П Е Т А

Transcription

П Е Т А

ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ – СОФИЯ
Студентски Съвет
ПЕТА НАЦИОНАЛНА
СТУДЕНТСКА
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКА
КОНФЕРЕНЦИЯ
Сборник с доклади
27 – 30 СЕПТЕМВРИ, 2009 г.
Гр. СОЗОПОЛ
ПЕТА НАЦИОНАЛНА СТУДЕНТСКА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКА
27 – 30 септември 2009г., гр. Созопол
Организатор
Студентски Съвет при Технически
университет – София
Програмен комитет
Председател:
Членове:
доц. д-р Н. Калоянов
доц. д-р Д. Димитров
доц. д-р В. Йорданов
доц. д-р Т. Нешков
доц. д-р И. Даков
доц. д-р Е. Шойкова
доц. д-р Г. Господинов
Организационен комитет
Членове:
инж. Д. Налджиева
инж. М. Трифонова
инж. М. Стоянова
студ. К. Пиринлиева
студ. П. Савов
2
Съдържание:
Раздел – Автоматика
Георги Петков, Божидар Найденов
„Контролиране на захващащото движение на мултифункционален
хващач.” /8
Георги Мичев
“Технически устройства за пасивна и активна защита при
радиомикрофонно подслушване.”/14
Гергана Йорданова
„Размито управление на сервосистема.”/24
Кристиян Милов
„Система за адаптивно управление на аналогов модел на
хидрогенератор.”/33
Петър Андонов
„Интегриране на двумерна интегрална навигация и глобална
навигационна сателитна система с помощта на Филтър на Калман.”/44
Михаил Цвеов
„Компютърни динамични симулации на регулируема податлива става на
робот.”/52
Илина Маринова, Димитър Белчугов
„Virtual Metrology and Predictive Maintenance in Semiconductor
Manufacturing.”/60
Иван Тиянов
„Хибридна инструментална среда за тестване на управляващи
системи.”/66
Инна Павлова
„Моделиране на специфичните скорости на периодичен с подхранване
ферментационен процес с дропинги за получаване на L-валин.”/74
Мариян Бекирски
„Моделиране на динамични системи с невронни мрежи. Подобряване на
процеса на обучение чрез предварително заучаване на статичната
характеристика на обекта.”/84
3
Цветомир Зарков
„Teaching for Quality Learning in Universities.”/90
Раздел – Транспорт и Икономика
Ростислав Димитров
„Тенденции в развитието на интермодалните превози.” /97
Петя Филева
„Мерки за насърчаване на интермодалните превози в Европейския
Съюз.”/104
Михаил Пеев
„Синтезиране и изследване на алгоритми за оптимизиране на системата за
управление на човешки ресурси. Модели за управление на човешките
ресурси.”/108
Раздел – Математика и Информатика
Марин Маринов, Лора Маринова
„Програма на Delphi за решаване на числови судоку задачи включително
и непълно определени и генериране на такива с различна трудност.”/112
Неше Керим
„Безкрайни тридиагонални линейни системи в задачи от разсейване.”/120
Гаро Гарабедян
„Евристика.”/131
Раздел – Топлотехника
Гергана Налджиева
„Влияние на подохлаждането върху енергийните характеристики на
едностъпална компресорна хладилна машина.”/147
Кремена Станева
„Влияние на регенеративния топлообмен върху енергийните
характеристики на едностъпална хладилна машина.”/158
Пламен Иванов
„Избор на технологичен вариант при заваряване на топлоустойчиви
стомани.” /180
4
Раздел – Компютърни системи и комуникации
Деница Джамийкова, Петя Желязкова, Гизела Попова
„Software testing of 1-wire interface.”/190
Гаро Гарабедян
„Основи и технологии за семантичен уеб.”/193
Симеон Цветанов, Диляна Вълкова
„Декомпозиране на информационни услуги и моделиране на технически
процеси в областта на ИКТ.”/200
Антоний Недялков
„Проектиране на оптична система за наблюдение на космически
обекти.”/209
Калоян Асенов
„Ефикасност на простите протоколи за достъп до обща комуникационна
среда.”/216
Раздел – Електроника
Мартин Пеевски
„Цифров термометър.”/223
Румяна Тодорова
„Схемно и тологогично проектиране на източник на опорно
напрежение.”/232
Раздел – Електротехника и енергетика
Зорница Райчева
„Загряване на главната верига на електромагнитен контактор.”/244
Гергана Начева, Симеон Симеонов
Методика за изследване на сложно контактно взаимодействие.”/253
Симеон Симеонов
„Изследване на твърди термично депонирани прахови покрития.”/259
Георги Бодуров
„Spray coating as a deposition technique for fabrication of organic thin films
used for multilayer organic structures.”/266
5
Михаил Маринов
„Експериментална установка за изследване на хистерезиса при пиезоактуатори.”/273
Александър Иванов
„Качество на електрическата енергия.”/280
6
РАЗДЕЛ
АВТОМАТИКА
7
GRASPING MOTION CONTROL OF MULTIFUNCTIONAL
ROBOTIC GRIPPERS
G.L.Petkov
B.V.Naydenov
Technical University- Sofia, Sofia 1000, blvd. “Kl. Ohridski” 8
Bulgaria
Abstract
One way of making a good
robot gripper is to develop a
hand, which has enough fingers
for achieving higher level of
dexterity and performing complex
grasps.
Contrary
to
the
companies
using
dedicated
grippers for mass production of
limited variety of work pieces,
small
and
medium
size
enterprises often need to handle
in advance various unspecified
work pieces, so they frequently
have to change grippers in order
to fit them. The most effective
alternative is to substitute the
dedicated
grippers
with
a
Goal of the project
There are two main goals of
this project:

Motion Controller for
Multifunctional Gripper
multifunctional gripper, which can
handle work pieces of various
shapes, dimensions and weights.
Our gripper prototype has three
fingers, providing a balance
between
functionality
and
increased level of dexterity. The
base (palm) increases the
functionality of the gripper by
providing the possibility of
different relative orientation of the
fingers. One of the fingers is fixed
to the base, while the other two
can symmetrically rotate up to
900 each. Driven by five motors,
the gripper is able to grasp work
pieces with sizes from 4 up to
300 millimeters, thus providing
the needed flexibility [1].
The goal is to develop the lowlevel motion system for a
multifunctional robotic gripper
prototype developed at the AASS
laboratory. It will be based on the
multiaxis motion controller DMC2143, manufactured by Galil1.
The basic components are all
8
motors and sensors mounted on
the
gripper
prototype
for
perceiving end positions, current
positions, and contact forces. A
normal PC connected to DMC2143 will play the role of higher
level control and monitoring. The
computer
and
controller
communicate via Ethernet line.
The computer and controller
have to implement the basic
motions of each finger and also
of the entire gripper. Achieving
this is essential for implementing
more complex grasps defined by
the higher robot control level.
Specific set of commands of the
DMC-2143 will be used to
program
and
execute
the
motions.
The goal is to develop a set of
motion primitives for performing
typical
grasps
by
a
multifunctional gripper prototype,
following the way humans grasps
different objects/workpieces. For
each grasping type a set of
motion primitives describe the
open/close motion. The motion
profile is adjusted according to
data obtained from a human
demonstration using respective
sensors. Grasp stability is
obtained based on information
from the force/torque sensors in
the wrist and from tactile data
from the gripper. These sets of
primitives
have
to
be
implemented on the motion
controller developed under the
previous project [1].
 Grasping Motion Primitives
for Multifunctional Gripper
Introduction
Grippers are active links
between the handling equipment
and the workpiece or in a more
general sense between the
grasping organ (normally the
gripper fingers) and the object to
be acquired.
In robotics technology grippers
belong to the functional units
having the greatest variety of
designs. This is due to the fact
that, although the robot is a
flexible machine, the gripper
performs a much more specific
task.
The gripper may be actuated
by almost any kind of driver –
mechanical,
electrical,
pneumatic,
hydraulic,
piezoelectric and so on. The type
of actuation depends on the
specific task for which the gripper
is designed – the force it has to
deliver, precision, dimensions,
etc.
Apart from the type of
actuation the grippers may be
classified in four main groups
9
according to their principle of
operation [2]:
 Impactive
–
a
direct
mechanical force from two
or more directions is
applied to the object.
 Ingressive – prehension of
the object is achieved
through permeation of the
object surface.
 Astrictive – a binding force
is applied in a single
direction.
 Contigutive – non impactive
methods whereby a direct
contact is required to
provide a prehension force
in a single direction.
According to the direction of the
motion of the fingers, the grippers
belong to two main types:
- Angular
Parallel
Controlling the gripper is more
difficult, it involves the use of
sensors. Sensors are used to
gather information needed to
control the gripper‘s motion, force
applied on the object, and limiting
a given property or movement.
The information from the sensors
is send to the motion controller
which then sends commands to
the gripper‘s actuation devices to
obtain the specified motion.
Since the object‘s may vary in a
wide range, the gripper can be
adjusted to handle this variation
by programming. The process is
performed by writing a program
on the motion controller which
then is executed.
The type of programming
depends on the particular motion
controller chosen – e.g. Galil
Motion
Controller,
dSpace
Controllers,
etc.
The
programming is done with special
software which is specified by the
manufacturer.
One
major
disadvantage of having so many
manufacturers of controllers is
the big diversity of programming
languages for controllers, which
creates
difficulty
in
communication between two
controllers
from
different
[2]
manufacturers .
There are gripers that are
able to perform both types of
finger motions.
10
Mechanical Design
The gripper is mounted on a
base which is able to manipulate
it in accordance with the task
specified. Fingers are connected
to motors 1, 2 and 3 through
reducers, which have a ratio of
66:1. The rotary motion of the
motors is converted to linear
motion of the fingers by a 1:1
gear ratio. Motor 4 drives the
angular position of finger 1 and
finger 2. Motor 5 is used to clamp
the fingers when the object is to
be grasped is reached (the
clamping mechanism is also
connected to motor 5 through a
reducer with 60:1 ratio).
Figure 1. Schematics of the gripper
Accuracy and Control of the
Gripper
The control is achieved by
using the encoder and hall
sensors, mounted on the DC
motors, which send signals to the
DMC-2143 about the position
and revolutions done by the
motor. A controlling signal is then
send back to the motor through
A, B, C phases.
11
By changing the speed and
acceleration/deceleration we can
attain the desired accuracy and
time required for a given
specification. Two examples are
given below with the same
speed, but with different
accelerations/decelerations.
motor stops quickly enough so as
not to pass the specified
distance.
Figure 2. Large
acceleration/deceleration
In the first example the
acceleration and deceleration are
bigger, the effect of having bigger
values is that the desired speed
is reached faster and when the
specified position is reached the
Figure 3. Small
acceleration/deceleration
In the second example the acceleration and deceleration are
smaller than those given in the first example. It can be seen that the
required speed takes longer to be reached and it passes the desired
position.
Experiments
The gripper mechanism
was tested to grasp objects with
various configurations. As the
mechanical parameters of the
system have already been
determined – such as tuning of
the DC motors and Amplifier
gain,
experiments
included
testing different programs for
speed,
acceleration
and
deceleration that are required to
make the best result for grasping
a given object. These parameters
of the program were chosen for
the following reason:
12
 Speed – Depending on the
speed the gripper can
perform
given
motions
faster or slower.
 Acceleration
and
deceleration – The bigger
the acceleration the larger
the force needed which
takes a bigger load on the
mechanism as a whole.
Second we have to have in
mind that the space to
move is limited thus the
time necessary to reach a
given speed is also limited.
Conclusions
The goals of this project were:
 To have a functional gripper
prototype
 Set basic motion
commands
 Establish grasping of
objects with simple
geometry
 Systematic documentation
of the gripper assembly
All the project goals were
reached and we are satisfied
with the achieved results:
assembled and functional
gripper prototype, established
Third deceleration is more
important because if the
fingers reach the required
pressure and position a
signal is send to the
controller to stop the
motors which are then
decelerated
from
their
given
speed
to
0
counts/sec. The smaller the
deceleration the more time
it takes for the motors to
stop and thus they can
overpass their position and
damage the payload.
connection between the
controller and the
computer,
successfully tested grasping
motions
Reference
1. Prof.
Ivan
Kalaykov,
―Grasping Motion Control of
Multifunctional
Robotic
Gripper‖, 2008-12, Örebro
University, Sweden
2. Gareth J.Monkman, Stefan
Hesse, Ralf Steinmann,
Henrik Schunk, ―Robot
grippers‖, 2007 WILEYVCH Weinheim,
НАЦИОНАЛНА СТУДЕНТСКА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКА КОНФЕРЕНЦИЯ ‘09
Copyright © 2009 НСНТК
13
ТЕХНИЧЕСКИ УСТРОЙСТВА ЗА ПАСИВНА И
АКТИВНА З АЩИТА ПРИ РАДИОМИКРОФОННО
ПОДСЛУШВАНЕ
Георги Иванов Мичев
Нов български университет, Център по изучаване на рисковете
и сигурността
E-mail- [email protected]
Специалните
разузнавателни
средства
(СРС)
с
предаване
на
информацията по радиоканал
са
едни
от
най-често
използваните, особенно за
целите
на
промишления
шпионаж. Това се дължи на
следните обстоятелства:

Габаритните
им
размери
са
изключително малки и
това
позволява
камуфлирането
им
в
разнообразни предмети;

Приемният
пункт
е
относително
независим по отношение
на контролирания обект,
което го прави трудно
откриваем за службата по
сигурност
на
организацията;

Радиоканалът
е единственият възможен
начин да се придобие
информация от подвижен
обект.
СРС,
които
предават
информацията
си
по
радиоканал много често се
наричат
радиомикрофони.
Това
наименование
достатъчно точно обрисува
тяхното предназначение.
Радиомикрофоните
представляват
миниатюрни
радиопредавателни устройства
и като такива притежават
редица
специфични
особености,
които
не
са
характерни за другите СРС.
Известно е, че предавателите
в съвременните комуникации
използват различни принципи
за
предаване
на
информацията. Това в не помалка
степен
важи
за
специалните
технически
средства
за
контрол
на
информацията,
каквито
14
радиомикрофоните.
В зависимост от принципа
на
формиране
на
информационния
сигнал
радиомикрофоните могат да
бъдат:

Активни;

Пасивни;

Полуактивни.
Активните
радиомикрофони
са
найчесто
използваните.
Те
притежават структурната схема
на
класическия
радиопредавателс
нискочестотен
блок,
високочестотен
предавател
(ВП), антена и захранване.
Пасивните
радиомикрофони работят без
захранващо напрежение, което
е основно тяхно предимство.
Напрактика това означава, че
те
могат
да
бъдат
експлоатирани
неограничено
дълго време (ако не бъдат
разкрити).
Принципът на действие
на пасивните радиомикрофони
се основава на модулация на
отразен от тях радиосигнал,
който
в
приемопредавателният пункт носи
информация за провежданите
в контролираното помещение
разговори.
Използването им е много
ограничено
поради
необходимостта СРС да бъде
облъчвано с мощен свръх
високо честотен сигнал (в
зависимост от разстояниетодо няколко десетки вата), който
лесно може да бъде открит.
Полуактивните
радиомикрофони комбинират
принципите на работа на
гореспоменатите
два
вида
СРС. Те изискват наличието на
захранващ източник и на
облъчващ
предавател.
Положителният ефект от тази
комбинация се постига, тъй
като енергията на захранващия
източник се изразходва само от
възлите,
извършващи
модулацията
на
приемния
сигнал, а тя може да бъде
много малка. Поради тази
причина
времето
за
експлоатация
на
тези
радиомикрофони достига до
няколко хиляди часа.
Друго тяхно предимство
пред
пасивните
е,
че
мощността на облъчващия
предавател може да бъде
значително намалена.
Поради факта, че тези
радиомикрофони работят само
с
облъчващ
сигнал,
в
западната
литература
са
известни под името „audio
transponder‖.
Радиусът на действие на
радиомикрофоните
зависи
основно от тяхната мощност.
Покриването на разстоянието
зависи обаче и от други
фактори:
коефициента
на
15
насочено
действие
на
предавателната и приемната
антена; височината на тези
антени
над
земната
повърхност; степента и вида на
застрояването
в
градски
условия и т.н. В реални
условия всичко това може да
бъде трудно предвидено. Въз
основа на това съществува
твърде голяма условност в
класификациите,
които
се
правят.
По радиус на действие
радиомикрофоните могат да
бъдат разделени на:
Радиомикрофо
ни с малък радиус на
действие;

ни със среден радиус на
действие;

ни с голям радиус на
действие;
Тези с малък радиус на
действие могат да покрият
разстояние до няколко десетки
метра. Това е предпоставка за
откриване на подслушващия.
Поради това те най-често се
използват в комбинация с
ретранслатор
(приемопредавател, който препредава
информацията на по-голямо
разстояние по друг радиоканал
или проводна линия).
Радиомикрофоните
със
среден мощност имат радиус

на действието няколкостотин
метра, а тези с голяма- над
1000 метра.
Според методите за
тьрсене на шпионски
устройства можем да ги
разделим на физически обекти
и електронни системи:
Първата група обхваща
методите,
основани
на
търсенето на шпиониращите
устройства като физически
обекти с напълно определени
свойства
и
масогабаритни
характеристики.
Към нея се отнасят:

визуален оглед
на
местата
на
възможното поставяне на
шпиониращите
устройства, в това число
с
използване
на
увеличителни
стъкла,
огледала, средства за
специално осветяване;

контролиране
на
труднодостъпните
места с помощта на
средства
за
видеонаблюдение;

използване на
металодетектори.
Другите
методите
за
откриване
на
СРС-които
разглеждат свойствата им като
електронни системи включват:

Използването
на индикатори на поле,
реагиращи на наличието
16
на
излъчване
от
радиопредаватели
и
позволяващи
да
се
извърши локализация на
тяхното местоположение;

Приложение
на
специални
радиоприемни
устройства,
предназначени
за
търсене на сигнали по
зададени
техни
характеристики и анализ
на
електромагнитната
обстановка;

Използване на
комплекси
за
радиоконтрол
и
откриване на СРС, имащи
значително
по-големи
възможности
от
радиоприемниците,
включително анализ на
съответствието
на
предаваните сигнали с
акустичния
фон
в
изследваното помещение
и
определяне
на
разстоянието
до
микрофоните;

Обследване на
помещенията с помощта
на нелинейни индикатори,
позволяващи откриването
на различни видове СРС,
включително
и
неработещи.
Защита от
радиомикрофонно
подслушване - Пасивна и
Активна
Техническите устройства
за защита от промишлен
шпионаж чрез използване на
специални
средства, могат условно да се
разделят на две основни групи:

устройства за разкриване
и
неутрализиране
на
чужди
специални
разузнавателни средства
(активна защита);

устройства
за
нарушаване нормалната
работа
на
чужди
специални
разузнавателни средства
(пасивна защита).
При активната защита
имаме
факт
на
преустановяване работата на
чуждите
специални
разузнавателни средства, и то
не по инициатива на нелоялния
конкурент.
При пасивната защита се
изразява
в
монтаж
и
експлоатация на технически
които
възпрепятстват
нормалното
функциониране на чуждите
специални
17
средства за скрит контрол.
Последните не преустановяват
своята работа. Нелоялният
конкурент
продължава
да
контролира в известна степен
информационната среда или
комуникационния канал на
потърпевшия, но със силно
намален ефект.
При активната защита
имаме разкриване и пресичане
на
нелоялна
конкуренция
посредством
откриване
на
дадено подслушвателно устройство,
последвано
от
неговото унищожаване.
При пасивната защита
имаме за резултат единствено
временно предотвратяване на
нелоялна
конкуренция
посредством реализиралата се
невъзможност за нелоялния
конкурент
да
придобива
информация
от
контролираната информационна
среда или комуникационен
канал. Това е временно, тъй
като
тази
невъзможност
продължава
само
докато
техническите устройства на
потърпевшия
за
пасивна
защита са включени.
Една характерна разлика
между активната и пасивната
защита
срещу
специални
разузнавателни средства на
нелоялен конкурент е че при
активната защита фирменият
контрашпионаж
на
потърпевшия
разполага
с
основателни предположения,
че инициаторът наистина е
монтирал и вероятно използва
специална техника. Поради
тази причина се предприемат
действия за пресичане на
нелоялна конкуренция. Докато
пасивната защита най-често се
предприема с превантивна
цел. Службата за фирмена
сигурност не разполага с
никакви данни за наличие на
в
помещенията на търговското
предприятие, но въпреки това
служителите
включват
генератора за бял шум винаги,
когато в дадено помещение се
води поверителен разговор.
Способи за откриване на
радиомокрофони
При активната защита за
откриване
наличието
на
радиомикрофон в работещо
състояние
се
използва
специален сканиращ приемник.
С него се проверява целият
радиочестотен спектър, в който
е
възможно
да
работи
радиомикрофонът, но не може
да бъде точно позициониран, а
само
е
се
установява
наличието му.
Друг по-прост, но също
толкова ефективен метод за
разкриване
наличието
на
радиомикрофон
е
наблюдението в околностите
на
сградата,
тъй
като
радиомикрофонът
има
18
определен
обхват
на
излъчване,
нелоялния
конкурент
често
разполага
приемника си в паркирана на
някоя от съседните пресечки
кола. Нещата биха били много
по сложни, когато служителите
на нелоялния конкурент са
инсталирали
приемника
и
записващото
устройство
в
специално
наето
наблизо
помещение,
а
самият
радиомикрофон е включен да
работи на пределно ниска
мощност.
В практиката нещата са
усложнени.
Модерните
могат да се програмират за
работа в различни часови режими, а някои от тях се
включват само при наличие на
говор в помещението или
могат да изменят честотата на
излъчвания от тях сигнал.
Заглушителни
подслушвателни устройства
Най-разпространеният
способ за противодействие на
радиомикрофон в затворено
помещение
при
пасивна
защита е инсталирането на
заглушител срещу поставени
скрити
подслушвателни
представляващ
генератор на електромагнитен
(RF) бял шум. Действието на
уреда се основава на пълното
заглушаване
на
целият
електромагнитен спектър, в
който е възможно да работят
подслушвателни устройства.
Този вид уреди са много
полезни при необходимост от
запазване
на
конфиденциалността
при
конференции, бизнес срещи и
разговори, чието съдържание
трябва да остане поверително.
Заглушават се всички типове
микропредаватели (бръмбари),
които биха могли да бъдат
поставени
в
офиса,
конферентната зала, жилището
или личния автомобил.
Биха могли да бъдат
заглушени
също
така
и
оставени в режим на постоянно
предаване GSM апарати в
близост до хората, които водят
конфиденциален
разговор,
чрез които също така биха
могли да бъдат подслушвани
или записвани. Също така е
възможно
поставянето
на
пълна
радиоелектронна
екранировка на помещение и
дори на цял етаж или отделна
сграда.
Нелинеен радиолокатор
Една от най-сложните
задачи в областта на защита
на информацията е търсенето
на
внедрени
шпиониращи
устройства (ШУ), които не
19
използват
радиоканал
за
честота f 0 тогава той
предаване на прехванатата
информация, а също и на
такива, намиращи се в пасивно
(неизлъчващо)
състояние.
Голяма част от техническите
средства за откриване на ШУ в
този случай са неефективни,
така и визуалният оглед не
гарантира откриването им, тъй
като съвременните технологии
позволяват
те
да
бъдат
изготвени
с
произволен
камуфлаж, да бъдат скрити в
конструкциите на зданията или
интериора на помещенията.
Този технически проблем
доведе
до
появата
на
нелинейния
радиолокатор.
Името
му
произтича
от
физическият
принцип,
използван за откриване на ШУ.
Техническите средства за
промишлен
шпионаж
са
радиоелектронни устройства, в
чиито състав влизат различни
полупроводникови
елементи
като диоди, транзистори и
микросхеми. Тези елементи
имат нелинейна волтамперна
характеристика
изразяваща
големината на протичащия
през p-n преход електрически
ток в зависимост от големината
на приложеното към прехода
напрежение (Фиг.1). В резултат
на
тази
особеност
ако
полупроводников
елемент
бъде
облъчен
с
външен
електромагнитен
сигнал
с
ще
преизлъчи голямо количество
сигнали с честоти kf0 , k  1, 2, 3, ... .
Най-мощни са сигналите с
честоти 2 f 0 и 3 f 0 като на тях се
падат до 30% от енергията на
сондиращия сигнал.
Фигура 1. Общ вид на
нелинейната волт-амперната
характеристика на p-n преход
Според
изложеното
нелинейният локатор действа
по следния начин. Излъчва
електромагнитна
вълна
с
f0 ,
честота
а
приема
преизлъчените
от
градивни
елементи
електромагнитни
сигнали с честоти 2 f 0 и 3 f 0 .
Тази
закономерност
се
пояснява на Фиг. 2, където е
показан спектърът на сигнал,
отразен
от
елемент
с
нелинейна
волт-амперна
характеристика при f 0  1000 MHz
. В зависимост от вида на
20
отразяващия
елемент
в
спектъра на отразения сигнал
доминира втората или третата
хармонична честота (в случая
на Фиг. 2 това е втората
2 f0 )
хармонична
и
това
обстоятелство
често
се
използва
за
разпознаване на отразяващия
елемент.
Фигура 2. Спектър на сигнал,
отразен от елемент с
нелинейна волт-амперна
характеристика ( f 0  1000 MHz )
Ето защо ако приемникът
на
локатор
регистрира сигнали с честоти
2 f 0 и 3 f 0 , то в зоната на
действие на локатора се
намират
елементи, които трябва да
бъдат
проверени
дали
принадлежат на някакво ШУ.
За
разлика
на
класическият
линеен
радиолокатор,
който
е
проектиран
да
―вижда‖
отразените
електромагнитни
сигнали от околните предмети,
то нелинейният радиолокатор
открива
само
градивните
елементи
на
радиоелектронната апаратура.
За съжаление смущения
за работата на нелинейния
радиолокатор
могат
да
предизвикат участъци, където
контактуват
със
слабо
притискане
два
метала,
например окисните слоеве по
монети, събраните на едно
място метални канцеларски
кламери,
заварените
или
запоените
един
за
друг
метални елементи.
Причината за възникване
на
посочените
смущения
произтича от факта, че слабите
метални
контакти
са
квазинелинейни елементи с
неустойчив
p-n
преход,
предизвикан от наличието на
окиси на повърхността на
метала.
При
използването
на
нелинейни
радиолокатори
трябва да се имат предвид
следните съображения:
1.
Нелинейните
радиолокатори не решават
напълно задачата за откриване
на
радиомикрофони.
Така
например
ако
радиомикрофонът
с
дистанционно управление е
внедрен в някакъв електронен
уред (телевизор, телефон,
21
факс и т.н) и се включва само
по време на провежданите в
помещението съвещания, той
не може да бъде открит при
изследване
с
нелинеен
радиолокатор преди началото
на преговорите (съвещанието).
По тази причина използването
на нелинейни радиолокатори
трябва да се съчетава с
прилагане
на
търсене
с
панорамен приемник. При това
е желателно контролът на
несанкционираните
излъчвания в помещението да
се извършва и по време на
съвещанията.
2. При работа в открити
пространства и в необорудвани
помещения с дебели стени е
целесъобразно
да
се
използват мощни импулсни
нелинейни радиолокатори.
3.
При
търсене
на
радиомикрофони в офиси за
предпочитане е използването
нелинейни радиолокатори с
непрекъснато
излъчване
с
малка мощност, защото те не
представляват опасност за
здравето на служителите на
фирмата.
Същевременно
постоянно трябва да се следи
нивото на на втората и третата
хармонична честота ( 2 f 0 и 3 f 0 ),
за да се избегне подвеждащото
влияние на слабите метални
контакти, описани по-горе.
4.
Редица
СРС
се
поставят в екранирани корпуси,
които значително снижават
нивото на преизлъчване на
сигнали на втората и третата
хармонична
честота
на
сондиращите
импулси
на
локатор.
За
търсенето
на
такива
радиомикрофони могат да се
използват металотърсачи.
Откриването
(точното
позициониране)
и
неутрализирането
на
радиомикрофон, когато е в
изключено
(неработещо)
състояние, е особено трудно.
Това произтича от липсата на
електромагнитно
излъчване,
съпровождащо
работещия
радиомикрофон. Откриването
им изисква използването на
сложна и скъпа апаратура. В
професионалния жаргон тя
често се нарича електронна
метла. Почти невъзможно е
откриването на неработещ
радиомикрофон, когато той е
монтиран
в
телефонния
апарат, в телевизор или друго
устройство, което се състои от
електронни
елементи.
Единственият
изход
е
в
пълното разглобяване на тази
техника и внимателното нейно
проверяване. Често в стените
на помещението се монтират
„фалшиви
микрофони".
Те
множество
електронни схеми, които са
замазани нарочно в мазилката.
Така откриването на истинския
радиомикрофон
измежду
22
всички фалшиви е практически
невъзможно. Налага се пълно
разрушаване на мазилката, т.
е. основен ремонт на офиса.
Предвидливият мениджър
на
звеното
за
фирмена
сигурност не винаги е сигурен,
че
нелоялният
конкурент
използва технически средства
за
контрол
на
информационните среди или
комуникационните канали на
търговското предприятие, но
като добър професионалист е
длъжен да допусне това.
Използвана литература:
1. Василев, Емил ,Фирмена
сигурност: Нелоялна
конкуренция и фирмен
контрашпионаж,София,
Издателска къща "Труд" ,
2000
2. Бойчев, Петър,
Техническо разузнаване:
Оперативни способи и
противодействие, София
: Албатрос , 2007
3. Беджев Б. Й., Технически
средства в системата на
националната и
корпоративната
сигурност, Изд. на ШУ
„Еп. К. Преславски‖, 2005
г.
4. Longstaff T. A., Chittister
C., Pethia R., Haimes Y. Y.,
Are we forgetting the risks
of information technology?,
IEEE Computer, 2000, vol.
33, № 12, pp.43–51
23
РАЗМИТО УПРАВЛЕНИЕ НА СЕРВОСИСТЕМ А
Гергана Йорданова
[email protected]
Ръководител: Гл. ас. А.Ищев
Технически Университет – София
Катедра „Системи и Управление”
Резюме: В доклада се изследва и проектира размит регулатор за
управление на сервосистема по позиция (в конкретния случай –
позицията на ъгъла на завъртане на вала на постояннотоковия
двигател на сервосистемата). Провежда се реален експеримент с
лабораторния стенд. Получените експериментални резултати са
анализирани.
Ключови думи: Размито управление, ПД регулатор, сервосистема, лабораторен стенд.
1. Увод.
Сервосистемите са един от
ли от промишлеността, изпъл-
видовете системи с най-широ-
нявайки различни инженерни
ко приложение в съвременни-
задачи, като бързо и точно по-
те
зициониране,
автоматични
системи
за
преместване
и
управление. Те се управляват
поддържане на зададен мо-
посредством управляващи уст-
мент (или скорост на въртене)
ройства (УУ) и успешно се
[1].
внедряват в ролята на основни
В доклада се цели изясня-
задвижвания в отделни отрас-
ването на теоритичната поста24
новката на задачата за управ-
ката е ъгловата скорост на
ление на дадена сервосистема
въртене на вала на двигателя.
чрез размит ПД регулатор. Тео-
Логиката на размития ПД
ритичните резултати са де-
регулатор е обяснена чрез таб-
монстрирани посредством про-
лица, съставена от девет раз-
веждане на експеримент с кон-
мити правила (Фиг. 1) [2]. Пра-
кретен обект на управление –
вилата може да бъдат и повече
лабораторния
„серво-
(например в случай, че е необ-
система‖, произведен от фир-
ходимо по-прецизно избиране
мата INTECO®.
на коефициентите на регула-
стенд
2. Размит ПД регулатор.
Размитият ПД регулатор из-
тора или обхвата на правилата).
числява управляващия сигнал
на базата на две входни величини – грешката на затворената система и нейната производна.
В конкретния случай греш-
Фигура 1. Таблица с правила,
ката се асоциира с отклоне-
изграждащи логиката на
нието на ъгъла на завъртане
размития ПД регулатор
на вала на постояннотоковия
Правилата на управлението
двигател от зададения ъгъл
са интуитивни. За централния
т.е. това е грешката между
квадрат отклонението на ъгъла
зададения (желания) ъгъл и
на завъртане на вала на по-
действителния ъгъл на завър-
стояннотоковия
тане на вала на двигателя).
зададения ъгъл (наречен ъгъл
Тогава производната на греш-
на
завъртане)
двигател
и
от
ъгловата
25
скорост на въртене на вала на
ще придобие още по голямо от-
двигателя
ъглова
клонение от ъгъла на завър-
скорост) са равни на нула и
тане, ако не се управлява. По-
поради това не е необходимо
ради това е необходимо да се
да се подава управление. В
подаде
горния ляв и долния десен
управление, за да може систе-
ъгъл има отклонение от ъгъла
мата да се установи в жела-
на завъртане, но от ъгловата
ната позиция. За блоковете
скорост се вижда, че и без
над основния диагонал важат
управление, отклонението от
същите разсъжденията като за
ъгъла на завъртане намалява.
блоковете под основния такъв,
В тези случай е добре да се
но с противоположни знаци.
(наречена
голямо
положително
изчака системата да отиде до
Правилата на управление на
желаната позиция (без откло-
размития ПД регулатор (в съот-
нение от ъгъла на завъртане),
ветствие с Фиг. 1) могат да бъ-
т.к. ако се подаде управление
дат записани в следния вид
ще
(точки 1’10):
се
подмине
желаната
стойност. Под основният диаго-
1. Ако отклонението на ъгъла е
нал
отрицателно и ъгловата ско-
се
подава
управление,
защото или има тенденция да
рост
се
управление не се подава.
появи
отклонението
на
е
отрицателна,
тогава
ъгъла на завъртане, или систе-
мата се е стабилизирала в
отрицателно и ъгловата ско-
ненулево положение. В дол-
рост е нула, тогава се подава
ния десен ъгъл позицията е не-
отрицателно управление.
благоприятна, а и ъгловата
скорост показва, че системата
отрицателно и ъгловата ско26
рост е положителна, тогава се
рост е положителна, тогава
подава
управление не се подава.
много
отрицателно
управление.
След
като
логиката
на
управлението е точно и ясно
нула и ъгловата скорост е от-
дефинирана, се избират функ-
рицателна, тогава се подава
ции на принадлежност на вход-
положително управление.
ните (Фиг. 3 и Фиг. 4) и изход-
ната променливи (Фиг. 5).
нула и ъгловата скорост е нуangneg
angzero
ла, тогава управление не се
нула и ъгловата скорост е по-
Degree of membership
0.8
подава.
положително и ъгловата ско-
0.4
0
отрицателно управление.
0.6
0.2
ложителна, тогава се подава
-1
-0.8
-0.6
-0.4
много
-0.2
0
error
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Фигура 3. Функция на принадлежност на отклонението на
рост е отрицателна, тогава се
подава
angpos
1
ъгъла
положително
положително и ъгловата скорост е нула, тогава се подава
положително.
velpos
0.6
0.4
0.2
0
-1
положително и ъгловата ско-
velzero
0.8
velneg
1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
derivative
0.4
0.6
0.8
1
Фигура 4. Функция на принад27
лежност на ъгловата скорост
С промяна на положението
на червените плъзгачи от Фиг.
bigneg
1
neg
zero
pos
bigpos
6 се установява дали всяко
0.8
едно
0.6
вярно.
правило
е
наистина
0.4
0.2
0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
control
0.2
0.4
0.6
0.8
0.5
1
Фигура 5. Функция на принадлежност на управлението
Коректността на така зада-
control
-1
0
-0.5
1
-1
0.5
-0.5
0
дените функции на принадлежност се проверява с на помощта визуализиране на правилата
и триизмерната повърхнина на
0
-0.5
error
0.5
-1
1
derivative
Фигура 7. Визуализация на
повърхнината на управление
управление (Фиг. 6 и Фиг. 7).
3. Лабораторен стенд
„сервосистема”.
За целите на настоящият
доклад се извършва експеримент с помощта на лабораторФигура 6. Визуализация на
правилата за управления
ния стенд „сервосистема‖, произведен от фирмата INTECO®
(Фиг. 8).
28
прикачени останалите отделни
модули. Ъгълът на завъртане
на вала на постояннотоковия
двигател
се
измерва
чрез
енкодер. Цялата логика изисква да се активират и обработят
сигналите от енкодера и да се
Фигура 8. Лабораторният
генерира подходяща последо-
стенд „сервосистема‖
Лабораторният стенд се състои от следните отделни модули: постояннотоков двигател,
чиято ъглова скорост се измерва чрез тахогенератор; инерционен товар; зона на нечуствителност; енкодер; магнитна
спирачка и предавателна кутия
вателност
пулсно
от
широчинно-им-
модулирани
сигнали
(ШИМ) за управление на постояннотоковия
двигател.
ШИМ-ът променя ефективната
стойност на напрежението на
постояннотоковия двигател по
формулата:
u(t)  v(t)/vmax .
с диск за отчитане на изход-
Максималната
ната величина. Принципът на
напрежението е v max  12 [V] ,
действие на сервосистемата е
а управлението е ограничено в
следния:
е
диапазона [-1;1] (знака на за-
по-
пълването на ШИМ определя
стояннотоковия двигател и ге-
посоката на въртене на по-
нерира сигнал, пропорциона-
стояннотоковия двигател) [3].
свързан
лен
на
тахогенераторът
директно
ъгловата
Постояннотоковият
към
скорост.
стойност
Сервосистемата
може
на
да
двигател
бъде класифицирана като мно-
задвижва вал, към който са
гомерна система, защото има
29
две измерими променливи и
стандартната библиотека Fu-
една управляваща променли-
zzy Logic Toolbox на Simulink®.
ва.
При
експери-
4. Експериментални
мент заданието е 86°. Целта на
резултати.
управляващия сигнал е систе-
Експериментите са проведени
конкретния
мата да достигне до заданието
използва-
възможно най-бързо и качест-
нето на предварително изгра-
вено – с минимално пререгули-
дена
ране и колебания.
блок-схема
в
средата
MATLAB/Simulink®, представена на Фиг. 10.
Резултатите от проведения
експеримент са показани на
Фиг. 11 и Фиг. 12.
100
Reference
Angle
90
80
70
x
60
50
40
Фигура 10. Блок-схема на
30
20
сервосистемата и размития ПД
регулатор
В средата на фигурата е
10
0
0
5
10
15
Time,s
20
25
30
Фигура 11. Задание и изходен
показан драйвера, чрез който
сигнал на сервосистемата с
се осъществява връзката със
размит ПД регулатор
сервомеханизма чрез Real Time Workshop®. Размитият ПД
регулатор е реализиран чрез
блока Fuzzy Logic Controller, от
30
(колебания), които се дължат
0.4
Control
0.35
на външни въздействия (глав-
0.3
но на шум от измерване, харак-
u
0.25
терен за реалните системи).
0.2
0.15
6. Заключение.
0.1
0.05
0
В този доклад се представя
0
5
10
15
Time,s
20
25
30
Фигура 12. Управляващ
сигнал на сервосистемата с
размит ПД регулатор
5. Анализ на получените
резултати.
− При проведения експеримент се наблюдава плавно
отработване на заданието.
− Времето за установяване на системата изпълнява
предварително
зададени
из-
исквания (преходният процес
трябва да затихва в рамките на
проектирането и реализацията
на размито управление (чрез
размит ПД регулатор) върху
лабораторния
стенд
„серво-
система‖, произведен от фирмата
INTECO®.
управление
по
Прилага
се
позиция
на
ъгъла на завъртане на вала на
постояннотоковия
двигател.
Провежда се конкретен експеримент. Показва се, че проектираният
ПД
регулатор
се
справя успешно с поставените
изискания.
25 [s]).
− Поради
астатичността
си, системата точно отработва
заданието – без пререгулиране и удар.
− В управляващият сигнал има наличие на осцилации
31
7. Литература.
[1] „Сервозадвижващи системи, Част I. Предимства, недостатъци, технически и пазарни тенденции в развитието им‖,
сп. Инженеринг ревю, бр. 6,
септември 2005.
[2] Babuska, R., Fuzzy and
Neutral Control, Delft University
of Tehnology, Delth, Netherlands,
January 2000.
[3] INTECO®, Modular Servo
System, User Manual.
32
СИСТЕМ А ЗА АД АПТИВНО УПРАВЛЕНИЕ НА АНАЛОГОВ
МОДЕЛ НА ХИДРОГЕНЕРАТОР
Кристиян Милов
Ръководител: гл.ас. д-р Ц. Славов
ТУ-София,Фак. „Автоматика”, Кат.”Системи и управление”
[email protected]
ВЪВЕДЕНИЕ
Управлението в условия
на неопределеност е акцент в
съвременната
теория
и
практика на автоматичното
управление. Утвърден подход
за преодоляването на този
проблем
е
адаптивното
управление. Характерно за
класическите
адаптивни
системи с непряка адаптация е
решаването на две задачи в
реално време. Първата от тях
е
идентификация
на
параметрите на обекта на
базата на измерими сигнали, а
втората
настройка
на
адаптивния
регулатор
в
зависимост
от
оценените
параметри
и
избрания
критерий за синтез.
Настоящият
доклад
предлага система за адаптивно
управление,
в
която
се
извършва идентификация в
реално време чрез метода на
най-малките квадрати (МНМК)
на
базата
на
дискретен
ортогонален модел на Лагер и
последващо
с
линейно-квадратичен
регулатор
на
състоянието
(ЛКР). За реализирането на
такъв регулатор е необходимо
да
се
оценят
както
параметрите на модела на
обекта за управление, така и
състоянията му [1]. Системата
позволява да се решават, в
условия близки до реалните,
широк
кръг
научноизследователски задачи от
областта
на
теория
на
управлението.
Обектът
на
управление се моделира върху
специализирана
аналогова
платка, разработена в катедра
„Системи и управление‖ на ТУСофия.
Връзката
между
моделирания
обект
и
изчислителя
(персонален
компютър
(РС))
се
осъществява
със
специализиран входно-изходен
модул NIDAQ-6008 на фирма
National Instruments.
33
ТЕОРЕТИЧНА ПОСТАНОВКА
За
математическото
моделиране на обекта на
се
използва
ортогонален модел на Лагер
[2], който се получава, чрез
разложение на дискретната му
предавателна
функция
по
пълна система ортонормални
функции,
представляващи
каузални устойчиви дискретни
предавателни функции. Чрез
това
описание
моделът
значително се опростява от
гледна
точка
на
идентификацията.
Структурната
схема
на
адаптивната
система
за
управление е показана на
фиг.1. Обектът се описва с
линеен функционален модел с
предавателна функция (1).
е
зададена
система
ортонормални функции, която
характеризира модела,
di спектрални коефициенти, които
са елементи на векторния
параметър
T
(2) d   d 0 d1 ... d n1 
и се определят от условието за
минимум на функцията
n 1
N
[w(i)   d 
(3)
i 0
j 0
j
j
(i )]2 ,
където w(i ) са стойностите на
тегловната функция на обекта
в
дискретните
моменти
i  0,1,..., n  1 . Минимизацията
на (3) по d води до система
линейни, по отношение на
оценяваните параметри
d,
алгебрични уравнения:
n 1
N
N
j 0
i 0
i 0
(4)  d j  j (i ) s (i )   w(i ) s (i)
, s  0,1,..., n  1 .
Ако системата функции  i (k )
е
ортонормирана, решението на
системата уравнения (4) е:
N
(5)
Фигура 1. Структурна схема
на адаптивната система за
n 1
(1)
W ( z )   di i ( z )  d T ( z ),
i 0
където
 T ( z )   0 ( z )  1 ( z ) ...  n1 ( z ) 
d j   w(i ) j (i ) ,
i 0
j  0,1,..., n  1 .
В предавателната функция (1)
се
използва
пълната
ортонормирана
система
функции на Лагер с общ член:
i
2 (1   z )
(6)  i ( z )  1  
,
( z   )i 1
i  0,1,..., n  1 ,
34
където   e( T0 ) , T0 -такт на
дискретизация,
функционален
параметър,
който се избира, съгласно
приблизителната зависимост:
1

(7)
,
0.1t р
където t р е времето на
затихване
на
преходната
функция
на
обекта.
По
отношение на неизмеримите
величини 𝑢(𝑧) и 𝑦 𝑧 , обектът
се описва с уравнението:
y ( z )  W ( z )u ( z )
(8)
Уравнение (8) се представя със
структурната схема, показана
на фиг.2.
(9)
x0 (k  1)  bx0 (k )  1  b 2 (u (k )   (k )) ,
където  ( k ) е бял гаусов шум.
Останалите n  1 променливи
се
определят
от
xi
уравненията:
(10)
x1 (k  1)  bx1 (k )  x0 (k )  dx0 (k  1),
x2 (k  1)  bx2 (k )  x1 (k )  dx1 (k  1),

xn1 (k  1)  bxn1 (k )  xn2 (k )  dxn2 (k  1).
След заместване на членовете
в дясната страна на (10), които
зависят от k  1 , с (9), се
получава:
(11)
x0 (k  1)   x0 (k )  1   2 (u (k )   (k )),
x1 (k  1)  (1   2 ) x0 (k )   x1 (k ) 
 1   2 (u (k )   (k )),

xn1 (k  1)  (1)n (1   2 )  n2 x0 (k ) 
(1)n1 (1   2 )  n3 x1 (k )  ... 
Фигура 2. Структурна схема
на ортогоналния модел на
Лагер
Въвеждат се n междинни
променливи 𝑥𝑖 , i = 1,2,…,n, по
начина показан на фиг.2.
Променливата
по
x0 (k  1) ,
отношение на неизмеримата
величина u (k )  u (k )   (k ) , се
определя от уравнението:
  xn1 (k )  (1)n1  n1 1   2 (u (k )   (k )),
Измеримият изход y (k  1) се
определя от:
(12)
y (k  1)  d0 x0 (k  1)  d1x1 (k  1) 
,
...  d n1 xn1 (k  1)   (k  1)
където  ( k ) е дискретен бял
шум.
Ако
се
въведат
означенията:
(13)  Т   d0 d1 ... dn1  ,
35


 x0 (k )  1   2 u (k )


(1   2 ) x0 (k )   x1 (k )   1   2 u (k ) 

,




 (k )   (1) n (1   2 )  n2 x0 (k ) 


 (1) n1 (1   2 )  n3 x1 ( k )



 ...



n 1 n 1
2
1   u(k ) 
   xn1 (k )  (1) 


1 d 2


2


d 1  d


2
2
G

d 1 d


.



n 1
n 1
2 
(

1)
d
1

d




2
(15)
(16)
n 1
където Q и R са подходящо
избрани тегловни матрици.
Матрицата
която
Kр ,
минимизира (17), има вида:
2
.
2
(18) K р  ( R  GT PG )1 GT PF ,
където
е положително
P
определено
решение
на
уравнението:
(19)
P  F T PF  F T PG( R  GT PG )1 GT PF  Q .
Управлението u k се определя
от:
(20) uk  rk Lk  K р xˆk ,
x(k  1)  Fx(k )  Gu (k )  G (k )
,
y (k )  Cx(k )   (k )
Lk
където
е съгласуваща
матрица и се определя от:
където
d


1

d2

F 
 d (1  d 2 )

.

n
2
n2

 ( 1) (1  d ) d
,
0
d
1 d 2
.
.
0
0
d
.
.
...
...
...
.
.
.
(17) J  M  xkT Qxk  ukT Ruk 
(1)  1   ) (k )   (k  1)
Векторният параметър  се
оценява
рекурсивно
със
стандартния алгоритъм
на
МНМК [3]. Не е трудно моделът
(1), с разложение по системата
ортонормирани функции (6), да
се трансформира в описание в
пространство на състоянията
[2]. Обектът се описва в
дискретно пространство на
състоянието:
n 1
T
Предполага се, че  (k ) и  (к ) са
взаимно
некорелирани. За
синтез
на
регулатор
се
използва
квадратичния
критеирий на качеството:
за описанието на обекта по
отношение
на
измеримите
величини
се
получава
уравнението:
(14)
y(k  1)   Т (k )   (k ) ,
където обобщената грешка
 (k ) има вида:
 (k )  ( 1     1    ...
,
 b0 
 b 
 1 
C   b2 


 . 
bn 1 
0
0

0

.
d

Lk 
1
, Z  ( I  F  GK р )1 G ,
Ck Z
а оценката на вектора на
състоянието xˆ k се определя
чрез филтъра на Калман(ФК):
xˆk 1  Fxˆk  Guk  Kˆ ф,k 1 ( yk 1  Ck Guk  Ck Fxˆk )
.
36
При неточно оценяване на
коефициента на усилване на
затворената система, въпреки
наличието на матрицата Lk , в
системата
за
възниква грешка в установен
режим. За преодоляването на
този проблем се въвежда
интегрална
съставка
в
управляващия
сигнал.
Описанието на системата за
управление в този случай
приема вида:
 xi (k  1)  1 T0C   xi (k )   0 
0
 x(k  1)   0 F   x(k )   G  u (k )  G   (k )

 

