CC BY
27
В животноводстве целесообразна градация технологий по уровню интенсивности на основе используемых в процессе производства животноводческой продукции приемов и способов воспроизводства, выращивания поголовья и ремонта стада, набора и соотношения основных и высокоэнергетических кормов в рационах, способам их скармливания, обеспечивающим в итоге различный уровень использования генетического потенциала животных. Во всех случаях технология должна обеспечивать окупаемость финансовых затрат, утилизацию отходов, экологическую чистоту производства.
Получено 23.12.02.
УДК 631.531.17-52:633 (470.31) В Н. БРОВЦИН, канд. техн. наук
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ И ПРОЦЕССАМИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА
В настоящее время возникла необходимость в новых средствах управления машинами и технологическими процессами сельскохозяйственного производства, которые должны работать в условиях неконтролируемых помех, т.е. в условиях при технологических и ресурсных постоянно изменяющихся ограничениях и непредвиденных обстоятельствах, например, изменения свойств обрабатываемого материала, тягово-сцепных характеристик энергетических средств, питательности корма, погодных условий и т. п. Предложено проектирование управляющих устройств на основе методов адаптивного управления и вычислительного эксперимента.
Сельскохозяйственное производство характеризуется рядом особенностей:
- большое число возмущений, носящих стохастический характер, причем значительную часть которых невозможно контролировать;
- ограниченность топливно-энергетических, кормовых и многих других ресурсов;
- изменение параметров механизмов и машин вследствие старения, износа, нарушения технических и технологических регулировок;
- включение в систему управления живых организмов, реакция которых на управляющие воздействия определяется не только законами физики, но и собственными законами самоорганизации.
В современных условиях разрешить проблему адаптивного управления объектами и процессами сельскохозяйственного производства возможно лишь на основе использования управляющих ЭВМ и контроллеров в контурах управления.
Однако, несмотря на бурное развитие средств вычислительной техники и их относительно невысокую стоимость и доступность, к настоящему времени не удалось существенно повысить качество и экономические показатели управления технологическими процессами. Дело в том, что разработанные к настоящему времени методы управления и их математическое обеспечение неспособны адекватно отразить особенности данных технологических процессов.
Необходимость данной работы особенно важна для России. Дело в том, что наша страна еще только переходит "порог компьютеризации" сельского хозяйства, а как известно, страны с "компьютеризованным" сельским хозяйством превышают производительность труда в нашей стране в 3-4 раза. Кроме того, экономичные алгоритмы управления, реализация которых возможна только с использованием микропроцессорной техники, приобретают все большую ценность в условиях резко возрастающих стоимости и дефицита топливно-энергетических ресурсов, а стоимость вычислительной техники снижается и качество ее улучшается.
Исходя из сказанного, уже в недалеком будущем, основным аргументом при использовании сельскохозяйственной техники будет экономия топливно-энергетических, кормовых и финансовых ресурсов при максимально возможной производительности, что определя-
ется ее насыщенностью эффективными электронными средствами управления, обеспечивающими вышеуказанные требования.
Следует особо отметить необходимость использования адаптивных алгоритмов в системах управления технологическими процессами и объектами сельскохозяйственного назначения, исходя из тех соображений, что адаптация как способ приспособления к сложившейся ситуации является естественным в живой природе. Однако, несмотря на широкую распространенность адаптации в живой природе (и обществе), она еще мало используется в искусственных и, прежде всего, в технических системах. Тем не менее, для сельского хозяйства это чрезвычайно важно. Сельское хозяйство, имеет, в основном, дело с живыми организмами - животными и растениями, а также с почвами, которые, например, Докучаев и Вернадский также считали живыми, а живые организмы адаптируются по законам внутренней самоорганизации. "Поэтому на результаты наших воздействий с помощью существующих моделей можно полагаться только в достаточно краткосрочной перспективе, гораздо более краткосрочной, на которую рассчитывали их авторы. Реагировать на наши воздействия Природа будет не по правилам, заложенным в эти модели, а по собственным законам самоорганизации, о которых, увы, мы знаем пока очень мало" [ 1].
