СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕПЛОВЫХ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ОБЪЕКТА ЗАДАННОЙ ФОРМЫ Российский патент 2006 года по МПК G05D23/22 

Изобретение относится к средствам контроля и управления температуры объектов с явно выраженной пространственной распределенностью их свойств и может быть использовано в автоматизированных системах управления технологическими процессами.

Известен способ идентификации тепловых параметров распределенного объекта заданной формы и многоканального управления его полем температуры (патент РФ №2110085, МПК G 05 D 23/19, приоритет от 27.04.1998), заключающийся в идентификации набора ортогональных тепловых мод, формируемых в виде разложений исследуемого поля в ряд Фурье по координате и отдельно для каждого нагревателя и идентификации динамики отдельных гармоник.

Наиболее близким по технической сущности является способ идентификации тепловых параметров распределенного объекта заданной формы и многоканального управления его полем температуры (патент РФ №2240593, МПК G 05 D 22/23, приоритет от 13.11.2003), заключающийся в эмпирической настройке модели заданной структуры и экспериментальной проверке ее адекватности реальному объекту с помощью F-критерия. Причем, объект искусственно вводят в квазистационарный режим, его температуру усредняют, а измерения выполняют в одной произвольно выбранной точке.

К недостаткам этого способа следует отнести его неприменимость для идентификации объектов, тепловые поля которых распределены неравномерно или являются нестационарными, в том числе для идентификации гомогенизируемых объектов на стадии переходного процесса. Данный способ исходит из предпосылок равномерности распределения температурного поля и эргодичности тепловых процессов. Так как при этом среднее по выборке равно среднему по времени, то можно накапливать статистическую информацию о поведении всего исследуемого объема путем повторных замеров температуры в одной точке в ходе одного исследования. Но если объект не гомогенизирован или нестационарен, то такой подход неприемлем.

Задачей изобретения является обеспечение возможности идентификации нестационарных распределенных, статистически воспроизводимых объектов.

Это достигается тем, что в способе идентификации тепловых параметров распределенного объекта заданной формы, в предварительном эксперименте, моделирующем условия эксплуатации, выполняют ряд натурных замеров температуры в различных точках, распределенных по объему всего объекта, оценивают адекватность модели с использованием F-критерия Фишера по типовой методике, применяемой для сосредоточенного объекта, согласно данному изобретению после натурных замеров температуры осуществляет первичную настройку модели по векторному критерию, затем делят объект на изотермические зоны, адекватность настраиваемой модели оценивают по свертке вектора оценок степени ее позонной адекватности, а зоны выделяют по результатам моделирования таким образом, чтобы распределение температуры в каждой зоне было равномерным в пределах точности измерения температуры, используемой в эксперименте измерительной системой, проводят замеры температуры в ряде точек в пределах каждой изотермической зоны с параллельным моделированием процесса и с продолжением настройки модели, замеры в каждой точке дублируются, причем каждый эксперимент проводится на отдельном объекте, подобном остальным, а адекватность модели оценивают позонно, при этом для экспериментального определения множества значений параметра - свертки вектора оценок степени позонной адекватности, эксперимент повторяют для каждого класса организационно-технологических ситуаций, причем, по результатам замеров в каждом классе организационно-технологических ситуаций оценивают значение этого параметра; позонную адекватность оценивают с использованием F-критерия Фишера по типовой методике, применяемой для сосредоточенных объектов; для отнесения причины отклонения гипотезы об адекватности модели на счет некачественного проведения измерений, дополнительно дублируют замеры для всех классов организационно-технологических ситуаций, причем, если анализ дополнительных избыточных измерений подтверждает адекватность модели, то гипотеза об адекватности модели принимается и делается вывод о некачественности части замеров; для отнесения причины отклонения гипотезы об адекватности модели на некачественной настройке модели, ее адекватность проверяют для всех доступных классов организационно-технологических ситуаций, причем, если адекватность модели подтверждается в некоторых, но не во всех классах организационно-технологических ситуаций, то принимают гипотезу об ограниченной адекватности (и применимости) модели при данных ее настройках, модель считают неадекватной в тех классах, для которых ее адекватность не подтверждена экспериментально, и адекватной - в остальных, настройку модели продолжают.

Для решения поставленной задачи в предлагаемом способе весь объем исследуемого статистически воспроизводимого объекта, например, ковша со сталью в агрегате комплексной обработки стали, по результатам моделирования его поведения делят на изотермические зоны, в каждой из которых перепад температуры лежит в пределах точности измерения, и ставят серию натурных экспериментов, в ходе которых измеряют температуру объекта в ряде точек в пределах каждой изотермической зоны, причем количество этих точек определяется по статистическим таблицам, исходя из уровня значимости. Число точек выбирают одинаковым (либо близким) во всех зонах для того, чтобы нивелировать уровни значимости и квантили. Точки распределяют равномерно по объему каждой зоны. Замеры в каждой точке измерения дублируют - несколько раз в совпадающие фазы повторяющихся циклов функционирования объекта. Вначале по полученным значениям адекватность модели проверяют по F-критерию отдельно для каждой зоны и делают вывод об адекватности каждой изотермической зоны. Одновременно для каждой зоны по t-критерию Стьюдента проверяют отсутствие межциклового тренда среднезональных температур для дополнительной проверки исходной предпосылки метода - статистической воспроизводимости теплового состояния объекта. Если по значениям F-критерия для всех зон будет принята гипотеза об адекватности описания тепловых состояний этих зон, то принимают и гипотезу об адекватности модели в целом. В противном случае гипотезу отвергают. При этом ее настраивают известными методами, например по методу градиентного спуска с минимизацией среднего арифметического по всем зонам значения позонного среднеквадратичного отклонения температуры. При обнаружении наличия тренда температуры хотя бы в одной зоне, делают вывод о нестационарности объекта и неприменимости способа. После настройки модели, ее используют для предварительной проверки качества каждого управляющего воздействия на объект в процессе его эксплуатации до реализации этих воздействий. При невозможности настройки модели признается ее структурная неадекватность.