  
 
 x (k ) 
y (k )   0 C   i    (k )
 x(k ) 
 x (k ) 
 x (k ) 
u ( k )     ki K 0   i    K p  i  ,
 x(k ) 
 x(k ) 
където K p   ki K 0  .
РЕАЛИЗАЦИЯ НА АНАЛОГОВ
МОДЕЛ НА
ХИДРОГЕНЕРАТОР
Специализираната
аналогова платка [4] (фиг. 3) се
състои от шест независимо
работещи
функционални
блока. Захранва се от източник
на
постоянно
напрежение
±12V.
Фигура 3. Специализирана
аналогова платка
Схемата на един от
функционалните блокове е
показана на фиг.4.
1M
75 k
6.8 µF
+
4.7 µF
3.3 µF
75 k
+
-
75 k
+
100 k
620 k
1.2 M
2.4 M
5.1 M
10 M
Буфер, K=-1
Инвертиращ усилвател за реализация на:
- суматор
- динамични звена от I-ви ред
Фигура 4. Схема на
функционален блок на
специализираната аналогова
платка
Захранващото напрежение от
±12V осигурява получаването
на
изходни
сигнали
в
диапазона ±10V без да се
навлиза в зоната на насищане
на операционните усилватели.
Благодарение
на
това
специализраната
аналогова
платка директно се свързва
към АЦП с диапазон на
входното напрежение ±10V.
37
Предавателната функция на
опростен линеаризиран модел
на хидрогенератор е:
W ( p) 
K Т K Г (1  T1 p)
,
(TС p  1)(T2 p  1)(T Г p  1)
където KТ е коефициент на
пропорционалност на водната
турбина, K Г -коефициент на
пропорционалност
на
ТС генератора,
времеконстанта
на
серво
системата за управление на
иглата, Т Г - времеконстанта на
хидрогенератора, Т1 и Т 2 времеконстанти в модела на
водния стълб. Параметрите на
предавателната функция са
следните:
Т С  0.47 s ,
KТ  0.468 ,
K Г  1.6 ,
Т Г  10.1s , Т1  5.58s и Т 2  5.17s .
За реализацията на системата
са
необходими
шест
блока
от
специализираната аналогова
платка.
Параметрите
на
елементите за реализиране на
модела на серво системата за
управление на иглата са
𝑅1 = 100𝑘𝛺, 𝑅2 = 100𝑘𝛺 и
𝐶 = 4,7𝜇𝐹. За Kc се получава:
𝑅2 100 ∗ 103
𝐾𝐶 =
=
= 1,
𝑅1 100 ∗ 103
𝑇𝐶 = 𝑅2 𝐶 = 100 ∗ 103 ∗ 4,7 ∗ 10−6
= 0,47, 𝑠.
Двете апериодични звена в
модела на водния стълб се
реализират
със
следните
елементи – 𝑅1 = 1,2М𝛺, 𝑅2 =
1,1М𝛺 и 𝐶 = 4,7𝜇F. Получава
се:
𝑅2 1,1 ∗ 106
𝐾11 = 𝐾21 =
=
𝑅1 1,2 ∗ 106
= 0.9167,
𝑇11 = 𝑇21 = 𝑅2 𝐶
= 1,1 ∗ 106 ∗ 4,7
∗ 10−6 = 5,17, 𝑠.
Диференциращото звено в
реализира
със
слените
елементи
–
𝑅 = 620𝑘𝛺 и
𝐶 = 4,7𝜇F. Получава се:
𝑇𝑑 = 𝑅𝐶 = 620 ∗ 103 ∗ 4,7 ∗ 10−6
= 2.914, 𝑠.
Окончателно
за
предавателната функция на
получава:
𝐾11 𝑇𝑑 𝑝
𝑊вс 𝑝 =
(𝑇11 𝑝 + 1)
+
620
𝐾21
=
1200 (𝑇11 𝑝 + 1)
0,9167 ∗ 2,914𝑝
5,17𝑝 + 1
0,9167
(5,17𝑝 + 1)
0,47(5,6𝑝 + 1)
=
.
(5,17𝑝 + 1)
За
коефициентите
на
получава: 𝐾𝑇 = 0,47, 𝑇1 = 5,6, 𝑠 и
𝑇2 = 5,17, 𝑠.
Апериодичното
звено
на
модела на ротора на двигателя
се реализира със следните
+ 0,5167
38
МОДЕЛ НА РОТОРА НА
ГЕНЕРАТОРА
МОДЕЛ НА ВОДНИЯ СТЪЛБ
МОДЕЛ НА СЕРВОСИСТЕМАТА
ЗА УПРАВЛЕНИЕ НА ИГЛАТА
3.3µ
100K
1.1M
1M
Uвх Буфер,
К=-1
100K
+
4.7µ
620K
Буфер,
К=-1
4.7µ
Буфер,
К=-1
+
1.2M
+
620K
4.7µ
620K
+
Буфер,
К=-1
620K
1.1M
Буфер,
К=-1
1.2M
+
4.7µ
Буфер,
К=-1
1.2M
Фигура 5. Схемна реализация
на хидрогенератор
Събирането на данните
за преходния процес на обекта
става с показания на фиг.6
входно/изходен модул NIDAQ6008 [3]. Той представлява
многофункционално
устройство за събиране и
извеждане на данни от PC към
външни устройства. Има 8
цифрови входа, 4 цифрови
изхода, 8 аналогови входа и 2
аналогови изхода.
+
6.8µ
Uизх
Фигура 6.
Входно/изходен
модул NIDAQ-6008
Стандартните нива на входноизходните сигнали позволяват
директното
свързване
на
специализирания
модул
с
аналогова
апаратура.
NIDAQ6008 се свързва към PC с
помощта на USB интерфейс.
На фиг.7 са показани
преходният
процес
на
физическия
модел
на
хидрогенератора и този на
математическия
модел
на
хидрогенератора.
0.8
0.7
Математически модел
0.6
0.5
Физически модел
0.4
h(t)[v]
елементи – 𝑅1 = 620𝑘𝛺, 𝑅2 =
1М𝛺, 𝐶1 = 3,3𝜇𝐹 и 𝐶2 = 6,8𝜇𝐹.
Еквивалентната стойност на
капацитета в обратната връзка
е:
𝐶 = 𝐶1 + 𝐶2 = 3,3𝜇 + 6,8𝜇
= 10,1𝜇𝐹
Получава се:
𝑅2 620 ∗ 103
𝐾Г =
=
≈ 1.6,
𝑅1
1 ∗ 106
𝑇Г = 𝑅2 𝐶 = 1 ∗ 106 ∗ 10,1 ∗ 10−6
= 10,1, 𝑠.
Схемната
реализация
на
модела на хидрогенератора
със съответните параметри е
показана на фиг.5.
0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
t[s]
Фигура 7. Преходни процеси
на
физическия
и
на
аналитичния
модели
на
хидрогенератора
ОПРЕДЕЛЯНЕ НА
ОРТОГОНАЛЕН МОДЕЛ НА
ХИДРОГЕНЕРАТОРА
39
От резултатите се вижда,
че най-голямо съвпадение се
получава при модел с три
члена. Увеличаването на броя
на членовете в разложението
не
подобрява
резултата
съществено.
Step Response
0.8
дискретен модел
0.7
0.6
0.5
ортогонален модел
Amplitude
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2
0
10
20
30
40
50
60
70
Time (sec)
Фигура 9. Преходни функции
на дискретния модел и на
ортогоналния
модел
от
втори ред
Step Response
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
Amplitude
За
на
броя
членове
в
ортогоналното
разложение
(1)
на
хидрогенератора са проведени
симулации с 1, 2, 3 и повече
члена. На фигури 8, 9 и 10 е
показано сравнение между
преходните
функции
на
ортогоналните модели с 1, 2 и
3 члена с преходната функция,
изчислена по предавателната
функция на хидрогенератора.
0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2
0
10
20
30
40
50
60
70
Time (sec)
ортогоналния
модел
от
трети ред
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2
0
10
20
30
40
50
60
70
ортогоналния модел от първи
ред
СИНТЕЗ И
ЕКСПЕРИМЕНТАЛНА
ПРОВЕРКА НА
САМОНАСТРОЙВАЩ СЕ
ЛИНЕЙНО-КВАДРАТИЧЕН
РЕГУЛАТОР ПРИ
МОДЕЛИРАНЕ НА ОБЕКТА С
ОРТОГОНАЛЕН МОДЕЛ НА
ЛАГЕР
40
Самонастройващи
се
регулатори за управление
на стационарен аналогов
модел на хидрогенератор.
На фигури 11 и 12 са показани
изходните и управляващите
сигнали на самонастройващ се
ЛКР без интегрална съставка в
сигнал
и
оптимален такъв, настроен по
приетия
за
точен
математически
модел
на
хидрогенератора. На фигури 13
и 14 са показани резултати
аналогични на тези от фигури
11 и 12 за система за
със
самонастройващ се ЛКР с
интегрална съставка.
1.2
Фигура 11. Изходни сигнали
на
аналоговия
модел,
управляван с оптимален ЛКР
и самонастройващ се ЛКР без
интегрална съставка
5
обикновен LQR регулатор
без интегрална съставка
4
самонастройващ се регулатор
3
2
1
0
-1
-2
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
Фигура
12.
Управляващи
сигнали на аналоговия модел,
и самонастройващ се ЛКР без
1.2
1
0.8
0.6
y1[V], y2[V], r[V]
За
проверка
на
работоспособността
на
алгоритъма
за
адаптивно
с
ортогонален
модел на Лагер са проведени
експерименти със системата за
управление на аналоговия
модел
на
хидрогенератор.
Синтезирани
са
самонастройващи се ЛКР с и
без интегрална съставка в
управляващия сигнал.
0.4
задание
0.2
несамонастройващ се регулатор
с интегрална съставка
0
-0.2
-0.4
-0.6
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
t[s]
на
модел,
и самонастройващ се ЛКР с
1
y1[V], y2[V], r[V]
0.8
0.6
0.4
задание
0.2
0
-0.2
-0.4
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
t[s]
41
5
1.2
1
4
0.8
0.6
y1[V], y2[V], r[V]
3
2
1
0.4
задание
0.2
0
-0.2
0
-0.4
-1
-0.6
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Фигура
14.
Самонастройващи
се
регулатори за управление
на нестационарен аналогов
модел на хидрогенератор.
Проведени са експерименти
със системата за адаптивно
управление при нестационарен
аналогов
модел.
Нестацинарността се изразява
в промяна на коефициента на
усилване на хидрогенератора с
50% при t  250s . На фигури 15 и
16 са показани изходните и
управляващите сигнали на
самонастройващ се ЛКР с
интегрална
съставка
в
сигнал
и
оптимален такъв, настроен по
приетия
за
точен
преди
промяната в коефициента на
пропорционалност
модел
на
хидрогенератора.
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
t[s]
на
модел,
5
4
3
2
1
0
-1
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Фигура
16.
Експерименталните резултати
показват работоспособността
на системата за адаптивно
с
ортогонален
модел.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Разработена е лабораторна
система
за
адаптивно
управление на аналогов модел
на хидрогенаратор. Обектът на
управление е моделиран с
42
дискретен ортогонален модел
на
Лагер.
Проведени
са
експерименти с разработената
система при стационарен и
нестационарен
аналогов
модел. Получените резултати
показват работоспособността
на лабораторната система за
ЛИТЕРАТУРА
1. Маджаров, Н., Хараланова,
Е. Инженерни методи за
на
линейни
системи. ТУ-София, 2004 г.
2. Славов, Ц. Синтез на
адаптивни
системи
за
с
дискретни
модели
на
Лагер.
Трета
национална
младежка научно-практическа
сесия
в
областта
на
техническите, икономическите,
аграрните науки и стопанското
управление.София, 2005 г
3. Гарипов, Е. Идентификация
на системи. ТУ-София, 2008 г.
4. Гарипов, Е., Ц. Славов.
Ръководство за лабораторни
упражнения по идентификация
на системи. ТУ-София, 2009 г.
43
ИНТЕГРИРАНЕ НА ДВУМЕРНА ИНЕРЦИАЛНА
НАВИГ АЦИЯ И ГЛОБАЛНА НАВИГАЦИОННА
САТЕЛИТНА СИСТЕМ А С ПОМОЩТА НА ФИЛТЪР НА
КАЛМ АН
STRAPDOWN INERTIAL NAVIGATION AIDED WITH
GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM BY KALM AN
FILTER
Петър Андонов
Технически Университет – София
Факултет Автоматика
Катедра „Системи и Управление”
Резюме: В работата се разглежда двумерния случай на инерциална
навигационна система, но поради интегриране във времето на
измерваните сигнали от акселерометрите и жироскопа се натрупва
грешка. Уместен подход за премахването на тази грешка е
коригиране със сигнал от Глобална Навигационна Сателитна
Система (ГНСС). Дадена ГНСС е не винаги достъпна и самия
излъчван сигнал има редица източници на грешки, затова е
предложен начин за филтриране на грешките чрез допълнителна
обработка чрез Филтър на Калман.
Ключови думи: Двумерна инерциална навигация, Глобална
навигационна сателитна система, Филтър на Калман
1.Увод
Способите и методите, които са
използвани в навигацията през
вековете са се променяли, както и
съответно
целите
които
обслужват. Един от тези методи е
чрез инерциалните навигационни
системи
(ИНС).
В
днешни
времена инерциалната навигация
предлага много преимущества
пред другите типове навигация.
Основно преимущество е липсата
на зависимост от външни за
системата предаватели или други
устройства, което означава по–
голяма
независимост
на
системата. С развиването на
новите технологии точността на
тези системи се увеличава, което
увеличава
областта
им
на
приложимост. Важен аспект е и
намаляването
на
цената
и
44
размерите на сензорите, което е
предпоставка за приложението им
в нови области, където до сега не
са били предлагани.
В работата се разглеждат етапите
през които се преминава за
изграждането
на
такъв
тип
система. Застъпени са главно
извеждането на математическите
модели
на
изчислителния
алгоритъм
и
моделите
на
шумовете
действащи
на
акселерометрите и жироскопите.
Работата е организирана по
следния начин. В т.2 се дискутира
задачата за двумерна инерциална
навигация и кратко обяснение на
основните координатни системи.
В
т.3
се
разглежда
математическите
модели
на
алгоритъм
и
моделите на шумовете, който
действат на избрания инерциален
измервателен прибор. В т.4 се
представени
резултатите
от
извършените симулации. В т. 5 са
формулирани някои изводи и
препоръки.
2. Задачата за двумерна
инерциална навигация
В случая на двумерна инерциална
навигация разглеждания обект
има три степени на свободи. За
отчитането им са нужни два
акселерометъра
за
двете
транслационни движения по осите
„х‖ и „у‖ и един жироскоп за
отчитането на завъртането около
„z‖-оста.
Разположението
на
осите е представено на фиг.1.
Фигура 1. Разположение на осите
спрямо тялото, за което се
извършва наземна навигация.
Най
– общо задачите на
инерциалната навигация могат да
се представят както следва:
 Определяне
на
ъгловото
преместване
жироскопи.
 Измерване
на
силата
посредством акселерометри.
 Изчисляване на действащите
сили в конкретно подбраната
отправна
система
на
база
получения ъгъл на завъртане от
жироскопите.
 Изчисляване
на
силите
добавени от гравитационното
поле, в случай че системата
оперира в близост до земята.

Интегрирането
на
изчислените
сили
за
получаването на скоростта и
позицията на обекта
45
Основен аспект от инерциалната
навигация
е
избора
на
координатна система, в която ще
се извършват измерванията и
крайното
представяне
на
получените данни. Всяка от
представените
координатни
системи е ортогонална, дясно
ориентирана.
При
двумерна
навигация, т.е. най – често се има
предвид „наземна навигация‖
избора е продиктуван от гледна
точка
на
практичност
при
разчитане и приложение на
получените резултати [1].
Основните видове координатни
навигационни
системи
са
представени на фиг.2. :

Инерциална – центъра, на
която е центъра на земята и осите
не се въртят заедно със Земята, а
са фиксирани спрямо звездни
обекти. Където „z‖-оста съвпада
със земната полярна ос, която се
счита да бъде постоянна във
времето.

Навигационна - центъра й е
центъра на Земята, а осите й са
фиксирани спрямо Земята, където
„х‖-оста е насочена към точката в
която се пресичат Гринуичкия
меридиан и Екватора. „z‖-оста си
е по посока земната полярна ос, а
„у‖-оста
е
разположена
в
екваториалната
равнина
завъртяна на 90𝑜 спрямо „х‖-оста.

Обектна
това
е
координатна система, на която
осите на координатната система
съвпадат с осите на самия обект.
Т.е. стойностите, които се отчитат
от измервателните уреди са в
тази координатна система при
положение, че са неподвижно
закрепени за тялото на обекта.
Това е случая представен на
фиг.1 отбелязан с долен индекс
―b‖.
Фигура 2. Схематично
представяне на някои от
навигационните координатни
системи
В работата се използва сигнал от
ГНСС без да се конкретизира
неговия тип и съответните му
особености [1]. Неговата употреба
е да се формира разлика между
сигнала
от
инерциалната
навигационна система и от ГНСС.
Тази разлика се подава към
Филтъра на Калман.
46
3. Линеаризация на
уравненията на грешките
Измерванията от сензорите са в
обектна координатна система. За
да
са
практически
полезни
показанията от тази координатна
система
трябва
да
се
преобразуват
в
инерциална
координатна система (с долен
индекс „i‖ ). Преминаването от
едната в другата координатна
система е представено на фиг.3.
формулират
уравненията
на
навигацията:
𝑓𝑥𝑖 = 𝑓𝑥𝑏 . cos Θ − 𝑓𝑦𝑏 . sin Θ
𝑓𝑦𝑖 = 𝑓𝑥𝑏 . sin Θ + 𝑓𝑦𝑏 cos Θ
Θ = 𝜔𝑧𝑏
На база горните уравнения е
извършена
линеаризация
и
построена
SIMULINK®
схема
представена на фиг.4
1
f_xb
f_xi
Product
Add
f_yi
Product 2
Add 1
2
1
s
v_xi
Integrator 2
1
s
Integrator 4
1
s
x_i
1
x_i
Integrator 3
v_yi
1
s
y_i
2
y_i
Integrator 5
f_yb
Product 1
3
v_xi
Product 3
4
v_yi
sin(theta )
sin
3
omega _zb
1
s
theta
Trigonometric
Function
5
theta
cos(theta )
Integrator
cos
Trigonometric
Function 1
Фигура 3. Разлагане на
действащите сили от обектна в
инерциална координатна система
спрямо ъгъла на завъртане
За реализацията на тази система
е избран измервателния прибор
на Аналог Дивайсис ADIS16350
[2].
Той
съдържа
три
акселерометъра и три жироскопа,
като всички са базирани на
технологията на микро-електромеханичните системи (МЕМС).
Тъй като конкретния жироскоп
отчита скоростта на въртене и на
база фиг. 3 могат да се
Фигура 4. SIMULINK схема на
изчислителния алгоритъм
Входните сигнали са ускоренията
по двете оси и ъгловата скорост,
а изходните са позиция по Х-оста,
позиция по У-оста, скорост по Хоста, скорост по У-оста и ъгъл на
завъртане на обекта. На така
подбраните
състояния
е
изградена
следната
система
диференциални
уравнения
описващи
алгоритъм описващ двумерна
инерциална навигация:
𝑥1 = 𝑥3
𝑥2 = 𝑥4
∗
∗
𝑥3 = 𝑢1 . cos Θ − 𝑢2 . sin Θ
(1)
∗
∗
𝑥4 = 𝑢1 . sin Θ + 𝑢2 cos Θ
𝑥5 = 𝑢3
За да се използва филтъра на
Калман е нужно в описанието на
47
системата да бъде включено
описание и на шумовете ако те не
са бели гаусови шумове. За
конкретния сензор ADIS16350 са
създадени следните модели на
действащите
шумове
в
пространство на състоянията
(ПС):
1
𝑥1
−
0 𝑥1
=
. 𝑥
𝑇
𝑎𝑥𝑒𝑙
𝑥2
2
0
0
𝑘1𝑥
𝜂1𝑥
0 0
+ 𝑇𝑎𝑥𝑒𝑙
. 𝜂2𝑥
0
0 𝑘3𝑥 𝜂3𝑥
𝑥1
𝑌 = 𝑘𝑔𝑟 𝑘𝑔𝑟 . 𝑥
2
𝜂1𝑥
+ 0 𝑘2𝑥 . 𝑘𝑔𝑟 0 . 𝜂2𝑥
𝜂3𝑥
Като това е модела за шума
действащ на акселерометъра по
Х-оста. При шума действащ на
акселерометъра
по
У-оста
разликата е в индексите на
коефициентите (вместо индекс ‗х‘
са с индекс ‗у‘). Модела на шума
действащ на жироскопа в ПС е
следния:
1
𝑥1
−
0 𝑥1
=
. 𝑥
𝑇
𝑔𝑦𝑟𝑜
𝑥2
2
0
0
𝑘1𝑔
𝜂1𝑔
0 0
+ 𝑇𝑔𝑦𝑟𝑜
. 𝜂2𝑔
0
0 𝑘3𝑔 𝜂3𝑔
𝜂1𝑔
𝑥1
𝑌 = 1 1 . 𝑥 + 0 𝑘2𝑔 0 . 𝜂2𝑔
2
𝜂3𝑔
На база описаните модели на
алгоритъм
и
шумовете е изведено описание на
разширената
система
чрез
диференциални уравнения (2).
Трябва да се има предвид при
описанието, че измеримия сигнал
представлява сума от полезния и
шумовете като описанието може
да се представи със следните три
уравнения:
𝑢1 = 𝑢1∗ + 𝑘𝑔𝑟 (𝑥6 + 𝑥7 + 𝑘2𝑥 . 𝜂2𝑥 )
𝑢2 = 𝑢2∗ + 𝑘𝑔𝑟 (𝑥8 + 𝑥9 + 𝑘2𝑦 . 𝜂2𝑦 )
𝑢3 = 𝑢3∗ + 𝑥10 + 𝑥11 + 𝑘2𝑔 . 𝜂2𝑔
𝑥1 = 𝑥3
𝑥2 = 𝑥4
∗
∗
𝑥3 = 𝑢1 . cos Θ − 𝑢2 . sin Θ
∗
∗
𝑥4 = 𝑢1 . sin Θ + u2 . cos Θ
𝑥5 = 𝑢3
𝑥6 = −
1
𝑇𝑎𝑥𝑒𝑙
. 𝑥6 +
𝑘 1𝑥
. 𝜂1𝑥
𝑥7 = 𝑘3𝑥 . 𝜂3𝑥
𝑥8 = −
1
. 𝑥8 +
𝑘 1𝑦
(2)
𝜂1𝑦
𝑥9 = 𝑘3𝑦 . 𝜂3𝑦
𝑥10 = −
1
𝑇𝑔𝑦𝑟𝑜
. 𝑥10 +
𝑘 1𝑔
𝑇𝑔𝑦𝑟𝑜
. 𝜂1𝑔
𝑥11 = 𝑘3𝑔 . 𝜂3𝑔
На база тази система е изграден
модел в ПС, в последствие е
дискретизиран и чрез MATLAB® е
синтезиран дискретен филтър на
Калман [3].
4.Резултати от симулиране
Както бе споменато вече от части
симулационната
схема
представлява полезен сигнал и
добавен
към
него
шум
съответстващ на шум действащ
48
Стойност на първото състояние във времето
4
12
x 10
Точна стойност
Филтрирана стойност
Изчислено с шум
10
Стойност (метри)
8
6
4
2
0
0
100
200
300
400
500
t (сек)
600
700
800
900
1000
Фигура 5. Стойността на
позицията по Х във времето
Стойност на второто състояние във времето
14000
12000
Ф илтрирана стойност
10000
8000
6000
4000
2000
0
-2000
0
100
200
300
400
500
t (сек)
600
700
800
900
1000
позицията по У във времето
Стойност на третото състояние във времето
250
Стойност (метри/сек)
200
150
100
50
0
-50
0
100
200
300
400
500
t (сек)
600
700
800
900
1000
скоростта по Х във времето
Стойност на четвъртото състояние във времето
30
25
Стойност (метри/сек)
на
реален
инерциален
измервателен
прибор.
Изчислителния
алгоритъм
присъства два пъти. В първият
път му се подава чист сигнал и
изходния
се
използва
за
получаване на точните стойности
на позицията, скоростите и ъгъла.
След това този сигнал изкуствено
се зашумява, за да се получи
сигнал подобен на такъв от ГНСС.
На втория блок осъществяващ
алгоритъм
се
подават измеримите сигнали.
Изхода
му
предоставя
информацията
за
позициите,
скоростите и ъгъла ако работеше
ИНС
самостоятелно.
Между
сигнала от ГНСС и ИНС се
формира разлика, която служи за
входен
сигнал
на
блока
реализиращ филтъра на Калман.
Проведени са серии от симулации
при различни входни сигнали и
различни техни параметри. В
труда е представен резултата от
проведена
симулация
в
продължение на 1000сек. при
подаване на импулсни входни
въздействия на каналите на
акселерометрите с период равен
на 100 сек и различен коефициент
на запълване: 20% за Х канала и
1% за У канала. Нулево задание
за жироскопа, но е оставено
действието на шума.
На последващите фигури (5 ÷ 10)
са представени резултатите от
проведената симулация.
20
15
10
5
0
-5
0
100
200
300
400
500
t (сек)
600
700
800
900
1000
49
скоростта по У във времето
Стойност на петото състояние във времето
4
2
Стойност (градуси)
0
-2
-4
-6
-8
-10
-12
0
100
200
300
400
500
t (сек)
600
700
800
900
1000
Фигура 9. Стойността на ъгъла на
завъртане във времето
Разлика между оценената стойност и реалната
40
Първо състояние
Второ състояние
30
20
10
0
-10
-20
-30
-40
0
100
200
300
400
500
t (сек)
600
700
800
900
1000
Фигура 10. Разликата от
оценката от филтъра и реалната
Разлика между изчислените стойности с и без шум
4
1
x 10
Първо състояние
Второ състояние
0
-1
-2
-3
-4
-5
-6
-7
-8
-9
0
100
200
300
400
500
t (сек)
600
700
800
900
1000

При плавно изменение на
ускорението, наблюдателя успява
да направи точна оценка на
скоростта на движение по осите,
докато при рязка промяна е нужно
време
за
установяване
на
оценката. Прехода може да се
определи чисто визуално като
колебателен преходен процес с
голямо пререгулиране и малък
коефициент на затихване

Голямото натрупване на
грешки в системата се дължи на
двойното интегриране на сигнала,
което е нужно за да се обработи
входния сигнал (ускорение) в
позиция.

Възможност за подобряване
на система е използването на по –
прецизни
измервателни
устройства, което от своя страна
ще доведе до оскъпяване на
системата, затова трябва да се
прецени
в
от
приложението на системата и
съответния бюджет. Важен аспект
е че в повечето случай по – точни
измервателни
означава по – големи размери на
системата,
което
води
до
ограничаване на приложението на
една такава система.
Фигура 10. Разликата между
изчислени стойности с и без шум
5. Изводи

В различните случаи на
входни сигнали проектирания
стохастичен
наблюдател
се
справя успешно с поставената
задача, което доказва правилния
подход при проектирането на
такава система.

Друга възможност за
подобряване на точността на
50
системата е комбинирането на
няколко глобални навигационни
сателитни системи, за получаване
на по – точни координати.
[1] David H. Titterton, John L.
Weston ―Strapdown inertial
navigation technology 2-nd edition‖,
2004
[2] Analog Devices® ―Tri-Axis
Inertial Sensor ADIS16350‖, 2007
[3] Н.Маджаров „Теория на
автоматичното управление – част
| ‖, 1988
51
КОМПЮТЪРНИ ДИНАМИЧНИ СИМУЛАЦИИ НА
РЕГУЛИРУЕМ А ПОДАТЛИВА СТАВА НА РОБОТ
М. Цвеов, Д.Чакъров
Ръководител: Доц. Д.Чакъров
Институт по Механика, БАН,
1113 София, ул. “Акад. Г. Бончев” бл.4
E-mail: [email protected], [email protected]
Резюме
Роботи, които си поделят работната среда с
човека, се наричат човеко-ориентирани. Те трябва
да имат както точност и бързина, така и
податливост за безопасност и намаляване на
въздействието при удар. Затова в настоящата
работа се изследва контролируема податливост. Тя
е с два задвижващи механизми - за позиция и за
податливост. За контролиране на податливост се
използва специален механизъм с листова пружина
с
променлива
твърдост
чрез
плъзгач.
Разработен е компютърен модел на ставата и са
извършени динамични симулации, като се
използват Solid Works и Solid Dynamics. Показанo e
поведението на ставата при удар и бързо
позициониране.
52
1.УВОД.
Скоро
роботите
ще
напуснат затворените клетки в
индустрията и ще навлязат в
околната среда на човека [1], [2],
[3]. Тези нови -ориентирани към
човека роботи ще са снабдени с
богата сензорна информация, ще
имат
лека
конструкция
и
податливо
поведение
за
сигурност при взаимодействието
с човека в недефинирана околна
среда.
Първите изследвания за
сигурност са основани на активен
подход - само чрез сензори,
обратни връзки и софтуерен
контрол [1]. Основен недостатък
на този подход е ниската
сигурност за човека и робота при
сблъсък. Затова се разработва
пасивен подход - осигуряване на
естествена
сигурност
чрез
физическа податливост в ставите
на робота. Разработват се нови
ставни
задвижвания
с
податливост
и
подходящи моменти в ставите на
робота [2], [3]. Известни са
различни подходи за управление
на физическата податливост [4],
например
така наречената "Структурно
контролирана
податливост‖[5].
Използва
се
специален
механизъм който променя един
от
структурните
параметри
на
пружината
нейната дължина [6].
2. МОДЕЛИРАНЕ НА
ПОДАТЛИВА СТАВА С
УПРАВЛЯЕМА КОРАВИНА.
Разглежда се става със
"Структурно
контролирана
податливост
‖,
Фиг.1.
Податливата "става" включва
листова пружина с правоъгълно
сечение -1, която е натоварена
по надлъжната си ос на чисто
усукване.
Податливостта
се
управлява чрез промяна на
дължината на пружината. За
управление на позицията се
използва
мотор-редуктор
-2,
който движи изпълнителното
звено (ръката) -3 чрез става с
една степен на свобода. Моторредукторът е окачен подвижно,
чрез въртяща става с една
степен
на
свобода
върху
листовата
пружина.
За
моделиране и симулации на
податливата става е използван
програмен
пакет
"SOLID
DYNAMICS'04".
Фигура 1. Модел.
53
Тъй
като
редукторът
е
самоспиращ,
неочакваните
външни смущения се поемат от
пружината, която се деформира и
създава момент. Деформациите
на пружината се изразяват с
ъгълът на усукване φх по остта
на пружината[7], и се дава с
израза
Мус .l
x 
G .Jt
(1)
където: Мус е усукващ момент
по ос х;
G – модул на ъглова деформация
(G=7,60E+10 N/m2);
Jt – инерционна характеристика
на сечението.
Коравината в ставата с
усукваща пружина се изразява с
отношението на нaтоварващия
момент Мус към получаваната
ъглова
деформация
на
пружината
(1):
К =
Myc
x
=
G .Jt
l
(2)
Управлението
на
коравината
по
структурния
подход се осъществява чрез
дължината на пружината – l.
Влиянието на l е оценено [8] чрез
числен експеримент в границите l
= [0,0006 – 0.09] [m], при
дебелина b = 0.0018 [m] и
широчина h = 0,001 [m].
3. СИМУЛИРАНЕ НА
ДИНАМИЧНОТО ПОВЕДЕНИЕ
НА ПОДАТЛИВА СТАВА ПРИ
ПОЗИЦИОНИРАЩИ ДВИЖЕНИЯ.
Използван
е
програмен
пакет "SOLID DYNAMICS'04".
Желаният закон на движение се
задава във втората става - ( t ) .
Изследвани са движенията
на
ръката
при
бързо
позициониране - ход в ставата
 =2
 =0.1[rad]със
скорост
[rad/s]. Масите на редуктора и
ръката са съответно m1=1.6 [kg] ,
m2= 0.2[kg] и коефициент на
триене в ставата μ= 0.15 . За
коравината в ставата е избрана
най
ниската
стойност
от
изчислените - Kφ= 4.89 [Nm/rad].
На фиг.3 са показани
графично резултатните движения
спрямо оста на ставата , където 1
е зададеното движение на ръката
в позиционната става, 2 резултатното движение на ръката
и 3 - движението в податливата
става. При низка коравина в
ставата,
в
условия
на
гравитация, желаната позиция не
може да се достигне. Освен това
има продължителни колебания за
t =0.8[s].
54
Фигура 4. Позициониращи
движения в ставата при коравина
а) Kφ= 11[Nm/rad], b) Kφ=
88[Nm/rad], c) Kφ=733[Nm/rad].
Kφ= 4.89 [Nm/rad].
При
увеличаване
на
коравината в ставата съответно
Kφ= 11[Nm/rad], Kφ= 88[Nm/rad],
Kφ=733[Nm/rad] , както е показано
на Фиг.4 а), b), c) отклонението от
желаната позиция и периодът на
колебанията се намаляват.
Влияние
на
позициониращите движения в
ставата
оказват
масата
и
триенето. На Фиг.5 са показани
позициониращите движения в
ставата без моторредуктор ипри
триене
μ=
0.15
и
0.45.
Kφ= 4.89 [Nm/rad], без
моторредуктор (М1=0) и промяна
на коефициента на триене а) μ=
0.15, b) μ= 0.45
За
съчетаване
на
изискванията за сигурност и за
точност, се въвеждат закони за
промяна
на
в
податливата става [2]. Така при
ускорение коравината трябва да
55
е висока. По този начин
изпълнителното звено може да
се ускори и да позиционира
точно. На Фиг. 6 е показан закон
на изменение на коравината,
осъществен
в
"SOLID
DYNAMICS'04". В началната и
крайната
фаза
достига
максималните
си
стойности Kφ=733[Nm/rad], а в
средата минималната стойност
Kφ= 4.89 [Nm/rad]. На Фиг.7а) са
показани
движенията
в
податливата
става
при
позициониране при постоянна
коравина в ставата Kφ= 4.89
[Nm/rad] и б) при изменение на
коравината в ставата съгласно
закона от Фиг.6. при ход в

ставата  =1[rad]със скорост 
=2 [rad\s]. На Фиг.7б) в крайната
фаза
позиционирането
се
извършва точно и без колебания,
докато
в
средната
фаза
движението е доста свободно.
Фигура 6. Закон на изменение на
коравината.
движения в ставата при a)
постоянна коравина Kφ= 4.89
[Nm/rad] и b) при изменение на
коравината съгласно закона от
Фиг.6.
4. СИМУЛИРАНЕ НА
ДИНАМИЧНОТО ПОВЕДЕНИЕ
НА ПОДАТЛИВА СТАВА ПРИ
СБЛЪСЪК.
При
контактните
взаимодействия
са
оценени
моментите и силите в резултат
на контакта. Симулациите се
провеждат при същите условия
както в горния случай, като
податливата
става
е
с
определена
податливост,
а
позиционната
става
е
със
зададен закон на движение.
ръката не изпълнява докрай
зададения закон на движение
поради сблъсък с препятствие.
56
Моторът в позиционната става
изпълнява докрай заданието, в
резултат на което пружината се
деформира и съпротивителният
момент в ставата нараства.
Максималното
допустимо
доп
натоварване на пружината М yc
се определя от
допустимото
напрежения на усукване τ ycдоп [7]:
доп
доп
М yc = Wt . τ yc
(4)
K2φ=
11[Nm/rad]
за
които
допустимите деформации на
пружината съгласно (5) са
 1доп = 0.581 [rad] и  2доп =
0.258 [rad]
(6)
Ход в ставата  =2[rad] със
скорост  =2 [rad\s], маси на
редуктора и ръката съответно
m1=0 [kg] , m2= 0.2[kg] и μ=0.15.
Резултатите от K1φ= 4.89 [Nm/rad]
са на Фиг.8а),b), а за K2φ=
11[Nm/rad] на Фиг.9 a),b)
където Wt e съпротивителната
характеристика на пружината.
Допустимото
на
усукване [7] за пружинни стомани
доп
7
85 приемаме - τ yc = 49.10
[Nm]. Допустимият момент на
натоварване
съгласно
(4)
изчислен за приетата пружина [8]
с дебелината b = [0.001] [m] и
доп
широчина h = 0.018[m] е М yc =
2,8371
[Nm].
Допустимият
доп
момент
на
усукване
М yc
определя допустимият ъгъл на
деформация на пружината с
определена
коравина
 доп =
доп
M yc
K
(5)
Симулациите са проведени за
два случая на пружина с
коравина K1φ= 4.89 [Nm/rad] и
Фигура 8. Податлива става с
коравина K1φ= 4.89 [Nm/rad]: а)
движения в ставата; b)
съпротивителен момент в
ставата М1 и контактна сила P1
резултатната позиция 2 на
ръката
се
различава
от
зададената позиция 1, което се
компенсира с деформация на
пружината в податливата става 3.
Деформацията  1 = -0.516 [rad] е
по-малка от допустимата  1доп =
0.581
[rad]
при
което
57
резултатният
съпротивителен
момент показан на Фиг.8 b) - М1
= 2,8 [Nm] ≤ М доп
= 2,8371 [Nm], а
yc
силата
е
P1
=
6.7
[N].
Фигура 9. Податлива става с
коравина K2φ= 11[Nm/rad]: а)
движения в ставата; b)
съпротивителен момент в
ставата М2 и контактна сила P2
От Фиг.9 a), деформацията
 2 = -0.516 [rad] е по-голяма от
допустимата  2доп = 0.258 [rad]
при което момента на Фиг.9b) М2 = 6,9 [Nm] е по голям от
допустимия М доп
= 2,8371 [Nm], а
yc
контактната сила е P1 = 16.7 [N].
Върху енд ефектора
на неподвижна ръка се прилага
инпулсна сила F = 7 [N], показана
на Фиг.10 със съпротивителният
момент в ставата M при коравина
в ставата: a) K1φ= 4.89 [Nm/rad] и
b) K2φ= 11[Nm/rad].
Фигура 10. Импулсната сила F и
съпротивителният момент в
ставата M при коравина в
ставата: a) K1φ= 4.89 [Nm/rad] и
b) K2φ= 11[Nm/rad].
Фиг. 10 показва, че импулсната
сила се редуцира от податливата
става като води до повишаване
на сигурността
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Симулациите показват, че
понижаването на коравината
води до неточност и колебания
при
позициониране.
Чрез
въвеждане
на
коравина в процеса на движение
се съчетават изискванията за
сигурност със изискванията за
точност. При
сблъсък
с
препятствие ниската коравина
повишава сигурността, тъй като
58
осигурява време за спиране и
плавно
нарастване
на
контактната сила.
REFERENCES:
[1] Кисьов И. Наръчник на
инженера, изд. "ТЕХНИКА",
1970г.
[2] Alin Albu-Schaffer, O.Eiberger,
M.Grebenstein, S.Haddadin, Ch.
Ott, Th. Wimbock, S. Wolf, G.
Hirzinger. Soft Robotics, IEEE
Robot. Autom. Magazin, vol.15,
No.3, Sept. 2008, pp.20-30.
[5] K. W. Hollander, T. G. Sugar
and D. E. Herring. A Robotic ‗Jack
Spring‘ For Ankle Gait Assistance.
Proceedings of IDETC/CIE
2005,ASME 2005 International
Design Engineering Technical
Conferences 2005, Long Beach,
California, USA, September 24-28.
[6] T. Morita, S. Sugano. Design
and Development of a new Robot
Joint using a Mechanical
Impedance Adjuster. IEEE
International Conference on
Robotics and Automation, Vol. 3
(1995). 2469-2475.
[3] Bicchi A., G.Tonietti. Fast and
"Soft-Arm" Tactics, IEEE Robot.
Autom. Magazin, vol.11, No.2, June
2004, pp.22-33.
[7] Tsveov M., D. Chakarov.
Analysis of adjustable compliance
joints with torsion leaf spring, Pros.
of the Int. Conf.
"PRACTRO'09",Sozopol, ….June,
2009.
[4] B. Vanderborght, B. Verrelst, R.
V. Ham, M. V. Damme, D. Lefeber,
B. M. Y. Duran, and P. Beyl,
‗‗Exploiting natural dynamics to
reduce energy consumption by
controlling the compliance of soft
actuators,‘‘ Int. J. Robot. Res., vol.
25, no. 4, pp. 343–358, 2006.
[8] Zinn M., O.Khatib, B.Roth,
J.K.Salisbury. A New Actuation
Approach for Human Friendly
Robot Design, The Int. Journal of
Robotics Research, Vol.23, No 4-5,
pp.379-398, (2004).
59
Virtual Metrology and Predictive Maintenance in
Semiconductor Manufacturing
I.Marinova
D. Belchugov
The
IMPROVE
project
or
Implementing
Manufacturing
science solutions to increase
equiPment pROductiVity and fab
pErformance is a focused 36 month
project that answers to the
"advanced
line
operations"
industrial project of the subprogramme SP8 "Equipment &
Materials for Nanoelectronics" of
the present ENIAC call. IMPROVE
aims at development of solutions to
enhance the control of process
variability with respect to the
continuous reduction in the X, Y
and Z dimensions of the devices
while enhancing the reliability and
productivity of the production
equipment. Advanced alternative
techniques and algorithms are
evaluated at different manufacturing
sites during the course of the
project.
To
achieve
these
objectives, IMPROVE focuses on 3
major development axes.
The development of Virtual
Metrology techniques allowing
the control of the process at
wafer level whilst suppressing
standard metrology steps.
The development of Predictive
Equipment Behavior techniques
to improve the process tools
reliability whilst optimizing the
maintenance frequency and
increasing
the
equipment
uptime.
The development of Dynamic
Risk Assessment and Dynamic
Control
Plan
concepts,
suppressing
unnecessary
measurements
steps
whilst
dynamically
improving
the
control plan efficiency.
In assistance to the project, our
work was focused on a survey of
the existing literature on virtual
metrology
and
predictive
maintenance, with special reference
to the applications to semiconductor
manufacturing
because
the
development of virtual metrology
and
predictive
maintenance
methods does not aim to replace
the real metrology and tool state
prediction tools, but to assist in
achieving total quality management
and process control. However, the
research progress is still tardy
because these methodologies are
innovative and there are wide
variety of articles and researches
considering them, but there is lack
of classification, analysis and
relevant theory of the available
information. We prepared an
extensive report presenting in a
structured way the contributions
60
currently available in the scientific
literature.
Virtual Metrology (VM) is an
emerging capability being driven by
IC manufactures need for increased
equipment productivity and lower
costs .The VM is defined as the
prediction of metrology variables
(measurable or non-measurable)
using process and wafer state
information. In this way, direct
measurements from the wafer can
be
minimized
or
eliminated
altogether, hence the term ―virtual‖
metrology. Challenges include the
selection of the appropriate sensors
to measure the variation in the
process, the pre-treatment of the
raw data from the sensors, the
selection
of
the
appropriate
modeling
method
and
the
deployment of a method that would
allow this prediction to be robust
enough to allow deployment to a
manufacturing environment.
Some of the challenges are well
developed in the field while others
are still in a profound research. The
most thorough researches are
―Accuracy
and
Real-Time
Considerations for Implementing
Various
Virtual
Metrology
Algorithms‖ by Yu-Chuan Su,
considering the VM techniques
applied in all the semiconductor
manufacturing processes. Also
―Virtual metrology and feedback
control
for
semiconductor
manufacturing processes‖ by Aftab
A. Khan, J.R. Moyne, working out
the same process but with
application
of
different
mathematical methods, that is,
recursive partial least squares. As
evaluated by our scheme, these are
all profound papers with important
contribution to the project. If the
user needs further information on
the
selected
semiconductor
manufacturing process or the given
method of research the scheme will
provide them. However, they will be
neither so well structured, nor
containing so valuable information,
as the program is presenting lower
state papers of the organized
hierarchy.
Considering also the huge amount
of capital expenditure represented
by the process tools in a leading
edge semiconductor facility, it is
absolutely critical to maximize the
use of these assets. Compared to
other industries, it is to be noted
that the current availability and
reliability of the semiconductor
production tools can and must be
improved.
61
Equipment
usage
must
be
optimized not only in term of
throughput ("speed of processing")
and in term of quality of result
(supporting the improvement in
process stability and reproducibility
as explained above) but also in
term of its overall efficiency, simply
measured by the total number of
hours the equipment is up and
running within a certain normalized
timeframe. This situation even
worsens in the lines having a high
mix of products and technologies
that have to be processed on the
same equipment set.
To improve the current availability
and reliability of the production
tools, it is necessary to move
beyond
the
present
APC
approaches which work in real time
to control the tools behavior,
towards a predictive approach. One
of the tasks of the project will be
therefore to develop a Predictive
Equipment Behavior system to
support this new approach.
The prediction of equipment
behavior will allow to anticipate
failures and to launch the ad-hoc
preventive maintenance actions. It
is the basis to set-up a Predictive
Maintenance strategy which will
lead to cycle time and yield
improvement
by
reducing
equipment unscheduled downtime
and
wafers scrapped during
excursions.
Predictive maintenance strategy is
a philosophy or attitude that, simply
stated, uses the actual operating
condition of plant equipment and
systems to optimize total plant
operation.
A
comprehensive
predictive
maintenance
management program uses the
most cost- effective tools (e.g.,
vibration monitoring, thermography,
tribology) to obtain the actual
operating condition of critical plant
systems and based on this actual
data schedules all maintenance
activities on an as-needed basis. A
comprehensive
predictive
maintenance program can and
provides factual data on the actual
mechanical condition of each
machine-train and the operating
efficiency of each process system.
This data provides the maintenance
manager with actual data for
scheduling maintenance activities.
A predictive maintenance program
can
minimize
unscheduled
breakdowns of all mechanical
equipment in the plant and ensure
that repaired equipment is in
acceptable mechanical condition.
The program can also identify
machine-train problems before they
become serious. Most mechanical
problems can be minimized if they
are detected and repaired early.
Normal mechanical failure modes
degrade at a speed directly
proportional to their severity. If the
problem is detected early, major
repairs can usually be prevented.
The
predictive
maintenance
concept is even more unpopular
62
than virtual metrology and there are
fewer
researches
considering
predictive maintenance strategies
and methods. To our knowledge, no
successful implementation of such
a comprehensive approach to
predictive maintenance applications
has
been
reported
yet
in
semiconductor industry, although
studies can be found for example in
aircraft
engineering
.
These
predictive models rely on advanced
statistical analysis algorithms but
also on the knowledge of the
physics used in the tools.
The conducted survey obtained a
number of valuable
researches
considering the latest papers
available on predictive maintenance
technologies and also organized
them in a hierarchical table
subjected to a program allowing the
user to receive the required
information in a structured and
hierarchical manner obtaining first
the most valuable and profound
papers.
Among the articles estimated as
good basis for the current project is
―Predictive Modeling for Intelligent
Maintenance
in
Complex
Semiconductor
Manufacturing
Processes‖ by Yang Liu, published
in The University of Michigan in
2008 And ―An introduction to
predictive maintenance‖ written by
R. Keith Mobley in 2002, reviewing
the existing SEMI process control
standards and available predictive
maintenance methods to connect
real process control applications to
equipment.
While some metrology will always
be needed, IMPROVE will develop
alternative solutions to enable the
industry to keep moving forward in
terms
of
cost
and
device
performance. Advanced Equipment
Control (AEC) and Fault Detection
and
Classification
(FDC)
on
process equipment have been
around for many years but cannot
yet provide a reliable support to
semiconductor
manufacturing
process. The concept of Virtual
Metrology is emerging as technique
that goes further than AEC and
FDC
could
alleviate
the
dependence on metrology steps.
This
metrology
prediction
implemented in IMPROVE would
enable reduced and dynamic
sampling at standard metrology
steps allowing improvements in
cycle time and will permit to virtually
measure all the processed wafers,
increasing the device quality and
the yield.
In
other
hand
equipment
effectiveness is a key factor for
reducing the cost of the processed
silicon wafers and for improving the
productivity
of
semiconductor
facility. The cost of ownership of the
process equipment is a major
contributor of the overall production
cost.
IMPROVE will achieve a real
breakthrough from reactive to
predictive
factory
operations.
63
IMPROVE will develop the tools
and methodologies necessary to
implement a powerful predictive
equipment
control
system,
integrated with the line decision
systems, which is becoming a
"must have" to reduce unscheduled
equipment downtime, metrology
effort and number of scrapped
wafers.
References
1. M. Meyyappan and T. R.
Govindan, Vacuum 47, 215
~1996!.
2. C. Lee, D. B. Graves, M. A.
Lieberman, and D. W. Hess,
J. Electrochem. Soc. 141,
1546 ~1994!.
3. R. J. Kee, F. M. Rupley, and
J. A. Miller, Sandia National
Laboratories,
Report
No.
SAND87-8215B,
1990
~unpublished!.
4. R. J. Kee, F. M. Rupley, E.
Meeks, and J. A. Miller,
Sandia National Laboratories,
Report No. SAND87-8216,
1996 ~unpublished.
5. M. E. Coltrin, R. J. Kee, F. M.
Rupley, and E. Meeks, Sandia
National
6. Laboratories,
Report
No.
SAND96-8217,
1996
~unpublished.
7. V. Puech and L. Torchin, J.
Phys. D 19, 2309 ~1986!.
8. L. R. Peterson, J. Chem.
Phys. 54, 6068 ~1972!.
9. D. Margreiter, H. Deutsch,
and T. D. Mark, Contrib.
Plasma Phys. 4, 487~1990!.
10.
Y. Itikawa, K. Ichimura,
K. Onda, K. Sakimoto, K.
Takayanago, Y. Hatano, M.
Hayashi, H. Nishimura, and S.
Tsurubuchi, J. Phys. Chem.
Ref. Data 18,23 ~1989!.
11.
P. Cosby, J. Chem.
Phys. 98, 9560 ~1993!.
12.
Y. Itikawa and A.
Ichimura, J. Phys. Chem. Ref.
Data 19, 637 ~1990!
13.
J. P. Card, M. Naimo,
and W. Ziminsky, "Run-to-run
process control of a plasma
etch process with neural
network modelling," Quality
and Reliability Engineering
International, vol. 14, pp. 247260, 1998.
14.
J.
Baliga, ―Advanced
process control: Soon to be a
must,‖
Semiconductor
International, vol. 76, 1999.
15.
D. Pompier, C. Giuliani,
N. Csejtei, E. Paire, and J.
Cholvy,
"Oxide deposition
monitored
through
APC
system," in 7th AEC/APC
Europe,
Aix-en-Provence
2006.
64
S. A. Velichko, “Multiparameter model based
advanced process control,”
in Advanced Semiconductor
Manufacturing, 2004. ASMC
'04. IEEE Conference and
Workshop, 2004, pp. 443447.
65
ХИБРИДНА ИНСТРУМЕНТАЛНА СРЕДА З А ТЕСТВАНЕ
НА УПРАВЛЯВАЩИ СИСТЕМИ
И. Тиянов, Г. Ружеков
Технически Университет - София, ФА, кат. Системи и
Управление,
1756 София,
e-mail: [email protected], [email protected]
Abstract. This paper presents a hybrid instrumental environment for
testing of control systems. The plant model is simulated in Matlab
environment and it‘s connected to the PLC with data acquisition
hardware. The hybrid instrumental environment can work in a real-time
mode.
Keywords: Hybrid modeling environment, data acquisition hardware,
PLC, hydro turbine modeling, real-time
1. УВОД
Разглежда се технологията за
реализация на среда за тестване
на реални управляващи системи,
реализирани върху програмируем
логически контролер (PLC).
Необходимостта от изграждането
на
подобен
тип
среда
се
обосновава от факта, че в
системите за управление на
реални
промишлени
обекти,
сериозен проблем представлява
провеждането
на
тестове
с
реалния обект за управление,
породени от следните основни
фактори:
 Проектираната система за
управление (СУ) може чрез
управляващите си въздействия да
повреди обекта, което води до
големи загуби, а в някои случаи, е
възможно да пострадат и хора.
 Възможно е производство на
некачествена
продукция,
при
което загубите да бъдат големи.
 При разработване на нови
методи и технологии, обекта
трябва да бъде спрян до
разработването и внедряването
им.
 Провеждането на тестовете е
свързано с наличие на персонал,
обикновено високо квалифициран,
за който трябва да бъдат
осигурени нормални условия за
работа и заплащане.
66
Като се има предвид казаното погоре, е целесъобразно основната
част
от
разработването
и
тестването на системата за
управление да се извърши върху
модел на обекта, като към този
модел се свързва реалната
система за управление с нейните
входни
и
изходни
сигнали
(дискретни и/или аналогови). Това
дава възможност при коректен
(известен) модел на обекта да се
проверят
и
настроят
управляващите програми преди
окончателно тестване с реалния
обект, което намалява разходите.
2. ХИБРИДНА
ИНСТРУМЕНТАЛНА СРЕДА
Хибридната
инструментална
среда включва в себе си система
за моделиране динамиката на
реален обект и СУ, свързана
физически
към
обекта
за
управление. Реализацията на тази
технология
преминава
през
следните етапи:
Етап 1 Моделиране динамиката
на реалния обект – представен
под формата на система от
диференчни
линейни
и/или
нелинейни уравнения, които са
математическо
описание
на
основните физични и/или химични
закони, характеризиращи обекта.
Етап 2 Симулация на действието
на реалния обект в средата на
Matlab,
чрез
получените
диференчни уравнения - Етап1.
Дискретизацията се реализира с
подходящо
избран
такт,
в
от
конкретната
реализация.
Етап 3 Разработка на СУ на
обекта в
Matlab/Simulink, за
тестване
на
разработения
алгоритъм
и
на
очаквани
резултати
при
реалното
Етап
4
Прехвърляне
на
алгоритмите за управление от
средата на Matlab/ Simulink, към
PLC
и
осъществяване
на
физическите връзки между СУ и
моделирания реален обект.
Етап 5 Тестове с хибридната
среда.
На
фиг.
1
е
представена
обобщената
блок-схема
на
за
компютърна
симулация на обект (Етап 2), в
средата на Matlab [4], която се
състои от две основни части:
Програма за инициализация на
системата и фонова програма и
Таймерна
програма.
При
инициализацията на системата се
конфигурира
комуникацията
между Matlab и NI-DAQ 6008 [3],
извършва
се
първоначална
настройка на алгоритмите и
параметрите на модела и се
задават параметри на таймера,
който ще извиква таймерната
функция.
Фоновата част на програмата
може да бъде използвана за
диалог
с
потребителя,
за
67
извеждане
на
съобщения,
въвеждане
на
параметри,
визуализация на графики и др.
При определени условия (найчесто брой обработени точки от
аналоговия сигнал) спира таймера
и програмата се затваря.
Таймерната функция се извиква
периодично (според такта на
дискретизация).
Прочита
стойността на един ли няколко
канала
от
аналого-цифровия
преобразувател,
изчислява
диференчните
уравнения
и
извежда стойността на резултата
през
цифрово-аналоговия
преобразувател.
Тези програми представляват два
или повече отделни m-фала. Ако
системата е по-сложна или се
изисква
по-малък
такт
на
дискретизация
тези
файлове
могат да бъдат компилирани, с
което значително се намалява
времето за изпълнение. В този
случай
се
създава
отделно
приложение, което може да
работи и без наличие на Matlab на
съответния компютър.
Фигура 1. Блок-схема на
Използва
се
графичната
потребителска среда на Matlab,
чрез която може да бъде изграден
удобен графичен интерфейс за
задаване на параметрите на
модела, такт на дискретизация,
стартиране и прекратяване на
таймерната
функция,
визуализация
на
резултати.
Структурата
на
хибридната
инструментална среда е показана
на фиг. 2. Реалният обект е
заменен с негов модел. СУ се
състой се от PLC, свързано към
обекта за управление и PC за
разработване на програмното
осигуряване и за интерфейс към
оператора (SCADA).
68
Така
описаната
хибридна
системата, представена на фиг. 2
е напълно работоспособна и може
да работи в реално време, което е
от
голямо
значение
при
реализацията на тестове на
реални СУ.
  и изходната мощност на
турбината  M t  . Използваният
динамичен модел на ХА отразява
динамиката на водния стълб, на
регулиращия орган на турбината и
на движението на ротора на
хидроагрегата (ХА) [1, 2].
Фигура 3. Модел на хидроагрегат
Фигура 2. Общ вид на хибридна
инструментална система
3. МОДЕЛИРАНЕ НА РЕАЛЕН
ОБЕКТ
В доклада се разглежда пример за
моделиране
динамичното
поведение на хидроенергийна
система, която се състои от
напорен тръбопровод и импулсна
турбина тип Пелтон. Входни
величини
са
отварянето
на
регулиращия орган на турбината
 A Ar  и натоварването и  M l M r 
, а изходни величини са скоростта
На
фиг.
3
е
представен
структурният модел на ХА, който
обхваща моделите на отделните
подсистеми.
Параметрите
на
модела са:
 r - ъглова скорост на турбината;
a f - коефициент на триене и
вентилаторни загуби, представен
в относителни единици ([p.u]),
Tw - времеконстанта на водния
стълб;  - обемен поток в [p.u],
Tm - механична времеконстанта на
ротора на ХА. Типични стойности
на модела са: max r  2 за
турбини тип Пелтон, Tm  3 s, Tw  1
s. За процеса на първоначално
развъртане a f  0.01,   0.01 .
Схемата на регулиращия орган на
турбината е представен на фиг. 4,
като са отразени ограниченията по
скорост на изменение и амплитуда
69
на управляващия сигнал u. Изхода
на регулиращия орган - A Ar
представлява реалното отваряне
на регулиращия орган, подавано
към турбината.
За получаването на дискретен
аналог на модела на ХА от
схемата на фиг. 3 първо се
извършват
несложни
преобразувания в структурата,
които позволяват представянето
да се извърши с помощта на две
дискретни предавателни функции
(фиг. 5).
Фигура 4. Модел на
регулиращия орган
При реализацията на модела в
средата на Matlab W1 и W2 се
представят в z 1 областта:
Параметрите на регулиращия
орган са съответно: K s =1,5, Ts =3 s,
а също така и допълнителни
ограничения, отразени с блокове
Saturation и Rate-Limiter.
За целите на моделирането на
цялостния обект е необходимо
представеният
на
фиг.
3
непрекъснат и линеен модел и
непрекъснатия и нелинеен модел
от фиг. 4 да се заменят със
система от линейни и нелинейни
диференчни уравнения.
H  z 1  
1
b0  b1 z 1  ...  bm z  m B  z 