Однако в последнее время, очевидными стали нарушения этих законов. Так, наши исследования показали, что из произрастающих в Ленинградской области естественных и искусственных ценозов невозможно составить сбалансированный рацион согласно зоотехническим требованиям. Эти исследования свидетельствуют о том, что при удовлетворении зоотехнических требований к рациону по органическим веществам, минеральных веществ (кроме калия и фосфора) недостаточно и требуются, согласно нормам, искусственные добавки, причем значительные (от 20 до 70%), что нарушает естественный симбиоз arpo- и биоценоза, сложившийся согласно закону самоорганизации. Нарушение этой гармонии создает внутреннее напряжение в организме животного, что приводит к его неполноценному сущест-
вованию и ухудшению биологической оценки (для человека) его продукции.
Кроме того, следует учесть, что созданные человеком подсистемы, например, в АСУ ТП производства молока, такие, как подсистемы вентиляции, микроклимата и др., наделены причинным назначением при конструировании (то есть должны соответствовать своим целям - зоотехническим требованиям к газовому составу и температуре, соответственно), в то время, как основное звено управления с точки зрения продуктивности - животное, развивается в соответствии со своими целями по законам внутренней самоорганизации. Таким образом, необходима непрерывная согласованность между целями человека и изменяющимися потребностями животного для максимального использования его генетического потенциала в условиях ограниченных ресурсов, то есть использовать ресурсы в соответствии с законами самоорганизации, которые нам неизвестны, для максимально возможной эффективности без нежелательных последствий.
Можно констатировать, что изложенное выше справедливо для многих процессов сельскохозяйственного производства, в том числе для обработки почвы, возделывания, уборки, послеуборочной обработки, хранения и переработки различных сельскохозяйственных культур, производства продуктов животноводства и т.п.
С другой стороны, выведение параметров среды из зоны адаптации растений и животных, с целью повышения продуктивности, требует неадекватных энергетических затрат. Например, урожайность зерновых в последние 50 лет увеличилась в 3 раза, в то время как затраты в энергетическом эквиваленте увеличились более, чем в 100 раз [2]. Кроме того, нередкими стали случаи бифуркации и бумеранга.
Понятно, что изменить сложившуюся ситуацию можно, используя адаптивные, т.е. естественные методы управления, в результате чего управление становится оптимальным при любых изменениях внешней среды и внутренних параметров объекта управления. На основании анализа существующих методов адаптивного управления применительно к объектам и технологическим процессам сельскохо-
зяйственного производства нетрудно обосновать метод синтеза адаптирующих устройств с адаптацией по замкнутому циклу, основанный на оперативной идентификации параметров (а возможно и структуры) настраиваемой модели объекта [3, 4].
Основными задачами при проектировании адаптивных систем на основании этого метода являются:
1. Идентификация . Представляет собой занимающую много времени процедуру адаптации. При используемом нами методе адаптации с настраиваемой моделью идентификация осуществляется в замкнутом контуре управления.
2. Принятие решения. Заключается в определении значений управляющих воздействий на основе результатов идентификации и получения оптимального значения критерия качества.
3. Исполнение принятого решения. Заключается в реализации испытательного воздействия (задание параметров регулятора) и оценке действительного качества управления на каждом такте.
Рис. 1 показывает связь задач проектирования, выделенных штриховой линией, с используемым методом адаптации. По результатам идентификации процесса - вектору параметров его модели, определяется вектор параметров регулятора основной системы, после чего производится соответствующая настройка этого регулятора, обеспечивающего, оптимальные значения вектора управляющих воздействий и в соответствии с оптимальным значением критерия качества 10 (например, ширины захвата плуга и скорости вспашки при работе пахотного агрегата; положение заслонки смесителя наружного воздуха с парогазовой смесью теплогенератора при сушке зерна или порции корма при управлении продуктивностью животного).
