный проект является экономически выгодным. Это выражается в следующем:

- уменьшается трудоемкость выполнения работ;

- снижаются эксплуатационные (текущие) затраты за счет уменьшения трудоемкости выполнения работ на 57731 рубль;

- годовая условная экономия рабочего времени составит 672 часа.

Помимо этого, внедряемый проект имеет социальный эффект, который выражается в облегчении труда персонала за счет компьютеризации, а также ускоряет процессы моделирования и наладки систем автоматического управления.

5. Безопасность и экологичность проекта

Электронно-вычислительная техника все шире входит во все сферы жизнедеятельности человека. Непрерывно растет число специалистов, работающих с персональным компьютером, который становится их основным рабочим инструментом. Ни экономические, ни научные достижения невозможны теперь без быстрой и четкой информационной связи и без специально обученного персонала. Небывалая скорость получения визуальной информации и ее передачи адресату, а, следовательно, возможность наиболее эффективного использования этой информации - вот одни из основных причин всеобщей компьютеризации.

Важным моментом в комплексе мероприятий направленных на совершенствование условий труда являются мероприятия по охране труда. Этим вопросам с каждым годом уделяется все большее внимание, т.к. забота о здоровье человека стала не только делом государственной важности, но и элементом конкуренции работодателей в вопросе привлечения кадров [1].

В проекте производится исследование системы автоматического управления с помощью персонального компьютера, что связано не только с повышением производительности и качества труда, но и с появлением опасных и вредных факторов.

5.1 Анализ опасных и вредных производственных факторов и факторов воздействия на окружающую среду

Одним из вредных факторов является недостаточная освещенность рабочих мест, т.к. основная нагрузка при работе за компьютером приходится на глаза. Их утомляемость во многом зависит не только от качества изображения на экране, но и от общей освещенности помещения.

Освещение должно обеспечивать равномерное распределение яркости на рабочей поверхности и окружающих предметах. Перевод взгляда с ярко освещенной на слабо освещенную поверхность вынуждает глаз переадаптироваться, что ведет к утомлению зрения и соответственно к снижению производительности труда.

Освещение должно соблюдать необходимый спектральный состав светового потока. Это требование особенно существенно для обеспечения правильной цветопередачи, а в отдельных случаях для усиления цветовых контрастов. Оптимальный спектральный состав обеспечивает естественное освещение.

Правильно спроектированное и рационально выполненное освещение производственных помещений оказывает положительное психофизиологическое воздействие на работающих, способствует повышению эффективности и безопасности труда, снижает утомление и травматизм, сохраняет высокую работоспособность [19].

Следующий фактор - микроклимат.

Условия производственной деятельности человека во многом зависят от качества воздушной среды помещения, в которой эта деятельность осуществляется. Оптимальные условия труда обеспечивают максимальную производительность труда и минимальную напряженность организма человека.

Одним из необходимых условий нормальной жизнедеятельности человека является обеспечение микроклимата в помещениях, оказывающих существенное влияние на тепловое самочувствие человека и его работоспособность.

Переносимость человеком температуры в значительной мере зависит от влажности и скорости окружающего воздуха. Чем больше относительная влажность, тем меньше испаряется пота в единицу времени и тем быстрее наступает перегрев тела.

Недостаточная влажность воздуха также может оказаться неблагоприятной для человека вследствие интенсивного испарения влаги со слизистых оболочек, их пересыхания и растрескивания, а затем и загрязнения болезнетворными микроорганизмами.

Эффективным средством обеспечения надлежащей чистоты и допустимых параметров микроклимата воздуха рабочей зоны является вентиляция [1].

Организация рабочего места. Правильное расположение и компоновка рабочего места, обеспечение удобной позы и свободы трудовых движений, использование оборудования, отвечающего требованиям эргономики и инженерной психологии, обеспечивают наиболее эффективный трудовой процесс, уменьшают утомляемость и предотвращают опасность возникновения профессиональных заболеваний.

Оптимальная поза человека в процессе трудовой деятельности обеспечивает высокую работоспособность и производительность труда. Неправильное положение тела на рабочем месте приводит к быстрому возникновению статической усталости, снижению качества и скорости выполняемой работы, а также снижению реакции на опасности.

На формирование рабочей позы в положении сидя влияет высота рабочей поверхности. Оптимальная рабочая поза при работе сидя обеспечивается также конструкцией стула: размерами, формой, площадью и наклоном сиденья, регулировкой по высоте [17].

Следующий вредный фактор - это шум.

В биологическом отношении шум является заметным стрессовым фактором, способным вызвать срыв приспособительных реакций. Акустический стресс может приводить к разным проявлениям: от функциональных нарушений регуляции центральной нервной системы до морфологически обозначенных дегенеративных деструктивных процессов в разных органах и тканях. Степень шумовой патологии зависит от интенсивности и продолжительности воздействия, функционального состояния центральной нервной системы и от индивидуальной чувствительности организма к акустическому раздражителю. Индивидуальная чувствительность к шуму составляет 4...17 %. Высокая индивидуальная чувствительность может быть одной из причин повышенной утомляемости и развития различных неврозов [18].