1  a1 z 1  ...  am z  m A  z 1 
(1)
Коефициентите на W1 и W2 в z 1
са:
b0  2T0  Tw  2T0  ,
W1
a1  Tw  Tw  2T0  ,
W1
b0
a1
W2
W2
 T0 Tm  T0  ,
 Tm Tm  T0  .
T0 е такта на дискретизация, с
който работи системата. Вижда се,
че W1 и W2 са дискретни
предавателни
функции
от
първи ред, като изходите на
цялостния модел на ХА се
описват с формулите:
y1  k   A Ar  k  b0  y1  k  1 a1
W1
Фигура 5. Дискретен модел на
хидроагрегат
W1
M t  k   y1  k  max r     k  1
(2)
(3)
70
x1  k   M t  k   M l M r  k 
(4)
  k   x1  k  b0W 2    k  1 a1
W1
(5)
Моделирането на динамиката
на регулиращия орган в Matlab се
осъществява, като се реализират
съответните закони, описващи
блоковете Saturation и Rate-Limiter
от фиг. 4.
На базата на описанията на
хидроагрегата
и
регулиращия
орган, се съставя цялостен модел
на хидроенергийната система в
средата на Matlab (Етап 1 и 2).
4. РЕАЛИЗАЦИЯ НА ХИБРИДНА
ИНСТРУМЕНТАЛНА СРЕДА
След
определене
на
диференчните
уравнения,
характеризиращи обекта, който
моделираме, се пристъпва към
реализацията
на
цялостната
хибридна система. Структурната
схемата на СУ, използваща
хибридната среда за моделиране
на обект, е представена на фиг. 7.
В настоящият доклад не се
разглежда СУ, тя е подробно
описана в [1].
При работата на системата с
помощта на DAQ през АЦП се
прочита стойността на сигнала от
обекта.
Информацията
се
обработва от СУ и се изчислява
управляващото
въздействие.
Реакцията на обекта се определя
на
база
на
управлението,
натоварването и уравненията (2),
(3), (4) и (5) заложени в
алгоритъма от фиг. 1. Реакцията
на обекта се мащабира в
стандартен аналогов сигнал и се
извежда на аналоговите изходи.
На фиг. 6 е показан видът на
операторския панел, разработен
за визуализация и управление
работата
на
модела
на
хидроагрегата.
Изградената
система
за
симулация
е
изключително
полезна
за
реализация на сложни модели и
провеждане на изследвания с тях
без наличие на физически модел.
Този подход спестява много
разходи при реализация на
система за управление на такъв
клас обекти.
Фигура 6. Графичен интерфейс
на модела на ХА
Връзката между модела на обекта
и системата за управление се
осъществява с аналогови сигнали,
представляващи
реалните
71
физически величини, както е
показанo на фиг. 7. Под сигналите
е представен техния напреженов
диапазон на изменение, който
съответства на диапазон на
изменение в %.
SCADA
системата
(фиг.
представлява горното ниво
системата за управление и
използва за визуализация
процесите, настройка и запис
данни и сигнали.
7)
на
се
на
на
Фигура 7. Структура на хибридната инструментална среда за
моделиране и управление
Фигура 8. Управление на модел на обект в хибридната инструментална
среда
На фиг. 8 е представен резултат
от управлението на модела на
хидроенергийната система, който
е визуализиран на екрана на
операторската станция (SCADA)
от фиг. 7. Представени са
72
заданието (SP), скоростта на
турбината (PV), управлението
към ХА (LMN) и измеримото
натоварване
(Load).
За
управлението на модела е
разработена СУ реализирана
върху PLC, която е физически
свързана към обекта с помощта
на гъвкави проводници. Такта на
дискретизация в системата е
избран T0 = 0.1 s.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В
настоящия
доклад
е
разработена
технология
за
изграждане
на
хибридна
среда,
подходяща
за
първоначални
тестове на реални промишлени
системи за управление, още на
етапа на проектирането им в
лабораторни условия. Описана е
както структурата на системата,
така и електрическите сигнали,
чрез които се осъществява
комуникацията
между
перифериите
на
модела
и
системата
за
Показана
е
методика
за
на
програмното
осигуряване.
Показани
са
резултати от симулации и реални
експерименти,
проведени
с
реализираната
хибридна
система. Работоспособността на
технологията е доказана чрез
разработване и тестване на
цялостната система.
1. Г.
Ружеков, Т. Пулева, И.
Тиянов
„Хибридна
среда
за
нелинейно
моделиране
и
управление на хидроагрегат‖,
―А&И‘09‖, 1-4 Октомври 2009, ТУ,
София.
2. Puleva, T, A. Ichtev. „Adaptive
multiple model algorithm for hydro
generator
speed
and
power
control―,
Slovak
professional
magazine
for
scientific
and
engineering issues AT&P journal
PLUS, 2008, ISSN 1336-5010.
3. www.ni.com
4. www.mathworks.com
73
MОДЕЛИРАНЕ НА СПЕЦИФИЧНИТЕ СКОРОСТИ НА
ПЕРИОДИЧЕН С ПОДХРАНВАНЕ ФЕРМЕНТАЦИОНЕН
ПРОЦЕС С ДРОПИНГИ ЗА ПОЛУЧАВАНЕ НА L- ВАЛИН
И. Павлова*, Ц. Георгиев*, Ал. Рътков**
*Технически Университет - София, ФА, кат. АНПБиоелектроинженерство, 1756 София
**Институт по Микробиология,БАН,1113 София, блок 26
e-mail: [email protected], [email protected],
[email protected]
Abstract. This article deals with modelling of dynamic unstructured
models of specific rates of fed-batch fermentation process with
droppings for L-valine production. The presented approach of the
investigation includes the following main procedures: preliminary data
processing and calculation of specific rates for main kinetic variables;
identification of the specific rates (growth rate (µ), substrate utilization
rate (), production rate (ρ)) as a first-order and a second-order nonlinear dynamic models; simulation researches. MATLAB is used as a
research environment .
Keywords. Modelling, optimization, fed-batch process with droppings,
L-valine.
1. УВОД
Важността на аминокиселините
в модерната ферментационна
индустрия се определя не само
от
обезпечаване
на
многообразието
на
чисти
химични съединения, но също и
от
голямото
количество
съединения и продукти с хранителна стойност. Разнообразието
на сферите на приложение на
отделните аминокиселини не се
ограничава с утвърденото им и
повсеместно използване в сел-
ското стопанство,
Таблица 1. Области на
приложение на
аминокиселините
74
фармацевтична и медицинска,
химическа и хранително-вкусова
промишле-ност. Непрекъснато
се разкриват и утвърждават
нови и ефективни области на
тяхното приложение [1].
Представеният
подход
за
изслед-ване включва следните
процеду-ри: първична обработка
и пресмя-тане на специфичните
скорости на главните кинетични
променливи; идентификация на
специфичните
скорости
(специфична скорост на растеж
(μ),
специфична скорост на
утилизация
на
субстрат(),
специфична скорост на образуване на продукт(ρ)), като нелинейни динамични модели от
първи
и
втори
ред,
симулационни изследвания.
Процедурата за идентификация,
се отнася към намиране на
структурата на модела и оценка
на неговите коефициенти, като
се взема предвид спецификата,
на интензивно отнемане на
културална течност. Важната
фа-за в тази процедура е
парамет-ричната оптимизация
на модела. Процедурите на
оптимизация, идентификация и
симулационното изследване са
реализирани
чрез
пакетите
MATLAB и STATGRAPHICS [2, 3,
4, 5, 6].
2. ПОСТАНОВКА НА
ЕКСПЕРИМЕНТА
В експерименталните изследвания, като продуцент на Lвалин
е
използван
Corynebacterium glutamicum B023 (НБПМКК рег.№ 3648)./ В
скоби
е
отбелязан
регистрационния номер на щама при
регистрацията
му
в
Националната
банка
за
промишлени микро-организми и
клетъчни култури (НБПМКК).
Щамът
е
депозиран
в
националната
микробна
колекция в съответствие с
изискванията на Будапещенския
договор
за
Международно
признаване
депо-зита
на
микроорганизми за целите на
лицензионни
и
патентни
процедури/.
Щамът бе любезно предоставен
от колектива, работещ по проблемите на микробиалния синтез
на аминокиселини от Института
по микробиология – БАН, с
ръково-дител
ст.н.с.,
д-р
Александър Рътков.
Щамът е генетично стабилен
мутант, получен чрез прилагане
на индуцирана мутагенеза и
послед-ващ специфичен отбор
на високо-продуктивни форми.
Този щам, за разлика от много
други щамове-продуценти на
различни
амино-киселини,
притежава
ясно
изра-зена
прототрофна характеристика.
75
Ферментационният процес може
да бъде описан чрез следната
система
от
обобщени
стехиометрични уравнения:
X
SC 
X

OUT
g
C  SC 
 X 
X
S
OUT
S R 
 SC 
 SC
(1)
OUT
L
C  SC  X 
 L 
L
OUT
F
V0 
V f 
V
където φX, φG, φS, φL, φF, φOUT са
скоростите
на
обобщените
стехиометрични реакции [g/l/h],
V0 - първоначален обем на
култу-ралната течност, Vf - карен
обем на културалната течност
[l], Х - концентрация на биомаса
[g/l], S - концентрация на
субстрата
като
остатъчна
концентрация на захар – Sr или
концентрация
на
консумираната захар - Sc [g/l]; L –
концен-трация на L – валин [g/l];
C – ниво на разтворен кислород
(DO) [%].
Синтезът на моделите на специфичните скорости е проведен в
следната последователност:

първична обработка на
експерименталните данни;

синтез
на
нелинейни
модели
на
скорости при зададени хипотези
за връзката между физико –
химичните
и
кинетични
променливи;

синтез
на
динамични
модели
на
скорости.
Целта на първичната обработка
на данните е изчисляване на
специфичните скорости: специфична скорост на растеж ( [h1
]), специфична скорост на
утили-зация на субстрат ([h-1]),
специфична скорост на образуване на целевия продукт ([h-1]).
Специфичните
скорости
се
изчисляват както следва:

S
X T
L
C
,  C ,  T ,  
XT
XT
XT
XT
(2)
където: X - концентрация на
биомасата [g/l], XT – общо
образувана
биомаса, изразена в [g/l], S концентрация на субстрата, SRконцентрация на остатъчния
субстрат, Sc - концентрация на
действително
консумирания
субстрат [g/l], L -концентрацията
на L- валин [g/l], LТ– общо
продуциран
L–
валин, изразен като [g/l], Cконцентрацията на разтворения
кислород [%].
Изчисляването
на
специфичните скорости включва
следните етапи:
76

Преобразуване
на
измерва-телните дименсии за
отделните
променливи
към
дименсия [g/l];

Корекция на експерименталните данни от периодичния с
подхранване процес с цел да се
елиминира разреждането;

Апроксимация на експерименталните данни (коригирани и
некоригирани)
в
желана
временна мрежа. За целта се
използуват сплайн функции;

Изчисляване на производните на основните кинетични
променливи чрез използуването
на сплайн функции;

Изчисляване на специфичните скорости.
Фигура 1. Специфична скорост на
растеж SGR [1/h] и нейната
апроксимирана скорост
Approximated SGR [1/h]
Фигура 2. Специфичната скорост
на утилизация на субстрат SUR
[1/h] и нейната апроксимирана
скорост Approximated SUR [1/h]
Фигура 3. Специфичната скорост
на образуване на целевия продукт
SPR [1/h] и нейната
апроксимирана скорост
Approximated SPR [1/h]
Хипотезите
относно
скорости
на
процесите за полу-чаване на
аминокиселини са [7]:
   ( S , C ) [1/ h];
   (  ) [1/ h],    (  , X ) [1/ h] ;
   (  , X ) [1/ h] ;
(3)
77
  Exp(a0  a1CS  a2CS2  a2CS3  
 a4 SC  a5 S  a6 S  a7 SC CS )
2
C
3
C
модел на SGR
(4)
  Exp(b0  b1  b2   b3 X  
2
 b4 X 2  b5 X 3  b6 X 4 )
(5)
  Exp(c0  c1 X  c2 X  c3 X  
2
3
 c4   c5  2  c6  3  c7 X  )
(6)
Обработката на данните за
всяка изследвана структура на
съответните
модели
се
извършва
в
следната
последователност:

Прилагане на множествена
линейна регресия за селекция
на предварителна структура на
моде-лите,
описващи
скорости
и
на
началните
оценки на параметрите;

Прилагане на нелинейна
регресия, базираща се на избраната структура на модела и
начал-ните
стойности
на
параметрите.
Фигура 5. Съпоставяне на
експерименталния ni [1/h] и
избрания PREDICTEDni [1/h]
модел на SUR
експерименталния ro1 [1/h] и
избрания PREDICTED[1/h]
модел на SPR
3. ДИНАМИЧНИ МОДЕЛИ ОТ
ПЪРВИ РЕД
eксперименталния mu1[1/h] и
избрания PREDICTEDmu1[1/h]
Моделът на ферментационен
периодичен
процес
с
подхранване и дропинги може
78
да
бъде
пред-ставен
със
следната
система
от
диференциални уравнения:
където: t – моменти от времето,
[h];
X – концентрация на
биомаса, [g/l]; Sc- концентрация
на действи-телно консумиран
субстрат, [g/l]; L-концентрация
на L - валин, [g/l]; V– обем на
културалната течност, [l]; μ–
специфична скорост на рас-теж,
[1/h];  - специфична скорост на
утилизация на субстрат, [1/h];  специфична скорост на образуване на продукт, [1/h]; FIN – скорост на подхранване, [l/h]; FOUT –
скорост на отнемане, [l/h];
Получените в резултат на
нелинейната регресия оценки на
коефициентите на моделите на
скорости
се
използват
като
начални
стойности в процедурата за
оптимизация. Параметричната
оптимизация на модела е
направена в средата на пакета
MATLAB [3, 4, 5, 6].
Избрана
е
процедура
за
оптимизация с критерий най малки квадрати и метод на
Marquardt – Levenberg.
(7)
d
1
 (  ( SC , C )   );
dt
L
d
1

( (  , X )  );
dt
K
d 1
= (  (  , X )   ).
dt
F
(8)
където: L, K, F – коефициенти.
За определянето на µ, , ρ се
използват формули (4), (5) и (6).
Коефициенти получени след
процеса на оптимизация за X[g/l]
и µ [g/l]:
k1 = 1.2010
L = 0.9999
a0 = -5.6016
a1 = -12.6517
a2 = 55.0321
a3 = -40.0013
a4 = 0.0584
a5 = -3.2997e004
a6 = 5.1395e007
a7 = -0.0485
ValineXDropping
40
Xm- Model [g/l]
X [g/l]
35
30
X [g/l], Xm [g/l]
F
F
dX
 k1 X  IN X  OUT X ;
dt
V
V
dSC
F
F
F
 k2 X  IN SC  IN S IN  OUT SC ;
dt
V
V
V
FIN
FOUT
dL
 k3  X 
L
L;
dt
V
V
Динамичен
модел
на
специфичните скорости от I-ви
ред:
25
20
15
10
5
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
Фигура 7. Концентрация на
биомаса
X [g/l]
79
SGR
SUR
0.35
0.9
SGR model [1/h]
SGR data [1/h]
0.3
SUR model
SUR data
0.8
Approximated SUR [1/h]
0.7
0.25
0.2
0.15
0.1
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.05
0.1
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
0
Фигура 8. Специфична скорост
на
растеж- μ [1/h]
процеса на оптимизация за Sc
[g/l] и  [g/l]:
k2 = 0.2646
Kdrop = 0.0976
K = 0.9988
b0 = -50.371
b1 = -24.4207
b2 = 511.445
b3 = 8.66495
b4 = -0.565384
b5 = 0.0160353
b6
=
0.000166913
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
утилизация на субстрат  [1/h]
процеса на оптимизация за L
[g/l] и ρ [g/l]:
k3 = 1.4421
F = 1.0004
c0
=
26.2435
c1 = 1.8494
c2 = -0.0520
c3 = 0.000500872
c4 = 240.618
c5 = -1150.05
c6 = 2231.91
c7 = -6.16414
ValineSDropping
ValineLDropping
450
50
45
350
40
300
35
L [g/l], Lm [g/l]
S [g/l], Sm [g/l]
400
250
200
30
25
20
150
15
100
10
Sm- Model
S
50
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
Lm- Model [g/l]
L [g/l]
5
80
действително консумиран субстрат
Sc [g/l]
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
Фигура 11. Концентрация на L –
валин [g/l]
80
a2 = 55.0321
SPR
0.14
SPR model [1/h]
SPR data [1/h]
40
Xm- Model
X
35
0.1
30
0.08
X [g/l], Xm [g/l]
0.12
a7 = -0.0485
ValineXDropping
0.06
0.04
25
20
15
0.02
10
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
5
80
0
на
образуване на продукт ρ [g/l]
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
биомаса X [g/l]
SGR
0.35
4. ДИНАМИЧНИ МОДЕЛИ ОТ
ВТОРИ РЕД
където: m1, m2, n1, n2, r1, r2 коефициенти.
За определянето на µ, , ρ се
използват формули (4), (5) и (6).
процеса на оптимизация за X
[g/l] и µ [g/l]:
k1 = 1.2346
m1= 0.9999
a3 = -40.0013
m2= 1.0003
a4 = 0.0584
a0 = -5.6016
a5 = -3.2997e-004
a1 = -12.6517
a6 = 5.1395e-007
Динамичен модел на специфичните
скорости от II-ри ред:
d 2
d
 m2
 m1  m0 ˆ ( Sc , C );
dt
dt
2
d
d
 n2
 n1  n0ˆ (  , X );
dt
dt
d 2
d
 r2
 r1   r0 ˆ (  , X ).
dt
dt
SGR model
SGR data
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
(9)
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
растеж- μ [1/h]
процеса на оптимизация за Sc
[g/l] и  [g/l]:
k2 = 0.2646
Kdrop = 0.0976
n1 = 0.9999
n2 = 1.0003
b0 = -50.371
b1 = -24.4207
b2 = 511.445
b3 = 8.66495
b4 = -0.565384
b5 = 0.0160353
b6 = -0.000166913
81
ValineSDropping
450
процеса на оптимизация за L
[g/l] и ρ [g/l]:
400
350
S [g/l], Sm [g/l]
300
250
200
150
100
Sm- Model [g/l]
S [g/l]
50
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
k3= 1.4421
r1= 1.0000
r2= 0.9999
c0=-26.243
c1 = 1.8494
c2 = -0.0520
c3= 0.00050087
c4 = 240.618
c5=-1150.05
c6= 2231.91
c7=-6.16414
ValineLDropping
действи-телно консумиран
субстрат Sc [g/l]
45
40
35
L [g/l], Lm [g/l]
SUR
1
SUR model [1/h]
SUR data [1/h]
0.9
50
30
25
20
0.8
10
0.6
Lm- Model [g/l]
L [g/l]
5
0.5
0
0.4
0.3
0.1
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
L– валин [g/l]
0.2
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
SPR
80
на
утилизация на субстрат  [1/h] при
нулеви начални условия
SUR
1
0.14
SPR model [1/h]
SPR data [1/h]
0.12
15
0.7
0.1
0.08
0.06
0.04
SUR model [1/h]
SUR data [1/h]
0.9
0.02
0.8
0
0.7
0.6
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
на
образуване на продукт ρ [g/l] при
нулеви начални условия
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
на
утилизация на субстрат  [1/h] при
ненулеви начални условия
82
скорости (Фиг. 13, 14, 15, 16, 17,
18, 19, 20).
SPR
0.14
SPR model [1/h]
SPR data [1/h]
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
0
10
20
30
40
Time [h]
50
60
70
80
на
образуване на продукт ρ [g/l] при
ненулеви начални условия
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Динамичните модели от
първи
ред
описват
в
задоволителна
степен
закономерностите в изменението
на основните променливи (Фиг. 7,
8, 9, 10, 11, 12).
2. Динамичните модели на
специфичните скорости от втори
ред дават възможност за по добро описание на изменението
на специфичните скорости и чрез
коефициентите в моделите могат
да се опишат отделните фази на
развитие
на
1.
Kvasny Prumysl, (1986),
Roc. 32, 11, pp. 265-267.
2.
STATGRAPHICS
(2001).
Version 5.1 Plus For Windows,
User Manual, Magnugistics, Inc.
USA.
3.
MathWorks Inc. (2003).
MATLAB User‘s Guide.
4.
MathWorks Inc. (2003).
System Identification Toolbox,
User‘s Guide.
5.
MathWorks
Inc.
(2003).
SIMULINK, Using SIMULINK.
6.
MathWorks
Inc.
(2003).
Optimization
Toolbox,
User‘s
Guide.
7.
Tzanko Georgiev, Velichka
Ivanova, Julia Kristeva, Kalin
Todorov, Ignat Dimov, Alexander
Ratkov, Modelling Of Fed-batch
Fermentaion
Process
with
Droppings for L-lysine Production,
Bioautomation, 2006, 4, 12 – 23
ISSN 1212 – 541X.
83
МОДЕЛИРАНЕ НА ДИНАМИЧНИ СИСТЕМИ С НЕВРОННИ
МРЕЖИ. ПОДОБРЯВАНЕ НА ПРОЦЕСА НА ОБУЧЕНИЕ
ЧРЕЗ ПРЕДВАРИТЕЛНО ЗАУЧАВАНЕ НА СТАТИЧНАТА
ХАР АКТЕРИСТИКА НА ОБЕКТА
М. Бекирски Н. Шакев
Технически университет София, филиал Пловдив, катедра
„Системи за управление”, [email protected], [email protected]
1.
Въведение.
Един
от
подходите за идентификация на
нелинейни динамични системи е
базиран на използването на
изкуствени невронни мрежи.
Поведението на динамичния
обект
се
моделира
чрез
невронна
мрежа,
като
за
получаване на съответствие
между изходните сигнали от
обекта и от модела се използват
техники за числова оптимизация
от областта на невронните
мрежи, наречени алгоритми за
обучение. При този подход се
разчита на доказаните свойства
на невронните мрежи като
универсални
апроксиматори.
Математическото описание на
входно-изходните зависимости в
динамичната система не се
задава
с
алгебрични
зависимости,
а
с
диференциални
уравнения.
Това
налага
за
тяхното
моделиране да се използват
динамични невронни мрежи.
При
динамичните
невронни
мрежи изходните сигнали от
мрежата зависят не само от
входните сигнали в текущия
момент, но и от вътрешното
състояние на мрежата. Един от
разпространените начини за
получаване
на
динамични
невронни мрежи е използването
на многослоен перцептрон, като
се прилагат схеми на свързване,
при които изходните сигнали се
връщат повторно на входа на
мрежата
[1],
[2].
Друга
възможност е използването на
специални
структури
на
невронни
мрежи,
които
включват вътрешни за мрежата
рекурентни връзки. Такива са
невронните мрежи предложени
от Хопфилд, Елман и Джордан.
84
2. Моделиране на динамичен
обект с невронна мрежа на
Елман
Невронната мрежа на Елман [3]
е съставена от два слоя
неврони
плюс
още
един
допълнителен слой, наречен
контекстен. Входните сигнали и
сигналите
от
контекстните
неврони се умножават по
тегловни
коефициенти и постъпват на
входа на невроните от първия
слой. Изходните сигнали на
невроните от първия слой се
явяват входни сигнали за
контекстните
неврони
и
невроните от втория слой. По
този начин, чрез контекстните
неврони се получават вътрешни
рекурентни
връзки
в
невронната мрежа, които я
превръщат в динамична. В
скрития слой се използват
неврони с активираща функция
tansig а в изходния слой – с
активираща функция purelin.
Двуслойната архитектура на
мрежата,
позволява
чрез
подходящ избор на тегловните
коефициенти на връзките да се
апроксимират
нелинейни,
непрекъснати
функции
с
произволна точност. Наличието
на
контекстни
неврони
позволява моделирането на
динамични
системи,
като
динамиката на мрежата зависи
от
тегловните
коефициенти
между контекстните неврони и
невроните от първия слой.
Невронните мрежи на Елман се
използват за заучаване на
темпорални
зависимости,
предсказване на времеви серии,
филтрация на сигнали и като
модели
на
нелинейни
динамични системи.
3. Подобряване процеса на
обучение чрез предварително
заучаване на статичната
характеристика на
динамичния обект
Обикновено обучението на
невронните мрежи започва от
случайни стойности на теглата
на връзките. В процеса на
обучение
итеративно
се
променят теглата до получаване
на задоволителен резултат. При
настоящето
процесът
на
обучение
се
предхожда от „подготвителен‖
етап.
По
време
на
подготвителния
етап
рекурентните
връзки
в
невронната мрежа се премахват
и тя работи като мрежа с прави
връзки. Провежда се обучение
на теглата в правите връзки,
като мрежата се обучава да
заучи
статичната
характеристика на моделирания
обект. След подготвителния
етап, невронната мрежа се
използва като типична мрежа на
Елман и заучава динамиката на
моделирания обект. При това
обучение,
вместо
случайни
числа като начални стойности
85
на теглата на правите връзки се
използват теглата, получени в
резултат на подготвителния
етап от обучението. Целта на
предложения алгоритъм е да се
подобри обучението на мрежата
като първо я обучим да
апроксимира
характеристика на обекта.
4. Обучение на мрежата на
Елман за апроксимация на
статичната характеристика на
обекта
Динамичният обект, който
ще разгледаме като обект за
идентификация е предложен и
изследван в [2] и се описва със
следното
диференчно
уравнение от втори ред:
y p (k  1)  f [ y p (k ), y p (k  1)]  u(k ) , (1)
където
f [ y p (k ), y p (k  1)] 
y p (k ) y p (k  1)[ y p (k )  2.5]
извършва след приключване на
преходните
процеси
и
установяване на сигнала.
Резултатът от апроксимацията
на статичната характеристика
на обекта след обучението на
невронната мрежа е показан на
фиг.(2).
Като
критерий
за
близост между сигналите от
обекта и модела е използвана
средно-квадратичната грешка.
На
фиг(1)
е
представено
изменението й по време на
обучението.
На
фиг.(3)
е
показана
грешката
при
апроксимация на статичната
характеристика от обучената
невронна мрежа. Обучениете
тегла на връзките ги запазваме
и ще ги използваме като
начални
стойности
при
заучаването от мрежата за
динамиката на обекта.
1  y 2p (k )  y 2p (k  1)
(2)
1.2
средно-квадратична грешка
За
апроксимация
на
неизвестната функция f (.) ще
използваме невронна мрежа на
Елман. Тогава изходния сигнал
от модела на динамичната
система в (k+1) такт ще бъде:
^
(3)
y p (k  1)  N  u (k ) ,
където N е изходния сигнал от
невронната мрежа.
Към обекта последователно се
задават стъпални въздействия с
различна амплитуда. С цел
заучаване
на
характеристика, отчитането на
изходния сигнал от обекта се
1.4
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
200
400
600
800
1000
l
1200
1400
1600
1800
2000
Фиг.1 Средно-квадратична грешка
86
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
изход на мрежата
изход на обекта
0
-0.5
0
5
10
15
20
25
t
Фиг.2 Апроксимация на обекта в статичен режим
0.25
0.2
0.15
0.1
грешка
0.05
0
-0.05
-0.1
-0.15
-0.2
-0.25
0
5
10
15
20
25
Фиг.3 Грешка между изходът на обекта
и изходът на мрежата
5. Обучение на мрежата на
Елман за апроксимация на
динамичната характеристика
на обект
За
апроксимацията на
динамиката се използва мрежа
на Елман в класическият си вид
(с
включени
връзки
към
контекстните неврони). Схемата
на обучение на невронната
мрежа е аналогична като при
заучаване
на
характеристика с тази разлика,
че отчитането на сигнала от
изхода на обекта става не след
приключване на преходните
процеси, а на всеки такт от
времето. Извършва се обучение
на теглата както на връзките в
права посока, така и на връзките
от контекстните неврони.
За целите на изследването са
извършени две симулационни
постановки:
при
първата
обучаваме
мрежата
със
случайни начални стойности на
теглата на правите връзки, а
при
втората
за
начални
стойности използваме теглата,
получени при апроксимацията
на статичната характеристика. С
всяка
от
симулационните
постановки са проведени серия
от по 50 експеримента. От
получените резултати и на
базата
на
статистическа
извадка, може да кажем, че при
обучението чрез заучени тегла в
статичен режим, се постигат подобри резултати в 90% от
случайте. На фигури (4-9) са
показани типични резултати от
провеждането
на
двата
експеримента
съответно
по
двете
симулационни
постановки. Вижда се, че
средно-квадратичната
грешка
при постановка 1-фиг.(4) е поголяма от средно-квадратичната
грешка при постановка 2-фиг(7).
Грешката между двата изхода
при постановка 1 също е поголяма-фиг.(6), от тази при
постановка 2- фиг.(9).
87
- Постановка 1
- Постановка 2
250
1200
200
1000
800
600
400
150
100
50
200
0
0
50
100
150
200
250
l
300
350
400
450
0
500
0
100
при случайни тегла
300
400
600
700
800
900
1000
4.5
4
4
3.5
3.5
3
3
2.5
2.5
2
2
1.5
1.5
1
1
изход на мрежата
0.5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
изход а мрежата
0.5
0
45
0
5
10
15
t
0.6
0.3
0.4
0.2
0.2
0.1
грешка
0.4
0
-0.1
-0.4
-0.2
5
10
15
20
30
35
40
45
0
-0.2
0
25
Фиг.8 Апроксимация на обекта в динамичен режим
при подаване на обучени тегла
0.8
-0.6
20
t
Фиг.5 Апроксимация на обекта в динамичен
режим при случайни тегла
грешка
500
l
при подаване на обучени тегла
4.5
0
200
25
30
35
40
и изходът на мрежата при случайни
тегла
45
-0.3
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
и изходът на мрежата при подаване на
обучени тегла
88
6.Заключение
Предложеният подход за
подобряване
на
възможностите за моделиране
на динамични системи с
невронни мрежи на Елман е
ефективен
и
води
до
получаването
на
по-точни
модели.
Допълнително
предимство
е
че
при
на
начални стойности за теглата
на връзките се намалява
възможността
за
големи
отклонения между модела и
обекта,
каквато
опасност
съществува при използване на
случайни начални стойности.
За
реализацията
на
предложения
подход
е
необходимо познаването на
статичната характеристика на
динамичния
обект.
Това
изискване не внася сериозни
ограничения в приложимостта
на подхода, защото в повечето
случаи дори при неизвестно
описание на динамиката на
обекта,
характеристика е известна или
може
да
се
получи
експериментално.
1. MATLABTM
R2008a-User‘s
Guide
2. Narendra
K.,
K.
Parthasarathy, Identification
and control of dynamical
system using neural networks,
IEEE, 1990
3. Elman, J.L., ―Finding structure
in time,‖ Cognitive Science,
Vol. 14, 1990, pp. 179–211
Teaching for Quality Learning in Univ
Литература
89
TEACHING FOR QUALITY LEARNING IN
UNIVERSITIES
Tsvetomir Latinov Zarkov
Technical University of Sofia
[email protected]
Abstract:
This article presents some considerations involving teaching in
higher education institutions and aims to identify key points, regarding
the improvement of teaching strategies and the optimization of learning
effectiveness and learning outcomes.
The main objective of the article is to state the elements of the entire
teaching process from evaluating the audience all the way to feedback
and assessment and thus help to create an optimized learning plan for
future students, that will maximize the effectiveness of their learning in
the given higher education institution.
Keywords:
Knowledge
is
defined
variously as:
(I) expertise, and skills
acquired by a person
through experience or
education;
the
theoretical or practical
understanding
of
a
subject,
(II) what is known in a
particular field or in total; facts
and information
(III) awareness or familiarity
gained by experience of a fact or
situation. (1)
The act or state of knowing;
clear perception of fact, truth, or
duty;
certain
apprehension;
familiar cognizance; cognition (2)
In
Plato's
Theaetetus,
Socrates and Theaetetus discuss
three definitions of knowledge:
knowledge as nothing but
perception, knowledge as true
judgment, and, finally, knowledge
as a true judgment with an
account. (3)
Knowledge
acquisition
involves
complex
cognitive
processes: perception, learning,
communication, association and
reasoning. The term knowledge
is also used to mean the
confident understanding of a
subject with the ability to use it
for a specific purpose.
Cognition is defined as: the
psychological
result
of
perception,
learning
and
reasoning. (4)
In psychology and in artificial
intelligence, cognition is used to
refer to the mental functions,
mental processes (thoughts) and
states of intelligent entities
(humans, human organizations,
highly autonomous machines). In
particular, the field focuses
toward the study of specific
mental processes such as
comprehension,
inference,
decision-making, planning and
learning (see also cognitive
science
and
cognitivism).
Recently, advanced cognitive
research has been especially
focused on the capacities of
abstraction,
generalization,
concretization/specialization and
meta-reasoning. This involves
such
concepts
as
beliefs,
knowledge, desires, preferences
and intentions of intelligent
individuals/objects/agents/system
s. (5)
Teaching: the activities of
educating or instructing; activities
that impart knowledge or skill (4)
According to Peter Drucker,
teaching is the only major
occupation of man for which we
have not yet developed tools that
make an average person capable
of competence and performance.
In teaching we rely on the
"naturals,"
the
ones
who
somehow know how to teach.
Learning is the process of
assimilating information with a
resultant change in behavior.
Electronic learning or elearning is a general term used to
refer to Internet-based networked
computer-enhanced learning. A
specific
and
always
more
diffused e-learning is mobile
learning (m-Learning), it uses
different
mobile
telecommunication equipments,
such as cellular phones. When a
learner interacts with the elearning environment, it's called
augmented learning. By adapting
to the needs of individuals, the
context-driven instruction can be
dynamically tailored to the
learner's natural environment.
Augmented digital content may
include text, images, video, audio
(music
and
voice).
By
personalizing
instruction,
augmented learning has been
shown to improve learning
performance for a lifetime. (6)
Teaching-learning process is a
planned interaction that promotes
behavioral change that is not a
result
of
maturation
or
91
coincidence. Higher education,
according to Laurrillard is much
about acquiring "ways of seeing
the world". Associated pedagogic
strategy has to consider different
forms of communication and
associated
mental
activities:
Discussion,
adaptation,
interaction, reflection. (7)
Types of Learners and their
perceptual strengths:
The 4 major perceptual strengths
are (According to the literature
(8)):
1. Visual people learn by
seeing (30% - 40% of
learners)
2. Auditory people learn by
hearing (20% - 30% of
learners)
3. Tactual people learn by
touch (20% - 25% of
learners)
4. Kinaesthetic people learn
by
doing
real
life
experiences (20% - 25% of
learners)
Due to the difference in
perception among the people,
forming an audience entirely
different teaching strategies can
be employed in order to achieve
maximum effectiveness:
 Visual
learners
prefer
seeing new information and
study best with visual aids.
 Auditory learners prefer
hearing new information
and
study
best
with
auditory aids.
 Tactual learners prefer
hands-on experience and
learn best with simulations
and demonstrations.
 Kinaesthetic learners prefer
learning by doing and learn
best by role play activities
and field practice.
In addition to that most
people use one of two processing
styles to learn:
92
→ Global learner (55% of
learners)
→ Analytical learner (28% of
learners)
The remaining 17% of
learners process information
either way and show no
preference to style.
Global learners tend to
prefer:
 Knowing what they need to
know and why they need to
know it, then they will
concentrate on details;
 Introductions to training
session that capture their
attention
 Informal
teaching
environment
 Working on several tasks at
a time
 Working alone or with
someone in authority
 Following
standard
directions
 Assignments
that
use
graphs and illustrations to
map out new information.
In comparison Analytical
learners lean to:
 Having
information
introduced to them step by
step, fact by fact, and will
listen to facts as long as
they are goal directed
 Working on a single task at
one time, completing it, and
then beginning a new one
 Working with peers
 Immediate feedback
 Having
copies
of
assignments,
directions,
test dates, and objectives
written down on paper and
passed out to each student
In order to be an effective
teacher the student should:
Be able to hold the
learner‘s interest
Present content that is
accurate and current
Provide
positive
reinforcement
Use a variety of teaching
strategies depending on the
audience
Use the learning objectives
as guidelines to his/her teaching
efforts
Use time and resources
wisely
Determining the necessary
set of skills that a student
should possess:
→ The ability to determine
the
level
of
background
knowledge, skills and language
comprehension of the audience.
93
→ To be able to find
information/knowledge
in
a
defined area using different
methods, depending on the area
itself and the intended learning
outcomes (ILO) of the audience.
Searching at different places:
libraries, the web, specialized
databases like Wolfram Alpha,
etc.
→ Correctly identifying the
usefulness of a given data source
based on its relation to the area
of knowledge being evaluated
and its level of complicity.
Determining the reliability of the
source based on the research
done behind the facts stated, the
sources used, and, possibly,
popularity (number of readings,
number of quotations, etc.)
→ The ability to synthesize
information and present it in an
understandable form, based on
the audience level and result
pursued. Finding cornerstone
sources and their key points.
Effectively
filtering
obscure
and/or unreliable information
fragments from an article or other
data source.
→
The
ability
to
communicate with the audience,
keeping them interested and
involved in the teaching process.
Ensuring that there is feedback
between the audience and the
lecturer, leaving the audience the
option of asking questions and
discussing the subject at hand.
Answering
the
audiences'
questions in a clear and
understandable way.
→ Being able to use
theoretical
teaching
methodologies: distinguishing the
difference
between
different
theoretical teaching approaches
and
choosing
the
most
appropriate ones for any given
combination of subject, audience
and time frame.
→ Being able to use
practical teaching methodologies:
distinguishing
the
difference
between field practice and
laboratory practice teaching and
choosing the appropriate method
depending on the desired result
and the audience.
Teaching-Learning Process
Planning
Determining
teaching
priorities allows the educator to
organize and rank order his/her
responsibilities.
Teaching
priorities are derived from the
previous assessment and are
based on both facility needs and
staff needs. Other individuals,
94
such
as
administrators
or
regulatory representatives, may
influence
teaching
priorities.
Once the educator determines
the top teaching need and
establishes the broad idea or
topic, he/she can then continue
with the planning phase of the
teaching-learning process.
(1) John Simpson & Edmund
Weiner (1989), Oxford English
Dictionary, Oxford University
Press [ISBN 0-19-861186-2]
(2)
Webster‘s
Revised
Unabridged Dictionary, G. & C.
Merriam, 1913
(3) Plato, Theaetetus
Conclusions:
In conclusion we may say
that while teaching is not a new
concept in our society and a lot of
time and resources have been
devoted to the improvement of
teaching principles and methods
all around the world there is more
to be done.
In my opinion future research
should
aim
at
better
understanding the way people
learn and implement teaching
methods that are tailored to the
learner's needs.
A modern society as ours
needs proper teaching, this is the
only way we can have reliable
specialists in the future and
therefore is a necessity.
Resources:
(4)
wordnet.princeton.edu
(Last visited 2009)
(5) Piaget's Stage Theory of
Cognition
(6) Jayfus T. Doswell (2006),
Augmented Learning: ContextAware Mobile Augmented Reality
Architecture for Learning, IEEE
Computer Society Washington,
DC, USA
(7) Laurillard, D. (2002).
Rethinking University Teaching.
A conversational framework for
the effective use of learning
technologies. London: Routledge
[ISBN 0415256798]
(8) Teressa Banks, RN Ph.
D. (2002) Teaching-Learning
Process,
North Carolina Division of Facility
Services
95
РАЗДЕЛ
ТРАНСПОРТ
И
ИКОНОМИКА
96
ТЕНДЕНЦИИ В РАЗВИТИЕТО НА ИНТЕРМОДАЛНИТЕ
ПРЕВОЗИ
Ростислав Димитров
[email protected]
Резюме: Проведено е проучване на миналите, настоящите и
бъдещите похвати за извършване на интермодални товарни
превози. Определени са ефективните начини за превоз на стоки
интермодални
товар
ни превози.
1. Въведение
Понятието „интермодални
превози‖ все още няма точна и
общоприета дефиниция като
основно
се
преплита
с
понятието
„комбинирани
превози‖.
Възприетата
дефиниция
от
EКMT
(Европейската конференция на
Министрите на Транспорта) в
Европа е - „Превоз на стоки в
една и също товарно звено или
превозно
средство,
използващо
последователно
няколко вида транспорт без
опериране със самите товари
по време на смяната на вида
транспорт‖.
За
да
се
разграничат
понятията
комбинирани
превози се въвежда следното
понятие за интермодалните
превози - „Превоз на стоки с
товарни
автомобили
посредством последователно
използване на няколко вида
транспорт, без опериране с
товарите
по
време
на
претоварването на товарните
автомобили‖.
Тъй
като
интермодалните превози могат
да бъдат както товарни, така и
пътнически се различават и
понятията
товарни
превози
и
пътнически
превози. Въведено е понятието
интермодализъм, дефинирано
от ЕКМТ като „Отличителна
черта на дадена транспортна
система,
която
позволява
използването на поне два вида
транспорт
в
интегрирана
транспортна верига от типа
„врата до врата‖.
Поради по-голямото си
икономическото значение за
97
развитие на дадена страна на
товарните превози в сравнение
с пътническите, в настоящият
доклад ще бъдат разгледани
основно
тенденциите
в
развитието на интермодалните
товарни превози.
Бързото
развитие
на
автомобилния транспорт през
последните години има редица
негативни последици. Сред тях
са:
 Замърсяване
на
атмосферата
с
огромно
количество изгорели газове от
моторни превозни средства
(МПС);
 Опасно
на
пътно-транспортните
произшествия;
 Зачестилите задръствания
по шосетата и магистралите в
развитите страни;
 Бързото амортизиране на
пътната инфраструктура, найвече от тежките МПС;
Смущаващото
въздействие
на
преминаващите през селищата
голям
брой
тежки
автотранспортни средства –
шум, сътресения, опасност от
пътни инциденти.
Интермодалните товарни
превози се налагат
като
високоефективни технологии,
осигуряващи
оптимално
използване на всички видове
транспорт и съчетаване на
преимуществата
на
екологичния, бърз, сигурен и
ефективен
железопътен
транспорт с мобилността на
широко
достъпния
автомобилен транспорт.
Съвременният пазар на
транспортни услуги налага
необходимостта от динамично
развитие,
постоянно
внедряване на нови технологии
за превоз, съхранение и
доставка на товарите. От
особено
значение
за
ефективното изпълнение на
превозния процес е наличието
на развита инфраструктура,
осъществяването на пълно
транспортно обслужване от
страна на един единствен
транспортен
оператор
на
принципа ―от врата до врата‖,
строго придържане към срока
на доставка, оптимизация на
логистичните
схеми
и
намаляване себестойността на
превозите. [3]
2. Изложение
През
последните
4
десетилетия се наблюдава
тенденция
в
ръста
на
автомобилните и морските
превози, които са основни пера
в
товарооборота
на
интермодалните
товарни
превози. [6]
98
хил. т/км
1 500
1 000
Автомо
билен
500
0
1970
2007
Фиг. 1 Разпределение на
количеството превозени
товари по вид превоз
Предимството
на
морският
транспорт
в
интегрираната верига на ИМТП
е неоспорима от гледна точка
на
превозна
възможност.
Участието му като основен
транспорт за превоз на товари
между континентални държави
се очертава да запази своите
позиции. Но проблемен остава
въпросът за бъдещите начини
на
превоз
по
суша.
Съревнованието за заемане на
пазарен
дял
между
железопътния и автомобилния
транспорт на този етап за
някои е неоспорвано в полза
на автомобилния транспорт.
Но в бъдеще тези тенденции
са в процес на промяна.
Основните
предимства,
които дават на автомобилния
транспорт по-голям пазарен
дял пред железопътния са:
 По-малко
време
за
доставяне на товарите;
 По-ниски
разходи
за
извършване транспортните
услуги;
 Възможност за извършване
на транспортните услуги от
товародател
до
товарополучател
без
наличието на междинни
звена
в
транспортния
процес;
 Гъвкавост на превозите;
 По-голям достъп до точките
на зараждане на товарите;
Но
също
така
автомобилният транспорт има
и редица недостатъци водещи
до намаляване на тенденцията
за
растеж
на
процента
автомобилни превози. Поради
вредното
въздействие
автомобилния транспорт върху
околната
среда
и
придвижването,
се
предприемат редица мерки за
ограничаване на товарните
автомобили до транзитните
автомобилни коридори, като по
този начин се ограничава и
превоза на стоки с автомобили
на дълги разстояния.
Алтернативата
на
автомобилните превози като
сухопътен
транспорт
са
железопътните
превози.
Основните им предимства,
които
са с тенденция да
натежат в процеса на преход
от единия към друг вид
транспорт са:
 По-сигурни превози;
99
 Възможност
за
преминаване на големи
разстояния за по-кратко
време при високи скорости
на движение;
 Организиране
на
непридружени превози;
 Наличие
на
голяма
превозна възможност на
железопътните линии;
 Екологични превози;
При организиране на
товарни
превози не се изключват
автомобилните превози. На
база на направени изчисления
се доказва, че автомобилните
превози са ефективни на къси
разстояния.
Разстояния
в
границите на 300-350 км се
равняват на разстоянието от
точката на зараждане на
товара
до
терминали за прекачване на
автомобилните
композиции
железопътния
подвижен
състав. [3, 4]
В Европейската общност
са създадени звена, които да
определят
важните
транспортни коридори и да
спомогнат за развитието им до
стандарти,
отговарящи
на
изискванията за ефективни
превози,
както
и
звена
подпомагащи
иновативни
начини за превоз на товарни
автомобили с железопътен
транспорт. Те целят да се
обединят
общоевропейски
транспортни приоритети и
идеи, чиято цел е да дадат нов
облик на Стария континент и
да го превърнат във водеща
икономическа и политическа
сила в света. [1]
В
подписаното
споразумение
―AGTC‖
–
(Споразумение за важните
международни
линии
за
превози
и
свързаните с тях съоръжения)
са включени множество линии
в редица страни в Европа.
Споразумението
съдържа
определения, определяне на
мрежата от най-важни линии
за международни превози,
технически характеристики на
мрежата, цели в областта на
превозите и приложения.
По
създадената
от
Европейският съюз програма
„Marco Polo‖ се субсидират
проекти за организация на
превози
на
товарни
автомобили с железопътен
транспорт.
Основно
те
системи
с
хоризонтално преместване на
товарите Ro-Ro (Roll on-Roll of).
Представители на този тип
превози са отделните системи
Ro-La (Rollende Landstraße),
ModaLOHR,
CargoSpeed,
CargoBeamer.
100
Фиг. 2 Система за
интермодални товарни
превози от типа Ro-La
Фиг. 3 Терминал на
системата CargoBeamer
Най-широко
разпространени и използвани в
момента са превозите по
системата Ro-La. Те изискват
нископлатформени
вагони,
свързани
по
между
си,
образуващи
платформа
осигуряваща товаренето и
разтоварването
на
автомобилите от двата края на
вагонния
състав.
Предимствата на този тип
превози са:
 Ниска цена на превоза;
 Относително
евтин
подвижен състав;
 Относително
евтин
товарно-разтоварен фронт.
Недостатъците
в
системата се отразяват в
организацията на превозите,
при
които
междинното
товарене и разтоварване на
автомобили е относително
скъпо. В този аспект системите
за
товарни
превози
се
променят
постепенно и се адаптират към
условията
на
превозите.
Проекти по системата Ro-La
Оперират на територията на
цяла Европа. Такива проекти
са:
 EXCITE – Ламанш;
 TRIANGLE – Испания –
западна Европа;
 T-REX – Белгия – Румъния.
[5]
В бъдеще системите от
типа Ro-La ще бъдат широко
застъпени, но превес се дава
на специализираните системи
за
товарни
превози. Една от тези системи
е
френската
система
ModaLOHR.
101
Фиг. 4 Система за
интермодални товарни
превози ModaLOHR
Създадена след сериозен
пътен инцидент в тунел под
Алпите, в продължение на
близо 16 години проектиране и
обновяване
са
изградени
редица терминали, по които се
движат влакове с капацитет
600 000 товарни автомобила
годишно. И разширяваща се
мрежа
от
терминали
на
територията
на
Европа.
Построени и опериращи до
момента
са
общо
шест
терминала
във
Франция,
Италия и Люксембург.
Фиг. 5 Мрежа на развитие на
системата ModaLOHR
Икономическият
и
екологичен фактор, влияещи
върху
изменението
на
възгледите на страните в
Европейския съюз, оказват
сериозно въздействие върху
товарните
превози
и
естеството
на
тяхното
осъществяване. Тенденциите
за понижаване на разходите и
влиянието
върху
околната
среда създават място за нови
методи за транспортиране на
стоки.
Техническото
оборудване на новите системи
ще трябва да отговарят на все
по-строги
изисквания,
за
постигане
на
по-ефектен
транспортен процес.
3. Заключение
На
база
на
извършеното проучване могат
да се направят следните
изводи:
 Интермодалните
товарни
превози са икономически
ефективни в сравнение с
автомобилните превози на
разстояния по-големи от
350-400 км;
 Ефективни
превози се постигат при
комбиниране и използване
на
обосновани
на
определени
критерии
видове транспорт;
 Внедряването на системи
за интермодални превози
до голяма степен зависи от
102
водещата
политика
на
Европейските организации;
4. Литература
1. Жеко Станев, „Релси към
Европа‖,
сп.
„Железопътен
транспорт‖, бр. 7/8 2008, София;
2. Ростислав
Димитров,
„Изследване на икономическата
целесъобразност от внедряване
на системи за интермодални
превози‖, София 2009;
3. Цветанка
Вълчева,
„Изследване
на
целесъобразността
от
транспортиране на транзитни
автомобили
с
вагони
с
подвижни платформи‖, София
2007;
4. New developments in the
field of combined transport in
UNECE
member
countries,
Economic commission for Europe,
April 2003;
5. Selection procedure under
―Marco Polo‖ Council Regulation
1832/2003, 2006
6. Thematic
synthesis
of
transport research results –
Freight transport, EXTRA project
,October 2001
103
МЕРКИ ЗА НАСЪРЧАВАНЕ НА ИТЕНРМОДАЛНИТЕ
ПРЕВОЗИ В ЕВОРПЕЙСКИЯ СЪЮЗ
Петя Филева
[email protected]
Темповете на растеж на
икономиката, които наблюдаваме
в последните години в световен
мащаб водят до постоянно
растяща
необходимост
от
движение на хора и стоки. По
данни на Евростат 76,5 % от
извършените превози към 2007г.
в 27те страни от Европейския
съюз (ЕС) са с автомобилен
транспорт и този дял продължава
да се покачва за сметка на
железопътния транспорт, който
към този период е 17,9%.
Капацитетът
на
пътната
инфраструктурата
обаче
е
достигнал
своите
граници.
България не прави изключение
от
тази
статистика.
По
изчисления на Европейската
комисия (ЕК) до края на 2010
задръстванията
ще
струват
повече от 80 милиарда евро
годишно, ако не се вземат мерки.
Според доклад отново от ЕК
озаглавен „Европа на кръстопът‖
транспортния сектор е
отговорен за почти една трета
от
отделяните
емисии
на
въглероден диоксид в ЕС. От
друга страна по-голямата част от
петролните
находища
са
преминали
момента
на
върховото
си
производство,
което може да доведе до
енергийна криза .
Това кара ЕК и различни
неправителствени организации
да преразгледат транспортната
политика и да наложат мерки за
по-пълното
на
капацитета на железопътната
инфраструктура за сметка на
шосетата.
Един от първите нормативни
документи,
уреждащи
взаимоотношения между няколко
държави членки на ЕС относно
създаването на общи правила за
някои
видове
комбиниран
автомобилен/железопътен
превоз на товари е Директива
75/130/ЕИО на Съвета от 17
февруари 1975 г. Едва обаче 90
години на миналия век ЕК се
ангажира активно с идеята за
104
интермодален
транспорт,
изготвяйки следните нормативни
документи:
ДИРЕКТИВА
92/106/ЕИО НА СЪВЕТА нот 7
декември 1992 година; Бяла
книга: ―Европейска транспортна
политика до 2010 – време за
решение‖ ; Програма ―Марко
Поло‖ на Европейския съюз. Тази
програма има за цел, чрез работа
по
проекти
да
намали
задръстванията по пътищата и
вредното въздействие върху
околната
среда
на
цялата
транспортна
система
чрез
пренасочване
на
товарните
превози от пътния към морския,
железопътния и речен транспорт,
като по този начин допринесе за
изграждането на ефикасна и
устойчива транспортна система.
Бюджетът на програмата е 450
милиона евро .
Така от казаното до тук може да
се отбележи, че работата на ЕК в
посока увеличаване дела на
интермодалните превози е в две
основни
направления
–
нормативно и финансово.
Развитието на подобен вид
превози и тяхното налагане е
свързано
със
подобряване на техническата
съоръженост.
Някои
от
технологиите за интермодален
транспорт са свързани със
изграждането на скъпо струващи
терминали. Пример за това е
технологията Cargospeed, която
изисква
вграждането
на
хидравлични
за
хоризонтално
и
странично
изместване на вагоните за да
бъдат натоварени превозните
средства.
Големи инвестиции изисква и
технологията Lo – Lo. Те са
свързани със закупуването на
кранове за натоварване на
превозните
средства
или
контейнерите.
За внедряването на технологии
като Modalohr пък се изисква
закупуването на скъп подвижен
състав (ПС), тъй като вагоните са
специализирани (с въртяща се
платформа).
И така част от мерките
са
свързани с финансиране на
проекти за изграждане или
подобрение на инфраструктурата
и терминалите и за закупуване на
ПС.
Наредба 1191/69/ЕЕС и нейното
изменение
Наредба
1893/91/ЕЕС,
определя,
че
транспортът,
представляващ
обществен интерес, например по
екологични причини, се третира
като ―обществена услуга‖.
В
съответствие с тази наредба
Австрия
извършва
предварително възстановяване
/предплащане/ на разходите за
извършване
на
обществени
услуги
в
рамките
на
комбинираните превози, с което
стимулира
превозвачите,
извършващи
превози.
Пак
в
Австрия
има
и
допълнителни
фискални
105
насърчения, свързани с превозни
средства с тегло над 3,5 t освобождават от данък превозно
средство, ако през дадения
календарен месец са използвани
изключително за превози от/до
терминал
в
рамките
на
комбинирания
превоз
железница/шосе.
Също така за придружаваните и
непридружаваните комбинирани
превози
се
възстановяват
таксите за ползване на пътната
инфраструктура в началния и в
крайния участък от/до найблизкия терминал в Австрия.
За облекчаване на трафика
по пътищата по време на
празници и съботно-неделни дни
в почти цяла Европа
се
забранява
движението
на
тежкотоварни автомобили. За
насърчаване на интермодалния
транспорт
се
разрешават
превози,
извършвани
в
рамките
на
интермодалния
превоз
на
разстояние,
ненадвишаващо
определен радиус, който е
различен за различните страни и
е в границите 50 - 80 км.
През летния сезон (сезона на
отпуските)
по
определени
пътища се забраняват превози с
МПС с ремаркета, надвишаващи
7,5 t. Това обаче не важи за
превози,
извършени
в
рамките
на
комбинираните
превози
―железница-шосе‖ от и до найблизката удобна жп товарна гара.
В Австрия МПС, надвишаващи
7,5 t, които не отговарят на
стандартите за шумови емисии
за т.нар. ―ниско шумови превозни
средства‖ нямат право да се
движат от 22:00 h до 05:00 h.
Превозите,
в
рамките
на
превози от и до някои жп гари по
точно определени пътища, се
освобождават от тази забрана в
двете посоки. Освен за шума от
тежкотоварните автомобили, в
Австрия сериозно внимание се
обръща и на екологичните
последствия
причинени
от
транзитно
преминаващите
автомобили, като за целта има
въведена специална система за
екоточки.
За
повишаване
интереса на интермодалните
превози, транзитните превози,
в
рамките
на
интермоданите
превози,
при
които австрийската граница се
пресича веднъж по железница и
веднъж
по
шосе,
се
освобождават от системата за
екоточки.
Като мярка за насърчаване
на интермодалните превози се
либерализират отделни трасета/
коридори, по които се извършват
превози;
либерализират се и начален/
краен участък от интермодалните
превози.
Част от мерките
за
намаляване
на
пътнотранспортните произшествия с
тежкотоварни автомобили са
106
нормиране времето за работа и
почивка на шофьорите и тези
правила се съблюдават строго в
страните от ЕС. В тази връзка
съгласно
законодателство
времето, което шофьорът на
товарния автомобил прекарва в
ро-ла влака, се счита за почивка.
В страни като Германия,
Австрия и Франция се разрешава
използване на превозни средства
до 44t за обслужване на
районите на терминалите.
За
насърчаване
на
превози
е
необходимо да се разрешат
някои проблеми на железниците.
В това число : постигането на
високи скорости, което ще
доведе до кратки срокове за
доставка
на
товара;
установяване на график за
движение и точното му спазване;
създаването на обща система за
следене на подвижния състав,
както и интегриране на отделните
транспортни системи на всяка
страна във единна европейска
транспортна
система
.
107
СИНТЕЗИРАНЕ И ИЗСЛЕДВАНЕ НА АЛГОРИТМИ ЗА
ОПТИМИЗИРАНЕ НА СИСТЕМАТА З А УПРАВЛЕНИЕ НА
ЧОВЕШКИ РЕСУРСИ. МОДЕЛИ ЗА УПРАВЛЕНИЕ НА
ЧОВЕШКИТЕ РЕСУРСИ
М.Д. ПЕЕВ
Адрес: гр. Поморие, ул.”д-р. Петър Берон” №4
e-mail: [email protected]
1.СЪЩНОСТ НА
УПРАВЛЕНИЕТО НА ЧОВЕШКИ
РЕСУРСИ
Определение:Управлението
на човешките ресурси е подход за
управление на хората в
организацията.
Постулати:
- Човешките ресурси са найважният актив на организацията;
- Стратегическите планове за
развитие на организацията са
функция
на
политиката
по
управление на човешките ресурси;
- Развитието на организацията се
определя от организационната
култура, ценности и управленското
поведение произтичащо от тази
култура;
- Успeхът на организацията се
определя
от
степента
на
ангажираност
на
заетите
в
постигането
на
целите
на
1.1.СТРАТЕГИЧЕСКО И
ОПЕРАТИВНО УПРАВЛЕНИЕ НА
1.1.1.СТРАТЕГИЧЕСКО
УПРАВЛЕНИЕ НА ЧОВЕШКИТЕ
РЕСУРСИ
Определение:
Стратегическото управление на
човешките ресурси е дейност на
висшия мениджмънт и е свързано
с разработването и реализирането
на дългосрочната стратегия и
функционалните
стратегии
на
организацията в тази област.
Функционални стратегии: Потребности от човешки ресурси; Развитие на човешките ресурси; Работна заплата и системи за
поощрение; - Безопасност и
охрана
на
труда;
Взаимодействие с организациите
на работниците и служителите; Ефективно
на
работната сила.
1.1.2.ОПЕРАТИВНО
РЕСУРСИ
Определение: Оперативното
управление на човешките ресурси
108
е
дейност
на
линейните
ръководители,
свързна
с
постигането на краткосрочните и
средносрочните
цели
на
организацията. Основава се на
функционалните
стратегии
за
развитие на човешките ресурси.
Функции на оперативното
управление: - Набиране и подбор
на работници и сулжители; Осъществяване на обучения за
подобряване
на
знанията,
уменията
и
нагласите
в
съотвтствие
с
промените
в
организацията; - Оценяване на
представянето на служителите и
предложения
за
тяхното
професионално развитие и/или
промяна във възнаграждението; Поддържане на условията на труд
в съответствие с изискванията на
законодателството; - Уреждане на
трудовите
отношения
в
съотвтствие с изискванията на
законодателството и колективните
трудови договори; - Организиране
на работата по длъжностния
анализ
и
разработване
на
длъжностните характеристики за
работните места в организацията.
1.2.ЕЛЕМЕНТИ НА СИСТЕМАТА
ЗА РАЗВИТИЕ НА ЧОВЕШКИТЕ
РЕСУРСИ
Проектиране
на
длъжностите
Планиране на
Човешките
ресурси
Оценяване
на персонала
Подбор на
персонал
Система
за управление
на
човешките
ресурси
Обучение и
развитие
Усъвършенств
ае
на трудовите
отношения
Заплащане
на труда
Осигуряване
на БЗУТ
Ефективност на системата за
управление на човешките ресурси
се определя от съотношението
между резултатите на изхода на
системата и разходите извършени
на входа на системата. Разходи
на входа на системата са сбир от
разходите по отделни дейности.
Ефективност на компанията се
определя
от
печалба,
себестойност, разходи на единица
продукция, производителност на
труда и издигане на имиджа на
компанията като работодател.
Важен елемент в системата за
и
развитие
на
човешките
ресурси
е
възвръщаемост на инвестициите в
човешки
ресурси
което
е
съотношението
на
обема
продажби към разходи за работни
заплати и инвестиции в обучение
на персонала.
109
2. МОДЕЛИ НА УПРАВЛЕНИЕ НА
2.1. ХАРВАРДСКИ МОДЕЛ НА
РЕСУРСИ
Основен акцент е човешката
страна на управлението. Анализ
на работните места и проектиране
на длъжностите за постигане на
максимлна
степен
на
удовлетвореност на работниците.
Управление на потоците от хора,
които се вливат в организацията,
които се движат в организацията и
които излизат от организацията.
Проектиране на системите за
на
трудовото
възнаграждение и мотивиране на
работниците
и
служителите.
Участие на служителите в процеса
на управлението и ангажираност с
целите на организацията.
2.2. МИЧИГАНСКИ МОДЕЛ НА
РЕСУРСИ
Основен
акцент
е
икономическа
страна
на
управлението, човешките ресурси
не се отличават от останалите
ресурси на организацията. Цената
на
труда
е
приемлива
за
организацията. Служителите се
използват
по
начин,
който
позволява извлчане на най-голяма
изгода
за
Инвестициите в човешки капитал
носят определена икономическа
изгода
на
Служителите работят при условия,
които им позволяват ефективна
реализация на възможностите.
3. ПЛАНИРАНЕ НА ЧОВЕШКИТЕ
РЕСУРСИ
Планирането на човешките
ресурси се осъществява в тясна
връзка с организационните цели и
стратегии.
Планирането
е
определяне на потребностите от
човешки ресурси и формулиране
на
действия
за
тяхното
осъществяване, така че да се
постигнат организационните цели.
3.1.ВРЪЗКА МЕЖДУ
ПЛАНИРАНЕТО НА ЧР И
ОРГАНИЗАЦИОННИТЕ ЦЕЛИ
Увеличаване на производствения капацитет
на предпрятието и подобряване на качеството
на
произвежданата
продукция
чрез
закупуване на нови производствени машини
Увеличаване на обема Подобряване на
производителността
на
на труда
производството
Промяна в броя и структурата на заетите по
основните направления на дейността и
осъществяване
на
дейности
по
преквалификация за работа с новата
производствена техника.
110
3.2.ИЗИСКВАНИЯ КЪМ
ЧОВЕШКИТЕ РЕСУРСИ В
КОНТЕКСТА НА
ОРГАНИЗАЦИОННИТЕ ЦЕЛИ
Брой заети: - Увеличаване на
броя на заетите с цел повишаване
(възможна
работа на три смени)
Квалификация на заетите: Въвеждащо
обучение
за
новонаетите
работници;
Подобряване на квалификацията
на заетите работници и служители
за работа с ново технологично
оборудване;
Оценка
и заплащане на
заетите: - Оценка на постигната
производителност на труда 6
месеца след въвеждането на
новите
производствени
технологии; - Обвързавне на
трудовото
възнаграждение
с
количеството и качеството на
произвежданата продукция
3.3. ЕТАПИ В ПЛАНИРАНЕТО НА
Първи етап. Оценка на
търсенето и предлагането на
човешки ресурси и определяне на
потребностите на организацията,
което включва : - анализ на
текущото състояние на човешките
ресурси
в
прогноза за търсенето на работна
сила от страна на фирмата и
съпоставка с бюджета; - прогноза
на предлагането на човешки
ресурси във фирмата; - връзка
между търсене и предлагане.
Втори етап. Разработване
на стратегия и политики за
развитие на човешките ресурси в
организацията – общ подход,който
интегрира всички дейности по
управлението
на
човешките
ресурси.
Трети етап. Разработване на
планове
за
развитието
на
човешките ресурси.
Четвърти етап. Приложение,
контрол и оценка.
3.4.ОПРЕДЕЛЯНЕ НА
ПОТРЕБНОСТИТЕ ОТ ЧОВЕШКИ
РЕСУРСИ
Изразява се в определяне на
количествените
и
качествени
параметри на работната сила,
необходима за реализирането на
целите на организацията.
Определянето
на
потребностите от човешки ресурси
в организацията се извършва на
следните етапи в:
Първи
етап.
Общи
потребности от човешки ресурси в
организацията
Втори етап.
Налични
човешки ресурси и движения в тях
Трети етап. Допълнителни
потребности от човешки ресурси
Четвърти
етап.
Алтернативни възможности за
задоволяване на допълнителните
потребности.
Петти
етап.
Реални
потребности на организацията.
111
РАЗДЕЛ
МАТЕМАТИКА
И
ИНФОРМАТИКА
112
ПРОГРАМ А НА DELPHI ЗА РЕШАВАНЕ НА ЧИСЛОВИ СУДОКУ
ЗАД АЧИ, ВКЛЮЧИТЕЛНО НЕПЪЛНО ОПРЕДЕЛЕНИ И
ГЕНЕРИРАНЕ НА З АД АЧИ С РАЗЛИЧНА СЛОЖНОСТ
Марин Маринов
ФКСУ, ТУ-София, e-mail: [email protected]; Л. Маринова - дипломант
ИПФ-Сливен, ТУ-София, e-mail: [email protected], България(Резюме):
Многобройните възможни варианти при създаването и решаването на този
тип задачи, могат да ги направят нерешими в реално време и с наличните
технически средства. За намирането на бързо и надеждно решение се
налага наподобяване и алгоритмизиране на човешката логика и
интуитивно мислене. След минимизиране на възможните варианти, с
помощта на изчислителната техника се намира решение и на непълно
формулирани задачи.
Ключови думи (Key words): судоку, теория на математическите игри,
теория на вероятностите, математическа статистика, числови задачи,
стратегическите математически модели, вземане на решения, алгоритми,
моделиране.
1. Увод:
Навсякъде в средата си на
живот човек е заобиколен от
и
механизми
улесняващи различни дейности.
Но само компютрите могат да
облекчават и донякъде да заменят
умствената работа. Този процес е
двупосочен. При превеждането на
човешките
задачи
на
алгоритмичен език се налага позадълбочено
и
систематично
опознаване и на самите мисловни
процес. В тази насока найинтересни са елементите на
креативното мислене при което
резултатите са евристични и
достигнати
не
по
строго
последователна,
проследяема
верижна
логика,
а
интуитивно, като
подсъзнанието.
изникнали
от
2. Изложение:
Изчислено е, че броят на
вариантите по които могат да се
разположат числата от 1 до 9 в
стандартна решетка на судоку е:
N=9!
x
722
x
27
x
27 704 267 971
=
6 670 903 752 021 072 936 960
113
Числото
27 704 267 971
е
просто и се дели без остатък само
на 1 и на себе си.
2.1. Режим на решаване на
задачи.
Въвеждането на данни е в
отделен екран и с контрол за
допустимост.
Основната програмна форма
в процес на работа е показана на
(фиг. 1).
Фиг. 1. Работен екран от
програмата в процес на работа в
режим по стъпки.
Обхождането
е
по
деветелементни сектори 3х3 по
хоризонтала от ляво на дясно и от
горе на долу по схемата от (фиг.
2).
Фиг. 2. Последователност на
изследване.
За следене изпълнението на
правилата се използват няколко
регистири. Основните от тях - Red
(ред), Stylb (стълб), Sektor (сектор)
са дефинирани като еднотипни
матрици и в тях се записват
следните състояния:
- зададено число;
- установена чрез правилата и
логиката позиция;
- неизвестна позициа;
- интерполация - емпирична
проверка от няколко възможности
за даденото число.
Освен тях за всеки ред,
колона и сектор се отчита броя на
неоткрити
елементи
което
ускорява работата на програмата
в сравнение с варианта на
постоянното им преизчисление.
Резултатите от тези отчети са
онагледени на (фиг. 3)
114
сектора тройката не е на втория
ред.
Аналогична е и схемата по
колони.
При попълването на судокуто
също се използват няколко вида
означения (фиг. 4).
Фиг.
3.
Поредови
информационни данни .
Първият ред е заглавен и
показва за кое число е позицията.
Подчертаните числа, напр. 1
от втори ред, означава, че е
зададено по условие.
Следващите числа са открити
при решаването на задачата.
Най-дясното число е броя на
неоткритите елементи.
Означенията от типа xN са за
случаите когато едно число в един
сектор 3х3 се среща само на един
ред/стълб. Например х1 от 3-ти
(втори
без
заглавния)
ред
означава че в трети сектор
числото
3
може
да
бъде
разположено само на втори ред.
От което следва че в предните два
Фиг. 4. Разширена числова
таблица.
Големите
числа
са
зададените по условие.
По-малките единични са тези
които са еднозначно открити.
Където не е еднозначно
определено единствено число, се
отчитат
и
описват
всички
възможни.
При откриване на число от
някой
сектор,
се
повтаря
проверката на неустановените
числа от този сектор, защото
схемата
най-често
води
до
промени,
а
програмното
им
115
отчитане се организира лесно чрез
флаг и цикъл за повторения.
Възможността чрез запис в
стек
да
се
обхождат
и
предходните сектори, съдържащи
ред или колона, пресичаща се с
тези на открития елемент, може да
доведе до непредсказуеми по
брой и разклонения връщания в
дълбочина.
Затова
не
е
приложена в програмата.
В случаи че се стигне до
нееднозначност обаче, поради
липса на други варианти за
продължение, се полагат една или
повече от позициите с най-малко
варианти и се правят опити за
достигане на решение.
алгоритмизиране.
Особено
привлекателна е перспективата за
обобщаване,
натрупване
и
използване на човешкия опит и
знания
в
информационни
експертни системи, прилагането
им за постигане на оптимални
резултати
и
вграждане
на
възможности за автоматичното им
самоусъвършенстване.
Този
подход, в частност, се използва и
при решаването на настоящата
задача и дава възможнос не само
за постигане на резултати, но и
онагледява ясни и разбираеми
междинни стъпки което повишава
познавателната й стойност и
полезност.
2.2. Режим на генериране на
задачи.
В този режим се указват 5
нива и степента на сложност се
изчислява на базата на:
- брой зададени числа;
- „дълбочина на скриване‖ брой
на
зависимостите
необходими за откриването на
елемент;
- брой на „скрити‖ елементи,
които се откриват чрез няколко
зависимости.
4. Future work
В програмата са запазени
възможности за подобряване на
алгоритъма,
потребителския
интерфейс, работа със собствени
файлове, въвеждане на пакетна
обработка за генериране на поголям брой задачи както и режим
на
арбитраж
на
игра
от
потребител.
Решението на голям брой
задачи зависи от успешното им
описание
и
Литература:
1. Мичел, Е., BORLAND Pascal
7.0 - ръководство на програмиста част I и II, Нисофт&Paramount
Publishing, София 1994
2. Суон Т., Delphi 4 - Библия,
АлексСофт 1999
116
3.
Заде,
Л.,
Понятие
линвистичной перемнной и его
применние
к
принятию
приближенхых
решений,
Мир,
Москва, 1976.
4. Поскит, Д., Мефам, М.,
Судоку, Егмонт 2006
5. Parker, Alan, Algorithms and
Data Structures in C++, CRC Press
1993
6. Информация от интернет.
НАЦИОНАЛНА СТУДЕНТСКА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКА
КОНФЕРЕНЦИЯ ‘09
117
БЕЗКРАЙНИ ТРИДИАГОНАЛНИ ЛИНЕЙНИ СИСТЕМИ В
ЗАДАЧИ ОТ РАЗСЕЙВАНЕ
Неше Керим
Глава I – Увод
Теорията на разсейването се
занимава с ефекта , който оказва
една нехомогенна среда върху
една падаща частица или вълна.
При отсъствие на нехомогенности
в средата на разпространение,
вълната
би
продължила
движението си без да се случи
нищо от физична гледна точка.В
случай обаче, че по пътя има
някакво
препятствие,
тя
непременно ще претърпи някакви
изменения в начина на своето
разпространение.Тези изменения
са резултат от взаимодействието
между вълната и препятствието, и
са силно свързани с физическа
същност,както на самата вълна (и
средата,
в
която
тя
се
разпространява),така
и
с
харатеристиките на препятствието
– геометрични и физични.
От физична гледна точка, когато
започне излъчване на вълни от
някакъв източник (падащи вълни),
в нехомогенна среда, те се
разпространяват без изменението
до момента в който влязат, в
контакт с някое от наличните
препятствия.
В
резултат
на
настъпилото
взаимодействие,
контактните
точки
върху
препятствието се превръщат в
източници
на
нови
вълни
(отразени, разсеяни вълни). По
този начин в произволна точка от
пространството минават както
падащи, така и отразени вълни.
Така пълното вълново поле може
да се разглежда като сума от две
компоненти: една компонента,
която носи в себе си вълната,
такава каквато е била тя преди да
настъпи
взаимодействието
с
препятствието (падащо вълново
поле),
и
една
компонента,
получена след взаимодействието
на
падащата
вълна
с
препятствието (разсеяно, отразено
вълново
поле).
При
тази
постановка,
възникват
две
основни задачи – права и обратна.
Правата задача в теорията на
разсейването се състои в това да
се намери разсеяното вълново
поле при условие, че са известни
падащото
вълново
поле,
уравнението описващо вълновото
движение и
геометрията на
препятствието,
предизвикващо
разсейването.
Голям интерес предствалява и
обратната задача в теорията на
разсейването.
При
нейната
постановка, по дадени падащо и
118
разсеяно
поле,
се
търсят
геометрията на пряпятствието
и/или вълновото уравнение на
движението. С други думи, целта е
да се определи природата на
нехомогенността,
познавайки
асимптотиката
на
отразената
вълна, или да се възстанови
диференциалното
уравнение
и/или неговата дефиниционна
област, чрез поведението на някое
от неговите решения.
Интересно е да се отбележи, че
всичките
прави
задачи
от
класическата
теория
на
разсейването,
с
различни
гранични условия, са коректни
върху
двукратно
гладки
повърхнини. Те имат единствено
решение, което е устойчиво и са
добре изучени. Налице е много
информация, касаеща техните
решения.
Обратните
задачи
на
разсейването
прогресират
от
колекция конкретни техники със
слаба математическа обосновка,
до област на интезив на активност
и поставяне основните на солидна
математическа база. Причините за
това са две: обратните задачи на
разсейването са нелинейни и
некоректно
поставени.
Посъществена, особено от гледна
точка на числените методи, е
некоректността, която означава, че
малки изменения в измерените
данни, водят до големи грешки при
възстановяването
на
препятствието.
Всъщност
за
произволно зададена амплитуда
на
разсейване
не
винаги
съществува решение на обратната
задача,а ако съществува, то не
зависи непрекъснато от изходните
данни.
Ще се спрем на аналитичното
решаване на една права задача на
разсейването, която води до
безкрайна тридиагонална линейна
алгебрична
система
за
коефициентите.
Глава II
Задача на акустично разсейване
за би-сферите в ниско честотния
режим.
Акустично
еластчна
сфера
покрита
от
пропускливо,
ексцентрично, сферично покритие
смущава разспространението на
произволно
вълново поле в
равнината.
Доказано
е,
че
съществува
точно
една
бисферична координатна система,
която описва дадената геометрия.
Допускаме, че дължината на
акустичната вълна има дължина
много
по-голяма
от
колкото
характерното
измерение
на
източника на разсейване и така
приблизителният ниско-честотен
приблизителен метод проблема
за разсейването. Непълното Rразделение
на параметрите в
119
бисферични
координати
и
нормалното
диференциране
включено
в
гранично
пропускливите условия води до
три-членна
рекурентна
(периодична)
релация
за
серийните
коефициенти
отговаряща
на
полетата
на
разсейване.Така,
че
потенциалната гранична задача
за водещите
ниско-честотни
приближения
се свежда до
безкрайни тридиагонални линейни
системи, които са решени по два
начина: аналитично и приближено
чрез метода на орязването.
Показано е, че имайки предвид
позицията на
външната и
вътрешната сфера има точно една
бисферична координатна система
съответстваща на геометрията на
образувания
източник
на
разсейване.
Бисферичните
координати принадлежат на клас
от
шест
криволинейни
ортогонални системи, известни
като циклиди, която не допуска
пълното разделяне на променливи
величини
в
хармоничното
уравнение, но все още позволява
решението на
скаларни и
векторни гранични задачи в
2. Постановка на задачата на
Нека да
разгледаме две
ексцентрични сфери S a и Sb с
радиуси a и b съответно (a  b) , с
центрове
разположени
на
разстояние d  a  b една от друга.
Първата ни стъпка е да въведем
която описва дадените сфери с
две определени стойности на една
от пространствените променливи.
Бисферичната
система
е
ортогонална координатна система
[22],
която
е
свързана
с
Декартовата
система
чрез
уравнения.
xc
sin  cos 
sin  sin 
, yc
,
cosh   cos 
sinh 
zc
(1)
където с 2c, означаваме вътрешно
фокусното разстояние, където
  (, )
определя
непресичащите сфери,   [0,  ]
определяща
пресичащите
се
сфери и   [0, 2 ] e азимутен ъгъл,
който представлява аксиалната
симетрия
на
системата.
координатната
повърхнина
е
центрирана
в
точката
с
координати (0, 0, c / tanh  ) с радиус
c / | sinh  | . Където  се променя от ∞ до +∞, кореспондиращата сфера
идва на фокус в (0,0,-а) за   
извива полупространството Z<0
за  <0, преминава през равнината
със стойност z=0 за   0 извива
полупространството z>0 за
 >0
120
Sa и
и
накрая, за да завърши във
сферата
съответства
фокус (0,0,а) за    .
подмножеството
Нека допуснем, че сферата S а ,
която описва
границата на
покритието
съответства на
  r1 и сферата Sb ,
стойността
която описва повърхността
на
ядрото съответства на стойността
  r2 .
За да се адаптира една
бисферична координатна система
към сферите S a и Sb , е нужно да
намерим
положителни
числа
r1 , r2 , r1  r2 , които отговарят на
условията:
c
c
a,
b,
sinh r2
sinh r1
c
c