Данный способ проиллюстрирован на чертеже.

На нем обозначены: 1 - граница области решений (модельное положение ковша), 2 - выбранные точки замеров температуры, 3 - модельные изотермы - границы зон, 4 - ковши, 5 - действительные точки замеров температуры, 6 - фактические изотермы. Предполагается, что все сечения соответствуют одному и тому же моменту времени от начала продувки ковшей.

Способ реализуется следующим образом. Сначала ставится натурный эксперимент, в ходе которого выполняется ряд замеров температуры в различных точках, распределенных по объему объекта. Потом по любому итеративному алгоритму выполняется первичная настройка модели по векторному критерию. После первичной настройки модели, ставится серия натурных экспериментов с параллельным моделированием процесса и с продолжением итеративной настройки модели. На каждом шаге процесса настройки модели объем объекта по результатам моделирования условно делится на изотермические зоны, так, чтобы в пределах каждой зоны распределение температуры было однородным.

Разделение объема объекта на изотермические зоны проводят по результатам моделирования сразу после первичной настройки модели. Замеры в каждой точке дублируются, повторяясь в каждом эксперименте для дополнительной проверки стационарности условий экспериментов. Причем, каждый эксперимент проводится в пределах отдельного цикла функционирования объекта или на отдельном объекте, подобном остальным. Все исследования проводятся раздельно для всех доступных классов организационно-технологических ситуаций (ряд параллельных серий экспериментов в каждом классе, для каждой серии - отдельный список значений настроечных параметров и отдельный вектор зональных значений F-критерия). При дублировании замеров, повторяются замеры в отдельных точках, а не целые серии замеров (при относительно большом числе экспериментов в каждой зоне случайных полных повторов серий замеров не избегают, но специально такие повторы не планируют). По значениям F-критерия для каждой зоны и для каждого класса организационно-технологических ситуаций оценивается позонная адекватность. При подтверждении позонной адекватности для всех зон в пределах одного класса организационно-технологических ситуаций делается вывод об адекватности модели для всего объекта в пределах этого класса.

Изобретение относится к области контроля температуры объектов с пространственной распределенностью. Сущность: выполняют ряд натурных замеров температуры в различных точках, распределенных по объему всего объекта. Делят объект на изотермические зоны. Осуществляют первичную настройку модели по векторному критерию. Оценивают адекватность модели с использованием F-критерия Фишера. При этом в качестве параметра берут свертку вектора оценок степени позонной адекватности настраиваемой модели. Проводят замеры температуры в ряде точек в пределах каждой изотермической зоны с параллельным моделированием процесса и с продолжением настройки модели. Замеры в каждой точке дублируются. Каждый эксперимент проводится на отдельном объекте. Технический результат: расширение функциональных возможностей 4 з.п. ф-лы, 1 ил.

1. Способ идентификации тепловых параметров распределенного объекта заданной формы, согласно которому в предварительном эксперименте, моделирующем условия эксплуатации, выполняют ряд натурных замеров температуры в различных точках, распределенных по объему всего объекта, оценивают адекватность модели с использованием F-критерия Фишера по типовой методике, применяемой для сосредоточенного объекта, отличающийся тем, что после натурных замеров температуры осуществляют первичную настройку модели по векторному критерию, затем делят объект на изотермические зоны, адекватность настраиваемой модели оценивают по свертке вектора оценок степени ее позонной адекватности, проводят замеры температуры в ряде точек в пределах каждой изотермической зоны с параллельным моделированием процесса и с продолжением настройки модели, замеры в каждой точке дублируются, причем каждый эксперимент проводится на отдельном объекте, подобном остальным.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для экспериментального определения множества значений параметра - свертки вектора оценок степени позонной адекватности эксперимент повторяют для каждого класса организационно-технологических ситуаций, причем по результатам замеров в каждом классе организационно-технологических ситуаций оценивают значение этого параметра.3. Способ по п.1, отличающийся тем, что позонную адекватность оценивают с использованием F-критерия Фишера по типовой методике, применяемой для сосредоточенных объектов.4. Способ по п.1, отличающийся тем, что для отнесения причины отклонения гипотезы об адекватности модели на счет некачественного проведения измерений дополнительно дублируются замеры для всех классов организационно-технологических ситуаций, причем если анализ дополнительных избыточных измерений подтверждает адекватность модели, то гипотеза об адекватности модели принимается и делается вывод о некачественности части замеров.5. Способ по п.1, отличающийся тем, что для отнесения причины отклонения гипотезы об адекватности модели на некачественной настройки модели ее адекватность проверяется для всех доступных классов организационно-технологических ситуаций, причем, если адекватность модели подтверждается в некоторых, но не во всех классах организационно-технологических ситуаций, то принимается гипотеза об ограниченной адекватности (и применимости) модели при данных ее настройках, модель считается неадекватной в тех классах, для которых ее адекватность не подтверждена экспериментально и адекватной - в остальных, настройка модели продолжается.