Одним из опасных факторов является электрический ток. Он представляет собой скрытый тип опасности, т.к. его трудно определить в токо- и нетоковедущих частях оборудования, которые являются хорошими проводниками электричества. Смертельно опасным для жизни человека считают ток, величина которого превышает 0,05А, ток менее 0,05А - безопасен (до 1000 В) [16].

Электрические установки, к которым относится практически все оборудование ЭВМ, представляют для человека большую потенциальную опасность, т. к. в процессе эксплуатации или проведении профилактических работ человек может коснуться частей, находящихся под напряжением. Специфическая опасность электроустановок - токоведущие проводники, корпуса стоек ЭВМ и прочего оборудования, оказавшегося под напряжением в результате повреждения (пробоя) изоляции, не подают каких-либо сигналов, которые предупреждают человека об опасности. Реакция человека на электрический ток возникает лишь при протекании последнего через тело человека.

Исход поражения человека электротоком зависит от многих факторов: силы тока и времени его прохождения через организм, характеристики тока (переменный или постоянный), пути тока в теле человека, при переменном токе - от частоты колебаний.

На сопротивление организма воздействию электрического тока оказывает влияние физическое и психическое состояние человека. Нездоровье, утомление, голод, опьянение, эмоциональное возбуждение приводят к снижению сопротивления [1].

Ещё один из вредных факторов - электромагнитное поле.

Электромагнитное поле обладает определённой энергией и характеризуется электрической и магнитной напряжённостью, что необходимо учитывать при оценке условий труда.

Электромагнитные поля человек не видит и не чувствует и именно поэтому не всегда предостерегается от опасного воздействия этих полей. Электромагнитные излучения оказывают вредное воздействие на организм человека. В крови, являющейся электролитом, под влиянием электромагнитных излучений возникают ионные токи, вызывающие нагрев тканей.

Нагрев особенно опасен для органов со слаборазвитой сосудистой системой с неинтенсивным кровообращением (глаза, мозг, желудок и др.). При облучении глаз в течение нескольких дней возможно помутнение хрусталика, что может вызвать катаракту [1].

Кроме теплового воздействия электромагнитные излучения оказывают неблагоприятное влияние на нервную систему, вызывают нарушение функций сердечно-сосудистой системы, обмена веществ.

Длительное воздействие электромагнитного поля на человека вызывает повышенную утомляемость, приводит к снижению качества выполнения рабочих операций, сильным болям в области сердца, изменению кровяного давления и пульса.

Субъективными ощущениями облучаемого персонала являются жалобы на частую головную боль, сонливость или бессонницу, утомляемость, вялость, слабость, повышенную потливость, потемнение в глазах, рассеянность, головокружение, снижение памяти, беспричинное чувство тревоги, страха и др.

Оценка опасности воздействия электромагнитного поля на человека производится по величине электромагнитной энергии, поглощённой телом человека [16].

Воздействие негативных факторов производственной среды приводит к травмированию и профессиональным заболеваниям работающих.

5.2 Мероприятия по устранению или уменьшению влияния выявленных факторов

Основная нагрузка при работе за компьютером приходится на глаза. Согласно гигиеническим нормам освещенность на поверхности стола и клавиатуре должна быть 300 - 500 люкс, а вертикальная освещенность экрана - 100 - 250 люкс. Исследования физиологов и гигиенистов убедительно доказали, что и полутьма, и слишком высокая освещенность экрана приводят к быстрому зрительному утомлению [17].

Размещать компьютер рекомендуется так, чтобы свет (естественный или искусственный) падал сбоку, лучше слева, это избавит от мешающих теней и поможет снизить освещенность экрана. В качестве источников освещения рекомендуется применять люминесцентные лампы с зеркализованными решетками. Лампы накаливания лучше использовать для местного освещения зоны рабочего документа. При этом важно, чтобы люстра в рабочей комнате имела закрытые снизу светильники, так чтобы на экран монитора падал рассеянно-отраженный свет. Это избавит от бликов и облегчит зрительную работу. А местное освещение должно иметь плотный, непросвечивающий абажур, направляющий свет прямо в зону рабочего документа [1].

Для обеспечения нормируемых значений освещенности в помещениях использования ПЭВМ следует проводить чистку стекол оконных рам и светильников не реже двух раз в год и проводить своевременную замену перегоревших ламп [18].

В рабочей зоне производственного помещения должны быть установлены оптимальные и допустимые микроклиматические условия [15].

Для создания оптимальных микроклиматических условий в применяют кондиционирование воздуха. При кондиционировании автоматически регулируется температура воздуха, его относительная влажность и скорость подачи в помещение в зависимости от времени года. Помимо обеспечения санитарных норм микроклимата воздуха в кондиционерах нужно производить специальную обработку: ионизацию, дезодорацию, озонирование и т.п.