d
tanh r1 tanh r2
(2)
Решавайки системата (2) спрямо
неизвестните r1 и r2 и , стигаме до :
( a  b) 2  d 2 ( a  b) 2  d 2
c
2d
r1  ln
c c a
,
a
2
2
c  c2  b2
r2  ln
,
b
(3)
които определят точно една
която съответства на даденото
дву-сферично препятствия.
Екстериорната област V  , където
разпространяващата се акустична
вълна се генерира e външна за
на
V   (  , ,  ) |   (, r1 ),  [0,  ],   [0, 2 ] ,
Докато обвивката V  между S a и Sb е
дефинирана като
V   (  , ,  ) |   (r1 , r2 ),  [0,  ],  [0, 2 ] ,
В новата координатна система
разстояние се дава чрез
r c
cosh   cos 
,
(4)
което предполага, че далечната
област отговаря на малката
област (  , )  (0, 0).
Отстраняваме
хармоничната
exp it ,
времева
където с  означаваме ъгловата
честота, приемаме че падащото
равнинно акустично поле от вида
^
ui (r )  eik k .r , (5)
осветява
целта.
К

означава
^
вълново числи в V и k е посоката
на разпръскване. Задачата на
разсейването, която разглеждаме
тук
е
следната:
Намираме
тоталното поле
u  (r )  u i (r )  u s (r ), където r  V 
(6)
за което се решаваме уравнението
u  (r )  k 2u  (r )  0,
на
Хелмхолц
където r  V 
(7)
и вътрешно остатъчното поле на
налягане u  , като решаваме
уравнението
u  (r )  (k  )2 u  (r )  0, където r  V 
(8)
121
с k  да отоговоря вълновото число
в V.
Допускаме, че вътрешните и
външните обаласти V  и V  са
заети от линейни хомогенни,
изотропни,
непроменящи
се
акустични среди и вътрешното
вълново число k  се отнася към k
чрез израза (k  )2   2 k 2 , където  е
реалният показател на рефракция
(печупване)
свързващ
двете
среди.
Полето на разсейване u s
удоволетворява
условието
на
радиацията на Зомерфелд
lim r (
x 
u s
 iku s )  0
r
(9)
непрекъсното над единичната
сфера
триизмерното
S2в
Евклидово пространство. Върху
сферата S a поставяме условие на
проникването (прехода).
u  (r )
u  (r )
u (r )  u (r ),

, (10)
n
n
където  / n означава външната
нормална диференциация и  е


средната
плътност.
Звукопрониквашите
гранични
условия
(10)
описват
непрекъснатостта на остатъчното
поле на налягане както и това на
нормалната
компонента
на
скоростното
поле,
докато
пресичаме
пропусквателната
повърхнина S a .
Върху повърхнината Sb на
ядрото
приемаме
граничното
условие на Дирихле.
(11)
u  (r )  0,
което описва факта, че Sb не може
да издържи някакво налягане и
Sb
показва
като
акустично
еластична граница.
Ако отбележем чрез
^
r  S h(k | r  r  |) 
2
eik |r r |
ik | r  r  |
(12)
фундаменталното решение на
Хемхолцовия оператор с вълново
число k , тогава вътрешното поле
приема
добре
познатото
u
интегрално представяне
u  (r ) 
u i (r ) 
ik
4

Sa
[u  (r )

 
h(k | r  r  |)
u (r )]ds(r ).
n
n
(13)
В далечното
асимптотичния
^
u s (r )  g (r )h(kr )  (
поле
1
), r  
r2
имаме
вид
(14)
където
амплитудата
на
разсейване g е нормализирана
към същите измерения като u s и
дадена чрез
^
g (r )  
ik
4
^ ^
   
 ik r^ .r '

u
(
r
)

ik
(
r
.
n
')
u
(
r
')
Sa  n
e ds(r ')
(15)
^
r  S 2 . Веднъж получена
за
амплитудата
на
сеченията на разсейване
122
s 
1
k2

S
^
^
| g (r ) |2 ds(r )
2
(16)
се дефинира като L2 норма на g
върху участъка на единичната
сфера .
3. Ниско честотен приблизителен
метод за малка пропусклива
сфера с непропускливо ядро.
Мотивацията за прилагане на
ниско-честотни
особено
за
криволинейни
координатни системи, което не
позволява
разделянето
на
променливи за Хелмохолцовото
уравнение
е
замяната
на
възникналата
задача
на
разсейването с поредица от
потенциални задачи на граничните
стойности, които могат да бъдат
решени последователно.
Бисферичната
координатна
система осигорява подходяща
среда за решаването на задачи за
многократно разсейване от две
сфери. Това е вярно само в
нискочестотно
измерение
т.к
уравнението на Лаплас има
разделяне на променливите в
бисферичните координати докато
уравнението на Хелмхолц не.
Отбелязваме, че ефективността
на тази система, създаването на
аналитични резултати за задачи от
многократно разсейване може да
бъде
употребявано
за
получаването
на
повече
аналитични резултати, което може
да
бъде
използвано
като
подходящи
инструменти
за
цифрови изчисления.
Когато дължината на вълната на
падащото поле е много по-дълга
от радиуса на външната сфера, а
именно к а <<1 , всички полета
които участват са аналитична
функция на вълновото число
[8,14,15].
Тоталното акустично поле u 
позволява развитие в ред във
вида

(ik ) 
un (r ), r V   Sa
n 0 n !
u  (r )  
(17)
за да приспособим нашите понататъшни
проучвания
вътрешното
поле
е
u
представено по степените на ik
вместо ik  , което е

(ik )n 
un (r ),
n 0 n !
u  (r )  
r V   Sa  Sb ,
(18)
където
използваме релацията
k  k
и степените на  са
абсорбирани в коефициентите un .
Валидността на разширенията
(17), (18) са
въведени от
Клайнман [13].
Ниско
честотните

un ,
un
удоволетворяват
уравненията



un (r )  n(n 1)un2 (r ) , r  V ,
(19)
(20)
un (r )  n(n 1) 2un2 (r ), r  V  ,

123
un (r ) 
условията на пропускливост на
покритието
^
1
4
u (r )
u (r )

, r  S a (21)
u (r )  u (r ),
n
n
(k .r ) n 
и
условия на границата на
уравнението на Дирихле върху
ядрото.
(22)
un (r )  0, r  Sb
За всяко n = 0,1 ....
За определянето вида на un
ние
употребяваме
ниско
честотните
развития
и
на
падащото поле (5)
и на
фундаменталното решение (12)
 | r  r  |m 1

n

n

n

n
n
n
 m 
un m (r )

| r  r  |m 1 .
n
 
un m (r )
1
ds(r )    
n
r
m 1
Sa
(26)
Всеки може да отбележи, че
неизчезващата
част
на
асимптотичното представяне (26)
предлага определено решение на
нехомогенното
уравнение
на
Лаплас (19). Така всяко решение
на (19) може да бъде написано
като сума от съответно отделно

(ik )n ^ n
i
частнорешение плюс решение на
u (r )  
(k .r ) ,
n 0 n !
хомогенното решение на Лаплас,

(ik )n
което също така трябва да бъде от
h(k | r  r  |)  
| r  r  |n 1 ,
(23)
вида 1/ r , като r   .
n 0 n !
и като заместваме в (13) ние
Приближенията на Рейли
получаваме
(нулево приближение): Водещите

un (r ) 
нискочестотни коефициенти u0 и
^
1

1
1 un (r )
u0 , познати като приближенията



(k .r )n 
u
(
r
)

ds
(
r
)

n
4 S
n | r  r  | | r  r  | n
на Рейли [14], решават следната
гранична задача
n
n
1

(27)
u0 (r )  0, r  V  ,

m 1


  S un  m (r )  | r  r  | 

4 m 1  m 
n
(28)
u0 (r )  0, r  V ,

u (r )
с гранчини условия
 | r  r  |m1 nm
ds(r ).
(24)
a
a
n
За
да
въведем
така
нареченото
асимптотично
интегрално
предствяне
ние
използваме факта, че
u0 (r )
u0 (r )

, r  S a (29)
u (r )  u (r ),
n
n
и u0 (r )  0, r  Sb
(30)

0

0
Ниско честотното развитие на
падащото поле и интегрално

1
1 un (r )
1  представящата


формула
(26)
S un (r) n | r  r |  | r  r  | n ds(r)    r  , r  
определят
асимтотичното
(25)
поведение
и в следствия на това (24) става
a
124
1
Коефициентите и An и Bn са
u0 (r )  1  ( ),
r r 
(31)
свързани чрез условия на Дирихле
В
бисферичните
граничната задача (27)-(30) води
до аксиални (осово) симетрични
решения (22).

 ( n 1 )  
f (  , )  cosh   cos    An e 2 Pn (cos  ),
n 0 

(32)
където Pn са полиноми на Лежандр
Вземайки
разщирението
2 1/2
(1  2h cos   h )
за
h  e 
получаваме винаги конвергентно
(cosh   cos  ) 1/2 в
решение
на
членовете
на
зоналните
хармоници cos  ,
Даден от

1
 2e
1
( n  )|  |
2
n 0
Pn (cos  ). 33)
(30), като съдържат
Bn   Ane(2n1) r2 .
(36)
Като се има предвид нормалната
производна
в
cosh   cos  
 ^
,
 n . 
c

n
(37)
трансмисионните условия
създават релациите
(29)
1
  ( n 1 ) r1
 ( n  ) r1 
2
2
A
e

2
e
 n
Pn (cos  ) 

n 0 


 1

  n 1 r1
 n   r1 
  An e 2   e 2 n1r2 e  2   Pn (cos  )
n 0



(38)
При
вида
на
(32),(33)
и
асимптотичното поведение (31) на
нулевия редови коефициент u0
търсим решение във вида
и
sinh r1
2 cosh r1  cos 
 1
   n 12 r1
 n   r1 


 2e  2   Pn (cos  ) 
 An e

n 0 



 1
 1
1
1
 

 n   r1 
 ( n  )|  |
( n )  
1   n r1
u0 (  , )  cosh   cos    2e 2  An e 2 Pn (cos  ),  cosh r1  cos   n    An e 2   2e  2  Pn (cos  ) 


n o 

2  

n 0 


  (, r1 )
(34) за


u0 (  ,  )  cosh   cos    A e
n 0 
1
(n ) 

2
n
1
( n ) 

2
n
B e
и

Pn (cos  ),

(35)
за
Отбележете,
че
  (r1, r2 ).
приближението u0 на външното
поле, има коефициенти
Bn  0
според сходимостта на редовете
(34) в (, r1 ) .
sinh r1

2 cosh r1  cos 
  n 12 r1 (2n1) r  n 12 r1 
2
A  e   e
e    Pn (cos )

n 0




n
+
 1
1

 n r1 
 1   (n )r1
 cosh r1  cos  An  n   e 2  e(2n1)r2 e  2   Pn (cos ) .
2  
n 0 

(39)
От (38) получаваме
125
2  An e(2 n 1) r1
A   2 n1r
,
1
e
 e 2 n 1r2

n
(40)
и после (39) става
 1
   n 12 r1
 n   r1 


(1   )sinh r1  An e
 2e  2   Pn (cos  )

n 0



    n 1 r1  n 1 r1     n 1 r1  n 1 r1 
   2n  1 cosh r1 n  An e 2   2e 2     An e 2   2e  2   Pn  cos  
 

n 0
 
 


 1
 1
 1
    n 1 r1
 n r1  
n r
 n r1  
  2  1
 2
 2
 n  An e  2e
   An e  2e  2    2n  1 cos Pn (cos )

 

n 0 
 

 

(41)
където обозночаваме
e 2 n1r1  e 2 n1r2
 n  (2 n 1) r
.
1
e
 e 2 n1r2
(42)
Като заместваме рекурсивната
формула за полиноми на Лежандр
(2n  1) cos  Pn (cos  )  (n  1) Pn 1 (cos  )  nPn 1 (cos  )
(43)
във (41) и изравняваме степените
на Pn , стигаме до тричленната
повтаряща се релация
До същата задача се достига в
статията
на
Krokmail
при
разсейване на еластични вълни от
Тор, който е също от циклидите.
Глава III
Решаване на три-диагонална
безкрайна линейна система от
алгебрични уравнения
Като обозначаваме с
xn  An , an  (n  1)e(2n3) r1 (n1  1),
bn  e(2 n  2) r1  2n  1  n   1 cosh r1  (   1) sinh r1  ,
cn  ne(2 n 1) r1   n 1  1 ,
(45)
dn  2  n  1  n1  1  ne ( n1  1)  e ((1   )sinh r1  (2n  1)( n   1)cosh r1 )  ,
2 r1
r1
рекурсивното уравнение (44) се
свежда до безкрайна система от
алгебрични уравнения във връзка
с xn от вида
an xn 1  bn xn  cn xn 1  d n ,
an  0,
c0  0, за n  0,1, 2,... (46)
Ясно
е,
че
проблема
на

гранични
(n  1)e
( n1  1) A  e
An
(2n  1)(n  1)cosh r1  ( 1)sin r1  трансмисионните
стойности за бисфери се свежда
ne(2n1) r (n1  1) An1 
до уравнение от вида (46) като
=
включва,
че
хармоничната
2  n  1  n1  1  ne2r ( n1  1)  er ((1   )sinh r1  (2n  1)( n   1)cosh r1  ,
функция
в
(44)
координати не може да бъде
Спрямо фактора cosh   cos 
и
определена по-просто освен чрез
поредица
от
тридиагонални
неортогоналността
на
безкрайни системи от алгебрични
(и
тороидални)
уравнение
[2,16].
Една
от
хармоници в  . Така задачата за
обичайните техники за решаване
проникващо акустично разсейване
на рекурсивни уравнения от вида
за бисфери се свежда до
(46) се базира върху прилагането
системи
на
на метода на функцията на Грийн
линейни алгебрични уравнения.
(2 n 3) r1

n 1
(2 n  2) r1
1
1
1
126
за
диференцирани
уравнения
както е предложено от Томсън
[21] и използвана от Лов [18]. В
настоящето
предлагаме
по
уместен
и
ефективен аналитичен метод за
решаване
на
алгебрични
системи
като
използваме теориите на безкрайни
дроби и верижни трансформации.
Тридиагоналната
безкрайна
система от алгебрични уравнения
(46) се свежда до успешно
решаване в две бидиагонални
системи
~
а n xn1  (1  kn ) xn  (1  kn ) yn , n  0,1, 2...
~
~
(1  kn ) yn  c n yn 1  d n , s
~
където a n 
(47)
~
an
,
bn
c
n

~
cn
,
bn
d
n

dn
и kn
bn
е крайна дроб определена от
~
~
1
, k0  0.
~
(48)
c n 1 a n  2
~
~
c n  2 a n 3
1
1  ...
Горните
бидиагонални
системи имат аналитични решения

m 1
~
a
xn   yn   ym  s ,
m  n 1
s n 1  ks
~
~
Стойностите на xn се
получават от безкрайни редове
(49).
Сходимостта във формулите (49)
може да бъде проверена при
c 0  0 ).
~
~
n 1
dn
dm
yn 

1  kn m 0 1  km
n
(49)
~
cs
 1 k
s  m 1
.
(50)
s
Трябва да се отбележи, че
yn , n  0,1, 2,...
са
единствено
~
анализа на коефициентите a n , c n и
~
на системата (47), което в
нашият
случай
се
събира
експоненциално
към
нулата
правейки техните решения сходни
също. Изразите (36),(40) и (44)
намаляват
до
съответната
формула
за
еластчната(пластична,
гъвкава)
сфера
когато
докато
 1,
константите  n би следвало да се
интерпретират като влияние върху
покритието.
dn
~
c n a n 1
kn 
определение
от
втората
рекурентна релация в (47) (доакто
 b1

 a2
0

0
0

0
0

c1
b2
a3
0
0
0
0
0
c2
b3
a4
0
0
0
0
0
c3
b4
a5
0
0
0
0
0
c4
b5
a6
0
0
0
0
0
c5
b6
a7
0    x1    y1 
    
0    x2    y2 
0    x3    y3 
    
0  x   x4     y4 
0    x5    y5 
    
c6    x6    y6 
b7    x7    y7 
Стъпка-1
Умножаваме реда i  1 с
c(i) / b(i  1) и го добавяме към реда
i
127
(например умножаваме
ред 4 с c3 / b4 и го добавяме към
3ти ред )
Умножаваме реда i  1 с
a(i) / b(i  1) и го добавяме към реда
i
ред 4 с a3 / b2 и го добавяме към
3ти ред )
Прилагайки описаният алгоритъм
за всички редове достигаме до
следната матрица:
b

0
 a3`

0
0

0
0

`
1
0
b2`
0
a4`
0
0
0
`
1
c
0
b3`
0
a5`
0
0
0
c2`
0
b4`
0
a6`
0
0
0
c3`
0
b5`
0
a7`
0
0
0
c4`
0
b6
0
 k` 
0   x1   1 
`
  
0   x2   k2 
 `
0   x3   k3 
  
`
0  x  x4    k4 
 
0   x5   k5` 
  
0   x5   k6` 
 
b7   x5   k ` 
 7
Стъпка-2
i
ред 5 с c`3 /b`5 и го добавяме към
3ти ред )
a(i) / b(i  2) и го добавяме към
реда i
ред 1 с a`3 /b`1 и го добавяме към
3ти ред )
Имаме:
 `` 
 b1`` 0 0 0 c1`` 0 0   x1   k1 

    k `` 
``
``
0
b
0
0
0
c
0
2
2

  x2   2 
 0 0 b3`` 0 0 0 c3``   x3   k3`` 

    `` 
``
 0 0 0 b4 0 0 0  x  x4    k4 
 a `` 0 0 0 b`` 0 0   x   k `` 
5
 5
  5  5 
``
 0 a6 0 0 0 b6 0   x5   k6`` 
 0 0 a `` 0 0 0 b   x   `` 
7
7   5

 k7 
Стъпка-3
i
ред 5 с c``1 /b``5 и го добавяме към
1ви ред )
a(i) / b(i  4) и го добавяме към
реда i
ред 5 с a``5 /b``1 и го добавяме към
5ти ред )
Имаме:
 b1'''' 0 0 0 0 0

''''
 0 b2 0 0 0 0
 0 0 b3'''' 0 0 0

''''
 0 0 0 b4 0 0
 0 0 0 0 b'''' 0
5

 0 0 0 0 0 b6
0 0 0 0 0 0

 k '''' 
0   x1   1 
''''
  
0   x2   k2 
 '''' 
0   x3   k3 
  
''''
0  x  x4    k4 
 
0   x5   k5'''' 
  
0   x5   k6'''' 
 
b7   x5   k '''' 
 7
И така получаваме матрица, която
има един диагонал с ненулеви
коефициенти.
Естествено,
128
решенията на ‗x‘
промеливите
могат лесно да бъдат намерени
със следното уравнение:
x i   b ''' i  / k ''' i 
Този метод може да бъде
приложен
за
безброй
променливи,със същите стъпки. За
N на брой променливи, стъпките
log 2 ( N  1) на брой, за да
са
получим еднодиагонална матрица
със стойности различни от нула.
Теорема: Нека
е
дадена
системата

a x
i 1
ij
j
 bi , i  1, 2,...
където матрицата е стриктно
диагонално доминирана , т.е

 i | aii |  aij 0   i  1 ,
i  1, 2,...
j 1
j i
Нека освен това са изпълнени
хипотезите:

1.
1
| a
ii |
i 1

2.
| a
ij
| M
ij
|
i 1
j i

3.
| a
i 1

Тогава системата има единствено
ограничено решение.
[1] I. Arnaudov, G. Dassios and
V.Kostopoulos, The soft and the
hard coated sphere
within a
point source wave field, J. Acoust.
Soc.Amer. 104 (1998), 1929-1942.
[2] I. Arnaudov, A. Georgieva and G.
Venkov,
Scatering of a plane
acoustic wave from a rigid small
torus, Compt. Rend. Acad. Bulg. Sci.
58 (2005), 17-23.
[3]
A. Charalambopoulos, G.
Dassios and M. Hadjinicolaou, An
analityc solution for
lowfrequency scattering by two soft
spheres, SIAM J. Appl. Math.58
(1998),370386.
[4] D. Colton and R. Kress, Inverse
acoustic
and
electromagnetic
scattering theory Springer-Verlag
(1998).
[5] G. Dassios, Convergent lowfrequency expansion for penetrable
scaterers, J. Math. Phys. 18 (1977),
126-137.
[6] G. Dassios , Low-frequency
scattering theory for a penetrable
body with an impenetrable core,
SIAM
Journal
of
Applied
Mathematics 42 (1982), 272-280.
[7] G. Dassios and G. Kamvyssas,
Point source excitation in direct and
inverse scattering: the soft and the
hard small sphere, IMA J. Appl.
Math. 55 (1995), 67-84.
[8] G. Dassios and R. Kleinman,
Low frequency scattering, Oxford
129
Mathematical
Monographs,
Clarendon Press (2000).
[9] P. N. Shivakumar, R. Wong,
Linear equations in Infinite Matrices,
Linear algebra and its applications 7,
53-62 (1973)
[10] P. N. Shivakumar, J. J. Willams,
An iterafive method with truncation
for infinite linear Systems, Journal of
comp. and Applied Mathematics 24
(1988), 199-207
[16] P. Krokhmal, Exact solution of
the displacement boundary-value
problem of elasticity for a torus, J.
Engineering Mathematics 44 (2002),
345-368
[17] J. Love, Long wavelength
acoustic scattering by a torus of
arbitrary aspect ratio, J. Inst. Maths
Applics 12 (1974), 321-344.
[22] P. Morse and H. Feshbach,
Methods of theoretical physics. I, II,
McGraw-Hill, New York (1953).
130
ЕВРИСТИКА
Г. А. Гарабедян
София пк.1309, жк. Света Троица, бл. 377, вх.В, ет.4, ап.49
I. УВОД
Думата
„евристика―
е
извлечена от гръцкия глагол
heuriskeia значещ „да намериш―
или „да откриеш―.
Има два погледа върху
природата на евристиките. В
първия евристиките са видени
като решение на проблем. Този
възглед е част в математиката,
където евристичните методи са
належащи за проблеми, чиито
анализ не ги решава. Пример за
това
е
намирането
на
доказателство
като
противоположното
на
проверяването
на
неговите
стъпки. Тук евристиката не е
мисловен пряк път или второ найдобро решение, а е пътят за
намиране на решение. Подобно в
изкуствения интелект и machine
learning евристиката предлага
решения, когато оптимизация е
непостижима. Оптимизация- като
противоположното на евристикатазначи намирането на абсолютно
най-добрата стратегия за даден
проблем. Все пак ние не знаем
оптималната
стратегия
за
мнозинството проблеми, от които
се интересуваме, включително
добре дефинирани проблеми като
игра на Шах-Мат, зле дефинирани
проблеми с неясни структури или
множество цели и социални
взаимоотношения, чиито настоящи
правила могат да се променят в
бъдеще.
Евристиките
са
необходими, когато оптималната
стратегия не може да бъде
изчислена чрез човешко познание
или машина (както в Шах-Мата)
или когато оптимизирането е
прекалено скъпо, бавно и опасно
(както е в интензивните отделения
в болниците). Според този първи
поглед евристиките са потребни,
защото оптимизацията може да
реши само малък клас проблеми в
реалния свят.
Във
втория
поглед
евристиките са самият проблем.
Тази насока възприема, че ние
можем да намерим оптималната
стратегия за даден проблем и
смята евристиките за втора найдобра стратегия. Използването на
евристики е характерен признак на
познавателните ограничения на
131
хората, отколкото на природата на
проблема. На тези ограничения от
своя страна се гледа като на
източник
на
различни
познавателните
илюзии
или
предразположения.
Термините
евристика и предразположение са
често използвани като взаимно
заменяеми (равностойни), като
винаги са видени да създават
проблем, въпреки че единият
термин описва процеса, а другият
резултата (изхода). Този втори
възглед е широко разпространен в
социалната
психология
и
поведенческата
икономика
и
според последните е оформила
поведенческите
закони
и
икономиката.
Ако първият възглед е
правилен,
евристиките
са
належащи за много професии;
единственият
въпрос,
който
остава, е коя евристика в кои
случаи трябва да се използва. Ако
вторият възглед е правилен, тези
много професии успяват по-добре
без евристики с облягане на
логика,
вероятности
и
оптимизиране.
II. ПЕТ ОСНОВНИ
РАЗБИРАНИЯ
1. Хората
използват
евристика не само защото
имат
ограничени
познавателни възможности.
Причината за евристиките не
е изключително в човешкия
мозък, който се смята за
изчерпан
инструмент.
Външните причини (на пр., че
проблемът е неподатлив на
изчисление,
бъдещето
е
неопределено и целите са
неясни) са достатъчни за
мозъци и компютри да се
основават на евристики. Като
доказателство,
когато
бившия световен шампион
по Шах-Мат Каспаров игра
срещу
Шах-Матната
програма на IBM Deep Blue и
двамата трябваше да се
основават
на
евристики.
Причината не е просто
защото хората и компютрите
имат
ограничени
познавателни възможности,
а защото проблемът е
неподатливи на изчисление.
Решението не е изчислимо
дори и за най-брилянтните
умове
и
най-бързите
машини. Ограниченост на
внимание, памет и мислене
могат
разбира
се
да
допринесат
към
на
прости
евристики,
но
външните
причини са достатъчни за
същото.
2. Ограничените
познавателни способности
не са винаги лоши. Изглежда
132
очевидно, че ограничените
познавателни способности са
винаги
лоши,
но
ограничените възможности
могат
на
практика
да
разрешат
(задействат)
познавателни функции, не
само да ги ограничават. Като
доказателство
големите
капацитети памет могат да
предотвратят научаването на
език при децата така както и
при
невроните
мрежи,
доколкото
започвайки
с
малки
(ограничени
възприятия)
и
прости
изречения
(бебешко
говорене)
се
позволява
научаване.
Разгледайте
пример за мнемонист с почти
неограничена памет, който
перфектно може да рецитира
страници текст, но неговата
памет би била наводнена от
детайли, така че той би имал
проблеми
обобщавайки
същината
на
текста
и
мислейки
на
абстрактно
ниво.
Краткосрочно
ограничения капацитет на
паметта
изглежда
ни
позволява да разпознаваме
ковариациите на събитията
по-добре от колкото с поголям
(или
по-малък)
капацитет.
3. Не винаги евристиките
водят до втори най-добър
резултат
докато
оптимизирането води до
най-добър резултат. Ако
оптималната стратегия е
неизвестна или прекалено
бавна, евристиките не могат
да са втори най-добро
решение. Те може би са
единственото.
По
тази
причина науката евристика е
едновременно
позитивна
(какви евристики използват
хората?)
и
нормативна
(какви евристики трябва да
се
използват
в
какви
ситуации?). Още повече, че
всеки модел на оптимизация
е оптимален само относим
към набор от математически
пригодни допускания. До
това ниво, до което тези
допускания не са в реалния
свят,
резултатът
от
оптимизирането може да е
разочароващ. В тези случаи
оптимизиращите теории са
втори
най-добри.
Следователно е важно да се
разделят
термините
оптимизация и евристика,
които
се
отнасят
към
вътрешния
процес
на
взимане на решение, от
външни
оценки
като
оптимален, добър и лош
резултат, които се отнасят
133
за резултат от взимането на
решение.
4. Всичко освен оптимизиране
и
логика
не
е
само
евристика.
Не
всяко
представено обяснение на
поведение
е
евристика.
Евристиката е модел на
процес, което е тип стратегия
отколкото
състояние.
Дългосрочните
състояния
като характерни черти и
становища и краткосрочните
състояния като настроения и
вълнения
са
възможно
обяснение на поведение, но
не
са
евристики.
Съществуват
стратегии,
които не са бързи и
пестеливи
нито
пък
използват
оптимизиране.
Бърза и пестелива евристика
е стратегия, която игнорира
част от информацията и
позволява бързо решение.
5. Повече информация е не
винаги по-добре. В повечето
модели на рационалност се
приема
за
дадено,
че
качеството на избора (или
прогнозата)
винаги
се
подобрява – или най-малко
не може да се смалява- с
увеличаване на количеството
информация. Все пак това
допускане
е
некоректно;
връзката
между
количеството информация и
качеството на прогнозата е
често обърната U- образна
дъга. Една причина за това е,
че част от информацията,
която имаме днес, не се
обобщава
за
утре;
с
игнориране на информация
могат
да
доведат
до
по-добра
прогноза от това, което
стратегиите, които използват
цялата
относима
информация. Специфично,
когато неопределеността е
висока, се нуждаем да
игнорираме
част
от
информацията,
за
да
направим ясна прогноза.
Важната разлика тук е между
сглобяването на данни и
прогнозата. Запълването на
параметрите на модел от
информация,
която е вече известна, се
нарича сглобяване на данни;
тук и в други ситуации,
където просто се обяснява
какво вече се е случило,
повечето информация (и
повечето
свободни
параметри) е почти винаги
по-добре. Проверката дали
модел
с
фиксирани
параметри може да предвиди
бъдеще
или
неизвестни
събития се нарича прогноза.
134
В неопределения сват, който
не
е
перфектно
прогнозируем, схващането,
че повечето информация е
винаги по-добре вече не е
вярно.
Тук се вижда, че евристиките
се противопоставят на небесните
идеали. Тези три на брой идеала
са всезнанието, оптимизацията
и универсалността. Всезнанието
е идеала на пълното знание, който
е
често
(най-малко
приблизително) приеман в теории
за
човешката
рационалност,
неговата скромна сестра е идеала,
че повече информация е винаги
по-добре или не може да нарани.
Оптимизацията е идеала, че за
всеки
отделен
проблем
съществува най-доброто решение
и че ние знаем как да го намерим.
Универсалността е идеала, че
тази най-добра стратегия като
до
най-голямата
възможна степен на очакваното
удобство е универсално същото за
всички проблеми. Евристиките
противоречат на тези идеали в
това, че първите възприемат
ограниченото знание отколкото
всезнанието. Тяхната цел е да
намерят добро решение без
измислицата на оптимално такова.
Няма универсална евристика, а
адаптивен набор инструменти с
много изграждащи блокове, от
които могат да се конструират
евристики.
III. КАКВО Е ОГРАНИЧЕНА
РАЦИОНАЛНОСТ?
Съществува
възглед
за
ограничената рационалност, който
се отнася до приспособяването на
съзнание и среда.
Тази
интерпретация
на
ограничена рационалност като
науката евристика има три цели:
1. Адаптивен
набор
от
инструменти.
Кои
са
и
техните
градивни
блокове
в
адаптивния
набор
от
инструменти.
2. Екологична рационалност. В
кои
среди
(институции)
дадена евристика ще успее
или
провали,
това
е
екологичната рационалност?
3. Дизайн.
Как
могат
да
бъдат
изградени
за
дадени
проблеми (среди) и как може
средите да бъдат изградени
да подобрят решаването на
проблемите на хората?
Първият
въпрос
е
описателен, вторият нормативен,
а
третият
засяга
човешка
инженерия. Рационалността на
е
външна
или
„екологична― (на пр. как евристика
би работила е проблем от реалния
свят), а не вътрешна. Външните
135
критерии включват точност на
предвиждането,
деликатност,
скорост и прозрачност.
Екологичната рационалност
на евристиката (условията, в които
евристика работи или не работи)
не могат да бъдат систематично
изучени.
IV. АКО ОПТИМИЗАЦИЯ Е
НЕВЪЗМОЖНА КАК ХОРАТА
ВЗИМАТ РЕШЕНИЕ?
Пример:
Отделение
за
взимане на решение за грижа за
коронарна тромбоза
Пациент с тежки болки в
гръдния кош се е втурва в
спешното отделение на болница.
Лекарите трябва бързо да вземат
решение: трябва ли пациента да
бъде назначен в отделение за
лечение на коронарна тромбоза
или към обичайно болнично легло
с ЕКГ? Взимането на „защитно―
решение (на пр. изпращането на
90%
от
постъпилите
в
отделението
за
лечение
на
коронарна тромбоза) би довело до
препълване,
на
качеството на лечение и по-високи
здравни рискове за пациентите.
На
теория
съществуват
50
различни величини, които сложени
във формула биха изчислили
вероятността и ако тя е по-висока
от известна константна стойност,
пациентът би следвало да се
сметне за рисков. Снабдяването
на лекарите с калкулатори, за да
изчислят
вероятността
за
необходимост от назначаване в
отделение
за
лечение
на
коронарна тромбоза на всеки
пациент, би било проблемно от
гледна точка на времето за
взимане на решение. За лекарите
изчисленията не са прозрачни, те
не разбират системата тъй като тя
не се съпоставя с тяхното
интуитивно мислене и оттук те
отказват да я ползват.
Изследователите предлагат
евристична процедура, която има
структурата на интуицията на
лекарите, но е основана на
емпирични доказателства. Това
бързо и пестеливо дърво нарежда
само няколко достатъчни да-не
въпроса.
Ако
пациент
има
определена аномалия в своята
електрокардиограма той веднага е
приет в отделението за лечение
на коронарна тромбоза без да се
изисква последваща информация.
Ако това не е в случая се взима
следващия
въпрос:
дали
основното оплакване на пациента
е болка в гръдния кош. Ако
отговорът е „не― то пациента е
веднага приет в обикновено
болнично легло. В другия случай
се задава още един въпрос за
класифициране на пациента.
Тази евристика нарушава
идеята
на
всезнанието:
тя
136
игнорира всичките 50 вероятности
като използва само една или
малко
предсказвания
и
пренебрегва останалите. Тя също
не комбинира предсказващите
фактори (на пр.: надбавка и
добавяне). Като доказателство
аномалия в електрокардиограмата
не може да бъде компенсирана от
никой друг предсказващ фактор.
Тази некомпенсираща евристика
позволява на лекарите да спрат да
търсят информация и да вземат
решение след всеки въпрос. Тя е
бърза, пестелива, прозрачна и
лесна за разбиране така че
лекарите биха я използвали. Но
колко точна е тя? Забележете, че
всяка техника за правене на
диагностика може да направи два
вида грешки, които се казват
грешна аларма
и пропуски.
Идеалната
стратегия
има
плътност
на
пропуските
и
плътност на грешни аларми 0. Все
още не е известна перфектна
стратегия,
проблемът
с
предвиждане на инфаркти е
прекалено труден.
Аномалия в електрокардиограма?
Да → Отделение за лечение на
коронарна тромбоза
Не →
Главното оплакване е болка
в гръдния кош?
Не → Обикновено болнично
легло
Да →
Който и да е друг
фактор да е на лице?
(NTG, MI, ST ↔, ST ↕, T)
(Normal
Tension
Glaucoma, Myocardial Infarction,
Електрокардиограма ↔ или ↕, T) –
преводът на абревиатурите,
където е направен, не е с
участието на специалист по
медицина и може да съдържа
неточности и/или грешки
Не
→
Обикновено
болнично легло
Да → Отделение за
лечение на коронарна тромбоза
Бързото и пестеливо дърво е
по-точно при класифицирането на
сърдечни удари, от колкото
експертната система и лекаря.
Забележете,
че
експертната
система
съдържаше
всичката
информация на евристиката така
както и много повече.
Възможно
е
по-малко
информация да бъде по-добре.
Изследването на екологичната
рационалност
на
евристиката
определя условията, в които това
е така и в които не е така.
Множество условия са известни, а
два от тях са: При сглобяването на
данни, бързо и пестеливо дърво,
което игнорира информация, ще
137
бъде толкова прецизно, колкото
логистично намаляване1 (logistic
regression),
което
използва
всичката информация, ако теглата
на знаците са силно наклонени (на
пр.: тегла на намаляване като 1,
1/2, 1/4, 1/8, ...). Ако има замесено
съществено
непостоянство
(и
сърдечните
удари са силно
непредвидими) то тогава е повероятно евристиката да е поточна от логистичното намаляване
поради
наклонности
на
евристиката към простота целяща
да я направят по-ясна. С други
думи, за да се вземат добри
решения
под
голяма
неопределеност се нуждаем да
игнорираме част от относимата
информация.
Дали лекарите облягащи се
на
евристика
и
игнориращи
1
В
статистиката
намаляване се дава като:
f ( z) 
1
1  e z
логистичното
променливата z може да приеме всяка
стойност от минус до плюс безкрайност
f(z) се движи в затворения интервал [0, 1]
променливата z представя разкриването на
някои набори от рискови фактори
f(z) представя вероятността от практически
резултат.
променливата z е мяра за общото спомагане
на всички рискови фактори използвани в модела и е
известна като логит (logit).
z = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + ... + βkxk
където β0 се нарича „интерцепт“ („intercept“),
а β1, β2, β3 и така нататък се наричат „коефициенти на
намаляване“ („regression coefficients“) на респективно
x1, x2, x3.
информация са в опасност да
бъдат осъдени за професионална
небрежност? Вземайки предвид
пациент, който не е показал
промени в електрокардиограмата
си и чиито основно оплакване не е
болка в гръдния кош, основавайки
се на гореизложената евристика,
пациента е изпратен в обикновено
легло в болницата. След два дни
той умира от болест на сърцето.
Неговите близки съдят болницата
след като намират, че докторите
са взели решение само въз основа
на
две
променливи
и
са
игнорирали
всички
останали.
Притискането
на
времето,
ограниченото
пространство
в
отделението
за
лечение
на
коронарна тромбоза и печалбата
от цената на изчисленията биха
важили
за
отсъждането.
Отговорът зависи все пак от
стандартната съдебна практика,
която се различава в различните
страни. Въпреки това се намират
два
споделени
елемента:
основаване на формални правила
на
съгласие
и
най-високо
развитото лечение. Точността на
интуитивно решение, която не
изглежда да е тествана преди, е
само на нивото на шанса. Има
болници, в които най-високо
развитото
лечението
е
интуитивното
холистично
(споделящо
убеждението,
че
138
всичко
в
природата
е
взаимносвързано)
решение
направено
от
лекарите.
Интуитивните
решения,
чиято
обосновка
не
е
направена
прозрачна за публиката и която
самите лекари може да не
познават, изглежда да защитава
предимно лекарите от колкото
пациентите.
Веднъж щом интуитивните
евристики на лекарите станат
публични и тествани, може да се
премине към следващата стъпка
за подобрение на това с по-добре
емпирично
информирани
решения.
V. ЕВРИСТИКАТА В
ИНФОРМАТИКАТА
Техническото значение на
„евристика―
е
претърпяло
множество промени в историята
на Изкуствения интелект. През
1957г
George
Polya
пише
влиятелната книга How to Solve It,
която използва „евристика― да
означи изучаването на методите
за откриване и изобретяване на
техники за решаване на проблем,
в частност за проблема с
намиране
на
доказателства. Такива методи са
често смятани не податливи на
обяснение.
Някои
хора
използват
евристика като противоположното
на алгоритмично. На пример
Newell Shaw и Simon твърдят през
1963г „Процес, който може би ще
разреши даден проблем, но не
предлага гаранция за същото, се
нарича евристика за дадения
проблем.― Трябва да се отбележи,
че няма нищо произволно или
неопределимо
за
евристичен
алгоритъм
за
търсене:
те
процедират алгоритмични стъпки
към техния резултат. В някои
случаи няма гаранция колко дълго
ще бъде търсенето и в някои
случаи и качеството на решението
не е гарантирано. Важно е да се
прави
разлика
между
„неалгоритмичен―
и
„прецизно
неописуем―.
Евристичните
техники
господствали
в
ранните
разработки на Изкуствен интелект.
Първата
лаборатория
за
„експертни системи―, започнала от
Ed Feigenbaum, Brace Buchanan и
Joshua Lederberg в Станфордския
университет, бе наречена Heuristic
Programming Project (HPP). На
евристиките е било гледано като
на „правило на пръста―, което
експертите в конкретната сфера
на проблема (домейн) могат да
използват, за да генерират добри
решения
без
задълбочено
търсене. Евристиките били от
началото внедрени директно в
структурата на програмите, но
това се оказало много слабо
139
гъвкаво, когато голямо количество
евристики са били необходими.
Постепенно системи са били
проектирани, които могат да
приемат евристична информация
изразена като „закони (правила)― и
така
се
родифи
rule-based
системите.
Към момента евристиката е
най-често
използвана
като
прилагателно
значещо
всяка
техника,
която
подобрява
производителността при средния
случай входни данни, но не
задължително
подобрява
при
найлошия случай.
В конкретната област на
алгоритмите за търсене, терминът
евристика значи функция, която
предоставя оценка на разхода за
изчисление.
VI. ЕВРИСТИЧНА ФУНКЦИЯ
Осмичният пъзел е един от
най-ранните
проблеми
за
евристично
търсене.
Пъзелът
действа
като
се
плъзгат
квадратчетата хоризонтално и
вертикално
в
празните
пространства докато изходната
конфигурация
съвпадне
с
конфигурацията, която се цели.
5 6
6 1 8
7 3 2
Начално състояние
1 2 3
8
4
7 6 5
Състояние, което се цели
да се постигне
Осмичният пъзел е точното
интересно ниво на сложност.
Типично решение е около 20
стъпки като това разбира се се
изменя
в
от
зададеното началното състояние.
Разклонителният
фактор
(branching factor) е около 3 (когато
празната клетка е по средата, има
4 възможни хода; когато тя е в
ъгъл, има 2; и когато е по стените,
има 3). Това означава, че
задълбочено
търсене
на
дълбочина 20 би изглеждал
приблизително 320 = 3,5 . 109
състояния. Помнейки повтарящите
се състояния можем драстично да
намалим броя на състоянията в
изчислението, защото има само 9!
= 362880 различни подредби на 9
квадрата. Това все още е голям
брой състояния и следва да
намерим
добра
евристична
функция. Ако искаме да намерим
най-краткото решение, ние се
нуждаем от евристична функция,
която
никога
не
надценява
140
бройката стъпки към целта.
Кандидати са:
 h1 = броя на плочки в грешна
позиция. За горе описания
пример никое от 8-те плочки не
е в желаната позиция и
следователно
началното
състояние ще има h1 = 8. h1 е
приемлива евристика, защото е
ясно, че всяка плочка, която не
е на място, трябва да бъде
преместена поне веднъж.
 h2 = сумата от разстоянията на
плочките до техните целеви
позиции. Защото плочки не
могат
да се движат
по
диагонал,
дистанцията
за
изчисление
е
сумата
от
хоризонталните и вертикални
разстояния.
h2
е
също
приемлива евристика, защото
всяко преместване може да
доближи само с една плочка
една стъпка близо до целта.
Осемте плочки в началното
състояние дават дистанция от
h2 = 2 + 3 + 2 + 1 + 2 + 2 + 1 +
2 = 15
VII. ЕФЕКТЪТ НА
ЕВРИСТИЧНАТА ТОЧНОСТ
ВЪРХУ ИЗПЪЛНЕНИЕТО
Един начин за описание на
качеството на евристиката е
effective branching factor b* 2. Ако
цялото
клони
2
На
разклонителен фактор
бълг.
ез.:
ефективен
разширени от A* 3 за конкретен
проблем е N и дълбочината на
решението е d, тогава b* е
branching factor, който едно и също
дърво с дълбочина d ще трябва да
има, за да може да съдържа N
клона. Следователно
N = 1 + b* + (b*)2 + . . . + (b*)d.
На пример, ако A* намира
решение
с
дълбочина
5
използвайки 52 клона, тогава
effective branching factor е 1,91.
Обикновено effective branching
factor открит от дадена евристика
средно не се променя върху голям
интервал
от
инстанции
на
проблема
и
следователно
експерименталното измерване на
b* от малък набор проблеми може
3
A* търсенето е Best-first търсене
използвайки f като оценителна функция и приемлива
h функция. Greedy търсенето намалява пресметнатата
цена до целта h(n) и по този начин орязва значително
цената на търсенето. Greedy търсенето не е нито
оптимално, нито пълно. Uniform-cost търсенето от
друга страна намалява цената на пътя до тук g(n); то е
оптимално и пълно, но може да е много неефективно.
Обединяваме тези две оценителни функции като ги
сумираме: f(n)=g(n)+h(n). Избираме admissible
heuristic (приемлива евристична) функция h, която
никога не надценява цената за постигане на целта.
Greedy (алчното) търсене е подобно на depthfirst търсене в това, че предпочита да следва един път
по целия път до целта, но се връща като стигне
затворен край. Best-first търсене, което използва h за
да избере следващия клон за разширение се нарича
greedy търсене. Depth-first търсене винаги разширява
един от клоните до неговия край.
Uniform-cost търсене разширява първо клона
с листото с най-малка цена. Той е завършен и за
разлика от breadth-first търсене е оптимален дори,
когато цената на оператори се различава. Сложността
му за времето и памет са същите като на breadth-first
търсене.
141
да представи добра насока за
цялостната
полезност
на
евристиката. Добре конструирана
евристика би имала стойност за b*
близо до 1, позволявайки големи
проблеми да бъдат решавани. За
да
изпробваме
евристични
функции h1 и h2 се генерират 100
проблема всеки с дължина на
решението 2, 4, ..., 20 и се
решават използвайки A* търсене с
h1
и
h2,
така
както
с
неинформирано
итерационно
търсене надълбоко. Представени
са
средният
брой
клони
разширени от всяка стратегия и
effective
branching
factor.
Резултатите показват, че h2 е подобър от h1 и че неинформираното
търсене е много по-зле.
Винаги h2 е по-добър от h1.
Лесно се вижда от дефинициите
на двете евристики, че за всеки
клон n, h2(n)>h1(n). Казва се, че h2
доминира h1. Доминирането се
прехвърля
директно
в
ефективност: A* използвайки h2
ще разшири средно по-малко
клони от A* използвайки h1.
VIII. ОТКРИВАНЕ НА
ЕВРИСТИЧНАТА ФУНКЦИЯ
Видяхме, че h1 и h2 са доста
добри евристики за осмичен пъзел
и че h2 е по-добра. Но не знаем как
да открием евристична функция.
Как би следвало да дойдем до h2?
Възможно
ли
е
компютър
механично да открие такава
евристика?
h1 и h2 са оценките на
останалата дължина на пътя за
осмичен пъзел, но те могат също
могат перфектно прецизни да
сметнат дължина на пътя за
опростени версии на пъзела. Ако
правилата на пъзела са сменени
така че керемида да може да се
мести навсякъде, вместо само към
съседно празно пространство,
тогава h1 би давал точната бройка
стъпки до най-краткото решение.
Подобно, ако плочка може да се
движи един квадрат във всяка
една посока, дори върху окупиран
квадрат, тогава h2 би дал точната
бройка стъпки в най-краткото
решение. Проблем с по-малко
ограничения на оператора се
нарича relaxed problem. Много
често
цената
на
конкретно
решение на relaxed проблем е
добра евристика за оригиналния
проблем.
Ако
дефиницията
на
проблема
е
написана
на
формален език, възможно е да се
конструира
relaxed
проблем
4
автоматично за тази цел, но тук
ще използваме естествен човешки
4
„Класическия“ подход при планиране описва
състоянията и операторите с ограничен компютърен
език известен като езикът STRIPS или някое негово
разширение. Езикът STRIPS си служи с добре
извършени алгоритми за планиране като задържа
повече от експресивността си за ситуации на
представяне на математически изрази.
142
език. На пример, ако операторите
на осмичния пъзел са дефинирани
като:
Плочка може да се премести
от квадрат А в квадрат Б, ако А е
съседна на Б и Б е празна,
можем да съставим три
relaxed проблема като премахнем
един или повече от условията:
(а) Плочка може да се
премести от квадрат А в квадрат
Б, ако А е съседна на Б.
(б) Плочка може да се
Б, ако Б е празна.
(в) Плочка може да се
Б.
Програма
наречена
ABSOLVER написана през 1993г.
може да генерира евристики
автоматично от дефиницията на
проблема, използвайки метод с
relaxed problem и множество
други техники. ABSOLVER е
генерирала нова евристика за
осмичния пъзел по-добра от всяка
съществуваща
до
тогава
евристика и намира първата
полезна евристика за популярния
пъзел кубчето на Рубик.
Един
проблем
с
генерирането на нова евристична
функция е, че тя много често
трябва да вземе една „чисто найдобра― евристика. Ако колекция от
допустими евристики h1 ... hm са
достъпни за проблема и никоя от
тях не доминира над останалите,
кой би следвало да е избора? Така
както излиза ние трябва да
направим избор. Ние можем да
имаме най-добрия в целия свят
като дефинираме
h(n) = max( h1(n), ..., hm(n)).
Тази
композиционна
евристика използва която е поточна за клона под въпрос.
Защото компонентните евристики
са
приемливи,
h
също
е
приемлива.
Нещо
повече
h
доминира всичките евристики, от
които е съставена.
Друг начин за откриване на
добра евристика е с използването
на статистична информация. Това
може да е постигнато със
стартирането на търсене по
тренировъчни
проблеми като 100 произволно
избрани конфигурации на осмичен
пъзел и съставяне на статистика.
На пример, ние можем да открием,
че когато h2(n) = 14 излиза, че 90%
от случаите реалната дистанция
до целта е 18. Тогава, когато се
изправи пред „реален― проблем
ние можем да използваме 18 като
стойност винаги когато
h2(n)
връща 14. Разбира се, ако
използваме
вероятностна
информация като тази, ние се
отказваме
от
гаранция
за
приемливост, но е вероятно да
143
разширим по-малко клони от
колкото средно.
Често е възможно да се
изберат черти на състояние, които
да съдействат към своята функция
за оценка на евристиката, дори и
когато е трудно да се каже какво
участие точно трябва да е. На
пример в Шах-Мата целта е да се
матира противника и относимите
черти включват броя на всяка
фигура принадлежаща на всяка
страна,
броя
на
фигурите
атакувани от противникови фигури
и т.н. Обикновено оценителната
функцията се приема линейна
комбинация от стойностите на
чертите. Дори и да нямаме
представа колко важна е всяка
черта и дори дали чертата е добра
или лоша, пак е възможно да се
използва учещ алгоритъм, за да се
сдобием с разумни коефициенти
за всяка черта (характеристика). В
шаха на пример програма може да
научи, че нечия дама трябва да
има голям позитивен коефициент,
приемайки фигура на опонента с
малък негативен коефициент.
Друг фактор, който не сме
разгледали все още е цената на
търсенето
на
фактически
работеща евристична функция по
клон. Ние приемахме, че цената за
изчисляването на евристичната
функция е около същата като като
цената за увеличаване на клон и
така
намаляването
на
броя
добавени клони е полезно нещо.
Но ако евристичната функция е
толкова сложна, че изчисляването
на нейната стойност за един клон
отнема колкото добавяне на
стотици клони, тогава трябва да се
обмисли отново. Освен всичко е
лесно да имаме перфектно точна
евристика- ако позволим на
евристиката да прави, да кажем,
пълен breadth-first search5 по скрит
начин. Това би намалило броя на
добавените от реалното търсене
клони, но няма да намали
цялостната цена на търсене.
Добра евристична функция трябва
да е производителна така както и
точна.
ИЗПОЛЗВАНА
ЛИТЕРАТУРА:
- Gerd
Gigerenzer
and
Christoph Engel, Heuristics
and The Law, 2004
- Stuart Russell and Peter
Norvig, Artificial Intelligence- A
Modern Approach, 1995
5
Breadth-first (пръво-широко) търсене е
стратегия, в която коренният клон се разширява
първо, след това всички клони генерирани от
коренният клон са разширени и след това техните
приемници и т.н. Обобщено всички клони на
дълбочина d в дървото за търсене са разширени
преди клона(ите) на дълбочина d+1. Breadth-first
търсенето е много систематична стратегия, защото тя
разглежда първо всички пътища с дължина 1, след
това всички тези с дължина 2 и т.н.
144
РАЗДЕЛ
ТОПЛОТЕХНИКА
145
ВЛИЯНИЕ НА ПОДОХЛАЖДАНЕТО ВЪРХУ ЕНЕРГИЙНИТЕ
ХАРАКТЕРИСТИКИ НА ЕДНОСТЪПАЛНА КОМПРЕСОРНА
ХЛАДИЛНА МАШИНА
Гергана Налджиева
Резюме: Направен е теоретичен анализ и са проведени реални
изследвания, установяващи влиянието на процеса подохлаждане върху
енергийните характеристики на едностъпална компресорна хладилна
инсталация.
Изследванията
са
направени
върху
съществуващ
лабораторен стенд в зала 2401 на Технически Университет – София.
Компресорните хладилни машини са най-разпространени като вид не
само в областта на Хладилната техника, но и в Климатизацията.
Компресорната хладилна инсталация представлява съвкупност от
функционално свързани хладилни машини, апарати, охладителни
съоръжения, тръбоптоводи, арматура и елементи на хладилната
автоматика.Най-съществената част е познаването на основните
процеси в lg p-h диаграмата на отделните хладилни агенти.
Подохлаждането е изобарен процес, протичащ при топлообмен
между хладилния агент и водата.
Подохладителите са топлообменни апарати, предназначени за
допълнително охлаждане на течния хладилен агент, който идва от
кондензатора и трябва да се подаде на терморегулиращия вентил.
Енергийните
характеристики
върху
които
оказва
подохлаждането са специфичното студопроизводство
хладилният коефициент e0.
влияние
q0
и
2.1. Математичен модел
Теоретичния анализ изследва влиянието на процеса
подохлаждане , температурата на кондензация и температурата
146
на
изпарение
върху
енергийните
на
едностъпална компресорна хладилна машина.Специфичната
работа на хладилния компресор представена, чрез количеството
електроенергия необходимо за производството на единица студ
е основен показател за ефективната работа на хладилната
инсталация.
Разработените
аналитични
модели
са
свързани
с
температурните параметри на хладилния цикъл, свойствата на
хладилния агент и ефективния коефициент на полезно действие
на хладилния компресор.
Специфичната работа на хладилния компресор представена,
чрез
количеството
електроенергия
необходимо
за
производството на единица студ е основен показател за
ефективната работа на хладилната инсталация.
модели
са
свързани
с
Цикълът на едностъпална хладилна машина в log p-h диаграма
показва номерата на точките, отговарящи на състоянията на
хладилния агент в началото и края на процесите от които е
изграден.
147
Процесът на подохлаждане от т. 3‘ до т. 3‘‘ отразява
регенеративния топлообмен с процеса на прегряване от т. 1‘ до т.
1‘‘. Процесът на подохлаждане от т. 3 до т. 3‘ отразява
допълнително външно подохлаждане.
Специфичен разход на електроенергия на хладилния компресор се
определя
от
израза
:
lN 
Ne
N
Ga l a
h2  h1
 th 

Q0 Q0 e Ga q0 e (h1'  h4 ) e
където:
h1 , h2 - енталпия на горещите,съответно студените пари на хладилния
агент,на входа и на изхода на компресора, [kJ/kg];
h3'' , h4 - енталпияна течния хладилен агент пред, съответно след
дроселиращия (терморегулиращия) вентил на хладилната
инсталация, [kJ/kg];
h'1' - енталпия на студените пари на изхода от изпарителя, [kJ/kg];
N
 e  th - ефективен коефициент на полезно действие на компресора;
Ne
N e - електрическа мощност на компресора, [kW];
N th -мощност на адиабатен компресор, [kW];
l a - специфична работа на адиабатен компресор, [kW];
Q0 - брутно студопроизводство на хладилната инсталация;
Специфичното студопроизводство се определя при построен кръгов
процес с фиксирани работни точки:
kJ
q0  h1'  h4 ,
kg
h1 - енталпия на сухонаситените пари в точка 1‘, след изпарителя.
h4 - енталпия на течния хладилен агент в точка 4, след
терморегулиращия вентил.
Специфичната изразходвана работа се изразява чрез разлика в
енталпиите на горещите пари и енталпията на студените пари
след регенеративния топлообменен апарат.
148
kJ
kg
Хладилният коефициент представлява критерий за икономичност на
работата на хладилна машина. Стойността му е функция на
температурата на изпарение и температурата на кондензация.
Този критерий изразява отношението на специфичното
студопроизводство към специфичната изразходвана работа.
l  h2  h1 ,
 th 
q0
l
Зависимостта на
специфичния
разход
на
от
температурните параметри на хладилния цикъл може да бъде
получена след апроксимация на следните зависимости:
h1 (t 0 , t пр ), h2 (t 0 , t кн , t пр ), h4 (t кн , t под ), е (t 0 , t кн , t пр ) .
За фреон R134а са получени следните апроксимации за специфичните
енталпии,а именно:

За прегретите студени пари на входа на компресора
h1'  Ah1'  Bh1' t0
 За прегретите горещи пари на изхода на адиабатен компресор
h2  Ah2  Bh2 tкн
 За подохладената течност пред регулиращия вентил и мокрите пари
след регулиращия вентил
h4  h3''  h3  h рег
hрег  h1  h1'
2.2. Експериментален модел
I. Описание на лабораторния стенд
Лабораторният стенд, предназначен за провеждане на редица
лабораторни упражнения дава възможност за определяне на: бруто
студопроизводство;теоретичния хладилен коефициент като функция на
149
температурата
на
изпарение
и
кондензация;коефициента
на
топлопреминаване
на
сух
въздухоохладител.Тези
лабораторни
упражнения могат да се осъществяват при различни режими на работа на
едностъпалната компресорна хладилна машина.
На фиг. II1а, е показана принципна схема на лабораторния стенд.
150
След компресора (1) горещи пари хладилен агент преминават през
пластинчат топлообменен апарат (10) или директно постъпват в
кондензатора (2).Течният хладилен агент след кондензатора (2) през
подохладител (6)(или директно) минава през филтър дехидратор (7),
нивонадблюдателно стъкло (8) и магнет вентил (9). След това течния
хладилен агент през регенеративен топлообменник (5) или директно
постъпва пред терморегулиращия вентил (4). Дроселираният хладилен
агент постъпва във въздухоохладител (3), като се изпарява с ниска
температура to и ниско налягане po и по този начин отнема топлината
създадена в топлоизолирания обем.
Измервани величини:
t1, t1', t1'' – температура на студените пари преди смукателния фланец на
Компресора, ºС
t2 – температура на горещите пари хладилен агент след Компресора пред
пластинчатия топлообменен апарат, ºС
t2' – температура на горещите пари след пластинчатият топлообменен
апарат, ºС
t3 – температура на течния хладилен агент след Кондензатора, ºС
t3' – температура на течния хладилен агент след Подохладителя, ºС
t3'' – температура на течния хладилен агент пред терморегулиращия
вентил, ºС
t4, t4', t4'' – температура на мокрите пари след терморегулиращия вентил
пред въздухоохладителя, ºС
t0 – температура на изпарение, ºС
p0 – налягане на изпарение, Pa
tк – температура на кондензация, ºС
pк – налягане на кондензация, Pa
tвх,1 – температура на въздуха преди Въздухоохладителя, ºС
tвх,2 – температура на въздуха след въздухоохладителя, ºС
tвкн1 – температура на водата на входа на Кондензатора, ºС
tвкн2 – температура на водата на изхода на Кондензатора, ºС
Gв – дебит на водата, kg/s
3
Vв – разход на вода през кондензатора, m
За осъществяване на измерванията са монтирани термодатчици пред и
след основните елементи на едностъпалната компресорна хладилна
151
машина. Термодатчиците събират информация в модули с определена
памет, която информация се визуализира на екрани (4 на брой)
разположени на предния панел на електрическо табло на лабораторния
стенд.
II. Експериментално определяне на външното подохлаждане
върху специфичното студопроизводство
и хладилния
коефициент.
II.I Теоретична част:
q o =h1' -h 4'' ,κJ/kg
ε0 =
q0
l
l=h 2 -h1'' ,κJ/kg
ІІ.ІІ. Методика ( измервани величини; условия и режими на
изпитания ) и обработка на резултатите:
С
подохлаждане
табл..1
tkн
= 42 °С
№
t1'
t1"
t2
t3
t3'
t3"
t4"
ро
ркн
°С
°С
°С
°С
°С
°С
°С
Pa
Pa
tо = -12 °С
1
2
5
-0.5
7.4 4.3
62.8 63.4
38.4 37
18.8 19.2
13.8 15.1
0.6 -3.1
0.9 . 105
9.1 . 105
ср.ст
3
1.8
8
62.1
33.7
17.8
14.8
-1.1
4
-2.4
3.7
64.1
34.5
18.2
13.1
-5.2
Отчетени
резултати от lgp-h
диаграма
№
0.98
5.85 h1'
63.1
36.02
18.5 h1"
14.2
-2.2
h2
t4"
kJ/kg
400
kJ/kg
412
kJ/kg
445
kJ/kg
218
152
q o =h1' -h 4' =400-218=182kJ/kg
l=h 2 -h1'' =455-412=43kJ/kg
q 182
εο = o =
=4.2
l
43
153
Без подохлаждане
tkн
= 42 °С
№
t1'
t1"
t2
t3
t3‘
t4"
ро
ркн
°С
°С
°С
°С
°С
°С
Pa
Pa
табл..2
Отчетени
резултати от lg p-h
tо = -15 °С
ср.ст диаграма
1
2
3
4
№
0
0.2 -1.2 -3.9 -1.3
7.7 9
8.5 6.5 7.9
h1'
kJ/kg 400
64.2 66.2 65
65.4 65.2
34.8 35.4 34.5 35.7 35.1 h1"
kJ/kg 410
29.4 27.4 27.4 28.2 28.1
-0.5 0.5 0.3 -3.4 -0.8 h2
kJ/kg 453
5
0.8 . 10
9.1 . 105
t4"
kJ/kg 238
qo=h1'-h4''=400-238=162kJ/kg
l=h2-h1''=453-410=43kJ/kg
qo 162
 

 3.8
l
43
154
155
3. Изводи
 За хладилните агенти е валиден факта, че e0 (хладилният
коефициент),съответно и q0 (специфичното студопроизводство)
увеличава стойността си при нарастване на температурата на
изпарение t0 и при намаляване на температурата на кондензация
tкн. Също така налице е положителният ефект от процеса
подохлаждане, когато неговата стойност расте, се наблюдава и
нарастване на специфичното студопроизводство, респективно и на
хладилният коефициент.
 За температурите на изпарение t0 = 0, -10 и -20, e0 се променя
при различните хладилни агенти по следния начин:
t0=0
tкн=50
e
tпод=10
t0= -10 tкн=50
e
tпод=10
t0= -20
tпод=10
tкн=50
R 134a
2,94
R 134a
2,46
R 134a
2
R404a
0,88
R404a
0,89
R404a
1,02
R410a
2,70
R410a
2,44
R410a
2,23
e
Анализа показва, че при работа с фреон R134а , хладилният
коефициент достига най – висока стойност.
 Изведени са зависимости за енталпиите в характерните точки на
кръговия процес.
Проведени са експериментални изследвания на лабораторния стенд на
ЕКХФМ, работещ с фреон R134а.
Експериментите са извършени с подохлаждане и без подохлаждане
при различни температури на изпарение и кондензация.Проведените
експерименти доказват още един път горните изводи.
156
1.
2.
3.
4.
4.Литература
―Ръководство за лабораторни упражнения по хладилна техника‖,
2009г.-автори: д-р инж. Цветан Божков, инж. Татяна Чаръкчиева, инж.
Невена Танева
―Моделиране на работния цикъл на фреонова хладилна машина ―,
2009г.
автори: д-р инж. Любомир Цоков, д-р инж. Цветан Божков
―Анализ на специфичния разход на енергия,на фреонова
хладилна инсталация‖, 2009г.
автори : д-р инж. Цветан Божков, д-р инж. Любомир Цоков
BITZER Software, Version 4.2.2 von Bitzer Kuhlmaschinenbau
GmbH, 2006г.
157
ВЛИЯНИЕ НА РЕГЕНЕРАТИВНИЯ ТОПЛООБМЕН ВЪРХУ
ЕНЕРГИЙНИТЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ НА ЕДНОСТЪПАЛНА
КОМПРЕСОРНА ХЛАДИЛНА МАШИНА
Резюме: Направен е теоретичен анализ и са проведени реални
изследвания, установяващи влиянието на регенеративния топлообмен
върху енергийните характеристики на едностъпална компресорна
хладилна инсталация. Изследванията са направени върху съществуващ
лабораторен стенд в зала 2401 на Технически Университет – София.
1.Въведение
Хладилните машини са намерили широко приложение не само ж
хладилната техника.Поради различните нужди за приложение на
изкуствен студ те са получили най-широко разпространение в бита, в
транспорта, в търговията и общественото хранене, в селското
стопанство
и
хранителната
промишленост.Намират
голямо
приложение и в климатичната техника, медицината и строителството.
Хладилните
машини
трябва
да
притежават
висока
надежност,необходимо е нивото на шума да е ниско,защото се
монтират в жилищни сгради, канцеларии и други. Тяхното
предназначение е понижаване на температурата на охлаждащата
среда и поддържане на зададение параметри независимо от
измененията на външните условия.
2.Изложение
2.1Математичен модел
Теоретичния анализ изследва влиянието на регенеративния
топлообмен , температурата на кондензация и температурата на
изпарение върху енергийните характеристики на едностъпална
компресорна хладилна машина.
модели
са
свързани
с
158
Цикълът на едностъпална хладилна машина в log p-h диаграма
показва номерата на точките, отговарящи на състоянията на
хладилния агент в началото и края на процесите от които е
изграден.
Процесът на подохлаждане от т. 3‘ до т. 3‘‘ отразява
регенеративния топлообмен с процеса на прегряване от т. 1‘ до т.
1‘‘. Процесът на подохлаждане от т. 3 до т. 3‘ отразява
допълнително външно подохлаждане.
Специфичен разход на електроенергия на хладилния компресор се
определя
от
израза
:
lN 
Ne
N
Ga l a
h2  h1
 th 

Q0 Q0 e Ga q0 e (h1'  h4 ) e
където:
h1 , h2 - енталпия на горещите,съответно студените пари на хладилния
агент,на входа и на изхода на компресора, [kJ/kg];
h3'' , h4 - енталпияна течния хладилен агент пред, съответно след
дроселиращия (терморегулиращия) вентил на хладилната
инсталация, [kJ/kg];
h'1' - енталпия на студените пари на изхода от изпарителя, [kJ/kg];
N
 e  th - ефективен коефициент на полезно действие на компресора;
Ne
N e - електрическа мощност на компресора, [kW];
159
N th -мощност на адиабатен компресор, [kW];
l a - специфична работа на адиабатен компресор, [kW];
Q0 - брутно студопроизводство на хладилната инсталация;
Специфичното студопроизводство се определя при построен кръгов
процес с фиксирани работни точки:
kJ
q0  h1'  h4 ,
kg
h1 - енталпия на сухонаситените пари в точка 1‘, след изпарителя.
h4 - енталпия на течния хладилен агент в точка 4, след
терморегулиращия вентил.
Специфичната изразходвана работа се изразява чрез разлика в
енталпиите на горещите пари и енталпията на студените пари
след регенеративния топлообменен апарат.
kJ
l  h2  h1 ,
kg
Хладилният коефициент представлява критерий за икономичност на
работата на хладилна машина. Стойността му е функция на
температурата на изпарение и температурата на кондензация.
Този критерий изразява отношението на специфичното
студопроизводство към специфичната изразходвана работа.
 th 
q0
l
Зависимостта на
специфичния
разход
на
от
температурните параметри на хладилния цикъл може да бъде
получена след апроксимация на следните зависимости:
h1 (t 0 , t пр ), h2 (t 0 , t кн , t пр ), h4 (t кн , t под ), е (t 0 , t кн , t пр ) .
За фреон R134а са получени следните апроксимации за специфичните
енталпии,а именно:

За прегретите студени пари на входа на компресора
h1'  Ah1'  Bh1' t0
160
 За прегретите горещи пари на изхода на адиабатен компресор
h2  Ah2  Bh2 tкн
 За подохладената течност пред регулиращия вентил и мокрите пари
след регулиращия вентил
h4  h3''  h3  h рег
hрег  h1  h1'
3.1. Експериментален модел
I. Описание на лабораторния стенд
Лабораторният стенд, предназначен за провеждане на редица
лабораторни упражнения дава възможност за определяне на: бруто
студопроизводство;теоретичния хладилен коефициент като функция на
на
изпарение
и
кондензация;коефициента
на
топлопреминаване
на
сух
въздухоохладител.Тези
лабораторни
упражнения могат да се осъществяват при различни режими на работа на
едностъпалната компресорна хладилна машина.
На фиг. II1а, е показана принципна схема на лабораторния стенд.
161
162
След компресора (1) горещи пари хладилен агент преминават през
пластинчат топлообменен апарат (10) или директно постъпват в
кондензатора (2).Течният хладилен агент след кондензатора (2) през
подохладител (6)(или директно) минава през филтър дехидратор (7),
нивонадблюдателно стъкло (8) и магнет вентил (9). След това течния
хладилен агент през регенеративен топлообменник (5) или директно
постъпва пред терморегулиращия вентил (4). Дроселираният хладилен
агент постъпва във въздухоохладител (3), като се изпарява с ниска
температура to и ниско налягане po и по този начин отнема топлината
създадена в топлоизолирания обем.
Измервани величини:
t1, t1', t1'' – температура на студените пари преди смукателния фланец на
Компресора, ºС
t2 – температура на горещите пари хладилен агент след Компресора пред
пластинчатия топлообменен апарат, ºС
t2' – температура на горещите пари след пластинчатият топлообменен
апарат, ºС
t3 – температура на течния хладилен агент след Кондензатора, ºС
t3' – температура на течния хладилен агент след Подохладителя, ºС
t3'' – температура на течния хладилен агент пред терморегулиращия
вентил, ºС
t4, t4', t4'' – температура на мокрите пари след терморегулиращия вентил
пред въздухоохладителя, ºС
t0 – температура на изпарение, ºС
p0 – налягане на изпарение, Pa
tк – температура на кондензация, ºС
pк – налягане на кондензация, Pa
tвх,1 – температура на въздуха преди Въздухоохладителя, ºС
tвх,2 – температура на въздуха след въздухоохладителя, ºС
tвкн1 – температура на водата на входа на Кондензатора, ºС
tвкн2 – температура на водата на изхода на Кондензатора, ºС
Gв – дебит на водата, kg/s
3
Vв – разход на вода през кондензатора, m
163
За осъществяване на измерванията са монтирани термодатчици пред и
след основните елементи на едностъпалната компресорна хладилна
машина. Термодатчиците събират информация в модули с определена
памет, която информация се визуализира на екрани (4 на брой)
разположени на предния панел на електрическо табло на лабораторния
стенд.
II. Експериментално
на
регенеративния
топлообмен върху специфичното студопроизводство
и
хладилния коефициент.
II.I Теоретична част:
q o =h1' -h 4'' ,κJ/kg
ε0 =
q0
l
l=h 2 -h1'' ,κJ/kg
ІІ.ІІ. Методика ( измервани величини; условия и режими на
изпитания ) и обработка на резултатите:
 Изследванията се провеждат на два етапа. I етап е при включен
регенеративен топлообмен,а II етап е при изключен.
Резултати от направените изследвания:
С регенеративен топлообмен
tkн1
=55°С
to
tо1 = -10°С
ср.с
т
tо2 = -20°С
табл.ІV.1
ср.с
т
164
№
t1‘
t1‘‘
t2
t3
1
°С 3.2
°С 9,6
80.
°С 5
44.
°С 2
35,
°С 1
2
4.
5
9,
1
79
.3
42
.2
34
,8
3
4
-7
1
13.
-5.7 -5.1 2
9,6
79.
1
42.
9
35,
2
9
80.
7
43.
5
34,
9
9,3
2
16.
4
0
78.
79.9 9
42.
43.2 8
0.6
82.
3
44.
6
33.
36 4
35
t3‘
tвкн
1
°С 21,7
20,1
tвкн
2
°С 46,8
31,8
kg/
Gв s 0,083
0,083
5
ро
Pa 1. 10
0.5. 105
ркн Pa 17. 105
17. 105
Отчетени резултати от lg p-h диаграма
№ h1‘
h1‘‘
h2
h3
kJ/kg
kJ/kg
kJ/kg
kJ/kg
tо1 402
390
450
262
tо2 410
398
452
263
3
16.
9
4
12. 14.8
7
0.1 0.5 0.3
81. 80.
80.6
1
1
43.
43.9
45 2
37, 36.
35.7
4
5
h3‘
kJ/kg
245
249
165
Диаграма ІV.1
166
tkн1
=55°С
27 – 30
септември 2009г., гр. Созопол
При tkн1 =55°С и tо1 =-10°С:
G хл.аг. (h 2 -h 3 ) = G 2 .c 2 (t вкн2 - t вкн1 )
G хл.аг  450-262  =0,083.4,186  46,8-21,7 
G хл.аг .188=8,72
kg
G хл.аг =0,042
s
l=h 2 -h1''
l=450-390=60
kJ
kg
Pe=G хл.аг. .l
Pe=0,042.60=2.52kW
При tkн1 =55°С и tо1 =-20°С:
G хл.аг. (h 2 -h 3 ) = G 2 .c2 (t вкн2 - t вкн1 )
G хл.аг  452-263 =0,083.4,186  31,8-20,1
G хл.аг .189=4,06
G хл.аг =0,02
kg
s
l=h 2 -h1''
l=452-398=54
kJ
kg
Pe=G хл.аг. .l
Pe=0,02.55=1,1kW
167
Без
to
№
t1‘
t2
ср.с
tо1 =-10°С
т
tо2 =-20°С
1 2
3
4
1
2
3
6,
18,
17,
°С 1 5,9 6,3 5,7 -6
3
18 3
66 69. 68. 67.
67.
68.
67.9 6
°С .5 3
5
3
70 1
43 45. 44. 42.
41, 45.
44 5
°С .4 1
6
9
9
45
t3
tвk
1
°С 20
19,8
tвк
2
°С 45,3
31,2
kg
Gв s 0,083
0,083
5
ро Pa 1.10
0.5. 105
ркн Pa 17.105
17.105
№ h1‘
h2
h3
kJ/kg
kJ/kg
kJ/kg
tо
1 394
436
260
tо
2 390
439
262
регенеративен топлообмен
ср.с
т
4
18,
-18
4
69.
68.8
5
42,
43.7
4
табл.ІV.2
168
При tkн1 =55°С и tо1 =-10°С:
При tkн1 =55°С и tо1 =-20°С:
G хл.аг  436-260 =0,083.4,186  45,3-20
G хл.аг  439-262  =0,083.4,186 30,2-19,8 
G хл.аг .180=8,79
kg
G хл.аг =0,049
s
G хл.аг .177=3,96
kg
G хл.аг =0,022
s
l=h 2 -h1'
l=h 2 -h1'
l=436-394=42
kJ
kg
l=439-390=49
kJ
kg
Pe=G хл.аг. .l
Pe=G хл.аг. .l
Pe=0,049.42=2,05kW
Pe=0,022.49=1,07kW
169
170
С регенеративен топлообмен:
tkн2
=40°С
to
№
t1‘
°С
t1'‘
°С
t2
°С
t3
°С
t3‘
tвк
н1
tвк
н2
°С
tо1 =-10°С
1 2
3
2.
9 -6.3 -5.5
9,
6 8,8 9,1
61 62. 64.
.7 6
3
29 28.
.9 5
29
19 18. 20.
.1 3
7
°С 22,7
табл.ІV.3
4
3.7
10,
2
63.
4
29.
4
21.
5
ср.с
т
tо2 =-20°С
1
2 3
11. 12. 15.
-4.6 9
6 9
9,3 1.1 1.8 1.9
65. 64.
63
63 4 7
28. 30. 27.
29.2 9
1 9
19. 20. 21.
19.9 5
7 3
ср.с
т
4
15.
2
2.6
63.
7
31.
1
18.
9
13.9
-0.4
64.2
29.5
20.1
19,7
°С 34,7
30,2
kg/
Gв s 0,1
0,1
5
ро Pa 1. 10
0.5. 105
ркн Pa 9. 105
9. 105
№ h1‘
h1‘‘
h2‘
h3
kJ/kg
kJ/kg
kJ/kg
kJ/kg
tо1 398
400
455
240
tо2 391
410
441
241
h3‘
kJ/kg
225
228
171
При tkн1 =40°С и tо1 =-10°С:
G хл.аг  455-240 =0,1.4,186  34,7-22,7 
G хл.аг .215=5,023
G хл.аг =0,021
kg
s
G хл.аг  441-241 =0,1.4,186 30,2-19,7 
G хл.аг .200=4,39
G хл.аг =0,02
l=h 2 -h1''
l=455-400=55
При tkн1 =40°С и tо1 =-20°С:
kg
s
l=h 2 -h1''
kJ
kg
Pe=G хл.аг. .l
Pe=0,021.55=1,16kW
l=441-410=31
kJ
kg
Pe=G хл.аг. .l
Pe=0,02.31=0,62kW
172
173
Без регенеративен топлообмен:
tkн2
=40°С
to
№
t1‘
t2
ср.с
tо1 =-10°С
т
tо2 =-20°С
1 2 3 4
1
2 3
6, 5,
17, 18, 18,
°С 1 7 6,2 6 -6
4
4 1
59 58 59, 59,
50, 51,
°С ,1 ,5 3 1 50.1 8
7 51
33 34 33.
34. 34. 33.
°С .7 .5 2 35 34.1 1
9 6
t3
tвкн
1
°С 21,7
19,2
tвкн
2
°С 32,8
30,1
kg/
Gв s 0,1
0,1
5
ро
Pa 1. 10
0.5. 105
ркн Pa 9. 105
9. 105
№ h1'
h2
h3
kJ/kg
kJ/kg
kJ/kg
tо1 395
439
235
tо2 387
432
238
При tkн1 =40°С и tо1 =-10°С:
G хл.аг  439-235 =0,1.4,186  32,8-21,7 
G хл.аг .204=4,64
табл.ІV.4
ср.с
т
4
18,
1 -18
50,
5 50.9
35.
4 34.5
При tkн1 =40°С и tо1 =-20°С:
G хл.аг  432-238  =0,1.4,186 30,1-19,2 
G хл.аг .194=4,56
174
G хл.аг =0,023
kg
s
l=h 2 -h1'
l=439-395=44
G хл.аг =0,024
kg
s
l=h 2 -h1
kJ
kg
Pe=G хл.аг. .l
Pe=0,024.44=1,2kW
l=432-387=45
kJ
kg
Pe=G хл.аг. .l
Pe=0,024.45=1,08kW
175
tкн1=55°С
to1 =-10°С
to2 =-20°С
176
С регенеративен
топлообмен
Без регенеративен
Pe=2,52 kW
Pe=1,1 kW
Pe=2,05 kW
Pe=1,07 kW
to1 =-10°С
to2 =-20°С
Pe=1,16 kW
Pe=0,62kW
Pe=1,2kW
Pe=1,08 kW
tкн2=40°С
С регенеративен
Без регенеративен
Направени са и директни изчисления, който показват моментната
консумация на електрическа енергия.
При tкн=55°С и to =-10°С измерената моментна мощност с включен
топлообменник е 2,04 kW, а мощността при изключен регенеративен
топлообменник е 2,22 kW.
ІV.Изводи:
От направените измервания и изчисления се вижда, че при изключване
на регенеративния топлообменник мощността на компресорната хладилна
машина се увеличава.
4. Изводи
Извършен е теоретичен анализ на влиянието на регенеративния
топлообмен и температурата на изпарение и температурата на
кондензация (за три хладилни агента R134a, R404a, R410a ) върху
енергийните характеристики на едностъпална, компресорна,
фреонова, хладилна машина
На базата на този анализ е установено:
177
 И за трите хладилни агента ( R134a, R404a, R410a ) е валиден
факта, че e0
(хладилният коефициент),съответно и q0
(специфичното студопроизводство) увеличава стойността си при
нарастване на температурата на изпарение t0 и при намаляване
на температурата на кондензация tкн. Също така налице е
положителният ефект от регенеративния топлообмен, когато
прегрева расте, се наблюдава и нарастване на специфичното
студопроизводство, респективно и на хладилният коефициент.
 За температурите на изпарение t0 = 0, -10 и -20, e0 се променя
при различните хладилни агенти по следния начин:
t0=0
tкн=50
e
tпод=10
t0= -10 tкн=50
e
tпод=10
t0= -20
tпод=10
tкн=50
R 134a
2,90
R 134a
2,40
R 134a
2
R404a
2,32
R404a
1,86
R404a
1,64
R410a
2,56
R410a
2,26
R410a
e
1,64
Анализа показва, че при работа с фреон R134а , хладилният коефициент
достига най – висока стойност.
 Изведени са зависимости за енталпиите в характерните точки на
кръговия процес.
1. Проведени са експериментални изследвания на лабораторния стенд
на ЕКХФМ описан в дипломната работа, работещ с фреон R134а.
Експериментите са извършени с подохлаждане регенеративен
топлообмен и без регенеративен топлообмен при различни температури
на изпарение и кондензация.Проведените експерименти доказват още
един път горните изводи.
178
3. ―Ръководство за лабораторни упражнения по хладилна техника‖,
2009г.-автори: д-р инж. Цветан Божков, инж. Татяна Чаръкчиева, инж.
Невена Танева
4. ―Моделиране на работния цикъл на фреонова хладилна машина ―,
2009г.
автори: д-р инж. Любомир Цоков, д-р инж. Цветан Божков
3. ―Анализ на специфичния разход на енергия,на фреонова
хладилна инсталация‖, 2009г.
автори : д-р инж. Цветан Божков, д-р инж. Любомир Цоков
4. BITZER Software, Version 4.2.2 von Bitzer Kuhlmaschinenbau
GmbH, 2006г.
179
ИЗБОР НА ТЕХНОЛОГИЧЕН ВАРИАНТ ПРИ ЗАВАРЯВАНЕ
НА ТОПЛОУСТОЙЧИВИ СТОМАНИ
Пламен Иванов
[email protected]
1.Резюме:
Разработен е технологичен
режим
за
заваряване
на
топлоустойчиви
стомани
чрез
ръчно
електродъгово
и
аргонодъгово
отговарящ на
критериите за
приемане по БДС EN ISO 5817:
1992 – ниво В/С
2.Технологични свойства
При производството на една
конструкция могат значително да
се
променят
свойствата
на
стоманите и другите материали.
Интензификацията
на
технологичните
операции
заваряване, гореща и студена
пластична обработка, термична
обработка и др. е свързана с
увеличаване неравновесността на
физико-химическите
про-цеси,
протичащи в металите. Това
значително променя номиналните
свойства на конструкционните
материали, а в редица случаи и ги
разрушава. При избора на материали за заварени конструкции
особено внимание трябва да се
отдаде на технологичните свойства, т. е, на свойствата, които те
проявяват в технологичния
процес на обработването.
Най-важните свойства на
материалите са съпротивле-нието
срещу пукнатинообразуване
при
и
устойчивостта срещу увреждания
на структурата. До голяма степен
тези две категории свойства са
синонимни, но под термина
„увреждания
на
структурата"
обикновено
се
разбират
измененията,
предизвикващи
разрушаване
на
материала
известно
време
след
заваряването.Следователно
основното изискване към заварените съединения е да имат
необходимата якост при заваряването, изстиването им и след
известно
отлежаване
без
действието на съществени външни
натоварвания. Тази якост се
180
означава още като технологична
якост.
2.1.Горещи пукнатини
Проблема
за
горещите
пукнатини (кристализационни и
под-солидусови) или означавана
още като „технологична якост в
процеса на кристализация" е
свързана
с
пластичността на металите и с
кинетиката на изменение на
вътрешните
заваръчни
деформации
във
високотемпературната
област
(температурен
интервал
на
крехкост
или
температурен
интервал на намалена пластичност). Тази проблема има две
страни:
-металургична,която трябва да
осигури метал с определена
пластичност
-конструктивно
технологична,
изразяваща се във влиянието на
комплекс от конструктивни и
технологични фактори (неподатливост на съединението, режим
на заваряване, подготовка на
краищата,
температура
на
предварително загряване и др.)
върху вида и големината на
деформациите
във
високотемпературната област.
Образуването на горещи
пукнатини зависи от три основни
фактора:
-температурния интервал на
крехкост колкото той е по-голям,
толкова
се
увеличава
вероятността за възникване на
горещи пукнатини;
-минималната пластичност на
метала в температурния интервал
на крехкост колкото тя е поголяма, толкова по-голяма е
устойчивостта срещу образуване
на горещи пукнатини;
- темпа на деформация или на
формоизменението на завареното
съединение (първа производна на
деформацията
спрямо
температурата) колкото темпът
нараства, толкова по-вероятно е
изчерпването на технологичната
якост.
Металургичните мерки срещу
горещите пукнатини са найважните и по принцип осигуряват
възможността радикално да се
повиши технологичната якост на
заварените
съединения.
181
Същевременно
те
са
непосредствено
свързани
с
правилния избор на материалите.
Понеже
горещите
пукнатини
възникват обикновено в метала на
шева и по-рядко в основния метал,
те могат често пъти да се
предотвратят
правилен избор на допълнителен
метал.
В състава на обикновените
въглеродни стомани от всички
химически елементи сярата найсилно способства за образуване на
кристализационни
пукна-тини.
Това отрицателно действие може
да се компенсира с повишено
съдържание
на
манган.Необходимото отношение
на мангана към сярата,, което
осигурява устойчивост на метала,
нараства
с
повишаване
на
въглеродното съдържание и варира
от 26 до 55. При това по-принцип
по-голяма технологична якост (при
произволно
отношение
Mn/S)
осигуряват електродите с базичен
тип обмазка.
С повишаване на въглеродното
съдържание стоманите намаляват
рязко технологичната си якост, като
във
високо
яките
средновъглеродни стомани (около 0,4% С)
горещите пукнатини се образуват и
в основния метал. По тази причина
стомани, които се използват за
заварени
конструкции,
е
необходимо да съдържат много
малко сяра и фосфор. Освен това
препоръчително е да се използват
пластични с ниско въглеродно
съдържание
заваръчни материали.
При
високо
легираните
стомани още по-силно е изразена
опасността от възникване на
горещи пукнатини. Увеличаването
на технологичната якост се постига
главно за сметка на създаване на
двуфазна (аустенитна с 2—8%
първичен ферит) структура на
метала; ограничаване съдържанието на вредните примеси (сяра,
фосфор, олово, калай, бисмут), а
така също и на легиращите
елементи
(силиций,
титан,
алуминий и ниобий); легиране на
шева с молибден, волфрам,
тантал, азот, рений; замяна на
никел
частично
с
азот;
одребняване на структурата на
основния метал (7—8 бал и подребно зърно)
2.2.Студени пукнатини
182
Образуването на студени пукнатини при заваряване на стоманите
е една от формите на крехко
разрушаване. Този проблем се
означава още като технологична
якост в процеса на аустенитното
превръщане. Студените пукнатини
възникват под 200—100°С, т. е.
непосредствено при охлаждане на
завареното
съединение
н
в
продължение на 1—2 денонощия
при отлежаването му. Условията
на образуване на студените
пукнатини при заваряване дават
основание
те
да
бъдат
разглеждани като случаи на
забавено
под
действието на остатъчни заваръчни
напрежения. Те могат да се
образуват по принцип във всички
зони на завареното съединение.
Установено е, че за възникването
на студени пукнатини способства
влиянието на следните три фактора
(необходимо
е
най-малко
съвместното действие на два от
тях):
-наличието на мартензитна или
частично мартензитна структура
(структурно състояние на метала,
което
се
изявява
чрез
напреженията в обема на зърната
и на кристалната решетка, т. е.
напреженията от II и I I I род),
-наличие на водород в метала на
завареното съединение;
-остатъчни заваръчни напрежения (напрежения от I род).
Проблема за осигуряване на
голяма технологична якост в
процеса на аустенитното превръщане има две страни:
-металургична — създаване на
метал
с
ниско
водородно
съдържание и подходящо структурно състояние;
-конструктивно-технологична
правилно
регулиране
на
конструктивните и технологичните
фактори така, че завареното
съединение да бъде в минимално
напрегнато състояние.Обикновено
студени пукнатини се образуват
при наличието на не по-малко от
25—30% мартензит в структурата
(когато този фактор е определящ
за процесите).
Основното
средство
за
увеличаване на технологи-чната
якост е рационалното легиране на
основния
метал.
В
нисковъглеродните и нисколегирани
стомани,
съдържащи
въглерод до 0,10 — 0,12%,
практически не се наблюдават
студени пукнатини. Рязко намаляване на технологичната якост
се констатира при увеличаване на
въглерода над 0,3—0,33% и при
дебелини на материала над 25
мм. По степента на влошаване на
съпротивлението срещу образуване
на
студени
пукнатини
след
183
въглерода следват елементите
манган и хром (при съдържание
над 1%), никел (над 1,5%), волфрам
(над
0,3—0,5%).
Положително е влиянието на
елементите ванадий, молибден и
титан,
които
са
карбидообразуватели
и
модификатори. Положителен ефект
върху технологичната якост в
процеса
на
аустенитното
превръщане има и дезоксидирането
на стоманата с алуминий (над
0,10—0,15%)
и
вакуумното
стопяване
и
разливане
на
стоманата.
Съпротивлението на заварените
съединения
срещу
образуване на студени пукнатини
може значително да се повиши
чрез използване на допълнителен
аустенитен метал. Поради пониската му граница на провлачане
в
него
настъпва
по-рано
провлачане, отколкото в основния
(перлитен) метал. Следователно
металът
на
шева
поема
възникващите
заваръчни
напрежения. От друга страна,
дифузионната
подвижност
на
водорода в аустенита е много
ниска и газът не успява да напусне
наварения метал и да премине в
основния. Върху склонността на
стоманите към образуване на
студени пукнатини оказва влияние
и
съдържанието
на
сяра.
Влиянието на този елемент обаче е
косвено и е във връзка с наличието
на водород. Установено, е, че при
много ниско съдържание на сяра
(под 0,015%) и наличие на водород
стоманите са по-склонни към
пукнатинообразуване. Предполага
се,
че
микропразнините
в
сулфидните
включвания
абсорбират част от водорода,
съдържащ се в метала, и по този
начин
парират
вредното
му
влияние.
Съществуват редица технологични средства за борба със
студените пукнатини, които тук не
са предмет на разглеждане. При
избора на материали за заварени
конструкции трябва обаче да се
има пред вид, че всички те
оскъпяват
технологичния процес. Поради това
основно правило е да се избягва
използването на въглеродни и
въглеродно-молибденови стомани с
въглеродно съдържание над 0,3%,
както
и
високояки
легирани
стомани с по-вече от 0,2% С.
Друго важно технологично
свойство на материалите е съпротивлението срещу възникване на
пукнатини
от
релаксация
на
напреженията.
Ако
завареното
съединение е с големи остатъчни
напрежения и се задържи при
температура,
отговаряща
на
интервала на пълзене или на
184
термообработка за снемане на
напреженията,
остатъчните
напрежения
през
определен
период от време релаксират
вследствие на процеса пълзене.
При наличие на концентратори
около
тях
деформациите
се
локализират,
което
може
да
изчерпи запаса от продължителна
пластичност на метала. Условия
за пукнатинообразуване се създават особено когато металът в
околошевната област има понижена
пластичност поради структурни
изменения (характерно за много
конструкционни стомани).
Допълнително намаляване на
продължителната пластичност на
метала може да настъпи и поради
отделяне на втора фаза при
пълзенето.
За възникването на пукнатини
при наличието на концентратори
влияе и приложеното външно
натоварване. Към това трябва да
се прибави и обстоятелството, че
летият метал (на шева) е с по-малко
съпротивление срещу пълзене,
отколкото основният (валцован,
щампован или кован) метал.
Към образуване на пукнатини
от релаксация на напреженията са
склонни перлитните стомани,
съдържащи бор или ванадий,
както и хром-никеловите стомани,
съдържащи ниобий и титан.
Перлитните стомани, съдържащи
номинално 0,25% ванадий, са
особено
склонни
към
разрушаване. При релаксация на
напреженията
ванадиевите
карбиди се отделят вътре в
зърната, което уякчава зърната и
локализира деформациите по
границите им. Подобен е ефектът
на ниобия в аустенитните стомани.
Влиянието на заваръчния
процес,
главно
неговото
деформационно
въздействие,
може да бъде причина за особен
вид разрушаване на материалите
— „ламеларно разкъсване". То
настъпва под действието на
нормални спрямо дебелината на
ламарината напрежения и се
разпространява стъпаловидно по
слоевете на метала по дължина
на неметалните включвания от
сулфиден и оксиден произход.
Доколкото основната причина за
този
вид
е
намалената
пластичност
на
метала по дебелина и е във
връзка
с
металургичните
особености на получаването на
материала,
проблемата
за
ламеларното разкъсване може да
се отнесе към наследствените
свойства на материалите.
Особено неблагоприятно е
влиянието на заваръчния процес
върху съпротивлението срещу
корозия.
Най-сериозните
проблеми в това отношение са
185
свързани
с
предотвратяване
възникването на междукристална
корозия
(разрушаване
по
границите на зърната) около
заваръчния шев в нестабилизираните
аустенитни
хромникелови стомани, както и на
корозия под напрежение във
всички
аустенитни
стомани.
Образуването на междукристални
пукнатини в резултат на корозия
се обяснява с отделянето на
хромови карбиди по границите
на зърната в зоната на термично
влияние (между максималните
температури500—800°С),
които
рязко отслабват съпротивлението
срещу корозия в окислителни
среди.
Това
явление
се
предотвратява по два начина:
чрез ограничаване съдържанието
на въглерод в стоманата до 0,03%
(т. нар. особено нисковъглеродни
неръждясващи стомани ) или
чрез добавяне в стоманата на
малки количества титан или
ниобий. Последните като посилни
карбидообразуватели
пречат на отделянето на хромови
карбиди. Единственият начин за
предотвратяване на пукнатините
от корозия под напрежение в
аустенитните
неръждясващи
стомани е термообработване на
заварените съединения при 9001000°С
за.снемане
на
остатъчните напрежения.
2.2.1.
стомани:
Топлоустойчиви
- За да се получи равноякост
на заваръчния шев с основния
материал и за снемане на
вътрешните
напрежения,конструкциите трябва да се
термообработват.
Независимо от това режима
на заваряване така трябва да
бъде подбран че да гарантира
отсъствие
на
студени
пукнатини.Тези
стомани
се
доставят
в
състояние
след
закаляване с висок отпуск.
Когато
поради
големите
размери
и
сложност
на
конструкцията не може да се
приложи
отпуск
добавъчния
материал трябва да има намалено
съдържание на легиращи добавки
в сравнение с основния.Така
благодарение на това се получава
достатъчна пластичност и по високо съпротивление на студени
пукнатини.При
възможност
за
термообработка на завареното
съединение добавъчния материал
трябва да бъде със същия
химичен състав.
Характеристика на материал :
Стомана 15Х5М- ГОСТ /EN10216-2:
Х11СгМо5/
186
приложение,практичност
при
използването им за ремонтно –
монтажна
работа,наличие
на
богата гама производители както и
широк диапазон висококачествени
и достъпни консумативи,при това
на разумна цена,като прилагам и
конкретен пример.
15Х5М
Марка:
Стомана
топлоустойчива
нисколегирана
Класифи
кация
тръби, задвижки,
крепежни и други
детайли, от които се
Приложе изисква устойчивост на
окисление при
ние:
температура до 600—650
°С.; стомана
мартензитен клас
Пример: Стомана 15Х5М
Химичен състав в % материал
15Х5М
Темпер атура на критични точки
за материал 15Х5М.
Ac1 = 815, Ac3(Acm) = 848, Ar3(Arcm)
= 775, Ar1 = 718
Заваръчен процес: 141+111
Вид на шева: BW
Подготовка на краищата:
EN ISO9692
Проход
Процес
Диаметър
на доб.
материал
Сила на
тока
А
1
141
2.0
80-110
2
3-n
111
111
2.5
3.2
70-90
110130
За да се подобрят свойствата на
съединението,често се изпълняват
специални
технологични
мероприятия.
Като се вземат под внимание
споменатите особености при по
V
1012
24
24
Вид на тока
/полярност/
=(-)
=(+)
=(+)
Добавъчен материал –
Означение и Марка:
1.EN12070: W CrMoS Si – Böhler FOX
СМ5 -IG
2.EN1599: Е CrMoS В 42 Н5 – Böhler
СМ5 Kb
C
Si
Mn
Ni
S
P
Cr
Mo
V
Cu
<0.15
<0.5
<0.5
<0.6
<0.025
<0.03
4.56
0.450.6
<0.05
<0.2
нататъшната разработка
се
спирам на следните методи на
заваряване:
а) аргонодъгов метод
б)електродъгово заваряване с
обмазни електроди.
Причините да се спра на тези два
метода
са:
широкото
им
Напре
жение
Специални изисквания за сушене: 2h300-350°C
-Защитен газ : EN439: I1 – защита на
корена:
Ат 99.9% - EN439: I1 Дебит на газ:
6+8 I/mm Волфрамов
електрод/диаметър: dw = 2.0mm
Предварително нагряване-температура:
300+350°С
Температура между слоевете: 300+350°С
Изисквания: ЕN1258
Други изисквания:
187
При прекъсване на заваръчния процес
отговарят на изискванията при
за повече от 3мин., изделието отново
да се подгрее до
визуален контрол,радиографичния
температурата на предварителното
контрол установява,че структурата
загряване.
Термообработка : да
Време, температура, метод: по схема
Скорост на нагряване и охлаждане:
Другa информация;
Контрол:
1.Контрал на размерите:
2.Контрол на заваръчните шевове:
100% Визуален контрол - БДС Е\
970:1999 100%RT-EN
1435:1999+А1+А2:2004 -преди ТО
100%MPE-EN 1290.2002+A2 - слео ТО
3. Контрол на твърдост след
термообработката: ISO 6507-1:1997:
НВ<240
Критерии на приемане: БДС ENISO
5817:1992-ниво „В"/„С"
3.ИЗВОДИ
Заварените съединения са
извършени съгласно реда на
технологията описана в WPS
(инструкция на производителя).
При проведените контролни
замервания
е
установено,че
заварачните шевове по размер
на завареното съединение е съгласно изискваниятя на критериите
за приемане.
След
направената
термообработка е проведен магнитопрахов контрол и измерване на
твърдост,с което е установено,че
няма наличие на пукнатини в
заваръчния шев и в околошевната
зона,както и,че твърдостта е в
посочените граници.Тъй като това
покрива критериите за приемане
по БДС EN ISO 5817: 1992 – ниво
В/С
резултатът
показва,че
технологията отговаря на съответните изисквания и заваръчните
процеси със (съответно без)
последваща термообработка са
проведени
със
съответното
качество.
4.ИЗПОЛЗВАНА ЛИТЕРАТУРА
1.Марочник стали и сплавов –
www.splav.uharkov.com
2.ESAB – www.esab.com
3.BÖHLER – www.böhler.com
4.Справки по дейстащи стандарти
„Заваряване и сродни процеси‖ http://www.bds-bg.org/
5.Заваряване на металите /Калев/
- Техника 1983г.
188
РАЗДЕЛ
КОМПЮТЪРНИ
СИСТЕМИ И
КОМУНИКАЦИИ
189
SOFTW ARE TESTING OF 1-WIRE INTERFACE
Denitsa Djamiykova
Petya Zhelyazkova
Gizela Popova
Abstract - The aim of this paper is to show method for testing 1-wire line.
The method is based on measuring time interval for appearing high logical
level of sequence of impulse. By high quality line the times will be equal.
Noises and high capacity of line will cause big differences of time
intervals. Suggested software realizes management of line, measurement
and histogram building of time intervals. Visually, the sheerer the
histogram is, the more qualitable the line is.
Keywords –1-wire, testing
I. INTRODUCTION
1-Wire is a proprietary interface
developed by Dallas Semiconductor
that uses a single wire for both data
and power [1]. It provides low-speed
data, signaling and power over a
single signal, albeit using two wires,
one for ground, one for power and
data. A network of 1-Wire devices
with an associated master device(PC
or MicroController) is called a
"MicroLan". MicroLan finds wide
usage in commercial temperature,
humidity, light measurement
systems, water analyzers and others.
Easy for implementing, 1-wire
interfaces win big popularity in
different systems usefull not only for
the bussines. That increases the
requirements for the stability of the
MicroLans. The interface should be
not only reliable but fast as well. For
ensuring growing requirements there
should be ways if testing
II.METHODS FOR TESTING
The method of testing 1-wire
interface is based on analyzing the
output state on a specific input
perameters. Conclusions about the
quality are made with help of
statistics
of
output
impulse's
frequencies. Sequence of
short
impulses (null 0) are put as input,
then in the end of the interface, time
intervals with output impulse 1 are
measured. From the gathered
measurement with different time
intervals is built histogram. In case of
good interface the
impulse's
frequencies will be stable in time,
therefore the histogram narrow.
190
Otherwise, by broad histogram, there
will be disturbances and high
capacity.
III. ABILITIES OF TESTING
ADAPTERS
The existing MicroLan Bus Adapters
are unfortunately not suitable.
Therefore for implementing the
suggested solution will be used
DS9097 COM Port Adapter. It is a
simple passive adapter which
performs RS232C (±12V) level
conversion, allowing an iButton
probe to be connected to the serial
port of a computer so that a nonEPROM iButton can be read and
written directly. It can also read all
EPROM-based iButtons. The serial
port
must
support
a
data
transmission rate of 115.2 kbits/s in
order to create the 1-WireTM time
slots correctly. Since an 8-bit
character (6 data bits plus start and
stop bit) on the RS232 port operating
at 115.2 kbits/s is used to form a
sing
le 1Wir
e
time
slot,
the
max
imu
m
effective 1-Wire transfer rate is 14.4
kbits/s(regular speed).
For enabling the measurement is
needed bridge configuration of DB25 (with outputs 3 and 8) and DB-9
(inputs 2 and 1)
fig.1 Bridge configuration
As shown on the fig.1 DCD D7 port
is used for receiving data. It has two
states 0 and 1, depending on the
software by reading the seventh bit
in the port address register.
IV. SOFTWARE AND WORK WITH IT
The executable file kamsh.exe is a
comand-line application, so it should
be started from comand prompt. The
appropriate
command
is
Kamsh_v1.exe s 2 3 q . The notation
s means work in text regime; 2 –
COM Port #2; 3 – test adapter; q –
work in regime of quality testing.
External windows of the program is
shown on fig.2.
Fig.2 Program output
191
The test case here is with
parameters: impulse lenth=10mks,
number of input impulses 250. First
an impulse (logical 0) is put on the
line. Then it is measured the time for
which in the line appears stable high
voltage signal(logical 1). The results
are stored and then grouped in
groups with equal values. Each of
these groups has different number of
members. Based on these values is
build histogram, representing how
much equal time intervals are
measured. In this particular case,
ideally by 250 measurements there
should be 250 equal time intervals.
Due to the noises and high capacity
there are 221 equal time intervals
measured. There are two other
groups, so the histogram is with tree
columns.
with tree groups) shows big
differences in values, witch indicates
bad quality of the line.
The program has other work regimes
- for example text. In this regime the
output is a .txt file with description of
the input parameters and count of
the time intervals, without additional
information about the length of the
intervals.
V. Conclusion
The proposed method for testing 1wire interface is not only suitable for
detecting noises, high capacity and
bad input data, but also lenght if the
line is investigated, as well. The
analysing of output data is simple
enough to be very fast and reliable.
The testing is made only with Pc , so
no additional apparature such as
osciloscpes, signalgenerators or
specific line analyzer.
References:
Fig.3
Figure 3 shows the diference in the
histogrms by a good (with less
noises) line and a line with hight
capacity. There are tree groups
represented from the bold line with
little differences in the intervals'
values. While the other line (again
[1]http://www.maximic.com/products/1wire/flash/overview/index.cfm
[2]www.atmel.com/dyn/resources/pro
d_documents/doc2579.pdf
[3]‖Halbleiter-Schaltungstechnik‖ by
Ulrich Tietze and Christoph Schenk
1991
192
ОСНОВИ И ТЕХНОЛОГИИ ЗА СЕМ АНТИЧЕН УЕБ
Г. А. Гарабедян
София, пк. 1309, жк. Света Троица, бл.377, вх.В, ап.49
I. СЪЩНОСТ НА СЕМАНТИЧНИЯ
УЕБ
Възгледа за Семантичен уеб
е първо представена от БърнърсЛии (2001). „Семантичния уеб ще
донесе структура на пълните със
смисъл уеб страници, създавайки
среда където софтуерните агенти
преминаващи от страница на
страница
могат
четейки
да
извършат сложни задачи за
потребителите.― Уеб ще стане
четим от машина и основан на
обработване
от
онтологии
утвърждаващи
неговата
ефективност. В интервю през
2005г. добави: „Семантичния уеб е
направен да свърже управлението
на
личната
интегрирането
на
фирмените
приложения
и
глобалното
споделяне
на
комерсиални,
научни и културни данни. Ние
говорим тук за данни, а не за
човешки
документи.―
Като
перспектива
за
бъдещо
приложение той вижда компания,
която
започва
да
споделя
семантики в малки контролирани
среди. Точно както Интернет
започна в
затворени среди,
Семантичния уеб също се очаква
да поеме по този път.
В
момента,
ако
имам
документ, аз мога да го сложа в
уеб
и непосредствено да сочи към
който и да било друг документ с
проста връзка. Но ако имам база
данни или ел. таблица, аз не мога
да ги сложа в уеб така че да сочат
към друга база данни или ел.
таблица.
Семантичния
уеб
се
съсредоточава в базата данни и
инфраструктурата,
чрез
която
данните
и
описателната
информация
могат
да
се
използват ползотворно в уеб.
Knowledge
worker-ите
отделят съществено време в
разглеждане и четене, за да
намерят как документите се
отнасят един към друг и къде
всеки
документ
попада
в
цялостната структура в домейна
на
проблема.
Само
когато
193
knowledge worker-ите започнат да
отбелязват приликите и разликите
сред частите информация те
[knowledge worker-ите] преминават
към съществената част от тяхната
работа:
на
взаимовръзки създаващи ново
знание.
Семантичният
уеб
е
предвиден като надграждане на
настоящия уеб, където в добавка
на човешки четими документи
последните са анотирани с метаинформация.
Тази
метаинформация описва за какво е
информацията(документа)
по
начин обработваем за машина.
Експлицитното представяне на
мета-информация, допълнено с
теориите за домейните (на пр.
онтологии), ще позволи уеб на
качествено ново ниво на услуга.
Онтологиите предлагат начин за
обработка
на
хетерогенни
представяния на уеб ресурси.
Онтологията
позволява
връзката
между
човешкото
разбиране на символите с тяхната
машинна обработка. Онтологите
обещават споделено и общо
разбиране на домейн, който може
да комуникира между човека и
приложната система.
Семантичният уеб се състои
от три технологии съдържащи:
1.
Формат за данни,
който поддържа връзки. Ако
трябва да интегрирам бази
данни се нуждая да помня
какво може да бъде слепено
и какво съответно не може,
кои неща са свързани с кои
други неща. RDF е езикът,
който дава това.
2.
Начини
за
описване на термините на
данните. Ако имам примерна
база данни, поглеждайки в
нея на колона C27 ред 19
виждам, че клетката е
попълнена с числото 15, това
не ми помага достатъчно, ако
искам да го свържа с друга
база данни. Ако знам, че то
представя
възрастта
на
човек, тогава мога да намеря
в другата база данни, която
има или други данни за
същия човек, или възрасти
на други хора. Сега вече
знам как да ги събера.
Онтологично или домейн
описание във формален вид.
Тези
онтологии
описват
смисъла на нещата и от тук идва
терминът семантичен.
Ако искам да свържа данните
заедно, трябва да знам за какво са
те и те често са за нещо, което не
е в базата данни.
Нуждаем се да извадим
данните от базата данни в място,
където да можем да ги слепваме
(или да можем динамично да
194
запитваме (query) данните).
RDF представя данните в
граф от три части. Ако се вземат
две таблици не може да се
гарантира, че ще се получи
таблица в резултат на сливане
между двете изходни. Ако имате
две дървета също не може да се
гарантира, че ще се получи дърво
след сливане. Сливането на
графове винаги дава граф.
RDF е насочен
граф с
етикети.
OWL
(higher
level
data
schema) представя онтологиите.
3.
Стандартен начин
да се пита RDF- SPARQL.
Последния е разширение на
SQL
за
работа
със
семантичен уеб- RDF данни.
езици показан на фиг. по-горе.
XML е вече широко използван и е
основа на бързо развиващи се
софтуерни
дейности,
той
е
направен
за
описание
в
структурирани
документи
със
свобода на структурирането, за
разлика
от
HTML.
Resource
Description Framework (RDF) е
препоръка
на
W3C
за
стандартизиране
на
дефинирането и използването на
мета-данни
описващи
уеб
базирани услуги, така и за
представяне на данни. Началният
изграждащ блок на RDF е objectattribute-value
тройката,
често
изписвана A(O,V). RDF позволява
object и value да сменят местата
си:
hasName('http://www.w3.org/employ
ee/id1321', 'Jim Lerners')
authorOf('http://www.w3.org/employe
e/id1321',
'http://www.books.org/ISBN006
2515861')
hasPrice('http://www.books.org/ISBN
0062515861', „$62―)
Фиг. на едно от основните
архитектурни обещания на
Семантичния уеб
Едно
от
основните
архитектурни
обещания
на
Семантичния уеб е стекът от
<rdf:Description
rdf:about=―http://www.w3.org/employ
ee/id1321―>
<hasName rdf:resource=―Jim
Lerners―/>
</rdf:Description>
195
RDF позволява също така
всяко RDF твърдение да бъде
обект или стойност на друго RDF
твърдение.
<rdf:Description
rdf:about=―http://www.books.org/ISB
N0062515861―>
<rdf:type
rdf:resource=―http://description.org/s
chema/book―>
</rdf:Description>
RDF Schema прави крачка
към
по-богато
формално
представяне и предлага основни
примитиви
на
онотлогичното
моделиране в уеб. RDFS предлага
класове,
подкласове,
подпропъртита,
домейн
и
множество
ограничения
за
пропъртитата, и така нататък в уеб
базиран контекст. RDFS дава само
информация за интерпретирането
на твърденията в RDF модела за
данни, за разлика от XML Schema
и
DTD
описващи
реда
и
комбинацията на тагове в XML
документ. RDFS позволява на
потребителите
да
дефинират
речник за RDF данни (като
hasName) и да специфицират
типовете обекти към които тези
атрибути могат да са приложени.
С други думи RDFS механизма
предоставя основна система за
типове за RDF модели. Тази
система за типове използва някои
предефинирани
термини
като
Class, subPropertyOf и subClassOf.
RDFS изразитеса валидни RDF
изрази. RDF обектите могат да са
описани като инстанции на един
или повече класове използвайки
type
пропърти.
Пропъртито
subClassOf
позволява
на
разработчика да специфизира
йерархичната организация на тези
класове:
<rdfs:Class rdf:about=―Book―/>
<rdfs:Class rdf:about=―HardCover―>
<rdfs:subClassOf
rdf:resource=―#Book―/>
</rdfs:Class>
<HardCover
rdf:resource=―http://www.books.org/I
SBN0062515861―/>
Пропъртитата
могат
да
бъдат описани с техния домейн и
обхват (range), и могат да бъдат
организирани в йерархии от
пропъртита
използвайки
subPropertyOf:
<rdfs:Property rdf:about=―hasPrice―>
<rdfs:domain
rdf:resource=―#Book―/>
</rdfs:Property>
196
Технология
да
надскочи
бариерата
непознаваща
значението е прилагането на
онтологии за формализиране на
знанието в машинно и човешки
четима форма. Това позволява на
човека да търси за информация
основавайки се на значението от
колкото на синтаксиса. Основен
въпрос
е
дефинирането
на
стандартите
представящи
подслойните
структурионтологиите. Всеки език предлага
различни
примитиви
за
моделиране. RDF-Schema (2004г)
схематичен език изграден върху
Resource Description Framework
(RDF), позволява дефиниране на
таксономии и връзки между
концептите.
Web
Ontology
Language (OWL) (2004г.) е поизразителен. OWL е разработен
пазейки примитивите за описване
на логика (2003г.).
OWL е към този момент
препоръчван от W3C като език за
моделиране на онтологии за
Семантичен уеб. Исторически той
се развива от DAML+OIL езика,
който е развит от обединяване на
Европейския стандарт OIL с
Американския
DAML
(DARPA
Agent Markup Language) в единен
framework. OWL е изказен език,
позволяващо широко онтологично
моделиране, като специфични
йерархични връзки между класове
и ограничения и за моделиране на
атрибути и асоциации под добре
дефинирана
семантика.
OWL
за
описание
на
състоянието на света информация
за индивиди и връзки между тях.
Примерна онтология с OWL:
<rdf:RDF
...
xmlns:auto="http://www.aifb.unikarlsruhe.de/WBS/meh/autol.owl">
<owl:Class rdf:about='auto#vehicle'>
<rdfs:label
xml:lang='en'>vehicle</rdfs:label>
<rdfs:subClassOf
rdf:resource='auto#object'/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:about='auto#car'>
<rdfs:label
xml:lang='en'>car</rdfs:label>
<rdfs:subClassO1
rdf:resource='auto#vehicle'/>
<rdfs:subClassOf>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty
rdf:resource='auto#belongsTo'/>
<owl:minCardinality>1</owl:minCardi
nality>
</owl:Restriction>
</rdfs:subClassOf>
</owl:Class>
...
<owl:ObjectProperty
rdf:about='auto#belongsTo'>
197
<rdfs:label xml:lang='en'>belongs
to</rdfs:label>
<rdfs:domain rdf:resource
='auto#vehicle'/>
<rdfs:range
rdf:resource='auto#owner'/>
</owl:ObjectProperty>
...
<auto:Owner
rdf:about='auto#Marc'/>
...
<auto:Car rdf:about='auto#Porsche
KA-123'>
<rdfs:label xml:lang='en'>Porsche
KA-123</rdfs:label>
<auto:belongsTo
rdf:resource='auto#Marc'/>
<auto:hasSpeed
rdf:resource='auto#300 km/h'/>
</auto:Car>
</rdf:RDF>
Онтологии могат да бъдат
обединявани.
Ontology O1 Ontology O2 Confidence
object
vehicle
car
speed
hasSpeed
Porsche KA123
300 km/h
thing
vehicle
automobile
speed
hasProperty
Mac's
Porsche
fast
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
0.9
Настоящият пример показва
обединяване. Примерът съдържа
две прости онтологии, които се
обединяват. Двете онтологии O1 и
O2 описващи домейна от коли.
Пример
RDF(S):
с
обединяване
в
<rdf:RDF>
<Alignment>
<xml>yes</xml>
<level>0</level>
<type>ll</type>
<onto1>ontologyl.owl</onto1>
<onto2>ontology2.owl</onto2>
<uri1>http://aifb.unikarlsruhe.de/ontology1.owl</uri1>
<uri2>http://aifb.unikarlsruhe.de/ontology2.owl</uri2>
<map>
<Cell>
<entity1
rdf:resource='ontologyl.owl#object'/>
<entity2
rdf:resource='ontology2.owl#thing'/>
<measure
rdf:datatype='XMLSchema#float'>1.0
</measure>
<relation>=</relation>
</Cell>
198
<Cell>
<entityl
rdf:resource='ontology1.owl#vehicle'/
>
<entity2
rdf:resource='ontology2.owl#vehicle'/
>
<measure
rdf:datatype='XMLSchema#float'>1.0
</measure>
<relation>=</relation>
</Cell>
</map>
</Alignment>
</rdf:RDF>
II. ВРЪЗКА МЕЖДУ
СЕМАНТИЧНИЯ УЕБ И
ТЕХНОЛОГИИ ЗА ИЗКУСТВЕН
ИНТЕЛЕКТ И ТЕЗИ В ДРУГИ В
БЛИЗКИ ОБЛАСТИ
Семантичния
уеб
е
производна на много технологии.
Истинското предизвикателство на
семантичния уеб е да вземе
изкуствен интелект (затворени и
внимателно
контролирани
системи) и да ги заведе в поширока отворена система, в която
се
наблюдават
динамични
промени.
Изследователите
преобмислят изкуствения интелект
като
отворена
система
в
семантичния уеб. Radar Networks,
Metaweb
и
много
други
новосъздадени
компании
използват разработки за изкуствен
интелект в семантичния уеб.
Машините за съставяне на
заключения в семантичния уеб се
близки по идея на програмния език
Prolog.
Все
пак
се
вижда
съществено различие от това
сравнение, а именно че нещата,
които работят добре в малки
затворени системи за управление
не е задължително да успяват да
работят
в
широко
мащабни
отворени системи. First Order
Predicate логиката в Prolog намира
отражение в разбиранията за OWL
поддържащ
Description
Logic
Reasoning, но се поддържат и
конкурентни
разбирания
за
използването на OWL.
Сравнявайки
социалното
тагване
в
Интернет
със
семантичния уеб би следвало да
заключим,
че
първото
дава
сравнително добри резултати,
когато търсенето е в определен
контекст. Ако си напишете малкото
име във Flickr трудно бихте се
намерили, но ако търсите в
албума на випуска от техникума,
ще постигнете пълен успех. В
семантичния уеб термините са
предварително определени за
разлика от социалното тагване.
199
III. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
За
последните
години
количеството на приложенията,
които позволяват на потребителя
да започне в семантичния уеб са
най-голямата
промяна.
Потребителя може да изтегли
продукт с отворен код написан на
почти
всеки
език,
вместо
единствено продукта на HP Jena6(
,който е на Java). Или да използва
услуга,
която
да
съхранява
неговите RDF и онтологични данни
6
Интернет адресът на framework-а е
http://jena.sourceforge.net/
като му предоставя
функционалности.
същите
ИЗПОЛЗВАНА ЛИТЕРАТУРА:
1.
John Davies, Towards
the Semantic web, 2003
2.
Software
Engineering
Radio
Podcast
№116:
Interview with Jim Hendler
about The Semantic Web
3.
Marc Ehrig, Ontology
Alignment - Bridging the
Semantic Gap (Springer 2006,
Semantic Web and Beyond)
200
ДЕКОМПОЗИРАНЕ НА ИНФОРМ АЦИОННИ УСЛУГИ И
МОДЕЛИРАНЕ НА ТЕХНИЧЕСКИ ПРОЦЕСИ В ОБЛАСТТА НА
ИКТ
С. Цветанов
Д. Вълкова
Научен ръководител:
ст.н.с. I ст. дтн Т. Стоилов,
[email protected]
Резюме: Статията разглежда ИКТ услугите като комбинация от
изграждащи блокове, всеки от които може да бъде параметризиран. Този
подход позволява предлагането на специфични услуги с прецизно
управление различаващи се от тези на местните оператори.
Самите изграждащи блокове могат да бъдат специфицирани като
онтологии в езици като OWL, което ще позволи прецизното им описание в
база знания.
Предлаганата методология за декомпозиране на услугите и
ползването им от различни доставчици изисква и моделиране на нови
технически процеси, които да са пригодени за работа в клъстер. Тези
процеси могат да бъдат моделирани графично или чрез изпълними езици
от високо ниво, за да бъдат използвани в разпределени информационни
системи.
[1].
След
като
услугите
са
заявени от клиентите и трябва да
бъдат физически доставени и
управлявани,
е
прилагането
на
различни
процедури,
които
изискват инженерни дейности
върху разнородни ресурси
(сървъри,
маршрутизатори,
комутатори и т.н.). Тези процедури
отнемат време, изискват високо
квалифицирани
инженери,
податливи са на грешки, и като
цяло изразходват допълнителни и
ресурси. Освен това свързаните с
тях
познания
се
съхраняват
в
главите
на
различните инженери и техници.
201
Такова знание е трудно да се
придобие, поддържа и обменя
между различни компании.
Предоставянето
на
информационните услуги, както и
други операции, извършвани като
част от целия жизнен цикъл на
услугите се автоматизират чрез
процедури.
Тези
процедури
обикновено се извършват частично
или изцяло на ръка от мрежовите
специалисти,
докато
в
предлаганото
технологично
решение
те
са
моделирани
графично
чрез
готови
инструменти,
което
позволява
тяхното
изпълнение
и
контролиране
технологията Workflow [2].
2.1. Описание на технологичното
решение
Технологичното решение е
йерархична
технологична
структура
реализирана
чрез
на
съвременни
технологии от областта на ИКТ.
Структура
на
целевите
информационни услуги
ИКТ услугите могат да бъдат
параметризирани
подобно
на
всеки друг обект, но за да се
постигне необходимата степен на
унификация
е
декомпозирането на услугите и
определянето
на
техните
атомарни изграждащи модули.
Решението позволява да се
определи собствен набор от ИКТ
технически услуги, както и да се
дефинира и управлява база данни
на тези услуги. На потребителя се
да
конфигурира
всяка
услуга
поотделно, да комбинира различни
услуги в комплексна услуга и да
валидира
тази
услуга,
чрез
ограничения,
онтологии.
Тази
възможност гарантира, че услугите
са коректно конфигурирани и
комбинирани. Резултатът може да
се асоциира с бизнес потребител и
да се препрати към ERP система
[3], за да служи като техническо
приложение, предложение или
договор.
Фигура 1 представя модела за
декомпозиране на услуги. Този
модел се дефинира посредством
следните правила:
 Всяка
услуга
се
описва
 Всяка
техническа
характеристика се описва
различни
стойности (данни)
 Като описанието на услугата,
всяка характеристика, и всяка
202
стойност
са
логически
свързани
 Дефинирано за многократна
употреба.
 Структурата на описанието не
зависи от конкретен бизнес.
 Отнася се за много други
области.
Service description
List of
Characteristics description
List of
Values description
Фиг. 2 Декомпозиране на услуга
203
Структура
на
техническите процеси
Технически процеси могат
да бъдат описани като работни
потоци
(workflows)
[2],
но
подобни
описания
не
са
стандартизирани за услугите в
областта на ИКТ, и особено за
изграждане на съвкупност от
модули
които
да
бъдат
изпълнявани
съвместно.
Техническите процеси може да
се разглежда като паралелна
дейност на бизнес процесите
или като под-дейности на
бизнес процесите. Една от
основните
разлики
между
бизнес ориентираните работни
потоци и техническите такива, е
че първите манипулират бизнес
данните
на
организациите,
съхранявани в една и съща
база
данни,
а
вторите
манипулират данни за мрежата
и
системна
съхранявани
в
мрежовите
устройства.
Бизнес
ориентираните
работни потоци са част от BSS
[4] обикновено се изпълняват от
ERP [3], докато техническите са
част от OSS [4] и нямат обща
среда където да се изпълняват.
ERP
системите
интегрират
множество бизнес приложения в
един общо софтуерен продукт,
например
счетоводство,
човешки ресурси, складовото
стопанство,
доставките и др.
на
Процесите са определени в
съответствие
с
конкретния
жизнен цикъл на дадена услуга,
и
могат
да
бъдат
специфицирани
в
текстови,
графични
(BPMN)
[5]
и
изпълним (executable) (BPEL) [6]
формат. В съществуващата
база знания са дефинирани
процеси на базата на най-често
използваното от ISP фирмите
оборудване, с цел да спомогне
за
бързо
и
ефикасно
разгръщане на нови услуги. По
този
начин,
мрежовите
инженери могат да описват
техническите процеси от гледна
точка на тяхното управление. В
този случаи от съществено
значение е и възможността да
се е предотврати загубата на
техническите
знания,
като
същевременно позволява да се
прехвърлят
знания
между
бизнес партньорите.
Средствата за моделиране
на техническите процеси са
подбрани
след
подробна
оценка. Повече от 90% от
програмния код се генерира
чрез използване на инструменти
за моделиране на различни
нива.
Този
подход
дава
възможност за развитие на
системата при нужда.
204
Използваните
софтуерни
инструмент
могат
да
се
разделят на две групи: отворен
код средства срещу платени
продукти. Те имат различни
предимства и позволяват да се
използват като алтернативи.
модули
съобразно конкретните насоки
как да се проектират BPMN [5]
диаграми по такъв начин, че
BPEL [6] може да бъде
генериран.
На фигура 3 са показани всички
стъпки за описването на даден
технически процес в текстов формат,
преформатирането му в графични
(BPMN) и реализирането му като
изпълним (BPEL) файл (технологичен
стек
за
моделиране.)
Платени продукти могат да
бъдат по-лесно интегрирани, но
имат различни структури на
разходите. За инструментите с
отворен код са разработени
Process
specification
Text file
Process
models
Workflow
models
Workflow
execution
environment
BPMN
BPEL
BPEL engine
Process
specification
WSDL/XSD
file
Фиг. 3 Технологичния стек за моделиране.
.
При
моделирането
на
техническите процеси обектите
трябва
да
се
разглеждат
абстрактно. В областта на ИКТ
това са мрежови устройства,
приложения, услуги и други. Ако
не се приложи този подход,
всеки модел би трябвало да
бъда определен в зависимост
от конкретния оператор, както и
компоненти,
които може дори да не са в
наличност
при
самото
моделиране. Всеки път, когато
даден
елемент
бъде
модифициран или се добавя
нов, моделите трябва да бъдат
адаптирани.
205
За да реши този въпрос
(за адаптиране на различните
модели), е дефинирана обща
абстрактна гледна точка на
компонентите на мрежата чрез
използване на CIM модела на
DMTF.
CIM
дава
обща
дефиниция на управление на
информация за системи, мрежи,
приложения и услуги, с връзките
между тях, независимо от
протоколи за достъп, или
специфични типове хранилища.
CIM също дава възможност за
продавача на дадена услуга да
добавя разширения. Тя дава
за
обмен
на
семантично богата информация
между системите за управление
на цялата мрежа
На фигура 4 е показана
блок схемата на Workflow
моделиране и изпълнение на
примерен техническия процес
―предоставяне на услуга‖.
Submit request
Workflow
Engine
BSS/OSS
Receiving request
Check consumer status
ERP
Error msg
Check service status
LIB WS
CRM
Error msg
Retrieve consumer
details
Checking validity of
the service
OSS
Explaining
the refusal of
the demand
Getting the price of
the service
Updating consumer
account
Catalogue
ERP
Accounting
ERP
Notification
about the
provisioning
Providing service
OSS
Confirming availability
of the service
Фиг.
4
Workflow
моделиране и изпълнение
Софтуернa реализация
Разработената платформа
е базирана на мащабируема и
разпределена технология (SOA)
[7], където всички услуги и
компоненти са представени като
уеб услуги, описани от WSDL [8]
интерфейси
(стандарт
за
описание на Web Services).
Компонентите са в XML формат
и следователно са лесни за
обработка
от
WSDL
206
интерфейси, онтологии (OWL)
[9],
изпълними
процеси (BPEL) и други. Тези
компоненти,
както
и
техническите процеси, на свой
ред могат да бъдат извиквани
от външни приложения.
Разработени
са
и
постоянно се развиват нови
middleware
приложения
за
взаимодействие с нови OSS [4]
(например мрежови елементи,
сървъри и т.н.) и BSS [4] (напр.
ERP)
компоненти.
Базовия
софтуерен пакет се свързва
middleware
приложения с SAP (добре
познат ERP) както и с мрежови
компоненти и сървъри
през
прокси уеб услуги, CLI и SNMP
[10].
С поставянето на този
междинен
слой
(middleware
приложения)
между
разработената платформа и
OSS или BSS системите, се
гарантира
сигурността
на
предаваните
данни
комуникация
межди
тези
мрежови
елементи
е
кодираната, т.е. разработената
платформа не е необходимо да
знае или да управлява данни
или пароли към BSS и OSS
компоненти.
рамкова програма на ЕС (FP6IST), чиято цел е да осигури
достъпно
решение
за
предоставяне и управление на
услуги, насочени към малки и
средни
предприятия,
които
искат да си сътрудничат в
клъстер, с цел да произвежда и
предлага специфични Интернет
услуги
Предложеното решение за
автоматизиране на процеса
предоставяне на услуги в
хетерогенни системи е напълно
контролируемо,
стабилно
и
сигурно, като изпълнението на
техническите процедури може
да се проследи в детайли.
Реализирания
софтуерен
продукт е SOA ориентиран и
комуникира
с
външни
приложения чрез технологията
уеб услуги. Благодарение на
тази архитектура приложенията
се описват като уеб услуги,
което позволява те да бъдат
извикани и от външни програми,
което позволява разработените
технологии да се прилагат в
различни
области
на
икономиката където се изисква
интегриране на информационни
ресурси.
Това
решение
е
разработено по проекта VISP
(http://www.visp-project.org). VISP
(Virtual ISP) е проект по шеста
207
1.
1.http://www.infoloom.com/gcaconfs/
WEB/granada99/bau.HTM
2.
http://www.vispproject.org/docs/IST-2004-027178WP2-D2.1-R1.0.pdf
3.
4. Technology trends, needs and
drivers: Management frameworks
and architectures - New generation
operations systems and softwareNGOSS, Eurescom project P1445,
www.eurescom.de
5.
6.
7. http://docs.oasis-open.org/soarm/v1.0/soa-rm.pdf
8.
W3C,
Web
Services
Description,
Language
(WSDL)
Version 2.0 Part1: Core Language,
W3C Candidate Recommendation,
January
2006,
http://www.w3.org/TR/wsdl20.
9.
OWL,
Web
Ontology
Specification Language Overview,
http://www.w3.org/TR/owl-features/
10.
http://www.vispproject.org/docs/IST-2004-027178WP7-D7.8-R1.0.pd
НАЦИОНАЛНА СТУДЕНТСА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКА КОНФЕРЕНЦИЯ ‘09
208
ПРОЕКТИРАНЕ НА ОПТИЧНА СИСТЕМ А ЗА НАБЛЮДЕНИЕ НА
КОСМИЧЕСКИ ОБЕКТИ
Антоний Недялков
[email protected] , ФТК катедра „Радиокомуникации и
видеотехнологии” стая 1257
Увод
Наблюдението и заснемането на
небесните обекти е важна задача
в днешно време. То не само ни
позволява да обогатим знанията
си за вселената около нас и
нашето място в нея, но е и доста
важно за правилната работа на
метеорологичните,
комуникационни и навигационни
спътници
които
днес
са
неразделна
част
от
нашето
ежедневие. Конкретната ни задача
тук е да направим система, която
да има такава разделителна
способност, че да различава
детайли с линеен размер от 1300
метра на лунната повърхност.
Такава система има 3 основни
компонента – оптичната тръба (тя
формира образа на отдалечения
обект) , монтировка (системата за
намиране
и
следене
на
движението на небесните обекти)
и окуляр или камера които ни
служат за разглеждане визуално
или заснемане на образа на
отдалечения обект. Оптичната
тръба е най-важния компонент и
при проектирането ще обърнем
внимание
основно
на
нея.
Различните оптични схеми са
подходящи за различни цели и
избора на най-правилната от тях е
от голямо значение за да имаме
оптимално взаимодействие между
отделните
компоненти
на
системата.
Процеса
на
проектиране на една оптична
система за конкретна цел е
уникална последователност от
инженерни решения като всяко от
тях е съобразено с останалите.
Основният фактор, ограничаващ
максималната
разделителна
способност на оптичните прибори
е земната атмосфера и поконкретно дифракцията, породена
от нейната турбулентност [4].
Избор на оптична схема
Различните оптични схеми са
подходящи за различни цели.
Спираме
се
на
нютоновия
рефлектор [1] в нашия случай като
най-подходяща оптична схема.
При него образа се формира от
209
параболично главно огледало в
дъното на тръбата и с помощта на
плоско
елиптично
огледало,
разположено под ъгъл от 45
градуса спрямо оптичната ос този
образ се извежда извън тръбата.
На долната фигура е показана
оптичната схема.
Фигура 1 – Нютонов рефлектор.
Основните
параметри
на
нютоновия рефлектор са неговата
апертура
[2]
(диаметъра
на
главното
огледало),
фокусно
разстояние
(разстоянието
от
центъра на главното огледало до
фокалната равнина), светлосила
(отношението на диаметъра на
обектива и фокусното разстояние
на телескопа като и двете
величини трябва да са в еднакви
мерни единици) и разделителна
способност
(възможността
на
телескопа да вижда разделени
два близки обекта). По-голямата
апертура
дава
по-добра
разделителна способност. Поголямата
светлосила
прави
телескопа
подходящ
за
фотографиране
на
небесните
обекти.
Единствената аберация, която е
силно изразена при нютоновия
рефлектор е комата [3]. Тя се
проявява в края на зрителното
поле когато снопа светлина е
наклонен на някакъв ъгъл спрямо
оптичната ос на телескопа. Тогава
поради
нееднаквото
оптично
действие на отделните зони на
огледалото лъчите от различните
зони не се фокусират в една точка
и
се
получава
петно
със
специфична
форма,
наподобяваща комета - ярко петно
с
ветрилообразна
опашка.
Корекцията на комата става чрез
използването на комбинация от
лещи.
Проектиране на нютонов
рефлектор.
Най-важният
елемент
на
един
нютонов рефлектор е главното му
огледало. От него в голяма степен
зависят параметрите на цялата
система. За да разберем колко
голямо
главно
разберем
трябва
каква
трябва.
огледало
на
Това
ни
първо
е
да
системата
пък
зависи
ни
от
210
ъгловият размер на най-малките
светлина
детайли които искаме да сме
използва
състояние
наблюдаваме.
наблюдение
Нашата цел е системата да може
проектираме
да различава детайли на луната с
вълната
линеен размер от 1300 метра.
метра.
Този
способност на главното огледало
да
минимален
размер
а
системата
и
за
се
визуално
ние
за
ще
ще
я
дължина
на
𝜆 = 565𝑛𝑚 = 565. 10−9
Разделителната
означаваме с 𝐷0 . Разстоянието до
R
луната е 384403 километра. Него
размер
ще означим с d. Тогава ъгловият
който искаме да сме в състояние
размер на този детайл смятаме по
да наблюдаваме като и двете
формула 𝛿 =
𝛿=
1300
384403 ∗10 3
𝐷0
𝑑
[rad] и получаваме
=3,38.10-6 rad или ако
умножим по 206265 за да получим
резултата в дъгови секунди 𝛿 = 0,7
приравняваме
величини
𝜆 [м]
със
главното
огледало
формулата 𝑅 =
𝜆
𝐷об
𝑟𝑎𝑑 . Тук 𝐷об е
търсеният от нас диаметър на
обектива в метри. Дължината на
вълната 𝜆 ни е известна. Поради
това, че човешкото око е найчувствително
към
зелената
радиани.
Така
в метри чрез формулата 𝐷об =
необходимия
на
в
детайл,
ни диаметър на главното огледало
𝑅 [𝑟𝑎𝑑 ]
размер
са
най-малкия
ъгловия
можем да получим необходимия
arcsec. Сега можем да изчислим
ни
на
на
=
𝜆 [м]
𝛿 [𝑟𝑎𝑑 ]
[м] [5] и замествайки
стойностите
𝐷об𝑚𝑖𝑛 = 0,167м = 167 милиметра.
Ако системата е идеална главно
огледало с такъв размер би ни
било достатъчно. Отчитайки обаче
наличието на сянка, хвърляна от
вторичното
главното,
огледало
която
върху
намалява
211
ефективната площ на главното
огледало
система.
трябва
презастраховаме.
как
да
да
се
Понеже
няма
знаем
От
фокусното
има
нашата
това
зависи
разстояние
на
на
системата. Избираме светосилата
вторичното огледало още сега а и
да бъде f/5, което означава, че
защото
нестандартен
фокусното разстояние ще ни бъде
размер за изработка на огледало
5 пъти по-голямо от диаметъра на
ще използваме главно огледало с
главното огледало или в нашия
диаметър
случай Fоб = 5.200=1000 мм. Тази
167мм
от
𝜆 [м]
𝐷об [м]
=
е
200мм.
разделителната
главното
размера
ще
0,2
на
е
добър
баланс,
защото ни позволява системата да
= 2,825.10−6 rad =
остане сравнително компактна и
става
0,58 arcsec. Главното огледало е
параболично и точността му на
изработка трябва да бъде такава,
че
𝑅=
огледало
565∗10−9
Тогава
отклонението
от
идеалната
форма на параболата във всяка
една точка от повърхността му да
не превишава ¼ от дължината на
вълната за която е направена
системата. В нашият случай при
𝜆 = 565𝑛𝑚 отклонението не трябва
да превишава 141 нанометра. Тук
е моментът и да изберем каква
лесно преносима както и с добри
фотографски
качества
като
същевременно комата остава в
приемливи
граници.
Знаейки
диаметъра, формата и фокусното
разстояние на главното огледало
сега е време да изчислим какво
вторично
огледало
ще
ни
е
необходимо и как то ще повлияе
на характеристиките на системата.
Вторичното огледало [6] е плоско,
с
форма
на
елипса
и
е
разположено на оптичната ос под
212
ъгъл от 45 градуса като ролята му
от 10 сантиметра. Това значи, че
е да изнесе равнината на фокуса
минималното разстояние на което
(фокусната
главното
може да се доближи оптичната
огледало извън оптичната ос. За
повърхност на окуляра до тръбата
да определим
параметрите му
е 10 сантиметра. Това разстояние
първото, което трябва да знаем е
също се добавя към L. Хода на
разстоянието
на
подвижната
част
до
фокусиращи
(фокалната
сантиметра.
точка)
на
от
центъра
огледало
фокусната
точка
равнина),
където се
проектира
на
Добре
тези
е
5
е
да
разположим равнината на фокуса
образа на главното огледало. Това
на
разстояние зависи от диаметъра
фокусиращото устройство. Това
на тръбата (оттам и на главното
добавя още 2,5 сантиметра към L.
огледало)
Така L за нашият случай става
и
от
фокусиращото
типа
на
устройство.
средата
на
хода
на
сантиметра.
L=10+11,5+2,5=24
Диаметъра на тръбата за 200мм
Знаейки вече L можем да намерим
главно
минималния необходим размер на
огледало
обикновено
е
около 230мм поради наличието на
малката
ос
закрепващ
огледало
по
механизъм
за него.
Оттук имаме 11,5 сантиметра към
L.
Стандартните
фокусиращи
позволяващи
на
окуляри както 1,25 така и 2 инча в
диаметър имат неподвижна част
2𝑏 =
е
𝐿
𝑓
на
формулата
(2.5)
, където 2b е този размер а f
светлосилата
огледало.
на
Ако
2𝑏𝑚𝑖𝑛 =
главното
заместим
𝐿 [мм]
𝑓
=
240
5
=
48 мм. За да се застраховаме
213
срещу лошо полирана повърхност
314см2
в краищата на огледалото а и за
19,6см2 .
да изберем вторично огледало със
повърхност на главното огледало
стандартен
става 𝑆ефективна = 𝑆главно − 𝑆сянка =
2b=50мм.
размер
избираме
Разстоянието
между
и
𝑆сянка = 𝜋𝑟 2 = 𝜋. 2, 52 =
Тогава
ефективната
314 − 19,6 = 294,4см2 .
Тогава
главното и вторичното огледало
ефективният радиус на главното
можем
огледало може да се сметне по
да
пресметнем
по
формулата (2.6) 𝐿𝑝𝑟𝑡𝑜𝑠𝑒𝑐 = 𝐹об − 𝐿.
Като
заместим
се
получава
𝐿𝑝𝑟𝑡𝑜𝑠𝑒𝑐 = 1000 − 240 = 760мм.
За
да отчетем влиянието на сянката
на
огледало
върху
главното трябва да пресметнем
нейната площ.Понеже вторичното
огледало е разположено под ъгъл
от 45 градуса спрямо оптичната ос
сянката, която то хвърля е кръгла
а не елиптична и с диаметър
равен на малката ос на елипсата
(2b). С помощта на формулата
𝑆окръжност = 𝜋𝑟 2
можем
да
изчислим площите на главното
огледало и на сянката, хвърляна
върху него. Като заместим се
получава
2
2
𝑆главно = 𝜋𝑟 = 𝜋. 10 =
формулата 𝑟ефективен =
294,4
3,14
𝑆ефективна
𝜋
=
= 9,68см. Така ефективният
диаметър се получава 2 пъти поголям или 194 милиметра, което е
доста повече от пределните за
необходимата
167
милиметра.
Можем спокойно да приемем, че
сянката на вторичното огледало
върху главното не оказва сериозно
влияние върху характеристиките
на системата.
Изчисляване на комата при
нютонов рефлектор.
Диаметъра на ограничената само
от дифракцията зона в центъра на
214
зрителното
поле
(фокалната
равнина) може да се изчисли чрез
формула
(2.12)
𝐶𝐹𝐹 = 0,000433(
Замествайки
𝐹об 3
)
𝐷об
[inch].
със
стойностите
𝐶𝐹𝐹 = 0,000433(
𝐹об 3
)
𝐷об
пречи можем да използваме кома
коректор в системата. Типичен
пример е продукта Paracorr на
компанията Televue , гарантиращ
между 75 и 95% намаляване на
комата.
1. ―Astronomical Optics‖ (Second
=
edition), Daniel J. Schroeder,
0,000433.5 =
3
Academic Press 1999.
=0,054 инча или като умножим по
2. ―Optics‖
(Fourth
edition),
25,4 за да получим в милиметри
Eugene
Hecht,
Addison
става CFF=1,37мм.
Wesley 2001.
По-интересно е на какво реално
зрително поле съответства тази
стойност. Това може да се изчисли
по
формулата
(2.13)
𝐼=
𝐶𝐹𝐹
tan−1
𝑑𝑒𝑔 и като заместим
𝐹об
стойностите се получава
𝐶𝐹𝐹
1,37
tan−1
= tan−1
= 0,078
𝐹об
𝐼=
1000
градуса. Ако умножим по 60 ще
получим резултата в дъгови
минути (arcmin) – I=4,68 arcmin.
Всеки обект с ъглов размер помалък от 4,68 дъгови минути може
да
бъде
разположен
в
централната зона на зрителното
поле, където комата не пречи. Ако
искаме
заснемането
или
наблюдението на обект с поголеми размери без комата да
3. ―Telescope Optics : Complete
Manual
for
Amateur
Astronomers‖ (Fourth edition),
Harrie G. J. Rutten, Martin A.
M. Van Venrooij, Willmann-Bell
1988.
4. ―Recovering
Optical
Transferred
Atmospheric
Image
Through
,
Turbulence‖
Kalin L. Dimitrov , iCEST 2007
5. www.telescope-optics.net
6. www.astronomy.hit.bg
215
Ефикасност на простите протоколи за достъп до обща
комуникационна среда
Калоян Асенов
Гр. Перник, ул. „Палма”, №13, 2307
Резюме: Извеждат се аналитично основните параметри на
протоколите Pure ALOHA и Slotted ALOHA. Разглеждат се и
случаи на Pure ALOHA с променлива дължина на предаваните
рамки. Всички аналитични резултати се проверяват чрез
компютърна симулация.
1
I. Увод
при
=0.5, който е 𝑆 = =
2𝑒
Протоколът ALOHA е
0,18394. За Slotted ALOHA
първият, който се е появил, за
интервалът, в който може да
управлението на достъпа до
постъпи повикване, което да
общата комуникационна среда
увреди предаващ се пакет е 𝜏.
от множество потребители. Той
Така
с
аналогични
има две разновидности: Pure
разсъждения се намира, че
ALOHA и Slotted ALOHA [3],[4].
тази
разновидност
на
Разликата между двете е, че
протокола използва канала
при Slotted ALOHA времето се
двойно по-добре при
дели на дискретни интервали,
1
А=1 с 𝑆 = = 0,36788.
в които се изпращат рамките.
2𝑒
Това повишава ефикасността
Оползотворяване на канала при PURE ALOHA
0,4
на канала два пъти. И в двата
и SLOTTED ALOHA
Pure
случая се приема, че рамките
0,3
ALOHA
са с постоянна дължина, тъй
, посто
0,2
янна
като това гарантира най-добро
дължи
0,1
оползотворяване на канала [4].
на на
0
При Pure ALOHA една рамка с
рамки
те
0
2
4
6
дължина 𝜏 ще се предаде
успешно, ако в интервал 2𝜏 не
фигура 1
постъпи нито едно повикване,
т.е. при P(0)= 𝑒 −2А , където А е
В изследването ще се
интензивността
на
проверят чрез симулации на
телетрафика. Използваемостта
Matworks Matlab r2007b тези
на канала е 𝑆 = А𝑃(0) = А𝑒 −2А .
параметри. Освен това за
Тази функция има максимум
сравнение
с
останалите
резултати
ще
бъдат
216
интензивността на постъпване
на повикванията – константа.
Тогава вероятността да
постъпят к на брой повиквания
в даден времеви интервал е
А𝑘
[4] 𝑃 𝑘 = 𝑒 −А , където
е
𝑘!
математическото очакване за
постъпване на повикване във
времевия интервал.
Крайните разултати на
симулациите са усреднени от
пет опита. От фигура 2 се
вижда правдоподобността на
резултатите от симулацията за
различни
стойности
на
входящия трафик.
Сума от вероятностите за
срещане на ансамбъла от
времевите интервали между…
изследвани и варианти на
протокола
ALOHA
с
непостоянна
дължина
на
рамките. Ще се разгледат
четири възможни случая:
А) протокол Pure ALOHA
с поасонов входящ трафик и
равномено разпределение на
продължителността
на
повикванията,
Б) протокол Pure ALOHA
поасоново разпределение на
продължителността
на
В) протокол Pure ALOHA
постоянна
дължина
на
Г)
протокол
Slotted
ALOHA с поасонов входящ
трафик и постоянна дължина
на повикванията.
II. Модели на системите
За всички постановки
средната дължина на пакетите
е 40 ms (константна или
стойност на математическото
очакване). Интензивността на
трафика за А, Б, и В ще е 0.5
Ерланга, а за Г – 1 Ерланг. С
това се целят максимални
стойности за използваемостта
на канала. Ще се разглеждат
случаи с практически безкраен
брой трафикоизточници, което
означава, че процесът на
постъпване на повикванията
ще бъде Поасонов [2], а
1
0,99
0,98
0,97
0,96
0,95
0,94
0,93
0
Интензивност на постъпващия трафик в
2
4
6
Ерланги
фигура 2
III. Протокол Pure ALOHA с
поасонов входящ трафик и
равномерно разпределение
на продължителността на
повикванията.
Тя ще бъде разгледана
само
чрез
симулация.
Интензивността
на
приключване на повикванията
217
λ=А µ
=
12,5s-1
.
Разпределението
на
дължините на пакетите през
интервали от милисекунда се
описва
така:
1
𝑛+1
𝑃 𝑘 = , 𝑘𝜖 1, 𝑛 , 𝑀𝑋 =
=
𝑛
2
40, 𝑛 = 79 [4]. Така с Matlab се
извеждат следните параметри
на системата:
Вероятност за преминаване на
рамка без колизии от първи
път:
P(1)= 33,454%,
използване на канала:
U=36,996%,
оползотворяване на канала:
S=16,689%,
среден брой опити преди
успешно предаване
кav = 1/ P(1)= 2,989 опита.
Използването на канала
представлява отношението на
времето, през което по канала
се
предават
данни
към
времето
на
наблюдение.
Оползотворяването е само
времето, през което
успешно
се
предават
и
приемат рамки към времето на
наблюдение, тоест това е
отношението, което показва в
каква част от времето през
канала
преминават
рамки,
които
не
се
увреждат
вследствие на колизии.
IV. Протокол Pure ALOHA с
поасоново разпределение на
продължителността на
По
означенията
на
Кендел
това
е
система
М(S)/M/1/0
[2]. При входящ
трафик:
𝜆 12,5
А= =
= 0.5 Erl
25
µ
вероятността в системата да
няма повиквания е:
𝐴0 (1 − 𝐴)
𝑃0 =
= 0, (6)
1 − 𝐴𝑘+2
Изчисляване на вероятността в
системата
да
има
едно
повикване, което е и условие
за загуба на рамки.
𝑛
𝑃𝑖 = 1
𝑖=1
P0+P1=1, P1=B=0,(3)
Оттук с разсъждението, че
вероятността в системата да
има повикване е равна на P1,
откъдето истинските загуби са
равни на удвоената вероятност
P1 (губи се и обслужваната
рамка, и новопостъпващата).
𝐵𝑟 = 2P1 = 0, (6)
Преминалите рамки от първи
опти в проценти са:
P(1)=(1-𝐵𝑟 )100=33,(3)%
Средният брой опити преди
успешно предаване е:
кav = 1/ P(1)= 3 опита
Вероятностното
разпределение на дължината
на рамките, изчислено с
218
Matlab, е
фигура 3
представено
на
кav = 1/ e-2G = e = 2,718 опита,
а оползотворяване на канала :
𝑆 = 𝐺𝑒 −2𝐺 . 100 = 18,394%.
Чрез симулацията се
определят параметрите:
P(1)= 36,725%,
U=39,564%,
S=18,353%,
кav = 1/ P(1)= 2,723 опита.
фигура 3
P(1)=35,008%,
U=39,359%,
S=17,463%,
кav = 1/ P(1)= 2,856 опита.
Интерес
представлява
сравенението
на
оползотворяването на канала
при постановки А, Б и В в
зависимостта
си
от
постъпващия
трафик.
Получено чрез симулация на
Matlab, то е представено на
фигура № 4:
V. Протокол Pure ALOHA с
постоянна дължина на
Аналитично
изчислен
средният
брой
опити
за
успешно предаване на рамка
по канала е:
219
Оползотворяване на канала
при Pure ALOHA и различни
типове разпределения
0,2
Pure
на дължината на входящия
ALOHA, д
трафик
0,18
ължина
P(1)= 36,851%,
U= 63,262%,
S= 36,846%,
кav = 1/ P(1)= 2,714 опита.
на
рамките с
поасонов
о
разпреде
ление
Оползотворяване на канала
0,16
0,14
0,12
0,1
Pure
ALOHA, ра
вномерно
разпреде
ление на
дължинат
а на
рамките
0,08
0,06
0,04
0,02
0
0 Интензивност
2
6 трафик в
на4 входящия
Ерланги
фигура 4
Потвърждават
се
очакванията за най-голяма
ефикасност при постоянна
дължина на входящите рамки.
VI. Протокол Slotted
ALOHA с поасонов входящ
трафик и постоянна дължина
на повикванията.
Аналитично
изчислен
средният
брой
опити
за
успешно предаване на рамка
по канала е:
кav = e = 2,718 опита,
а оползотворяване на канала
𝑆 = 𝐺𝑒 −𝐺 . 100 = 36,788%.
220
VII. Анализ на резултатите
Крайните резултати,
представени таблично, са:
2.9898
2.8568
2.723
2.714
16,689
17,463
18,353
36,846
0.368518
2,7188
36.788
0.367258
2,7188
18.394
0.350088
3
-
0.334548
-
0.36788
симулация
А Б В Г
-
kav
0.36788
0,33333
аналитичен
А Б В Г
-
метод
постан
овка
P(1)
S,%
таблица 1
Симулацията
потвърждава
аналитичните
изчисления, тъй като дава
стойности
на
параметрите
достатъчно
близки
до
теоретично
определените.
Това може само да покаже, че
теоретичните изчисления са
верни, тъй като служи като
проверка на състоятелността
им.
Задачите, които поставят
опитните
резултати,
са
свързани още с по-точна
проверка на постановките.
Това
е
възможно
при
изпитването на постановките в
реална среда, тоест при
физическото им изпълнение,
или чрез по-точна симулация.
Първият
вариант
е
найнадежден и несъмнено съвсем
точен, но целесъобразността
му следва да се определи чрез
икономическа оценка. Вторият
вариант
предполага
написването на по-ефективен
код на симулационния модел
и/или
на
компютър
с
по-голяма
изчислителна мощност. Поефективен код е възможно да
се създаде на език от средно
ниво като С или още по-добре
на ASSEMBLER. Освен това
трябва да се оптимизира в найголяма степен алгоритъма,
което
би
станало
чрез
подробно
изследване. И в двата случая
обаче резултатите следва да
се доближат още повече до
теоретичните прогнози.
Източници:
[1] Каранджулов Л., Маринов М., Славкова
М., Кратък справочник по висша
математика, 2007г., Софттрейд
[2] Мирчев, Сеферин Т., Телетрафично
проектиране, София, 2002г., Нови Знания
[3] Charles E. Spurgeon, Ethernet: The
Definitive Guide, 2000 O'Reilly
[4] Tannenbaum, Andrew S., Computer
Networks, forth edition, Prentice – Hall
221
РАЗДЕЛ
ЕЛЕКТРОНИКА
222
ФУНКЦИОНАЛНИ ВЪЗМОЖНОСТИ НА ЦИФРОВ
ТЕРМОМЕТЪР, РЕАЛИЗИРАН С МИКРОКОНТРОЛЕР
М. Пеевски
Технически университет – София
Катедра – „Радиокомуникации и видеотехнологии”
Резюме
от 0, до 125  C ;
Развитието
- точност на измерване: десета
на
микропроцесорната
електроника,
от градус;
-
позволява значително да се улесни
процесът на
измерване, индикация,
визуализиране
на
информацията на LCD дисплей;
статистика на физичните величини. В
- запомняне на максимална и
съвременната промишленост и бит,
минимална температура, за изминалото
информацията за температурата на
денонощие, както и часа на достигането
дадено
им;
пространство
е
от
голяма
важност. Настоящият доклад представя
съвременен
научен
подход,
за
-
средна
за
изминалото денонощие.
измерване, индикация на температура,
както и редица допълнителни функции,
Използвани температурни датчици
реализирани, чрез аналогова част и
Според заданието за точност на
цифрови обработки, в микроконтролер
измерване на температурата, обхвата
PIC16F87.
на стойността й, могат да се използват
Характеристики
на
проектирания
аналогови или цифрови температурни
датчици:
модул
Докладът
обхваща
проектирането на цифров термометър,
аналоговите
се
пречисляват термодвоика, резистивен
температурен датчик, термистор;
-
със следните възможности:
- измервателен обхват:
към
цифровите
са
интегрални
схеми.
223
В таблица 1, ще бъде
направено сравнение на най-важните
показатели
на
гореописаните
температурни
датчици.
Температурен датчик
Показател
Термодвойка Резистивен датчик
Термистор Силициева
ИС
Обхват на
изм.,

