К дискретным технологическим процессам (ТП) относятся процессы массового производства штучных изделий – расфасованных муки, сахара, банок сгущенного молока, упаковок или пачек масла и др.
Основными техническими характеристиками дискретного ТП являются производительность и точность изготовления изделий.
Производительность дискретного ТП определяется числом изделий, выпускаемых в единицу времени и формирует экономические показатели производства: себестоимость готовой продукции, нормативную стоимость обработки, трудозатраты и др.
Точность изготовления изделий зависит от многих факторов, важнейшими из которых являются: принятая технология производства; разброс физико-механических свойств сырья; износ рабочих органов машин; изменение уровня загрузки материала в питающих бункерах и др.
Точность процесса массового производства предопределяет его технико-экономические показатели. По этой причине управление точностью является основной задачей при автоматизации технологических процессов массового производства штучных изделий.
Технико-экономические показатели - это показатели качества изделий, под которыми следует понимать конкретные характеристики: вес, наличие примесей, форма, влажность и др. Если физико-механический состав сырья имеет случайный характер, то следует ожидать, что связанные с ним изменения качества готовых изделий также будут иметь случайный характер.
Изменение любого из показателей качества изделий при массовом производстве, зависящее от целого ряда случайных причин, в большинстве своем, является стационарным процессом с нормальным законом распределения и нулевым математическим ожиданием.
При создании систем управления точностью возможны два подхода: с использованием сплошного контроля изделий или с использованием выборочного контроля. Реализация первого подхода технически сложнее.
Автоматическое управление точностью
дискретного дозирования
Предприятиями пищевой промышленности выпускается очень большое количество продуктов, фасованных в тару кусковых, сыпучих, жидких, пластических и штучных. Каждый вид продукта фасуется в определенный вид тары с помощью автоматов.
Упаковочно-фасовочные автоматы делятся на три класса:
- фасовочно-упаковочные;
- дозировочно-наполнительные;
- заверточные.
В качестве дозирующих устройств в упаковочно-фасовочных автоматах используются различные (весовые и объемные) дозаторы: шнековые, ленточные, тарельчатые и др.
В самом общем виде структурная схема системы, поясняющая принцип автоматического регулирования дозированием (САРД), приведена на Рис. 16.5. На Рис. 16.6 приведены диаграммы, поясняющие работу САРД.
Схема работает следующим образом.
На выходе дозирующего устройства (ОР) формируются порции (дозы) продукта. Величина каждой дозы должна иметь вес (объем) h0 ± H0 . Разброс количественных показателей доз на выходе ОР обусловлен статистическим характером свойств дозируемого материала на входе дозатора, таких как неравномерность подачи, неоднородность состава, неточность характеристик регулирующего органа (РО), износ деталей РО и ОР и др. Поэтому в измерительное устройство(ИУ) заложен алгоритм работы, обеспечивающий сравнение с заданным значением дозы h0 не каждой отдельно взятой дозы, а группы доз (выборок), как показано на рис. 16.6, а). В измерительном устройстве формируется сигнал Ii(N), соответствующий среднему значению ошибки дозирования, определяемому по i -й группе h(i) (i -й выборке) доз, состоящей из N измеренных значений Δh (рис. 16.6, б).
|
| Рис 16.5 – Структурная схема САРД: РО - регулирующий орган (заслонка); ОР - объект регулирования (дозатор); ИУ - измерительное устройство; А - анализатор; МП - механизм подстройки; z(h) - управляющий сигнал для начальной установки РО на дозу h0; yk(i) - корректирующий сигнал от i -ой группы доз; h(i) - i -тая группа доз (N штук); h0 - заданный вес (объем) одной дозы; Ii(N) - среднее значение ошибки дозирования; H0 - предельная неточность (отклонение); А(i) - трехпозиционный управляющий сигнал |
На выходе анализатора А формируется трехпозиционный управляющий сигнал А(i) (рис. 16.6, в), который подается на механизм подстройки (МП). Механизм подстройки осуществляет очередное перемещение регулирующего органа в ту или иную сторону на постоянную величину шага подстройки, изменяя тем самым объем или вес (дозу) дозируемого продукта. После снятия сигнала на подналадку РО остается в новом положении.
