ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ РАСХОДА ТОПЛИВА НА ДАВЛЕНИЕ УХОДЯЩИХ ГАЗОВ В ДЫМОВОЙ ТРУБЕ ГАЗОВОЗДУШНОГО ТРАКТА КОТЕЛЬНОГО АГРЕГАТА КАК ОБЪЕКТА С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

В качестве объекта исследования выбран котельный агрегат, представляющий собой сложную и взаимосвязанную систему, которая была описана как динамический стохастический объект с неконтролируемыми возмущающими воздействиями. ЦЕЛЬ данной работы - усовершенствование методов управления воздушным трактом котельного агрегата, а также разработка модели, позволяющей учесть динамику объекта, поскольку динамические модели по сравнению с классическими системами автоматического управления дают возможность точнее прогнозировать и управлять процессом. МЕТОДЫ. Математическая модель получена экспериментально-статистическими методами с применением известной методики Д.Ж. Бокса и Г. Дженкинса для идентификации процесса производства пара. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Определена степень влияния оборотов питателей сырого угля (расхода топлива) на давление уходящих газов в дымовой трубе газовоздушного тракта котельного агрегата. В результате проведенных исследований получены модели, позволяющие оценить влияние оборотов питателей сырого угля на давление уходящих газов в дымовой трубе в точках 122 и 24 м. ВЫВОДЫ. Разработанная модель может быть использована для прогноза и управления давлением уходящих газов в дымовой трубе газовоздушного тракта котельного агрегата.

давление газов в дымовой трубе, обороты питателей сырого угля, стохастическая модель, идентификация, оценивание, диагностическая проверка

1. Оскорбин Н.С., Беднаржевский В.С. Разработка пакетов и комплексов программ в теплоэнергетике // Известия Алтайского государственного университета. 2004. № 1 (31). С. 58-62.

2. Плетнев Г.П. Автоматизация технологических процессов и производств в теплоэнергетике. 4-е изд. М.: ИД МЭИ, 2007. 352 с.

3. Аракелян Э.К., Пикина Г.А. Оптимизация и оптимальное управление. 2-е изд. М.: ИД МЭИ, 2007. 408 с.

4. Серов Е.П., Корольков Б.П. Динамика парогенераторов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Энергоиздат,1981. 406 с.

5. Хапусов В.Г., Баев А.В. Смешанные авторегрессионные модели и прогнозирование процесса выработки пара // Вестник ИрГТУ. 2014. № 12 (95). С. 29-34.

6. Хапусов В.Г., Ермаков А.А. Динамические стохастические модели управления котлоагрегатом по каналу «обороты питателей сырого угля - расход пара» // Вестник ИрГТУ. 2017. Т. 21. № 8. С. 65-73. DOI: 10.21285/1814-3520-2017-8-65-72

7. Шорохов В.А. Смольников А.П. Разработка динамической модели многосвязной АСР пылеугольного блока с прямым вдуванием пыли // Теплоэнергетика. 2009. № 10. С. 56-61.

8. Хапусов В.Г. Ермаков А.А. Динамические стохастические модели по каналу «частота вращения питателей сырого угля - содержание кислорода в уходящих газах» в производстве пара // Вестник ИрГТУ. 2016. № 2 (109). С. 45-50.

9. Хапусов В.Г., Ершов П.Р., Ермаков А.А. Прогнозирование качественных показателей топочной камеры с учетом упреждающего индикатора по расходу топлива в процессе произв. пара // Вестник ИрГТУ. 2017. Т. 21. № 7. С. 87-94. DOI: 10.21285/1814-3520-2017-7-87-94

10. Семененко М.Г. Введение в математическое моделирование. М.: Солон-Р, 2002. 130 c.

11. Box G.E.P., Jenkins G.M., Reinsel G.C. Time Series Analysis: Forecasting and Control. Prentice Hall, 1994. 614 p.

12. Couto N., Silva V., Monteiro E., Teixeira S., Chacartegui R., Bouziane K., Brito P.S.D., Rouboa A. Numerical and Experimental Analysis of Municipal Solid Wastes Gasification Process // Applied Thermal Engineering. 2015. Vol. 78. P. 185-195. Doi: 10.1016/j.applthermaleng.2014.12.036.

13. Vojtesek J., Spacek L. MATLAB as a tool for modeling and Simulation of the nonlinear system // Advances in intelligent systems and computing. 2018. Vol. 765. P. 133-143.