-200 до 850
-55 до 150
-55 до 125
> ±2.2
 0.012  0.0019 t  6 exp( 7)t 2 От ±0.5 до От ±0.5 до 4
C
Точност,

-184 до 1260


5
C
Линейност Задоволител- Отлична
Лоша
Добра
Лоша
Задоволи-
на
Прециз-
Задоволител- Отлична
Ност
на
Време
телна
за Малко
Малко
Средно
Голямо
реакция
Таблица 1
Отчитайки спецификата на различните
Точността,
видове
за
датчика, в диапазона на измерване, е
се
показана на фигура 1.
температурни
проектирането
използва
датчик
на
модула,
аналогов
LM35CZ.
на
датчици,
ще
с
която
преобразува
Той
изхода
генерира
си,
според
зависимостта:
U изх,[V ]  K * t ,
(1)
K  10 m V  C - коефициент на усилване.
Фигура 1 – точност
на преобразуване на датчик LM35CZ
224
Аналогово-цифрово
преобразуване
на температурата
За да се обработи аналоговата
стойност
на
от
микроконтролера, е необходимо да се
използва
U оп , [V]
m
2m
U ,[mV]
2.5
10
1024
4.8
2.5
12
4096
1.22
2.5
13
8192
0.61
5
13
8192
1.22
аналогово-цифров
преобразувател (АЦП). Възможно е да
Таблица 2
се изполва микроконтролер (МК), който
За проектирането на модула за
притежава вграден периферен модул –
измерване
АЦП.
използвал външен АЦП, с разредност
За
типичните
МК,
те
са
с
13b
двуполярна
квантуване,
показана скалата му на квантуване. Той
стъпката на квантуване е със стойност,
е с диференциални входове, като на
определяна от зависимостта:
единия вход се подава напрежението от
на
U  2 *U оп  2m ,
(2)
където
MCP3301.
На фигура
съм
разрядност – 10 бита. За АЦП, с
скала
–
на
2,
е
датчика, а на другия - U оп , като U оп
=2.51V.
Изходният двойчен
код
се
- U - стъпка на квантуване;
предава
- U оп - стойност на опорното
периферен интерфейс – SPI. На фигура
- m - брой битове на АЦП.
Разредността на АЦП е важна за
с
която
се
измерва
температурата. За да се удовлетвори
изискването на заданието – десета от
градус, е необходимо АЦП да генерира
различно двойчно число, при разлика
на входното му напрежение от 1mV,
понеже
K  10 m V  C .
МК,
по
серийния
3, е показан протоколът за пренос на
напрежение на АЦП;
точността,
към
За
достатъчно
данни от АЦП към МК. Означенията
имат следното значение:
-
CS
–
вход
на
АЦП,
за
разрешение преобразуването в него.
Контролира се от МК;
-
CLK
–
вход
на
АЦП,
за
получаване на тактова честота, от МК;
- Dout - изход на АЦП, по който
последователно се
предават тринайсетте бита, от едно
малка стъпка на квантуване, е важна и
преобразуване на подаденото му на
стойността на U оп . В таблица 2, е
входа напрежение.
пояснена важността на казаното.
225
Фигура 2 – скала на квантуване на АЦП
МСР3301
Фигура 3 – времедиаграма на преноса
на данни от АЦП към МК
226
За оптимално преобразуване, в
само сигналът на датчика, тя е много
АЦП, е необходимо диапазонът на
ниска, но филтърът сe поставя основно,
входното напрежение да се покрива
поради
максимално по стойност с 2U оп . За
сигнали на входа на АЦП. На фигура 4,
целта, може да се регулира стойността
е показан синтезираният
на U оп
или да се усили входното
напрежение. Усилването му K пъти,
намаля
с
толкова
изискването
за
големината на U . Използването на
операционен
позволява
усилвател
да
–
се използва
ОУ
–
активен
филтър. Той се поставя, на входа на
АЦП,
за
да
преобразуването
не
в
се
наруши
него,
поради
неизпълнение теоремата на Найкуист:
fД  2f
max
,
s
(3)
постъпващи
нискочестотен
смущаващи
активен
филтър
от
втори ред, синтезиран, чрез програмата
на
―Texas
Instruments‖ – ―FilterPro‖.
Проектираният
филтър
е
с
разделителна честота - f р = 5Hz, K =
4. Стойността на елементите, може да
се изчисли, чрез изразите:

f р  1 2 R1 * R2 * C2 * C3
K  1  R4 R3

(4)
(5)
Програмният продукт синтезира, както
принципната схема, така и изчертаването на
където
- f Д - честота на дискретизация
на АЦП. Определя се от честотата на
разрешенията му, от МК. АЦП, ще се
АЧХ и ФЧХ, за която трябва да се
отбележи, че
K ,[dB]  20 * log K ,[пъти ]
(6)
разрешава с честота 1kHz;
-
f smax - максимална честота, в
спектъра на входния сигнал. Отчитайки
227
Фигура
4
–
свързване
на
ОУ,
с
нискочестотен активен филтър от втори
ред
На
разглеждания,
база
блоковата
направените
схема,
по
измерване и индикация на температура,
има вида, показан на фигура 5.
която ще се осъществи модулът за
Фигура 5 – блокова схема на модула за
измерване на температура
Описание на процеса на измерване
датчика, на изхода на усилвателя и
на температурата
кода на изхода на АЦП.
За
изчисление
на
температурата, се използва формула,
U 
(7),
2 *U оп 2 * 2.51 5.02


 0.612792mV
2m
213
8192
според
експерименталната
отчитаща напреженията на изхода на
228
стойност на U оп . Температурата се
изразява от (1):
t

дат
ус
U изх
U изх
N * U



К дат К дат * К ус К дат * К ус
N * 6.12792 * 10  4
 1.53198 * 10  2 * N
10 * 10 3 * 4
(8).
Пример
t  48.52 C - температура на околната
среда.
дат
U изх
 Kдат * t  10 *103 * 48.52  0.4852V
ус
дат
U изх
 K ус *U изх
 4 * 0.4852  1.9408V
N
U IN   U IN 
1.9408  2.51

 0.612792 *103 
U
0.612792 *103
 928.86  929(10)  00011101000012 
Двойчното число се предава от АЦП и в
МК, температурата се изчислява, чрез
израз (8) и отчитайки кода на АЦП, в
зависимост от участъка на скалата на
квантуване.
t  1.53198 *10 2 4096  N  
 1.53198 *10 2 4096  929  48.5178  48.52  C
С
написания
софтуер,
е
програмиран МК, на програмния език С.
Използвани са компилатор и развойна
среда на ―Microchip‖ – ―PICC PRO‖,
―MPLAB‖.
Програмата,
която
се
изпълнява от МК, следва алгоритъма,
показан
на
ограничението
фигура
от
6.
обем
Поради
на
229
доклада, софтуерът не е представен и коментиран.
Фиг
ура
6 - алгоритъм на изпълнение на програмата
230
231
СХЕМНО И ТОПОЛОГИЧНО ПРОЕКТИРАНЕ НА ИЗТОЧНИК НА
ОПОРНО НАПРЕЖЕНИЕ
Р. Тодорова
Факултет по електронна техника и технологии, Технически университет София
бул. “Климент Охредски” 8, София 1000 , България, e-mail:
[email protected]
I. Въведение
Един от най-интересните схемни
решения на верига за установяване
на постоянен режим са свързани с
използването на така наречените
―bandgap‖ източници на опорно
напрежение.
Това
е
термокомпенсиран
източник
на
напрежение, чиято схема е показана
на фигура 2.1 Целта е на изхода на
схемата, да се получи сумата от
напреженията
VBE
върху
NPN
транзистор,
умножена
G
пъти
стойността на топлинния потенциал
φT. Следователно стойността на VREF
е:
(1) VREF  VBE  GT
Понеже напрежението VBE има
отрицателен
коефициент (около - 2 mV/ºC), а φT положителен
(+0.085
mV/ºC)
е
възможно
температурна
компенсация. За определяне на
условието
на
възникването
й,
равенство (2.1) се дефинира спрямо
температурата и се приравнява на
нула.
(2)
dVBE dVBE
d

G T  0
dT
dT
dT
Фиг.1
Блокова
схема
на
термостабилизиран източник на опорно
напрежение.
232
В резултат, за коефициента
усилване G се получава:
на
(5) R1 I R1  R2 I R 2
dVBE
0
dT    2mV / C  23.53
(3) G  
dT
0.085mV / 0 C
dT
Ориентировъчна
стойност
на
изходното напрежение се получава:
(4) VREF  VBE  GT  0.65  0.61  1.26V
Следователно
термостабилно
тази
само
схема
за
(6) I R 2 
T
I A  
R
ln  R 2 1   T ln  1
R3  I R1 A2  R3  R2



Окончателно за VREF получаваме:
(7) VREF  VBE1  R1 I R1  VBE1 
опорното
на
приеме, че потенциалите на двата му
входa са еднакви и:
R 
R1
 T ln  1 
R3
 R2 
е
една
стойност около 1.26V. Понеже тази
стойност е близка до ширината на
забранената
схемата
се
зона
на
нарича
силиция,
―bandgap‖
източник на опорно напрежение.
На фигура 2 е показана реализацията
на схема с операционен усилвател.
Транзисторите Q1 и Q2 са с еднакви
площи на емитерните преходи.
Понеже усилвателят има много голям
коефициент
на
усилване,
от
практическа гледна точка може да се
Фиг. 2 Принципна схема на ―bandgap‖
източник на опорно напрежение с
операционен усилвател
II. Симулационни резултати на
източника на опорно напрежение в
Cadence
А. Основна схема на източник на
опорно напрежение
На фигура 3. е показана схемата на
източник на опорно напрежение със
захранване от 3.1 V. Транзисторите
M2 и M4 образуват диференциалния
усилвател (като транзисторите M10a
233
и
M10b
образуват
задаващия
източник на ток за усилвателя, а
транзисторите M1 и M3 образуват
токово огледало, за да осигури
постояннотоковия режим на схемата),
който заедно с резисторите R1, R2,
R3, R4a, R4b, R4c и R4d (като
последните четири резистори са
свързвани накъсо, защото те се
използват за корекция в схемата) и
двата биполярни транзистора Q1 и
Q2, свързани като диоди, образуват
източника на опорно напрежение с
компенсация от втори порядък
описана в Глава 1. Транзисторите M5
и M12 са свързани по схема общ
сорс, за да се увеличи коефициента
на усилване по напрежение на
схемата. Транзисторите M6 и M14 са
свързани по схема общ дрейн, като
M14 играе ролята на генератор на
ток, това се прави е за да се усили
тока, с което е възможно по-лесното
стартиране на схемата и осигуряване
на
необходимото
изходно
съпротивление.
Фиг. 3 Основна схема на източник на
опорно напрежение
B. Основни симулации в Cadence
- Постояннотоков анализ
Първият анализ е постояннотоков
анализ, който трябва да се направи е
по отношение на температурата, в
обхват от - 40˚C до +125˚C, за да се
види изменението на й спрямо
напрежението и да се измери
еталонното
при
+27˚C.
Така
се
установява правилната работа на
схемата. Графиката е показана на
фиг.4.
Фиг.4 DC Постояннотоков анализ по
234
отношение на температурата
- Времеви анализ
Времевият анализ, при схемата на
опорен източник на напрежение се
симулира, за да се установи
стабилната работа на товарния ток.
За анализа използваме източник на
пулсиращ ток ipwl на изхода на
схемата, а за товар използване
резистор със съпротивление 100 kΩ.
Импулсният източник на ток ipwl e
настроен както следва:
Time, μs 0
1
1,01 2
2,01
Current,
0
0
2
2
0
mA
На фигура 5 е дадената графиката на
времевия анализ, като се гледа
напрежението
във
възела
на
източника на пулсиращо напрежение
и токът през него.
Фиг.
5
Графика
за
стабилността на товарния ток
От графиката се вижда, че при
положителен фронт на източника на
ток, импулса на напрежението се
увеличава рязко, като се променя с
няколко миливолта и постепенно се
връща към нормалната си работа.
При
отрицателен
фронт,
се
наблюдава аналогична ситуация, но
при този случай напрежението
намалява рязко и се връща към
нормална работа. Нарастването и
намаляването на напрежението са в
рамките на допустимите.
- Променливотоков анализ
Честотният анализ се използва за
на
амплитудночестотната
и
фазово-честотната
характеристики.
Схемата
за
симулация е показана на фигура 6.
При тази симулация се премахват
биполярните транзистори Q1 и Q2 и
резисторите R1, R2, R3 и накъсо
свързаните R4a, R4b, R4c R4d,
защото
при
на
коефициента на усилване на схемата
се
интересуваме
от
двете
усилвателни
стъпала
(диференциалния
усилвател
и
усилвателя общ сорс) и усилвателя
по схема общ дрейн.
235
Фиг. 6 Схема за честотен анализ
На неинвертиращият вход се включва
синусоидален
източник
на
напрежение и последователно на
него
се
слага
постояннотоков
източник. На инвертиращият вход се
включва кондензатор, а обратната
връзка бобина и постояннотоков
източник. Кондензаторът и бобината
се използват, за да изгладят пиковете
на характеристиката при високи
честоти. На фигура 7 е показана АЧХ
и ФЧХ на опорния източник.
От графиката на АЧХ се определя
коефициента на усилване на схемата
Au=107.8 dB, транзитната честота
fT=0,9 kHz и граничната честота на - 3
dB e f ( 3dB) =4.104 Hz.
От графиката на ФЧХ се определя
запаса по фаза - 57 deg, при който
отрицателната обратна връзка не се
изменя и гарантира стабилността на
схемата.
Фиг. 7 Графики на АЧХ и ФЧХ
Анализ
за
времето
на
установяване
На входа на схемата се поставя
импулсен източник на напрежение
vpwl със следните настройки:
Време, ms
0
1
Напрежение,
0
3.1
V
Пуска се времеви анализ до 3 ms, при
различни температури и се гледа
изменението на изхода на схемата.
Графиката
от
симулацията
е
показана на фигура 8.
Фиг. 8 Резултат от симулационно
236
тестване времето за установяване
От графиката се вижда, че при
повишаване на температура времето
за установяване се намалява. В
нашият слурай се отчита времето пти
стайна темпетарура, което е 2.492 μs.
Анализ
за
максималната
консумация на ток в схемата при найтежкия случай
При анализ за максималния ток на
консумация на схемата първо се
пуска постояннотоков анализ чрез
задаване на операционна точка и
след това Corner анализ. При Corner
анализа се създава файл, в който
всички
компоненти
(транзистори,
биполярни транзистори, резистори и
кондензатор) включени в схемата на
еталонния
източник
на
опорно
напрежение се задава worse speed,
worse power, worse zero и worse one.
След запазване на файла се пуска
анализа и се гледа ток на схемата,
като графиката е показана на фигура
9.
Фиг. 9 Графика на максималната
консумация на ток при най-лошия
случай
III. Топологично проектиране и
методи за максимално
топологично съвместяване
А. Методи за топологично
съвместяване
Ако имаме еднакви елементи и те се
правилно
разположени
при
топологичното
проектиране,
независимо от това се появяват
промени при β (коефициента на
усилване по ток) и VT (праговото
напрежение), което се описва със
стандартното
отклонение
чрез
уравненията на Пелгром. Тези
уравнения описват основната идея за
топологичното съвместяване.
 2   A

 S 2 D 2
(8)
WL
2
2
AVt2
 SVt2 D 2 ,
(9)  VT 
WL
2
където Aβ, AVt, Sβ и SVt са константи,
които зависят от технологията и D е
разстоянието между елементите в
схемата.
С
други
думи
за
по-добро
топологично съвместяване на два
елемента трябва те да са близо един
237
до друг, да имат големи размери,
които да са равни и да имат еднакво
влияние от останалите компоненти в
схемата. Пример за това е даден на
фигура 4.1, където двата елемента са
еднакви A=B и елемента С не им
влияе по никакъв начин.
Фиг.
10
Основната
идея
топологичното съвместяване
на
-Топологични
на
транзистори
Основните правила за топологично
съвместяване на транзистори са
следните:
- съвместяват се топологично само
идентични елементи;
- увеличават се размерите на
транзиторите
за
по-добро
топологично
на
токовете;
- транзисторите трябва да са на
минимални разстояния едни от други;
транзисторите
се
поставят
успоредно един на друг, за да е
еднакво протичането на токове, което
зависи
от
кристалографската
ориентация на чипа.
На фигура 11 е представено
топологично свързване на двата
сорса на транзистори. При това
разположение на транзисторите е
добро, защото заема малко място, но
разбира се си има и своите
недостатъци като едно от тях е, че
дрейновете на транзисторите M1 и
M2 са разположени така, че да имат
различна ориентация т.е най-близо
до дрейна на M2 е сорса на M1, a до
дрейна на M1 най-вероятно ще се
разположи
друг
елемент.
Като
решение на този проблем се
използват допълнителни транзистори
(dummy транзистори), които се слагат
само при проектиране на топологията
за
по-добрата
й
симетрия
и
транзисторите M1 и M2 да са
заобиколени от еднакви елементи.
Фиг. 11 Топологично проектирани
транзистори чрез свързване на
сорсовете им
238
При топологичното проектирането на
токови огледала също се спазват
някои
правила:
използват
се
транзистори с еднакви дължини на
канала
L,
които
да
не
са
минималните, за да се намали
ефекта от модулация дължината на
канала;
използват
се
еднакви
размети на W и L и различен брои на
последователно
свързани
транзистори (М), за да се намали ∆W
и ∆L ефекта; ако минава връзка през
токовото огледало е добре тя да
мине през всички транзистори. На
фигура 12 е показана топологията на
токово огледало, при което са
спазени горните правила, на фигура
13 е схемата на свързването им,
което ни дава по-лесна представа за
връзките между транзисторите.
Фиг. 11 Топология на токово огледало
Фиг. 12 Схема на свързване на
токово огледало
При диференциалните усилватели
също се спазват някои правила, които
са
основни
за
проектиране и помагат за по-доброто
съвместяване, някои от тях са:
размерите
на
диференциалната
двойка трябва да са големи и понеже
те са много чувствителни от
влиянието на другите елементи в
схемата е хубаво да се ограждат от
контакти, за да се намали това
влияние. Друга особеност е, че
голямата широчина W намалява
входното напрежение на несиметрия.
- Топологично съвместяване на
резистори
Топологичното съвместяване на един
резистор не е лесно. Той може да се
направи като меандър, но самия
резистор се изчислява по-трудно и
заема по-голяма площ. Затова може
да се раздели на по-малки равни
части, но трябва да се има в предвид,
че някоя от маските може да промени
съпротивлението на резистора.
Когато разположим много еднакви
резистори в редица един след друг,
абсолютната стойност на всеки от тях
е различна, защото се влияят от
различен градиент (имплантация,
и
др.).
Затова
използването на резистори тип
меандър не е препоръчително.
Решението на тази проблем е
239
разделянето на резисторите поне на
две част и поставянето им на
различни места в пластината. Те
трябва да са на еднакви разстояния
един от друг и да са симетрични
спрямо имагинерна ос, която разделя
резисторите в топологията на две
части. Пример за това е показан на
фигура 13, където първо е дадено
свързването
на
резисторите
в
схемата, а след това и тяхното
топологично проектиране.
Фиг. 13 Топологично проектиране на
резистори
- Топологично съвместяване на
кондензатори
Топологичното
проектиране
на
кондензатори трябва да следва
правилата при проектиране на
транзистори и резистори. Важно е да
се спомене, че при неточности при
производството може да се увеличи
грешката на тънкия оксид. Когато
тази грешка отговаря на градиент, тя
ще се намали чрез съвместяване на
елементите симетрично един след
друг с общ център.
B. Топологично проектиране на
схемата за еталонно
Когато резултатите от симулации
удовлетворяват проектанта и всички
параметри
на
елементите
са
уточнени може да се престъпи към
на
схемата, чрез използване на модула
на CADENCE Virtuoso XL.
На
фигура
14
е
показано
топологичното проектираната схема
на източника на опорно напрежение.
Фиг.
14
Топологията
проектираната схема
на
Когато е готова топологията се прави
верификация, за отстраняване на
евентуалните грешки, допуснати при
създаването на топологията на
схемата. Това се извършва с
помощта на модула Design Rule
Check-Diva.
240
Следващата стъпка е извличането на
схемните и паразитните елементи от
топологията на схемата (Extract). При
екстракция се използва процеса на
разпознаване на устройства, при
което се създава символ за всяко
разпознато устройство. Символът се
поставя в extracted представяна на
схемата, което се генерира при всяко
стартиране
програмата
на
екстракция.
Предварително
се
дефинират
правилата
за
разпознаване, за да могат да се
отчетат всякакви паразитни влияния.
LVS (Layout Versus Shematic) прави
сравнение между топологията на
схемата (layout) или топологичното
представяне с извлечените схемни
паразитни елементи (extracted) и
схемното представяне (shematic).
Модулът генерира netlist за всяко от
представянията на схемата и ги
сравнява, като използва зададените
правила.
Когато
приключи
сравнението се появява прозорец със
съобщение ―Аnalysis Job Succeded‖,
което показва, че сравнението е
успешно. Тогава автоматично се
появява прозорец със следното
съобщение ―Shematic and Layout
match‖, което показва, че елементите
и
връзките
между
тях
в
топологичната схема съответстват на
схемното представяне.
С. Ресимулация
За ресимулация се прави клетка на
схемата на опорния източник на
напрежение. За целта от менюто
Desing на схемния редактор се
избира командата Create CellviewFrom Cellview. След уточняване
разположението на пиновете се
получава символа. На фигура 15 е
показана схемата, на която се
симулира времеви анализ, на които
се вижда стабилната работа на
товарния ток.
Фиг. 15 Схема за ресимулация на
времеви анализ
На фигура 16 са дадени резултатите
от времевия анализ.
241
Фиг. 15 Резултати от резимулация на
времевия анализ
Единственото
изменение
е
напрежението, което при времевият
анализ преди ресимулацияра е 1,207
V, а след нея 1.2325 V, което е
задари паразитните параметри при
Extracted.
IV. Заключение
От
направените
симулации
на
Cadence с използването на 0.35µm
CMOS технология на X-FAB се прави
извод, че схемата е прaвилно
оразмерена.
Създадена е топология (layout), чрез
на
правилата
зa
максимално
топологично
съвместяване.
След
това
са
проверени правилата за проектиране,
извлечени са техничните паразитни
елементи на топологията и са
сравнени топологията и изходната
схема. Извършен е времеви анализ
за определяне стабилността на
товарния ток. Откъдето може да се
заключи, че извлечените паразитни
елементи не влияят съществено
върху работата на схемата и внасят
много малки изменения в стойностите
на изходното напрежение.
Работата по проекта ще продължи с
изработване и тестване на опитни
образци.
V. Използвана литература
[1] Rincon-Mora Gabriel ―Voltage
reference-from diode to precision highorder
bandgap
curcuits‖
Texas
Instruments, Texas, 2002
[2] Манолов Е. ―Аналогови интегрални
схеми. Схемотехника и проектиране‖
ТУ-София, 2002г.
[3]
Пандиев
И.
―Аналогова
схемотехника‖ TУ-София, 2004
[4] Христов М., Радонов Р., Дончев Б.
―Системи
за
в
микроелектрониката‖-учебник
ТУСофия, 2004г.
[5] Hastings Alan ―The art of analog
layout‖, Prentice Hall 2001.
242
РАЗДЕЛ
ЕЛЕКТРОТЕХНИКА
И ЕНЕРГЕТИКА
243
ГЛАВНАТА ВЕРИГА НА ЕЛЕКТРОМ АГНИТЕН КОНТАКТОР
З. Райчева
Научни ръководители:
Д. Маламов,
Ст. Шишкова - Панайотова
[email protected]
Резюме: Проведено е теоре-тично изследване на загряването
на главната верига на контактор чрез компютърен модел на
топлинното поле. Моделът е разработен на база-та на софтуерните
пакети Maxwell 11 и CosmosWorks. Определено е влия-нието на
контактното съпротивление между комутиращите контакти, върху
загряването на главната верига на контактора.
Главната верига на електромагнитните контактори е важен функционален възел, който
определя основните им експлоатационни характеристики. Съгласно [1] при затворено положение на комутиращите контакти се дефинират характеристиките: номинален топлинен ток и
краткотрайно издържан ток на
контактора.Характеристиките на
контактора, свързани с процеса
на комутация на веригата, са
номинален работен ток и електрическа
износоустойчивост.
Графичното представяне на посочените токови характеристики
на главната верига е дадено на
фиг.1. Показаните характеристики се отнасят за главната верига на контактор на фирма
АВВ за работен ток 9А, 380 V
при категория на приложение
АС3.
10000 t, s
1000
3
100
2
10
1
1
I, A
10
100
Фиг.1 Токови характеристики на
глав-ната
верига
на
електромагнитен кон-тактор: 1краткотрайно издържан ток; 2номинален топлинен ток; 3номина-лен работен ток за
категория на при-ложение АС3 и
работно напрежение 380 V
244
Граничните стойности на
токовите характеристики при
затворена контактна система
зависят от допустимите загрявания на елементите на главната верига. Загряването е резултат на джауловите загуби в
контактните съпротивления и
съпротивленията на елементите на главната верига.
Съвременните теоретични
методи за анализ на термичните
процеси в главната верига на
комутационните апарати се
базират на компютърното моделиране на температурното
поле [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11,].
За тази цел основно се прилагат
софтуерни пакети, разработени
на базата крайните елементи.
Те позволяват в максимална
степен да се отчита влиянието
на конструктивните и физични
параметри върху загряването
на елементите главната верига.
Основните трудности при приложението на числените модели за анализ на топлинните
явления в тоководещите вериги
на комутационните апарати са
свързани със задаването на загубите в преходните контактни
съпротивления и коефициентите на топлоотдаване към околната среда.
В доклада се дават получените резултати за загряването на главната верига на контактор за променлив ток 10А.
Изследванията са проведени
чрез компютърни модели на
главната верига, които са
разработени на основата на
програмните пакети Maxwell 11
и CosmosWorks. Тази работа е
продължение на изследванията
в [2], [3] [4].
2.1. Математичен модел
Теоретичното изследване
на загряването на главната верига се състои в решаването на
електрическата и топлинна задачи. За целта е необходимо да
се разработи геометричен модел на главната верига, кой-то
да отразява конструктивните параметри и материалните характеристики на елементите на
главната верига. Геометрията
на модела е показана на фиг. 2.
Отчетена е надлъжната и напречна симетрия на главната верига.
Фиг.2
Главна
верига
на
електромаг-нитен контактор: 1 контактен мост; 2, 3 –биметални
контактни тела; 4 – неподвижен
контакт с клема; 5, 6 – винт и
шайба; А,В - контактни повърх245
ности между контактните тела и
съот-ветно
неподвижната
контактна осно-ва и контактния
мост
Геометрическите модели за
решаване на електрическата и
топлинни задачи са построени в
средата на SolidWorks, след
което са импортирани в Maxwell
11 и CosmosWorks.
Топлинната задача се състои в решаването на уравнението за температурното поле
на главната верига в преходен
режим:
(1)
dT
λ  ∂ 2T ∂ 2T ∂ 2T
=
+
+

dt c.γ  ∂ x 2 ∂ y 2 ∂ z 2
 p
,
+
 c.γ
където:  е коефициент на топлопроводност; с - коефициент
на топлоемкост;  - плътност на
материала; p - мощност на вътрешните топлинни източници в
тоководещите
елементи
на
главната верига на контактора.
Вътрешните топлинни източници се задават чрез загубите в тоководещите елементи
на главната верига. Те се определят от решението на уравнението на Лаплас за електрическия потенциал в 3D декартови координати:
(2)
∂  1 ∂V  ∂  1 ∂V 
.
+
.
+
∂ x  ρ(T) ∂ x  ∂ y  ρ(T) ∂ y 
+
(3)
∂  1 ∂V 
.
=0
∂ z  ρ(T) ∂ z 

E = -grad(V) ,
където: V е потенциалът на
електрическото поле; Е – интензитетът на полето; ρ(T) - специфичното съпротивление за съответния елемент от модела.
Джауловите загуби p  T  в
дадена точка на елемент от
главната верига се определят
чрез следните зависимости:
E2
ρ(T)
ρ(T) = ρ0 (1 + αT) ,
(4)
p(T) =
(5)
където α е температурният коефициент на съпротивлението.
За отделните елементи на
главната верига е решена задачата за електрическото поле
при следните гранични условия:
- на повърхностите, чрез
които разглежданият елемент
контактува с останалите елементи на главната верига, се
задават потенциалите V1 и V2 ;
- за останалите повърхности се изпълнява условието:
(6)

∂V
 =0,
∂n
където n e нормалата към повърхността.
Определянето на топлинното поле на главната верига е
направено чрез метода на крайните елементи, реализиран с
пакета CosmosWorks. Определянето на загубите в елементите на главната верига е извършено предварително с пакета
Maxwell 11. Получените резул-
246
тати се задават като входни
данни за топлинните източници
при анализа на топлинните полета с пакета CosmosWorks.
Началните условия за елементите на главната верига е
на
околната
сре-да. Задават се следните
гранични условия :
- граничните условия на
външните
повърхности
към
околната среда се определят от
условието:
(7)
∂T
-λ  = kk .(Tn - T0 ) ,
∂n
където: k k е коефициент на конвекция ;  - коефициент на топлопроводност на материала; Tn температура на повърхността;
T0 - околната температура.
Коефициентите на конвекция са определени чрез критериалните уравнения за конвективния топлообмен за спокоен
въздух [5, 9, 11].
На контактните повърхности между елементите се задават следните гранични условия:
- повърхностната плътност
на загубите в контактните съпротивления;
- специфичната контактна
термична проводимост hc , която
съгласно [9] е в интервала
(10 ÷ 25).104 ,
W
2 o
m. C
2.2. Резултати
2.2.1. Определяне на загубите в отделните участъци
на главната верига
Главната верига се състои от
следните характерни участъци:
- контактен мост;
- сребърна част на контактното тяло;
- медна част на контактното
тяло;
- нит на контактното тяло;
- основа на неподвижното
контактно тяло;
- клема.
За всеки от участъците на
главната верига чрез пакета
Maxwell 11 е решена задачата
за определяне разпределението
на джауловите загуби и токовата плътност. Като източници за
всеки елемент са зададени потенциалите на контактните повърхнини с останалите елементи на главната верига.
За всички елементи на
главната верига, чрез Maxwell11
са определени разпределението на токовата плътност и загубите в обемите.На фиг.3 и фиг.4
са дадени резултатите за плътността на тока и разпределението на загубите в контактния
мост.
.
247
Специфичните загуби не
зависят от стойностите на зададените потенциали V1 и V2 .
Получените резултати са
дадени в табл.1.
Фиг. 3 Векторно разпределение
на то-ковата плътност в обема
на контакт-ния мост
Чрез опцията „калкулатор‖
на пакета Maxwell11 са определени токът и общите загуби за
всеки елемент на главната верига.
Фиг. 4 Разпределение на
загубите в обема на контактния
мост
Целта е да се определят
специфичните загуби за всеки
елемент на главната верига
чрез следната формула:
P
(8)
pi = 2i ,
Ii
където: pi са специфичните загуби в даден елемент; Pi са загубите определени при ток Ii през
елемента.
Табл. 1 Специфични загуби в
елемен-тите на главната верига
pi ,
W
А2
Елемент
Контактен мост
5,56 104
Сребърна част на кон- 1,78 106
тактното тяло
Медна част на контакт- 1,08 106
ното тяло
Нит на контактното тя- 6,23 106
ло
Основа на неподвижен 1,94 104
контакт
Клема
1,02 104
Чрез специфичните загуби
могат да се определят загубите
в елементите при зададена
стойност на тока през главната
верига.
2.2.2. Числено определяне
на температурното поле и загряването на главната верига
Загряването и температурното
поле на главната верига се изследват чрез решаване на топлинната задача. Обект на изследване е главната верига на
електромагнитен контактор тип
С10. Конструкцията и геометрията на главната верига е дадена
на фиг.2 при отчитане на над-
248
лъжната и напречна симетрия.
За изследване на топлинното
поле на описаната главна верига се използва компютърен модел разработен в средата на
CosmosWorks. Моделът е разработен и описан в [2,3,4], където е направено сравнение между числени и експериментални
данни.
Граничните условия между
външните повърхности на главната верига и околната среда се
задават чрез коефициетите на
конвекция. Стойностите им за
отделните повърхности са в
W
границите (8-17) 2 o . Опредеm. C
лени са чрез критериалните
уравнения за конвективния топлообмен в спокоен въздух съгласно [9,11]. Началните условия
за всички елементи на главната
верига е околната температура,
която е 25 o С . Топлинните източници са следните:
- Загубите в елементите,
които се определят за съответния ток чрез специфичните загуби съгласно табл. 1.
- Загубите в контактните
съпротивления между комутиращите контакти и между проводника и клемата. Задават се повърхностно разпределени на
контактните площадки и се
определят по формулата:
Pki = Rki .I i ,
(9)
където: Pki са загубите на контактната площадка; Rki - контактно съпротивление на съответното контактно съединение; Ii - ток
през контактното съединение.
Задачата е да се определи
температурното поле и загряването на главната верига на контактор тип С10 при натоварване
с краткотрайно издържан ток.
Изследванията са проведени за
параметри на краткотрайния издържан ток на подобен контактор на фирма АББ, както следва: 250A за 1s; 100A за 10s; 60A
за 30s; 50A за 60s; 26A за 900s.
Чрез компютърния модел на
главната верига са решени
следните задачи:
- определяне на температурното поле на главната верига;
- определяне на преходния режим на загряване на средата на контактния мост, контактната площадка между комутиращите контакти и клемата.
Температурното поле на
главната верига и загряването
на контактното тяло, средата на
моста и клемата са определени
при стойности на контактното
съпротивление между комутиращите контакти 0,2; 0,4; 0,6 и 1
m .
На фиг. 5 и 6 са дадени резултатите за 60А за 30s.
249
500
Tk,°C
450
1
400
1 - 250A - 1s
2 - 100A - 10s
3 - 60A - 30s
4 - 50A - 60s
5 - 26A - 900s
350
300
2
250
4
200
Фиг. 5 Разпределение на на
темпе-ратурно поле при ток 60А
за време на натоварване 30s
при
0,4мΩ
съпро-тивление
между контактите
3
150
5
100
50
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Rk,mΩ
1
Фиг.
7
Зависимост
на
максималното загряване на
контактното
тяло
от
съпротивлението
между
комутационни-те контакти
160
Tkl,°C
4
1 - 250A - 1s
2 - 100A - 10s
3 - 60A - 30s
4 - 50A - 60s
5 - 26A - 900s
140
120
5
3
100
2
80
60
Фиг. 6 Криви на изменение на
преход-ния режим на загряване
на следните точки на главната
верига: зелен – средата на
контактния мост; червен контактно тяло; син - клема.
От числените резултати за
всички варианти по отношение
на краткотрайно издържания ток
и контактното съпротивление са
получени зависимостите показани на фиг. 7, 8 и 9.
1
40
20
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Rk,mΩ
1
Фиг.
8
Зависимост
на
клемата от съпротивле-нието
м/у комутационните контакти
250
Допустимите загрявания на
елементите на главната верига
съгласно [1] са:
- За клемите се нормира
максимална стойност на прегряването в зависимост от материала и покритието на клемата.
За изследваната главна верига
тази стойност е 70  С .
300
Tm,°C
270
240
1 - 250A - 1s
2 - 100A - 10s
3 - 60A - 30s
4 - 50A - 60s
5 - 26A - 900s
2
1
210
4
180
3
150
5
120
90
60
30
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Rk,mΩ
1
Фиг. 10 Зависимост на
контактния мост от
съпротивлението между комутационните контакти
- За останалите елементи
на главната верига изискването
е след изпитване на загряване
да не се нарушава работоспособността на контактора. Съгласно [3] за главната верига на
контактор С10 определящо е загряването в средата на контактния мост. Определя се от работната температура на материала
на контактните пружини, която
за изследвания контактор е 325

С.
От получените резултати за
температурното поле и загряването на главната верига на
контактор С10 могат да се
направят следните изводи:
- При намаляване на времето
на натоварване определящо е
загряването на контактния мост
и контактното тяло. За изследваните стойности на краткотрайния издържан ток не се
превишават допустимите стойности на загряването на тези
елементи.
- При продължително натоварване токът се ограничава от
допустимото загряване на клемите.
- Контактното съпротивление
на комутиращите контакти оказва забележимо влияние върху
загряването на главната верига.
1. БДС ЕN 60947-1 Апарати
за ниско напрежение. Общи
изисквания.
2. Диан Маламов, Станимира Шишкова - Панайотова, Георги Ганев, Загряване на главната
верига на електромагнитен контактор, Научна конференция на
Съюза на ученита в Р. България
– Пловдив 4-5 ноември 2008г.
251
3. Диан Маламов, Станимира Шишкова – Панайотова, Влияние на преходните контактни
съпротивления върху краткотрайния издържан ток на главната верига на електромагнитен
контактор Десета международна
научна конференция „СМОЛЯН
2008‖, 4 – 5 юли 2008
4. Stanimira Shishkova- Panayotova, Dian Malamov, Georgi Mirchev, Investigation of the Overloading Capability of the Contact
System in an Electromagnetic
Contactor, Proceedings of 15th
International Symposium of Electrical apparatus and Technologies
SIELA Vol. II 2007, Bulgaria, pp
111-118
5. Frei, P. U.; Weichert, H. O.
Advanced thermal simulation of a
circuit breaker,. Proceedings of the
50th IEEE Holm Conference on
Electrical Contacts and the 22nd
International Conferenceon Electrical Contacts Volume, Issue, 20-23
Sept. 2004 Page(s): 104-109.
6. Honggang Xiang; Degui
Chen; Xingwen Li; Liang Ji;
Weixiong Tong, Calculation of the
Short-time Withstand Current for
Air Circuit Breaker, Proceedings of
the 53rd IEEE Holm conference on
Electrical contacts – 2007, Vol.,
Issue, 16-19 Sept. 2007 Page(s):
251-255
7. H. Nouri, M. Keavy, A. R.
Williams, Mathematical Modeling
And Related Interfasial Phenomena in Contactor Contacts,
Proceedings of 19th International
Conference on Electric Contact
Phenomena,Gerrnang,Germany,19
98.
8. Ioan C Popa, Ioan Cautil,
Modeling of High Currents Dismountable Contacts, Proceedings
of 15th International Symposium of
Electrical apparatus аnd Technologies, SIELA 2007, Volume I, pp
150-157.
9. John H. Liendehard IV,
John H. Liendehard V, A Heat
Transfer
Textbook,
Fhlogiston
Press, Cambridge, Masachusets
2002.
10. Raina Tzeneva, Electric
Field Distribution in Perforated
Bolted Busbar Connections, Proceedings of 15th International
Symposium of Electrical apparatus
and Technologies SIELA 2007,
Volume I, pp 191-197.
11. Liang Huimin, Wang
Wenlong, Zhai Guofu,
Thermal
Analysis of Sealed Electromagnetic
Relays Using 3-D Finite Element
Method, Proceedings of the 53rd
ieee holm conference on Electrical
Contacts, Volume , Issue , 16-19
Sept. 2007, Page(s): 262 – 268.
252
МЕТОДИКА ЗА ИЗСЛЕДВАНЕ НА СЛОЖНО КОНТАКТНО
ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ
Г. Начева, С.Симеонов
М. Кандева
НПЛ „Трибология‖
[email protected]
[email protected]
Резюме: В работата се разработва методика и теория на
сложно (смесено) контактно взаимодействие в присъствие на два
феномена – триене при търкаляне и челен удар. Обосновават се
комплексни
параметри
за
измерване
и
на
трибосистемата. Въвежда се трети преходен коефициент на триене
при търкаляне на основата на триединния модел на функционалния
атом в трибологията.
Контактното
взаимодействие
предполага
на
Контактното
взаимодейследните трибологични параствие в една трибологична
метри: коефициент на триене
система е сложно, когато във
при търкаляне в покой f o ,
формирането на нейното повекоефициент на триене при
дение участват контактни фенотъркаляне в движение
f,
мени от различно естество –
коефициент на възстановяване
триене, износване, удар и др.
при челен удар k и коефициент
Целта на настоящата работа е
на полезно действие (кпд)  в
да се разработи теория и
условия на смесено контактно
методика за изследване на
взаимодействие.
сложна
контактна
система,
На фиг. 1 е представена
чието поведение се формира от
схематично опитната установка
два контактни феномена –
за експерименталното изследтриене при търкаляне и челен
ване на трибологичните покаудар.
затели: f o , f и  .
253
Фиг. 1
Диск с произволен инерционен момент J и радиус R
при ъгъл
на наклонената
  o
равнина
тръгва
от
състояние на покой (положение
1) и след като пробяга разстояние  o по наклонената
равнина чрез търкаляне, среща
неподвижната преграда като се
удря челно по нея (положение
3) и се връща обратно по
наклонената
равнина
,
търкаляйки се този път на
разстояние    o (положение 2).
По-нататък процесът се повтаря
циклично с начално положение
на втория цикъл  .
Теория на взаимодействието
1. Движение на диска в
участък 1 – 3.
В съответствие с теоремата
за промяна на кинетичната
енергия в интегрална форма се
записва:
(1)
T3  T1 
G
A13

M
A13 f
В случая T1  0, тъй като v1 0 , а
T3  n.m.vo2 , където m е масата
на диска, а n отчита формата на
диска и разпределението на
масата му.
В дясната страна на (1) са
съответно работата на теглото
G и момента на триене при
търкаляне M f . Тъй като
G  mg sin . ;
A13
o
M
A13 f
  fmg cos 
o

dS
  fmg o cos 
R
R
0

то уравнение (1) приема вида:
(2)

nmvo2  mg o sin   fmg o cos
R
Тук vo е скоростта на
масовия център на диска в
момента на челния му удар с
преградата.
2. Движение на диска в
участък 3 – 2.
Теоремата за промяна на
кинетичната енергия за този
случай има вида:
M
G
T2  T3  A32
 A32 f
(3)
Тъй като
T2  0, [v2  0] ; T3  n.m.v 2 ;
G  mg sin . ;
A32
M
A32 f   fmg

cos
R
то уравнението (3) се свежда
до:
254
(4)

k 2 Rtg  f 
nmv 2  mg sin   fmg cos
(8)
d 
d o
R
Тук v е скоростта, с която се
отразява масовият център на
диска при челния си удар с
неподвижната преграда.
По-нататък се разделят
почленно двете уравнения (2) и
(4), и след въвеждане на
v
k  o се получава
v
(5)
или
1
k2

vo2
 R sin  f o cos
 o
R sin  f cos
v2
 Rtg  f 
.
 o
Rtg  f 
k2
1
За
изминатия
път
(отдалечаването)  след удара
на
диска
по
наклонената
равнина  се получава:
(6)
k 2 Rtg  f 

.
Rtg  f  o
Тъй
като
при
o
определен ъгъл  се явява
смущение, а  - реакция, то
законът
за
контактното
взаимодействие [4,5] в този
случай се редуцира до:
(7)
d
d
 o

o
Ако се допусне, че k не
зависи от  , то диференциалите
на  и  o за всеки конкретен

ъгъл
са свързани по
формулата:
Rtg  f 
След почленно разделяне на
уравнения (8) и (6) се получава:
d d o
(9)


o
От сравнението на (9) със (7) се
установява, че комуникативният
потенциал  има стойност:
(10)
  1,
което означава, че се намираме
в пространството на класическата механика.
Обратно, ако се интегрира
и логаритмува (9)

n  n o  nC  n  n o
C
се получава:
  C. o ,
където
k 2 Rtg  f  
(11) C 

 const
Rtg  f   o
Вярно ли е обаче това
твърдение ? Отговор може да
даде само експериментът, което
означава, че независимо от  o
при
произволен
ъгъл

отношението между реакцията
 и смущението  o трябва да
остава
винаги
постоянна
величина.
3. Изследване на коефициента
на триене f при търкаляне.
Решава се уравнение (5) спрямо
f:
255
Rtg  f  k 2 o Rtg  k 2 f o
f  k 2 o f  k 2 R otg  Rtg
(12)

k 2 o   
f  2
k  o   Rtg
Ако се отчете обстоятелството,
че при    o  Rtg o  f o , а
реакцията    o , тогава уравнение (12) може да се представи
във вида:
(13)
o

ok2   
o 
f  
. fo
 2 o 
ok  
o 

От формула (5) се вижда,
че когато
(14)