Автоматическое управление точностью дискретного дозирования не требует остановки оборудования для его подналадки. В рассмотренном примере САРД подналадка осуществляется автоматически, по мере появления управляющего сигнала А(i) с выхода анализатора А, если ошибка дозирования ∆h/N и,соответственно, величина сигнала Ii(N) выйдет за пределы допустимого отклонения ± H0.
При использовании большого числа измерений N в пределах одной выборки достоверность оценки величины ошибки дозирования будет выше. При этом можно определять тенденцию изменения точности дозирования и тем самым упреждать появление партий штучных продуктов, у которых среднее значение ошибки ∆h/N превышает допустимое значение. Такое явление может иметь место, так как сигнал А(i) на подналадку дозатора с выхода анализатора А формируется только после окончания i -й выборки доз - h(i), то есть имеет место запаздывание.
|
| Рис 16.6 – Диаграммы, поясняющие работу САРД: а) - формирование выборок; б) – формирование сигнала ошибки дозирования; в) – алгоритм формирования управляющего сигнала в анализаторе |
16.5 Автоматизация непрерывных ТП
Для описания и моделирования большинства непрерывных ТП можно воспользоваться упрощенной структурной схемой, приведенной на рисунке 16.7. При этом тип регулятора Р и датчика Д будет зависеть от объекта управления, в качестве которого подразумевается конкретный ТП.
Процесс непрерывного дозирования
Непрерывное дозирование – сложный технологический процесс, обеспечивающий требуемую производительность – массовый расход сыпучих материалов и жидкостей.
Объект регулирования в этом ТП – дозатор (Рис. 16.8).
Автоматическое непрерывное весовое дозирование материала производится бункерными и ленточными дозаторами. Для обоих типов весовых дозаторов
.
Для бункерного дозатора основной параметр - расход материала
. (16.1)
где Q(t) - изменение массы материала в бункере; 
- коэффициент передачи задвижки, кг / {с [и2(t)]}. Здесь [и2(t)] означает размерность управляющего воздействия и2 (t).
|
| Рис. 16.7 – Структурная схема САР непрерывного ТП: Р - регулятор; ОУ - объект управления; Д - датчик выходного параметра; y*(t) - заданный параметр; ∆y(t) - рассогласование; u(t) – управляющее воздействие; y(t) - регулируемый параметр; y1(t) - измеренное значение параметра; f(t) - возмущающее воздействие |
В операторной форме 
.
Передаточная функция бункерного дозатора
. (16.2)
Выражения (16.1), (16.2) справедливы в пределах времени Тц, когда масса материала М0 в бункере не равна нулю.
|
| Рис. 16.8 – Процессы непрерывного дозирования: а) бункерный весовой дозатор; б) ленточный весовой дозатор; Б – бункер; ТЦ – цикл загрузки бункера; ПЭ - преобразующий элемент; РЗ – регулирующая задвижка; Q(t) – расход материала (кг/с); П – питатель; ЛТ – ленточный транспортер; ЭП – ленточный электропривод транспортера; v – скорость движения ленты транспортера; y(t) – выходной параметр; u(t), u1(t), u2(t) – управляющие воздействия |
Для ленточного весового дозатора, очевидно, что при постоянной скорости движения ленты (v=const) расход материала 
будет также определяться величиной открытия задвижки (
). В этом случае также будут справедливы соотношения (16.1), (16.2) при КЗ = К2. При изменении скорости ленты v, величина тоже будет изменяться. При этом
, (16.3)
где 
- постоянная величина, определяемая техническими параметрами электропривода ЭП.
Скорость ленты зависит от входного воздействия 
, управляющего электроприводом, для которого
. (16.4)
Кроме этого будет иметь место запаздывание t3, обусловленное конечной скоростью движения ленты и ее длиной L:
.
В операторной форме это явление учитывается запаздывающим звеном, для которого
. (16.5)
Учитывая формулы (16.3), (16.4) и (16.5) можно построить структурную схему ленточного дозатора (Рис. 16.9), соответствующую его функциональной схеме, приведенной на рис. 16.8, б).
|
| Рис. 16.9 – Структурная схема ленточного весового дозатора |
Процессы измельчения материалов
Эти процессы присутствуют при производстве муки из зерна, мясокостной муки, молочного порошка и других продуктов (как конечный этап производства или как промежуточный этап подготовки сырья).