Рис. 1. Иллюстрация основных задач проектирования адаптирующего устройства с настраиваемой моделью:
Ж - вектор функций заданных значений параметров состояния; Е\у - вектор ошибок управления; II - вектор управляющих воздействий; V - вектор контролируемых возмущений; X - вектор параметров состояния; Р - вектор параметров настраиваемой модели; I - критерий качества системы
Наряду с изложенным выше методом адаптивного управления с настраиваемой моделью следует обратить внимание на методы экстремального управления.
Дело в том, что некоторые технологические процессы и объекты сельскохозяйственного производства имеют ярко выраженный экстремальный характер показателей качества как функций управляющих воздействий, инерционность которых (постоянные времени) по управляющему воздействию меньше минимально возможного по техническим причинам периода управления, достаточного для отработки возмущающих воздействий (например, система управления микроклиматом в животноводческих и культивационных сооружени-
ях защищенного грунта). Существуют также процессы, имеющие циклический характер, когда параметры процесса устанавливаются на весь цикл (например, сушилки периодического действия, пахотные и почвообрабатывающие агрегаты при постоянных управляющих воздействиях на протяжении всего гона и т. д.).
Адаптивное управление процессами, имеющими экстремум, возможно с использованием процедуры принятия решения в основном контуре автоматизируемой системы, то есть без использования модели процесса. Здесь осуществляется операция принятия решения, когда его устройство не только воздействует на регулятор основного контура, но более того, находится в самом сигнальном тракте регулятора (рис. 2).
Подобная структура позволяет осуществлять оптимизацию, например, по критерию максимального к.п.д., производительности или минимального энергопотребления. Результат решения этих задач - достижение и отслеживание экстремальной рабочей точки Х=Х0 Последнее осуществляется с помощью поискового алгоритма экстремального управления [3].
При принятии решения в системе, представленной на рис. 2, не имеет значения, нужно ли определение специального критерия качества или же необходимый критерий будет определяться непосредственно на автоматизируемом объекте. В обоих этих случаях для процесса принятия решения важно лишь одно - возможность измерения (определения) экстремизируемого параметра. При этом как сама величина экстремума Х0, так и соответствующее ему значение регулирующего воздействия и0 могут существенно изменяться в зависимости от внешних условий работы объекта. Устройство, реализующее процесс принятия решения должно всегда находить этот экстремум, независимо от причин, вызывающих его смещение в процессе работы.
V2
. и
Uo
Объект управления
Исполнение принятию решения (регулятор)
X(I.V)
Процесс принятия решения (Расчет экстремального регулятора).
(кстремальный регулятор
Рис. 2. Блок - схема экстремальной системы управления:
I - значение критерия качества; 10 - экстремальное значение критерия качества; X - значение управляемого параметра; Ц, - оптимальное значение управляющего воздействия; V] V; - возмущающие воздействия
Обратная связь по показателю качества в экстремальных системах позволяет компенсировать в той или иной степени все возмущения, действующие на объект управления. При этом, в силу того, что объект регулирования имеет четкую нелинейную зависимость показателя качества от регулирующего (или регулирующих) воздействия, отыскание точки положения экстремума может быть осуществлено с помощью поисковых движений. Поиск - характерная черта экстремальной системы, построенных по принципу обратных связей. Во время поиска определяется знак и величина отклонения (или только знак) рабочей точки от положения экстремума и организуется движение в сторону экстремума [3].
Вычислительный эксперимент для решения задач анализа и синтеза экстремальных алгоритмов управления для решения основных задач, лежащих в основе синтеза адаптивного алгоритма управления и разработки управляющей программы, оптимально удовле-
творяющей целевой функции, производится на установке, генерирующей возмущающие воздействия со статистическими характеристиками и диапазонами изменения, соответствующими реальным управляемым процессам и реакциями на них. Для этой цели необходима математическая модель процесса, реализованная на ЭВМ с возможностью подключения как можно большего количества реальных средств управления (датчиков, исполнительных механизмов, средств связи ЭВМ с объектом и т.п.).В последнем случае имеем полунатурную модель управляемого процесса (объекта), наиболее близко ему соответствующую.