  90o то k 2 
o
Когато    o , то съответният
k e2 е
(15)
търкаляне f е по-малък от
коефициента на триене при
покой f o .
4. Изследване прехода на
коефициента на триене при
покой f o в коефициент на
триене при движение f .
Геометрично преходът се
представя на фиг. 2.
Съгласно идеята разработена в
публикация [5] предварителното
преместване от 0 до  o се
характеризира с коефициента
f o на триене в покой, а
коефициента на триене f при
движение се отнася за всички
премествания    o   .
o
2
ke 
o
така че окончателната формула
за коефициента на триене при
търкаляне следва да се запише
във вида:
k 2  k e2
f  2
. fo
(16)
k  k e2
Коефициентите на възстановяване k и k e във формула
(16) се пресмятат по формули
(14) и (15), първият при   90o ,
а вторият – при    o .
От формула (16) се вижда,
че коефициентът на триене при
Фиг. 2
Между f o и f съществува
преходно състояние  , което
би
следвало
да
се
характеризира с трети коефициент на прехода f  , който е
променлив коефициент и за
краткото време на прехода
преобразува f o в f .
256
Формулите, които свързват
тези три коефициента, са както
следва:
(17)
fo  f   f
откъдето за f  се получава:
(18)
k 2  ke2

f  fo  f  fo 
fo
k 2  ke2
енергията на изхода на цикъла,
то под кпд следва да се разбира
(23)
E
кпд    2  1
E1
Тъй като E1  mg o sin , а
E2  mg sin , то

или окончателно


  k, fo , f , f 
o

или
(19)
2
 k 2  k e2 
  2k e f
f   f o 1 
 k2  k2  k2  k2 o
e 
e

Накратко може да се
обобщи:
коефициентите
на
триене при търкаляне са три:
f o , f и f  и всеки от тях се
пресмята по формули, удовлетворяващи конкретни условия:
(20) f o  R.tg за    o ,
където  o е граничният ъгъл на
притъркаляне на диска,
k 2  k e2
f  2
. fo ,
k  k e2

където k 2 
за   90o ;
o
ke2 
(21)
(22)
o
за    o
o
2k e2
f 
k
2
 k e2
fo
за  o   

2
5. Изследване на кпд на
системата
Ако се означи с E1 енергията,
която притежава системата на
входа на цикъла, а с E 2 -
(24)
    ,  o  
k 2 R.tg  f 
R.tg  f 
Вижда се, че кпд на
системата зависи комплексно от
коефициента на възстановяване
и от триенето в трите му
състояния – покой, движение и
преход.
Предстоящи експериментални
изследвания
Експерименталните изследвания ще включват изследване на
три групи зависимости:
1. Определяне и/или изследване на коефициентите на
триене при търкаляне f o , f и
f  в съответствие с формули
(20), (21) и (22).
2. Изследване на кпд в
зависимост от ъгъл  в съответствие с формула (24).
Ъгълът 
се променя в

интервала  o    .
2
257
3. Определяне и изследване на
комуникативния потенциал на
взаимодействието, по-конкретно
проверка на условието   1



 c 
 const 
o


за  o     .
2
Екперименталните изследвания и методиката за провеждането
им
са
обект
на
лабораторно упражнение по
трибомеханика.
Заключение
Приносите в разработката
се свеждат до:
 обособена и илюстрирана е с конкретен пример нова
тема на трибологията „сложни
трибосистеми‖;
 разработена е теорията на
сложна
контактна
система,
чието поведение включва два
контактни феномена – триене
при търкаляне и челен удар на
диск;
 обосновани са комплексни
параметри за измерване и/или
на
системата:

, fo , f , f , k и  ;
 въведен е трети преходен
коефициент на триене при
търкаляне f  и е установена
връзката му с останалите два
fo и f .
1. Мышкин Н.К.,М.И. Петроковец,Трибология, принципы
и приложения, ИММС НАНБГомел, 2002.
2. Петрова Е., Контактно
преместване на твърдо тяло,
докт. дис., С.,1978.
3. Манолов Н., В. Диамандиев, Трибология, Екстремални
задачи, ТУ-София, ОТБ, С.,
1997.
4. Основы трибологии, под
ред.
А.В.Чичинадзе,
Центр
„наука и техника‖, М., 1995.
3. Манолов Н., М. Кандева,
Механика в интердисциплинен
стил, ―Св. Иван Рилски‖, С.,
2004.
5. Манолов Н., М. Кандева,
Обща трибология, „Св. Иван
Рилски‖, С., 2004
6. Кандева М., За броя,
естеството и връзките между
коефициентите на триене на
телата при търкаляне, под печат.
258
ИЗСЛЕДВАНЕ НА ТВЪРДИ ТЕРМИЧНО ДЕПОНИРАНИ
ПРАХОВИ ПОКРИТИЯ
С. Симеонов, Г. Начева
М. Кандева
НПЛ „Трибология”
[email protected]
[email protected]
Резюме: В настоящата работа е разработена методика и е проведено
изследване на износоустойчивостта на термично депонирани прахови
покрития с различен химичен състав, съдържащи никел, фосфор, магнезий, кобалт, волфрамов карбид и други елементи.
Получени са експериментални резултати за зависимостта на
масовото износване, скоростта на износване и масовата интензивност на
износването от пътя на триене и времето на износване. Определена е
износоустойчивостта на различните покрития в стационарния режим на
износване.
Термичното депониране е
вид триботехнология за повишаване
ресурса
на
контактни
повърхнини чрез нанасяне на
покритие, при която подаваният на
входа материал (прах, електродна
тел, пръти) се загрява и/или
изстрелва
под
формата
на
самостоятелни частици или капки
върху
базова
повърхнина
(субстрата).
Източникът на топлина може
да бъдат различни горими газове
или електрическа дъга.
Пламъчно-праховите покрития се
формират върху повърхни-ната на
детайла
с
помощта
на
високотемпературна
струя
от
кислород и ацетилен, носеща
прахови частици. Нанасянето на
покритието става по два метода:
„горещ‖ и „студен‖ [1,2,3,4].
При горещия метод базовата
повърхнина след предварителна
механична обра-ботка се нагрява
с горящ ацетиленов пламък до
температура max
700  800o C .
Праховата смес се намира в
модул (резервоар), от където се
засмуква с кислорода, въвежда се
в разпрашителя и се пренася в
горящата газова смес.
От високата температура на
пламъка
праховите
частици
преминават
в
пластично
състояние, попадат върху базовата повърхнина като формират
ламели, които се свързват и
прилепват към неравностите на
повърхнината и към съседните
частици, при което формират
здрава
адхезионна
връзка.
Последователно
се
редуват
действията
разпрашаване
и
разтопяване (фиг. 1 и фиг. 2).
Фиг. 1
Фиг. 2
О
снове
н
механ
изъм
при
формирането на покритието е
дифузията между молекулите на
разтопената прахова смес и
нагрятата базова повърхнина.
Движещата сила е разликата в
термодинамичните потенциали.
Разглежданата
трибосистема
„покритие-контакт-основа‖
се
стреми
към
термодинамично
равновесие, което се осъществява чрез топлинното движение
на атоми и молекули в контактната зона.
Съществено значение за
трибологичните
покритието адхезионна контакт-на
якост, коефициент на триене,
скорост
и
интензивност
на
износването, износоустойчи-вост,
топлинна контактна прово-димост
играят технологичните фактори –
скорост
и
темпе-ратура
на
струята, естеството на металните
частици, масовият разход на
праховата смес, характеристиките
на базовата повърхнина (химичен
състав, температура, грапавост) и
др. Процесът на охлаждане на
нанесеното покритие по горе-щия
метод е много деликатен и важен
етап
във
формирането
на
свойствата на покритието.
Този метод позволява получаване на сравнително хомогенни
покрития с висока износоустойчивост, подходящи за тежки
експлоатационни условия като
ерозия, абразия, кавитация и
фретинг-корозия [1,2].
Целта на настоящата работа
е да се изследват и сравнят някои
трибологични
свойства
на
пламъчно-прахови покрития в
условия на абра-зивно износване,
получени по горещия метод в
лабораторията по трибология.
260
2. Методика и устройство
за изследване на износването в
условия
на
закрепени
абразивни частици
Изследва се серия образци от 4
вида
покрития
с
различни
характеристики, получени при
няколко технологични режими.
Данните
за
покритията
са
представени в таблица 1.
Таблица 1
№
Наименова
ние
на
праховата
смес
1
40 2Р
2
3
6P 50 WC
Co
40 2P
4
30 2P
Състав
на праховата
смес
2,8Si; 1,5B
2,9Fe; Ni;
9Cr
WC, Co, Ni
2,8Si; 1,5B
2,9Fe; Ni
3,1Si; 1,5B
Ni
Микротвърдост
40-42
HRC
65-70
HRC
40-42
HRC
25-30
HRC
Експерименталното изследване се
осъществява по методика и с
устройство за ускорени изпи-тания
„палец-диск‖, чиято схема е
показана на фиг. 3.
Методиката на изследване е
съобразена с изискванията на
действащите стандарти [5].
Фиг. 3
Методиката се
състои в
следното: изследваният цилиндричен образец 1 се монтира
неподвижно в натоварваща глава
2 като челната му повърх-нина 3
контактува
с
абразивната
повърхнина на противотялото хоризонтален диск 4.
Централното
нормално
натоварване P върху образеца се
предава чрез сферичен накрайник
5 и се задава с тежести 6
посредством лостова система в
устройството.
Устройството
позволява
изменение
на
скоростта
на
плъзгане
при
триене
чрез
изменение на оборотите на
въртене на диска с управляващ
блок
6 и чрез промяна на
местоположението на центъра на
тежестта на контактната площадка
спрямо оста на въртене на диска.
Абразивната повърхнина се
моделира
чрез
материал
с
импрегниран
електрокорунд
с
твърдост
60%
по-висока
от
261
твърдостта
на
изпитваните
материали.
Методиката включва следните
операции:
- подготовка на 12 броя цилиндрични образци – по 3 броя от
всеки вид с еднакви номинални
размери и грапавост Ra  2,5 [ m]
чрез предварителна механична
обработка. Вземат превантивни
мерки за предотвратяване на
структурни
и
физико-химични
промени в покритието;
- измерване на масата на образците преди и след изминаване на
определен път на триене с
помощта на електронна везна
WPS180 / C 2 с точност 0,1 [mg ] .
При всяко измерване образците
внимателно се обезмасляват, като
при измерването се работи с
пинсети;
- образецът се монтира в
натоварващата глава, задава се
желаното натоварване P и път на
триене L f .
Процесът на износване се
осъществява по свежа повърхнина чрез засмукване на фините
продукти от износва-нето чрез
вакуумпомпа
и подмяна на
абразивното проти-вотяло след
всеки опит.
Пътят на триене се пресмята
по формулата:
(1)
L f  2r.N
където: r е разстоянието между
оста на въртене на диска и
масовия център на образеца; N –
броя цикли на триене;
- пресмята се абсолютното
масово
износване
като
m
разлика
между
масата
на
образеца
преди
и
след
изминаване на определен път на
триене L f .
Абсолютното масово износване
m се получава като средно
аритметична
стойност
от
износването на 3 броя еднакви
образеца при еднакви условия на
триене.
- Линейната скорост на плъз-гане
се определя по формулата:
(2)
  .r 
2 .n
.r
30
където n  213 [tr / min] .
3. Основни показатели и
характеристики:
1. Абсолютно масово износване
m [ mg ]
2. Скорост на масовото износване
 , [ mg / min ] - разрушената маса
m
от повърх-нината на образеца за
единица време (една минута).
3. Интензивност на масовото
износване i - разрушената маса за
единица изминат път на триене L f
262
i
z
m

L
 R L
2
f
f
 kg.m 3 


 kg. .m 2 .m 
Тук  е обемната плътност на
покритието, а R - радиусът на
контактна площадка.
Интензивността на износването
(линейно или масово) е безразмерно число.
4. Износоустойчивост I - пресмята
се по формулата:
 . .R 2 L f
1
I 
i
m
Износоустойчивостта I
е
комплексен
параметър,
който
характеризира съпротивител-ните
възможности
на
покри-тието
срещу
при
контактното му взаимодействие с
друго тяло при релативното им
преместване едно спрямо друго.
Променя се в много широки
граници.
5. Номинално контактно налягане
(4)
нормал-ното
[ N / cm 2 ]
pa
натоварване, което се разпределя
на единица номи-нална контактна
площ на допиране S a , т.е.
P
pa 
(5)
Sa
- pa  14 [ N / cm 2 ]
-   100,32 [cm / s]
масово износване,[mg]
(3)
4. Експериментални резултати и
интерпретации
Получени са резултати за зависимостта на абсолютното масо-во
износване m и скоростта на
 от броя цикли (пътя
износване m
на триене) за цялата серия
образци, представени графично
на фиг. 4 и фиг. 5.
Условията на експеримента са:
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0
500
1000
1500
2000
2500
брой цикли, N
фиг.4
25
скорост на
износване,[mg/min]
. Тя може да се пред-стави чрез
линейното
и/или
масово
износване, т.е.
20
№1
№2
№3
№4
15
10
5
0
0
500
1000 1500 2000 2500
брой цикли, N
фиг. 5
На фиг. 6 са представени
резултати за динамиката на
на
масовото
износване i .
263
интензивност на
масовото износване,
[mg/m]
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
№1
№2
№3
№4
0
2,21 4,42 6,63 8,84 11,05
време,[min]
фиг. 6
На фиг. 7 е представена
износоустойчивостта на покритията в безразмерни единици
[ I .10 6 ] .
25
20
износо15
устойчивос
т
10
I
5
0
1
2
3
4
номер на образеца
Фиг. 7
От фиг. 4 се вижда, че найголямо
е
износването
на
покритието (№4) с най-малка
микротвърдост.
Въпреки
този
резултат, не може да се твърди,
че има пряка връзка между
износването и микротвърдостта.
Това се потвърждава от факта, че
образци с еднаква микро-твърдост
(№1 и №3) имат различно
износване, което се дължи на
химичния им състав, плътност и
структура.
В зависимостта на скоростта на
износването от времето (броя
цикли) няма строго очертана
тенденция, което по всяка вероятност се дължи на простран-
ственото
разпределение
на
обемната плътност на покритието.
Особено това се вижда от
графиките на покри-тията с
различна
микротвърдост
и
различен химичен състав (№ 1 и
№ 3) – фиг. 5. Изменението на
на
масовата
износоустойчивост във времето на
фиг. 6 очертава различната
продължителност на периода на
преработване
на
отделните
покрития, което е от същест-вено
значение за техния ресурс.
Най-продължителен период на
преработване имат покрития №3 и
№4, а покритието с най-голяма
твърдост
№2,
съдържащ
в
състава си Cr - най-кратък. Това
покритие има около 20 пъти поголяма
износоустой-чивост
в
сравнение с остана-лите покрития.
Заключение
Приносите в разработката се
свеждат до следните резултати:
 разработена е методика за
на
износоустойчивостта на прахови покрития в
условия на абразивно износ-ване
при
закрепени
частици
в
съответствие
с
действащите
стандарти;
 получени са резултати за
изменението на масовото износване и скоростта на износване от
пътя на триене на 4 вида прахови
покрития с различен химичен
състав;
264
 построена е зависимостта на
на
масовото
износване от времето.
Установен е различен период на
преработване
за
близки
по
микротвърдост и химичен състав
покрития.

Получена е износоустойчивостта на покритията чрез
на
масовото
износване. Установено е покритието с приблизително 20 пъти поголяма
износоустойчивост
от
останалите, което е особено
подходящо за експлоатация в
условия на абразия.
Проведеното изследване и
получени
резултати
имат
в
известна степен предварителен
характер.
Едно бъдещо системно изследване на ресурса на праховите
покрития предполага провеж-дане
на
планиран
многофак-торен
експеримент с отчитане влиянието
на:
номиналното
контактно
налягане, скоростта на плъзгане,
грапавостта, дебелината, състава
и структу-рата на покритието,
присъствие на смазочен филм,
агресивна
среда,
както
и
фактори
на
нанасяне на покритията с цел
оптимизиране
на
триботехнологията.
1. Сулима А. М., В. А. Шулов,
Ю.Д.Ягодин, Повърх-ностные слой
и эксплоатационные свой-ства,
деталей
машин,
Машиностроение, М., 1988.
2. Хусай А., О. Моригати,
Наплавка и напыление, превод от
японски, М., 1985.
3. Кандева М., Триботехно-логии
за възстановяване на износени
детайли, Сб. доклади „МТМ‖, 2006,
ФНТС, НТС по Машиностроене.
4.Кандева М., и др., Триботехнологични
и
научно-методологични иновации в центъра по
трибология,
Сб.
доклади
"БУЛТРИБ‫י‬04‖, ТЕМТО, С., 2004.
5.БДС14 289-77,Метод за изпитване на абразивно износване при
триене
върху
закрепени
абразивни
частици,
БИС,
Национален фонд стандарти.
265
SPRAY COATING AS A DEPOSITION TECHNIQUE FOR
FABRICATION OF ORGANIC THIN FILMS USED FOR
MULTILAYER ORGANIC STRUCTURES
Georgi Krasimirov Bodurov
Mariya Petrova Aleksandrova
Nikola Petrov Nikolov
Svetozar Krastev Andreev
M. Aleksandrova is with the Department of Microelectronics, Faculty of Electronic Engineering and
Technologies, Technical University - Sofia, 8 Kliment Ohridski blvd., 1000 Sofia, Bulgaria, e-mail:
[email protected]
N. Nikolov is with the Department of Microelectronics, Faculty of Electronic Engineering and
Technologies, Technical University - Sofia, 8 Kliment Ohridski blvd., 1000 Sofia, Bulgaria.
S. Andreev is with the Department of Microelectronics, Faculty of Electronic Engineering and
Technologies, Technical University - Sofia, 8 Kliment Ohridski blvd., 1000 Sofia, Bulgaria, e-mail:
[email protected]
G. Bodurov is with the Department of Microelectronics, e-mail: [email protected]
Abstract - Spray deposition method is developed as a cost-efficient technique for
fabrication of multilayer structures used in the organic based devices (OBDs) like
displays and solar cells. The deposition temperature is varied for layer morphology
optimization. The films sprayed at 70 oC are smoother and more uniform than the spincoated ones. A multilayer structures, consist of materials soluble in same solvent are
produced without damaging. The sprayed multilayer structures showed increased
current efficiency compared to the spin-coated.
Keywords – Spray deposition, Organic based devices, Electroluminescent materials,
Thin polymer films.
I. INTRODUCTION
Organic materials, especially
polymers, have been used in organic
electronics (OLEDs, solar cells etc.).
In order to improve device
performance new approaches are
needed to grow thin films with high
uniformity and accurate thickness
control. Currently, polymer thin films
are deposited via low-cost solution
processes such as spin-coating,
inkjet printing, and dip-coating [1, 2].
Although many novel processes like
electrophoresis [3] have been
investigated with the goals of high
efficiency and low costs, the spincoating remains the most widely
used deposition technique. However,
this process cannot be used in large
area devices or in multilayer
structures produced by materials
soluble in only one solvent. Common
defects, observed at centrifuged
266
films are swirling pattern, streaks,
pinholes and uncovered areas [4].
At the spray-coating, solution is
sprayed, creating aerosols, which
are directed toward the substrate,
where the layer is deposited. This is
the initial step of the spray pyrolysis
method for preparing of inorganic
films as a result of chemical reaction
on the substrate [6]. Reaction pass,
because of the high substrate
temperatures of about 700-800 oC.
In our work we propose modification
of spray pyrolysis for polymer
solution deposition, conformable with
the specific of the used solid state
materials and solvents. The solvent
evaporates during spraying and the
active polymer particles remain.
Controlling the droplet size of the
aerosol we could control the
homogeneity of the polymer film.
The
organic
semiconductors
degrade at temperatures lower than
300 oC and the common suitable
solvents have low boiling point (not
exceeding 80 oC), so the process
doesn‘t allow as high temperatures
as at the classic pyrolysis.
The aim of this investigation is to
obtain smooth, defect-free and
uniform thin organic films with
cheap, vacuum-free process for
application in organic displays and
solar cells. In such multilayer
structures the film morphology is
crucial
for
contact
resistance
reduction and increasing of the
device current efficiency. We used
polyvinylcarbazole (PVK), which is
hole
transporting
and
poly(2methoxy-5-(2'-ethyl-hexyloxy)-1,4phenylenevinylene)
(MEH-PPV),
which is electroluminescent. Both
materials
are
dissolved
in
chloroform. The sample surfaces
and cross-sections are investigated
by Scanning Electron Microscopy
(SEM). The structures prepared are
compared to these deposited by
spin-coating process. The difference
of the device performance is
established
by
current-voltage
characteristic
measurements.
II. EXPERIMENTAL
For the fabrication of PVK films, a
solution of 10 mg of PVK (Sigma
Aldrich) in 25 ml of chloroform was
used for the spin-coating and the
solution was diluted five times for the
spray depositions. The diluted
solutions was transferred to a
handheld
airbrush
with outlet
diameter of 0,2 mm, along with 4
atmospheres of air. We varied also
the substrate temperature from 30
o
C to 150 oC, the distance between
substrate and the nozzle, the spray
scanning time and the number of
spray cycles. The temperature was
kept with accuracy of ~ 6 oC by
automatic regulating system consist
of contact thermometer and circuit
closer connected with the heater.
Figure 1 (up) schematically shows
the principle of spray deposition and
(down) heater control circuit. PVK
films were fabricated on 2.5x2.5 cm
glass substrates for SEM. For the
267
fabrication
of
bi-layer
electroluminescent structure, indium
tin oxide (ITO) glasses obtained by
r.f. reactive sputtering were used as
substrates. Onto the ITO anode we
sprayed PVK film from chloroform
solution (0,08 w%) at 70 oC,
following
by MEH-PPV
spray
deposition also from chloroform
solution (0,08 w%) at 60 oC. Finally
we deposited Al cathode by vacuum
thermal evaporation.
pressured air
All polymer films thickness was
measured from cross-section SEM
images. At constant deposition
conditions,
the
film
thickness
depends only on the number of
sprayings. Alternative structure was
prepared with spin-coated polymer
layers. PVK-chloroform solution 5
mg/ml was centrifuged at 1100 rpm
for 30 sec and MEH-PPV-chloroform
solution 8 mg/ml was centrifuged at
1000 rpm for 30 sec. SEM images
were made with JSM 5300 (JEOL)
scanning microscope and the
current-voltage characteristics was
measured by precise TESLA BM
545 picoampermeter.
nozzle
III. RESULTS AND DISCUSSION
aerosols
evaporated solvent
polymer solution
thin film
heater
heated substrate
termometer
Circuit
closer
terminal
heater
Figure 1. Experimental setup for
polymer spray deposition (up);
heater regulation circuit (down).
First we settled experimentally a
most suitable distance from nozzle
to the substrate at given air
pressure. At distance bigger than 15
cm the resulting coating quality was
not satisfying. As most of the solvent
already evaporates during the flight
stage, an almost dry powder hits the
substrates and the film mobility was
not sufficient to level out and form a
homogeneous film. At distance
smaller than 8 cm the wetting
problems occurred and the solution
streamed
down.
An
optimum
distance was determinate to be
about 12 cm. This distance was
affected by the boiling point of
solvent.
For
pressure
above
4,5
atmospheres, during the drying time,
268
we observed that droplets formed a
ring in the monolayer, known as a
coffee ring, along the initial contact
line of the droplet [7]. That‘s why we
choose to spray with optimum air
pressure of 4 atmospheres.
Spray
coating
requires
low
concentration solutions. Thus satisfy
the requirement to allow capillary
effects to draw the material under
the structures [8]. No difficulty is
presented in placing sufficient
material in a single pass. It could be
expected, that diluting solution would
reduce the grain size. The airbrush
was moved across the substrate with
intervals of a few seconds between
each pass. The droplets then dry,
before the following pass.
For all further shown experimental
results the air pressure was kept at 4
atmospheres,
the
distance
substrate-nozzle was 12 cm, the
spraying angle - about 45 oC, the
solution concentration was 0,08 w%
in chloroform and the number of
sprayings was 10. At these
conditions a single pass with nozzle
was measured to give about 40 nm
thin film.
Figure 2 shows the results from
spraying
of
PVK
substrate
o
temperature 30 C, which is lower
than chloroform boiling point (~ 50
o
C). This structure could result from
the slow solvent evaporation. The
spray droplets formed too wet
surface and additional thermal
treatment is needed to remove the
residual
solvent.
After
post-
deposition drying at 100 oC in air for
1 hour no improvement of the
surface homogeneity was observed.
Figure 2. SEM of a PVK thin film
produced with a concentration 0.08
w% in chloroform, deposited at 30
o
C.
Figure 3 shows the PVK film
prepared at 150 oC and the same
other conditions. This film was
formatted as a result from the too
high evaporation rate and in
consequence, the solution is already
dried when it hits the substrate
surface, because the heat field
above the glass is too strongly. It is
observed typical coating defect of
peel appearance, coming from a
mismatch of solvent. This is due to
the stronger jam of the glass to the
heater near the fixture point. The
selective evaporation of the solvent
leads to local disturbances of the
surface tension known as the
Marangoni effect [9].
269
o
C.
Even with a manual spraying
technique,
a
homogeneous,
transparent, uniform PVK coating
(Figure 4) was obtained at 70 oC.
The morphology of the produced
coating was similar to this found for
dip coated sample made from the
same precursor system [10]. Our
coating showed a negligible gradient
in the sheet resistance (average 16
Ω/⁬), which is caused by a gradient in
the thickness. As it seems the
thickness variation is not large and
we could consider that the film is
uniform.
Comparing the images from Figure
2 to Figure 4, it can be seen that the
substrate temperature is an essential
factor controlling the film structure
and morphology. This could be used
further for optimization of the
deposition
process.
As
we
established a proper substrate
temperature of 70 oC, in addition to
the smooth surface, the solvent
evaporates in the moment of the
hitting with the substrate and remain
only the polymer on it.
o
C.
The solvent-free deposition allows
to obtain a multilayer structure
consists of different polymers, all
dissolved in same solvent. A crosssection SEM of bi-layer structure
PVK/MEH-PPV
deposited
from
chloroform solution (Figure 5) shows
separated undestroyed layers, in
contrast to the spin-coated sample
where the mixing of the layer
interfaces occurred (Figure 6). This
directly resulted on the electrical
behavior of the structure, which is
very
sensitive
to
the
film
morphology.
270
Figure 5. Cross - section SEM of
sprayed bi-layer structure PVK/
MEH- PPV in chloroform, deposited
at 70 oC and 60 oC respectively.
Figure 7. I-V characteristics of
structures with sprayed and spincoated polymers.
I-V curves of the devices with
configuration
of
ITO/PVK/MEHPPV/Al with sprayed and spinned
polymer layers are shown on Figure
7. It is clearly seen that the sprayed
structures
shows
better
performance. For voltage 6 V the
current in spinned structure is 7x10-8
A versus current in -7sprayed one,
reaching about 2x10 A, which is
evidence for increasing in the charge
carrier injection efficiency. This is
due to the increased contact area
between the uniformed layers in the
sample.
We repeated the experiment with
spray deposition to investigate the
reproducibility of the process.
Relatively small deviations (average
 0,1 A) are observed, because the
process
passes
in
the
air
environment, not in argon filled glove
box where contamination-free films
could be deposited. Other reasons
for the differences could come from
the manual spray and inaccurately
fixed spray angle, as well as the
delaying time of the relay type
temperature regulator, which doesn‘t
allow more precise temperature
control than average 3 oC. Further
work is necessary to optimize the
temperature and composition control
over the sublayers within the active
layer obtained with multiple pass
spray coating technique.
IV. CONCLUSION
In conclusion, we successfully
demonstrated the conventional spray
painting method as a novel process
for the fabrication of active layer of
OBDs. The presented spray coating
technique allows a fast and
economic deposition on large area
flat substrates. The spin-coating
process tends to leave the top
surface of the material with limited
planarity, while at the spray coating
method
a
high
degree
of
planarization could be achieved.
Furthermore, the spray deposition
can be used to fabricate multilayer
films from the same solvent in the
solution. Improvement of the current
Figure 6. Cross - section SEM of
spin-coated bi-layer structure
PVK/MEH- PPV in chloroform.
1E-6
I, A
spray
spray
spin-coating
1E-7
2
4
6
U, V
8
10
12
271
efficiency in multilayer structure is
achieved – approximately one order
of magnitude higher values of the
current. The results obtained from
these investigations can be easily
transferred to a system with better
control of the deposition parameters,
such as automated and computer
controlled spray coaters.
V. ACKNOWLEDGEMENTS
This work was supported by
projects 091pd008-03/2009 and
D002-358/2008.
REFERENCES
[1] A. Piqué, R. Andrew McGill and
D. B. Chrisey, A new way to deposit
organic thin films, The Industrial
Physicist,
2000,
pp.
20-24.
Science, 2005, Vol. 267, No 9, pp.
798-802.
[5] G. Gasparro and J. Puetz, Liquid
film spray deposition of transparent
conducting oxide coatings, Thin
Solid Film, 2003, Vol. 442, Issue 1-2,
pp. 40-43.
[6] J. Bharathan and Y. Yang,
Polymer electroluminescent devices
processed by inkjet printing, Appl.
Phys. Lett. May 1998, Vol. 72, No
21,
pp.
2660-2662.
[7] K. Norrman, A. Ghanbari-Siahkali
and N. B. Larsen, Studies of spincoated polymer films, Annu. Rep.
Prog. Chem., 2005, Vol. 101, Sect.
C, pp. 174–201
[2] C. Brubaker, M. Wimplinger, G.
Mittendorfer and C. Thanner, Low-k
Underfill
Using
Spray
Coat
Technology, ManTech Conference
Tech
Digest
2004.
[8] R. D. Deegan, O. Bakajin, T. F.
Dupont,
G.
Huber,
S. R. Nagel and T. A. Witten,
Capillary flow as the cause of ring
stains from dried liquid drops,
Nature, 1997, Vol. 389, pp. 827–829.
[3] D. Perednis and L. J. Gauckler,
Thin Film Deposition Using Spray
Pyrolysis,
Journal
of
Electroceramics, 2005, Vol. 14, pp.
103–111.
[9] S. E. Shaheen, R. Radspinner, N.
Peyghambarian, and G. E. Jabbour,
Performance of bulk heterojunction
photovoltaic devices prepared by
airbrush spray deposition, Appl.
Phys. Lett., 2008, Vol. 92, No 3, pp.
2996 – 2998.
[4]
E.Makarewicz,
The
electrophoretic
deposition
of
polyvinyl chloride organosol from
organic medium , Colloid & Polymer
[10] S.F. Kistler and P.M. Schweizer,
Liquid Film Coating, Chapman and
Hall, London, 1997.
272
ЕКСПЕРИМЕНТАЛНА УСТАНОВКА З А ИЗСЛЕДВАНЕ НА
ХИСТЕРЕЗИСА ПРИ ПИЕЗО-АКТУАТОРИ
МИХАИЛ МАРИНОВ
Институт по Механика – БАН
Акад. Г.Бончев бл. 4
[email protected]
Резюме: В статията е описана релизацията на установка за
експериментално изследване на хистерезиса при пиезо-актуатори.
В уводната част са разгледани приложенията на пиезо-актуторите,
техните предимства и недостатъци и е направен е преглед на
методите за компенсация на хистерезиса. Описан е метода на
цифрова спекъл фотография за безконтактно измерване на
премествания в нано диапазона.
високата им динамика, голя1. Въведение
мото бързодействие, липсата
на триене при преместване,
В съвременните високолипсата влияние от външни
отрасли
на
магнитни и електрични полета
производството като микрои не генерирането на такива,
монтаж и асемблиране, микроелектроника и дори в сферата
както и много други. Наред с
на генното инженерство и
всичките
тези
предимства
микро-биологията,
почти
пиезо-актуаторите имат и три
всички
процеси
са
сериозни недостатъка, това са
автоматизирани
чрез
пълзящият ефект, голамата
роботизирани
системи
за
температурна зависимост и
микро и нано манипулации.
най-неприятния наличието на
Основен елемент в задвижвахистерезис. Именно той е
нето на тези манипулатори са
основна пречка при прецизното
пиезо-актуаторите. Причината
позициониране на роботизиза широкото им приложение в
раните микро и нано манитези прецизни системи са
пулатори [1].
техните
неоспорими
Основното при една система
предимства
пред
с хистерезис е че изхода не е
конвенционалните
задвижеднозначно
определен
от
ващи елементи. А именно:
входната величина и освен
273
това зависи от предишното
със-тояние
на
системата
(ефекта на памет). Наличието
на подобна нелинеина входноизходна зависимост, прави
задачата
за
прецизно
позициониране не-възможна в
случаите на система без
обратна връзка и сериозно я
усложнява при системи с ПИД
регулатори [1].
Фиг.1 Система бутало-цилиндър - а)
входно-изходна характеристика - б)
Друго ограничение, което
идва от хистерезисната зависимост, при системите със
самообучение и предсказващо
управление, е невъзможността
на управляващия алгоритъм да
предскаже
посоката
на
промяна на входната величина
необ-ходима за корекция на
изхода на системата.
На фиг.1 е показан найелементарния
пример
за
система с хистерезис, системата бутало-цилиндър.
2. Методи за компенсация на
хистерезиса.
Известните
от
литературата
методи
за
компенсация
на хистерезис
могат да се разделат основно
на две категории: хардуерни
методи – управлание по ток,
конвен-ционални системи с
обратна
връзка
и
ПИД
регулатори, както и системи
без обратна връзка. Втората
категория са
матама-тични
(софтуерни) методи – различни
видове математични модели
на ефекта на хистерезис
използвани в сис-теми за
управление с невронни мрежи
и размита логика. Оановната
идея
при
мате-матичните
методи е използва-нето на
инверсен математичен модел
на
хистерезиса,
който
предшества входа на системата и в комбинация с реалния
й хистерезис да реализира линейна входно-изходна зависимост [5].
Фиг.2 Компенсация на хисртерезис с
274
използване на инверсен математичен
модел.
На фиг.2 е показано
графично
представяне
на
метода с инверсен модел.
За
синтезирането
на
математичния модел на хистерезиса
на
една
система
естествено са необходими
множество
измервания
на
поведението на състемата при
различни поредици от входни
въздействия. При някой конкретни случаи се стига даже до
снимане на цяло семейство
хистерезисни
криви,
през
дадена
стъпка
(примерно
допустимата грешка в изхода
на
системата)
[2],[3].
Автоматизи-ране
и
прецизиране на процеса на
снимане
на
семейството
хистерезисни криви е целта на
проектираната
установка.
Друга основна нейна цел е тя
да има повече от един канал
(четери) с което да дава
възможност за изследване на
динамичните характеристики в
комбинация с хистерезиса на
манипулатори с две и повече
степени на свобода, имащи
няколко задвижващи елемента
– актуатори.
Основен
проблем
при
реализацията на такива измервателни системи е отчитането
на премествания в микро и
нано диапазона. Съществуват
раз-лични сензори за отчитане
на малки премествания –
оптични
енкодери,
LVDT
сензори, капацитивни сензори
и др. Тук обаче с оглед
универсалноста на установката
и приложението й за всякакви
типове пиезо-актуатори, ще
бъде използван безконтактен
метод, базиран на цифровата
спекъл фотография.
3. Безконтактно отчитане
на преместване чрез
цифрова спекъл
фотография.
Спекъл фотографията е
метод
за
измерване
на
премествания, познат доста
отдавна, състоящ се в съпоставяне на две последователни
изображения на обект при
неговото
преместване.
В
миналото, ограничението на
метода
е
идвало
от
невъзможността за работа в
реално време. Днес с цифровизацията на получаването на
изображения, вече цфрова,
спекъл фотографията намира
голямо
приложение
при
безконтактните
методи
за
измерване на преместване.
Цифровата
обработка
се
свежда до определяне на кроскорелацията на две последователни
дигитални
изображения [4].
275
(1) C(x, y)  F{
F{h1 (x, y)}F{h 2 (x, y)}*
F{h1 (x, y)}F{h 2 (x, y)}
1
}
Обработката се прави на
база пиксели от изображението
и така знаейки размерите на
единичния пиксел, фокусното
разтояние и степента на
увеличение на използваната
цифрова камера, може да се
определи действителното преместване на обекта [6].
Обработката на изображението
от камерата CCD
и управлението на обекта Р се
реализира чрез персонален
компютър – PC [7].
4. Установка за изследване
на хистерезис при пиезоактуатори.
Цялостната блокова схема
на разработената установка е
дадена на фиг.4
Фиг. 4 Блокова схема на установката.
Фиг. 3 Блокова схема на система за
цифрова спекъл фотография.
На фиг.3 е показана
блоковата схема на примерна
система за измерване на
преместване чрез цфигрова
спекъл фотография. С Р е
означен обекта за измерване –
пиезо-актуатор,
съответно
L,F,C,O и BS са елементите на
оптичната система - източник
на
светлина,
филтър,
колиматор, обектив и полупропусклива
призма.
Принцпа на работа се
състои в генерирането на
високо (до 1500v) напрежение
от модула HV, необходимо за
управление на пиезо-актатора
– PZA. Управлението на HV
модула е с аналогово входно
управляващо напрежение от 0
до 2.5v. Това напрежение се
изработва
от
цифровоаналоговия преобра-зувател –
DAC, управляван по SPI
интерфейс
от
микроконтролерния модул - µС.
Цифровото изображение от
камерата – CCD се обработва
276
от модула за събиране на
данни
и
визуализация
–
PC\DAQ, който всъщност е
персонален ком-пютър.
За високоволтовите модули
е важно да имат обратна
връзка по напрежение и да са
със строго линейна изходна
характеристика. Подбрани са
такива тип SP-1500, производство
на
фирмата
„Matsusada
Precision‖.
Принципната им схема и
изходна характеристика са
дадени на фиг.5 [9].
външен микроконтролер се
налага за да се избегнат
влиянията на опера-ционната
система ―Windows‖, и за да се
гарантира
работа
на
установката в реално време.
Модула е базиран на микрконтролер „Atmega 128‖ [8],
блоковата му схема е дадена
на фиг.6. За гъвкавост при
употреба са реализирани три
вида интерфейс за връзка към
пресонален компютър – RS232,
USB и ―Bluetooth‖ Има възможност за работа с LCD дислей,
както и CAN \ LIN интерфейси
за комуникация на ниско ниво
като част от роботизирана
система.
Фиг. 5 Принципна схема и изходна
характеристика на високоволтовия
модул SP – 1500
За реализиране на стъпка
от
0,25v
на
изходното
напрежение е достатъчен 12
битов цифрово-аналогов преобразувател. Избран е ―MAX
5581‖
четири
канален,
темпера-турно стабилизиран,
производ-ство на фирмата
„MAXIM‖ [10].
Микроконтролерния
модул е основен блок в
установката. Използването на
Фиг. 6 Блокова схема на микропроцесорния модул за управление
(Atmega128).
Обработката на цифровите
изображения се прави с
помощта
на
MATLAB.
Управлението, визуализацията
на данните и графичния
277
интерфейс
за
работа
с
установката са реализирани в
средата за графично програмиране LabVIEW.
Реализираната усатновка за
изследване на хистерезиса при
пиезо-актуатори има за цел да
автоматизира и прецизира
снемането на хстерезсните
криви
на
изследвания
актуатор. Предвидените четири
канала позволяват изследване
на
динамичните
характеристики в комбинация с
хистерезиса на манипулатори
имащи до четири задвижващи
елемента
–
акту-атори.
Безконтактният
метод
за
отчитане за преместването,
позволява
гъвкавост
при
многообразието
от
видове
пиезо-актуатори и манипулатори реализирани с такива.
Генерираното
управляващо
напрежение от 0 до 1500v я
прави на практика приложима
за
почти
всички
видове
известни пиезо-актуатори.
Благодарности:
Представената
разработка е осъществена като част от
работата по проектите:
MeCHaPiCS-2 Nr. KA 1186/11-2 и
ESP, grant № BG051PO001/07/3.302/55/17.06.2008
278
1. Marinov M., ―Methods for
Compensation of Hysteresis
Effect
in
Piezoelectrical
Actuators.‖ Journal Mechanic of
the Machines vol. 79, 2008
2. Iyer V. Ram, Tan X.,
―Control of Hysteretic Systems
through Inverse Compensation.
Algorithms,
adaptation,
and
embe-dded
implementation.‖
Control Systems Magazine vol.3
2009
3. Ge Ping; Jouaneh M.,
―Tracking control of a piezoceramic actuator‖, Control Systems Technology, IEEE Transactions on, 209-216 4(3) 1996
4. North, Smith and Browne,
―Development of Sunlight Speckle
Photography‖, Proc SPIE Vol.
2921, March, 1997, pp393-398.
5.
Mayergoyz
I.D.,
Mathematical
Models
of
Hysteresis, Springer Verlag, New
York, 1991.
6.
Aguanno,
Lakestani,
Whelan,
Connelley,
―Speckle
interferometry using a CMOSDSP camera for static and
dynamic
deformation
measurements‖, ICEM12 – 12th
International
Conference
on
Experimental Mechanics, Sept,
2004
7.
Conley
and
Morgan,
―Speckle Photography Applied to
Measure Deformations of Very
Large Structures‖, SPIE Vol.
2446, pp161-168.
8. www.atmel.com/literature
9. www.hivolt.de
10. www.maxim.com
279
КАЧЕСТВО НА ЕЛЕКТРИЧЕСКАТА ЕНЕРГИЯ
А. Иванов
[email protected]
Ръководител: доц. д-р. инж. С. Цветкова
Технически университет – София
Катедра „Електроснабдяване, електрообзавеждане и
електротранспорт”, [email protected]
Резюме: В доклада са дадени резултати от измерване на
показателите за качество на електрическата енергия в
електроснабдителна система ниско напрежение захранваща
помпена станция. Направен е анализ и сравняване на получените
резултати за показателите за качество на електрическата енергия с
действащия стандарт БДС EN 50160.
Ключови думи: качество на електрическата енергия, стандарт,
напрежение, общото хармонично изкривяване, фликер.
280
Качеството на електрическата енергия е част, на която все
повече се обръща внима-ние, тъй
като тя е в непрекъс-нат процес на
едновременно
производство,
пренасяне,
раз-пределение
и
консумиране. За това е нужно да
се анализира всеки етап от
на
електроенергията за да могат да
се нaмалят факторите, влияещи
върху качеството ѝ .
Погледнато от икономиче-ска
гледна
точка,
по-високото
качество на електроенергията
води до намаляване на загуби-те
т.е. до по-големи печалби и
енергийна
ефективност.
Това
налага обстойно изследване и
поддържане на електрически-те
на
нейните
показатели (амплитуда, фаза,
честота, хармоници, симетрия) в
определени граници.
В действителност под понятието качество на електрическата енергия се разбира
качество на захранващото напрежение и непрекъснатостта му.
Основните
показатели
за
качество на напрежението са:
честота;
отклонение;
бързи изменения;
несиметрия;
несинусоидалност;
краткотрайно спадане;
импулсни
пренапрежения;
временни
пренапрежения.
Показателите
за
непрекъснатост
на
електроснабдяването се определят за даден
период от време (месец, полугодие, година) по регистрира-ните
данни за мрежата.
Прекъсванията на захранването на потребителите са:
- Планирани - за тях потребителите
са
информирани от електроснабдителното предприятие;
- Случайни (непланирани) - те
са по причина на устойчиви или
преходни откази на съоръжения,
неправилни мани-пулации и др.,
за
които
не
е
възможно
потребителите
да
бъдат
предварително инфор-мирани.
Според продължителност-та,
непланираните прекъс-вания се
разделят на две групи:
- Краткотрайни - с продължителност по-малка от 3 минути;
- Продължителни с продължителност над 3 минути.
Показателите за непланираните прекъсвания са:
- Средна
честота
на
прекъсванията;
- Средна продължителност на
прекъсванията;
- Средна
честота
на
прекъсванията на потребител;
- Средна продължителност на
едно прекъсване.
В
доклада
са
дадени
резултати
от
измерване
на
показателите за качество на
електрическата
енергия
в
електроснабдителна
система
ниско напрежение захранваща
помпена станция. Направен е
анализ
и
сравняване
на
резултати
показателите за качество
енергия
действащия стандарт БДС
50160.
за
на
с
EN
2. Нормативната база
В България основите на
действащата нормативна база са
изградени от стандарти и наредби.
За правилното разби-ране на тези
документи е нуж-но да се открият
приликите и разликите между тях.
Според закона стандартът се
основава
на
доброволност,
равнопоста-веност, публичност и
обща
за-интересованост
при
разрабо-тването му, а наредбата
е нор-мативен акт, който трябва
да бъде спазен безусловно. Въз
основа на това може да
се
направи извода каква е разликата
между стандарт и нормативен
документ - нормативният документ
е
акт,
имащ
задължителен
характер, а стандартът има
препоръ-чителен характер.
Част от стандартите оба-че
правят изключение от общо-то
правило
за
препоръчителен
характер. Те имат задължите-лен
характер. Задължителен стандарт
е стандартът, прила-гането, на
който е задължи-телно по силата
на закон от общ характер или на
безуслов-но
позоваване
в
наредба.
У нас характеристиките на
напрежението на електриче-ската
енергия
са
дадени
в
два
нормативни
документа
със
задължителен
характер:
Показатели за качеството на
електроснабдяването на ДКЕВР и
БДС ЕN 50160 ‖Харак-теристики
на
на
електрическата енергия доставяна от обществените електрически системи‖.
В Таблица 1 е направено
сравнение на основни стандарти и
нормативни
документи
по
отношение на показателите за
качество
на
енергия [1,2,3].
Таблица 1
282
Таблица
2.
На
всеки
от
двигателите е монтирано честотно
управление (ЧУ) с данни дадени в
Таблица 3. Допълнително са
монтирани и филтри.
Таблица 2
Таблица 3
ò.1
A
A1
A2
Äð.1
3. Измерване на показателите за
качество на електрическата
енергия
Измерването е извършено в
електроснабдителна
система
ниско напрежение, захранваща
помпена станция. Мрежата е
трифазна,
трипроводна
с
изолирана неутрала. Консуматорите монтирани в помпената
станция са два помпени агрегата,
задвижвани
с
асин-хронни
двигатели
с
накъсо-съединен
ротор с параметри показани в
Äð.2
×Ó1
×Ó2
M1
3~
M2
3~
Фиг. 1.
Фиг. 2.
Измерването е проведено с
трифазен
анализатор
на
качеството на електрическата
енергия C. A 8332B на фирма
Сhauvin Аrnoux (фиг. 1).
На фиг. 2 е показана
еднолинейната силова схема.
Уредът е свързан в точка 1,
намираща се в таблото [4, 5].
Уредът позволява:
- Измерване на промен-ливо
напрежение до 480V (между фаза
283
и нула) или до 960V (между две
фази) в дву, три и четирипроводни
системи;
- Измерване на променлив ток
с големина до 6500А;
- Измерване на честотата в
50Hz и 60Hz (от 10 до 70Hz)
мрежи;
- Изчисляване на несиметрията на напрежението и тока
(само за трифазни мрежи);
- Определяне
на
общото
хармонично изкривяване THD на
и
тока,
хармониците на напрежението и
тока (до 50-ти хармоник);
- Определяне
на
краткотрайни
флуктуации
на
напрежението;
- Записване и обработване на
измерените величини (ефек-тивни
стойности RMS, мини-мални и
максимални стойно-сти, векторно
изобразяване);
- Записване
на
активна,
реактивна и привидна мощност
/енергия на всяка фаза и сумарно;
- Изчисляване на фактора на
мощността при синусо-идален
режим PF, фактора на мощността
при несинусо-идален режим DPF и
тангенс от фактора на мощността
при несинусоидален режим TAN.
В основното меню SETUP
(фиг. 3) се задава дата/час →
Date/Time;
контраст/яркост
на
диспея → Contrast/Brightness, в
Colors се задават цветовете на
всяка фаза. В Calculation methods
се избира точно мето-да, по който
уреда
пресмята
дадената
характеристика.
Фиг. 3.
От Electrical connection (фиг.
4) се избира начина на свързване
на уреда според мрежата (дву, три
или четирипроводна). В случая е
избрана трифазна трипроводна
мрежа с изолирана неутрала.
От Sensors connected (фиг. 5)
се избира външното устройство
за разширяване на
токовия
обхват на уреда (MN Clamp, C
Clamp, Amp Flex, CAP Clamp,
Adapter box).
Trend mode дава въз-можност
да се избират величи-ните (фиг.
6), които да бъдат проследени,
пресмятани и записвани в паметта на уреда.
284
В Detection Schedule се
избира продължителността на
измерването.
След направените измервания получената информация се
обработва
със
софтуер
DataViewer
Professional, приложен към самия уред.
Основните цветове използвани за обозначаване са: за фаза
Line1 - черен, за фаза Line2 червен и за фаза Line3 - син. Със
зелена линия са обо-значени
пределните стойности според
стандарта БДС EN 50160.
Например с Urms Line2 се
дава ефективната стойност на
напрежението на фаза 2.
Периодът на измерване е 24
часа.
На фиг. 7 е дадена честотата
на захранващото напрежение.
Фиг. 4.
Фиг. 5.
52.50
52.00
51.50
51.00
50.50
Hz
50.00
49.50
49.00
48.50
48.00
47.50
29.6.2009 г.
13:19.000 ч.
17:48:20 (H:M:S)
3 Hours/Div
30.6.2009 г.
07:07.000 ч.
Фиг. 6.
Фиг. 7. Честота на захранващото
Alarm mode помага да се
разбере кога даден параметър е
извън
допустимата
стойност,
колко е тази стойност и времетраенето ѝ . С помощта на Erase
memory може да се изтрият
данните, записани в паметта на
уреда при предиш-ни измервания.
На фиг. 8, фиг. 9, фиг. 10 и
фиг. 11 са показани съответно
ефективната
стойност
на
линейните напрежения, общото
хармонично
изкривяване
на
линейните напрежения, фли-кера
и несиметрията на напре-жението.
285
Фиг. 11. Несиметрия в трифазни
мрежи
400.0
350.0
300.0
4. Анализ на показателите за
качество на електрическата
енергия
250.0
V
200.0
150.0
100.0
50.00
29.6.2009 г.
13:19.000 ч.
23:56:40 (H:M:S)
4 Hours/Div
30.6.2009 г.
13:15.000 ч.
Фиг. 8. Ефективна стойност на
линейните напрежения
3.500
3.000
2.500
%
2.000
1.500
1.000
0.50
0.000
29.6.2009 г.
13:19.000 ч.
23:56:40 (H:M:S)
4 Hours/Div
30.6.2009 г.
13:15.000 ч.
Фиг. 9. Общо хармонично
изкривяване на линейните
напрежения
1.600
1.400
1.200
1.000
0.80
0.60
0.40
0.20
0.000
29.6.2009 г.
13:19.000 ч.
23:56:40 (H:M:S)
4 Hours/Div
30.6.2009 г.
13:15.000 ч.
Фиг. 10. Фликер
1.600
1.400
1.200
1.000
%
0.80
0.60
0.40
0.20
0.000
29.6.2009 г.
13:19.000 ч.
23:56:40 (H:M:S)
4 Hours/Div
30.6.2009 г.
13:15.000 ч.
Продължителността
на
измерването е 24 часа.
За
поддържане на необходимото
налягане от 11 Bar работи едната
помпа, като двете помпи се
редуват. При отказ във всеки
момент от време едната помпа
резервира другата. Режимът на
работа на асинхронните двигатели
в пом-пената станция е продължителен S1. По характер те са
индуктивен товар и средната
стойност
на
фактора
на
мощността
при
синусоидален
режим (PF=cosφ) е 0,769, а при
несинусоидален (DPF) е 0,986.
От фиг. 8 се вижда, че
максималното
на
линейното напрежение е +4,65%,
което е по-малко от допустимата
граница, регла-ментирана в БДС
EN 50160 от +10%. Максималното
откло-нение
на
фазното
напрежение е +5,17%, и също е в
норма.
От фиг. 7 се вижда, че
максималното
на
честота е -0,02 Hz. Следова-телно
отклонението на напре-жението и
честотата са в до-пустимите
норми. Средните стойности на
фазните и линей-ните напрежения
в 95% от периода на измерване са
286
в до-пустомата граница от ±10%
U н.
Краткотрайните изменения на
напрежението се
оценяват по
стойността на фликера и неговата строгост. Броят на преминаванията
на
допустимата
стойност от 1 на фликера е показан на фиг. 10 и той съв-пада с
броя на прекъсванията. Нормата е
спазена, тъй като в 95% от
случаите фликера е под 1.
За времето, в което уредът е
бил включен в таблото (точка 1) са
регистритани 7 samples т.е. 7
краткотрайни прекъс-вания на
напрежението. Регистрирано е 1
пропадане на напрежението в 7:05
часа на 30.06, което е ясно
изразено на всички графики.
Общото хармонично изкривяване на напрежението е 1,525%
за фаза 1, 1,546% за фаза 2 и
1,337% за фаза 3. Дори и
максималните
дости-гнати
стойности 3,700% за фаза 1,
3,400% за фаза 2 и 3,200% за
фаза 3 са далеч под допустимата
стойност от 8% на THD на
напрежението за мре-жи ниско
напрежение, дадена в БДС ЕN
50160.
Общото хармонично изкривяване на тока е 79,04% за фаза
1, 78,79% за фаза 2 и 76,84% за
фаза 3. Тези стой-ности на THD на
тока са много над допустимата
стойност от 25%.
Несиметрията
на
напрежението е сравнена по станда-рти
на
две
организации:
Международна
електротехническа
комисия (МЕК) и Институт за
инженери по електротехника и
електроника (ИИЕЕ). И в двата
случая тя е под границата от 2%
като стойността от МЕК е 1,600%,
а според ИИЕЕ 0,900%.
По отношение на несиметрията на токовете по метода на
МЕК стойността е 99,97%, а
според ИИЕЕ 3,195%. Това во-ди
до неясно разбиране на получените резултати.
От направения анализ, може
да
се
потвърди,
че
енергия
с
така
измерените параметри отгова-ря
на нормите, посочени в БДС EN
50160.
Качеството на електрическата енергия зависи както от
производителя и доставчика, така
и от самите потребители. Така че
за подобряване на параметрите
на
електричес-ката
мрежа
отговорност
носят
всички,
свързани с нейното производство,
доставка и потребление.
[1] БДС EN 50160 ―Характеристики на напрежението на
електрическата енергия доставяна
от
обществените
разпределителни
електрически
системи‖, 2006.
287
[2] ДКЕВР, „Показатели за
качество на електроснабдя-ване
на ДКЕВР‖, юли, 2004.
[3] ГОСТ 13109-97 ―Нормы
качества электрической энергии в
системах
электроснбжения
общего назначения‖, 1997.
[5] Цанев Ц., С. Цветкова, В.
Цветкова,
„Определяне
на
контролните точки за монтаж на
апаратура за измерване на
качеството на електрическата
енергия‖, Енергиен форум 2008,
11-14 юни 2008, Варна, стр. 321329.
[4] Цанев Ц., С. Цветкова, Б.
Цанева, В. Цветкова, „Показатели
за качество на електрическата
енергия в електроснабдителна
система
на
промишлено
предприятие‖, Енергиен форум
2007, Сборник доклади том II, 1316 юни 2007, Варна, стр. 425-431.
288

П Е Т А

Transcription

Similar documents