Наиболее общим объектом регулирования здесь является измельчитель (вальцовая мельница, дробилка молотковая, и др.). Параметрами регулирования являются: производительность, степень помола и другие характерные показатели данного технологического процесса.
Связанные с ними характеристики и показатели могут быть следующие: зазор между вальцами, скорость вращения для молотковой дробилки, степень белизны муки высоких сортов и др.
Регулирующие органы – это управляемая заслонка, устройство, регулирующее расстояние между вальцами и др.
В самом общем виде измельчитель, как объект регулирования (ОР), будет иметь передаточную функцию
,
где 
, 
- коэффициент передачи и время запаздывания имельчителя.
Процессы кондиционирования воздуха
Ввиду того, что для хранения различных видов сырья и готовой продукции требуются определенные условия (влажность, температура, микробная обсемененность и другие параметры производственных и складских помещений), необходима стабилизация и регулирование параметров микроклимата.
При этом возможны следующие процессы:
- нагревание воздуха;
- увлажнение воздуха;
- охлаждение воздуха;
- осушка воздуха нагреванием или охлаждением.
При кондиционировании воздуха возможно управление одним или несколькими параметрами одновременно.
Обычно эти процессы реализуются в ограниченных объемах (камерах орошения, нагрева, охлаждения и осушения воздуха).
Передаточные функции таких объектов могут быть выражены в виде приведенных ниже аналитических зависимостей.
Для камер орошения
,
где К – постоянная величина; 
, 
- постоянные времени.
Для камер нагрева, охлаждения и осушения
,
где tз - время запаздывания камеры совместно с датчиком температуры; τ – постоянная времени.
Процесс сушки материала
Сушка относится к тепломассообменным процессам. При сушке одновременно осуществляется подача тепла и происходит изменение влагосодержания материала. В самом общем виде передаточная функция для сушилки будет иметь вид:
.
где К1, К2 – постоянные величины, характеризующие нагрев и изменение влагосодержания количественно; , – постоянные времени процессов нагрева и изменения влагосодержания.
Динамические свойства различных типов сушилок, применяемых в перерабатывающей и пищевой промышленности, существенно различны. Так, например, если для распылительных сушилок постоянные времени составляют единицы секунд, то для конвейерных сушилок – от нескольких минут до часов.
Массообменные и микробиологические процессы
К данным процессам относятся: процесс абсорбции (поглощением газов жидким поглотителем); процессы ректификации; микробиологические процессы.
Процесс абсорбции (поглощением газов жидким поглотителем). Здесь много показателей, которые необходимо контролировать одновременно - расход жидкости, газа; концентрация компонента на выходе, температура др. При этом сложно в общем виде получить аналитические зависимости, связывающие эти показатели.
Характеристики процессов абсорбции получают экспериментально, а сами процессы моделируют комбинацией инерционных звеньев и звеньев запаздывания. Постоянные времени для моделирующих звеньев - от 2 до 20 минут.
Процессы ректификации – процессы разделения смеси жидкостей с различными температурами кипения и парциальными давлениями паров. Характеристики процессов ректификации также получают экспериментально, а сами процессы моделируют комбинацией различных звеньев.
При математическом описании процессов ректификации используют уравнения материальных и тепловых балансов, уравнения фазового равновесия и кинетики процесса массопередачи. Эти уравнения являются, как правило, нелинейными алгебраическими.
Управление процессами ректификации обычно затрудняется из-за большого количества взаимосвязанных переменных, влияющих на процесс разделения смеси, а также из-за значительных емкостей и инерционности объектов регулирования.
Для микробиологических процессов основной показатель - скорость роста биомассы µ, определяемая как
,
где х – концентрация биомассы.
При этом 
, где s - концентрация лимитирующего субстрата. При изменении s концентрация биомассы, как правило, уменьшается.
Получают модели микробиологических процессов эмпирическим путем.
Автоматизация складских и производственных