Математическая модель строится с использованием математического описания процесса управления, которое может быть получено на основе физических законов, определяющих процесс (или эмпирических обобщений данных большого количества исследований) с определением численных значений корректирующих коэффициентов по результатам экспериментальных исследований или личных соображений разработчика для обеспечения адекватности модели и объекта.
Понятно, что для синтеза адаптивных алгоритмов управления не требуется большой сложности и точности, необходимо только, чтобы она генерировала сигналы и реакции, близкие по интенсивности и диапазону изменений параметров реального процесса.
Программа управления, реализованная на управляющей ЭВМ (бортовом компьютере), вместе с комплектом технических средств (датчики, исполнительные механизмы и средства связи) образуют устройство адаптивного управления, которое, совместно с моделями управляемого процесса (объекта) и внешних возмущений представляют собой полунатурную моделирующую установку (см. рис. 3).
В случае невозможности подключения к установке каких-либо датчиков и исполнительных устройств, их можно смоделировать на модельной ЭВМ.
При отсутствии полунатурной установки и невозможности подключения управляющей ЭВМ (бортового процессора) к модели (рис. 3), исследования можно проводить методом математического моделирования, когда и модель объекта управления и модель устройства управления находятся на одном компьютере.
Рис. 3. Блок схема полунатурной моделирующей установки для исследования адаптивной системы управления технологическим процессом (объектом)
Из изложенного выше следует, что полная реализация адаптирующего устройства возможна при выполнении следующих условий.
1. Наличие математических моделей управляемого объекта (процесса) и возмущений, действующих на объект.
2. Наличие программных средств синтеза алгоритма управления.
3.Наличие моделирующей ЭВМ, датчиков, исполнительных механизмов и средств связи с объектом, позволяющих скомпоновать моделирующую установку.
Теоретические и экспериментальные исследования, проводимые в СЗНИИМЭСХ, подтвердили эффективность методов адаптивного управления в следующих системах:
¡.Подсистема адаптивного управления сушкой семенного зерна в шахтной зерносушилке С-20 (макетный образец):
- обеспечивает агротехнические требования как в нормальных условиях работы, так и в режимах скачкообразного изменения возмущений;
- позволяет отказаться от обычно используемого регулятора температуры теплоносителя на выходе теплогенератора;
- используемая в алгоритме управления настраиваемая модель позволяет уменьшить погрешности датчиков температуры и влажности более чем в 1,5 раза;
- может использоваться при любых климатических условиях;
- позволяет при принятых для исследований шахтных зерносушилок номинальных климатических условий и влажности поступающего зерна уменьшить расход топлива более чем на 10%.
2. Подсистема адаптивного управления кормораздачей (конц-кормов) в составе АСУ ТП молочной фермы (модель продуктивности животного):
- позволяет уменьшить расход концкормов при заданной продуктивности на 7%;
- выполняет с высокой точностью зоотехнические требования (дисперсия отклонения от лактационной кривой 0,53 кг2, то есть почти в 4 раза меньше, чем при используемом в настоящее время (2,1 кг2) алгоритме управления).
3. Адаптивная система управления шириной защитной зоны пропашного агрегата (модель):
- позволяет уменьшить дисперсию отклонения от заданного значения ширины защитной зоны более чем в 3 раза.
4. Адаптивная (экстремальная) система управления шириной захвата плуга увеличивает производительность пахотного агрегата на 7-10 %.
5. Экстремальная система управления устойчивостью пахотного агрегата. Экономическая и технологическая эффективность освоения в производстве экстремальной системы управления пахотным агрегатом может быть получена за счет:
- удержания работы агрегата в зоне устойчивости, что исключает сбои при работе и улучшает качество вспашки;
- зона устойчивости имеет унимодальный характер по отношению к тяговому сопротивлению на бороздном колесе (выпукла вниз), что позволяет при управлении устойчивостью увеличить производительность агрегата до 3%.
В качестве примера на рис. 4 представлен фрагмент подсистемы адаптивного управления процессом сушки семенного зерна в шахтной зерносушилке С-20 с использованием настраиваемой модели (см. рис. 1). Из рис. 4 следует, что параметры технологического процесса (влажность и температура зерна на выходе из сушилки, температура зерна и теплоносителя на выходе из зоны предварительного
нагрева и зоны сушки на процесс сушки) находятся в пределах, заданных агротехническими требованиями на сушку семенного зерна.
24
£ я 20
I
V
л 16
d
X
12
CQ
8
а)
.4
' V. • rv дг:
-........*
У * - 2- 3 -°-4 т
85
80
75
70 |
а
65
Рис. 4. Фрагмент подсистемы адаптивного управления сушкой семенного зерна (по результатам моделирования):
а) - процессы изменения влажности:
1 - зерна на входе; 2 - зерна на выходе сушилки; 3 -зерна на выходе модели; 4 - атмосферного воздуха
б) - процессы изменения температуры:
1 - зерна на выходе сушилки; 2 - зерна на выходе зоны сушки; 3 - зерна на выходе зоны предварительного нагрева; 4 - обратного теплоносителя; 5 - теплоносителя на входе в зону сушки; 6 - на выходе теплогенератора; 7 - атмосферного воздуха
в) - управляющие воздействия:
Ш - угол открытия заслонки; 112 - время работы выгрузного механизма за такт управления
ВЫВОДЫ
Использование адаптивных систем управления возможно на всех уровнях сельскохозяйственного производства. Тем не менее, наиболее целесообразно начинать разработку адаптивных алгоритмов при управлении объектами и технологическими процессами нижнего иерархического уровня, где уже используется или возможно использование микропроцессорной техники и средств управления.
К таким объектам могут быть отнесены мобильные агрегаты и машины, обеспечивающие технологические процессы обработки почвы, посевов, уборки урожая и т.д.; стационарные установки, например, комплексы послеуборочной обработки зерна (очистка, сушка, хранение) и другой продукции; фермы и отдельные животные, с точки зрения управления их продуктивностью посредством, например, устройства кормораздачи и формирования микроклимата и др.
Таким образом, работы, проводимые в области разработки адаптивных систем управления, имеют возрастающую ценность и бесконечную перспективу.
Решение отмеченных выше задач проведено с использованием современной технологии научных исследований, основанной на изучении математических моделей с помощью вычислительных средств. Такая технология известна под названием "вычислительный
эксперимент" и являются наиболее высокой ступенью математического моделирования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Моисеев Н.И. Экология глазами математика. (Серия "Кибернетика: неограниченные возможности и возможные ограничения"). - М.: Молодая гвардия, 1988 -254 с.
2. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. - М.: Наука, 1977. -255 е..
3 Шулъце К.-П., Реберг К.-Ю. Инженерный анализ адаптивных систем /Пер. с нем. - М: Мир, 1992. - 280 с.
4. Изерман Р. Цифровые системы управления /Пер. с англ. -М.: Мир, 1984, 541 с.
Получено 26.07.02.
УДК 631.3:629.114.2
В.Ф. КЛЕИН, канд. техн. наук;
A.И. МИХАЙЛОВ, канд. техн. наук
B.А. ЩЕРБАКОВ
ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПОЧВООБРАБАТЫВАЮЩЕГО АГРЕГАТА
Предложена энергетическая модель функционирования почвообрабатывающего агрегата. Проведенные исследования показывают, что повышение производительности почвообрабатывающих агрегатов может быть получено за счет оптимизации соотношения массы трактора и мощности двигателя. Для вспашки стерни нормальной влажности на скорости 8 км/ч, при допустимом буксовании 10%, оптимальными параметрами колесного трактора класса 1,4 будут эксплуатационная масса тэ=4790 кг и мощность двигателя Ы= 69,0 кВт. При этом по тяге он будет соответствовать тяговому классу 2.
Почвообрабатывающие агрегаты, как и другие мобильные сельскохозяйственные агрегаты, работают в условиях изменяющихся
