вестник южно...

Учредитель – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южно-Уральский государственный

университет» (национальный исследовательский университет)

Журнал освещает новые научные достижения и практические разработки ученых по актуальным проблемам компьютерных технологий, управления и радиоэлектроники.

Основной целью издания является пропаганда научных исследований в следующих областях: Автоматизированные системы управления

в энергосбережении Автоматизированные системы управления

технологическими процессами Антенная техника Инфокоммуникационные технологии

Информационно-измерительная техника Навигационные приборы и системы Радиотехнические комплексы Системы автоматизированного управления

предприятиями в промышленности Системы управления летательными аппаратами

Редакционная коллегия: А.Л. Шестаков, д.т.н., проф. (отв. редактор); Л.С. Казаринов, д.т.н., проф. (зам. отв. редактора); М.А. Сагадеева, к.ф.-м.н., доц. (зам. отв. редактора); Н.В. Плотникова, к.т.н., доц. (отв. секретарь). Редакционный совет: Н.И. Войтович, д.т.н., проф.; С.Н. Даровских, д.т.н., проф.; В.Г. Дегтярь, д.т.н., проф., чл.-корр. РАН (г. Миасс, Челябинская обл.);

В.В. Жиков, д.ф.-м.н., проф. (г. Владимир); Ю.Т. Карманов, д.т.н., проф.; Ю.М. Ковалев, д.ф.-м.н., проф.; О.В. Логиновский, д.т.н., проф.; В.И. Меркулов, д.т.н., проф. (г. Москва); Б.Т. Поляк, д.т.н., проф. (г. Москва); Х. Радев, д.т.н., проф. (г. София, Болгария); Г.А. Свиридюк, д.ф.-м.н., проф.; В.Н. Ушаков, д.ф.-м.н., проф., чл.-корр. РАН (г. Екатеринбург); А.В. Фурсиков, д.ф.-м.н., проф. (г. Москва); Л.Н. Шалимов, к.т.н. (г. Екатеринбург); В.И. Ширяев, д.т.н., проф.; Ю.Б. Штессель, д.т.н., проф. (г. Хантсвилл, Алабама, США).

Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»

South Ural State University

The journal covers new scientific achievements and practical developments of scientists on actual problems of computer technologies, control and radio electronics.

The main purpose of the series is information of scientific researches in the following areas: Automated control systems in energy saving Automated process control Antenna technique Communication technologies Information and measuring equipment

Navigation devices and systems Radio engineering complexes Computer-aided management of enterprises

in industry Control systems of aircrafts

Editorial Board: A.L. Shestakov, Dr. of Sci. (Eng.), Prof. (executive editor), South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; L.S. Kazarinov, Dr. of Sci. (Eng.), Prof. (deputy executive editor), South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; M.A. Sagadeeva, Cand. of Sci. (Phys. and Math.), Ass. Prof. (deputy executive editor), South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; N.V. Plotnikova, Cand. of Sci. (Eng.), Ass. Prof. (executive secretary), South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation. Editorial Council: N.I. Voitovich, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; S.N. Darovskykh, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; V.G. Degtyar, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., Member Correspondent of the Russian Academy of Sciences, Academician V.P. Makeyev State Rocket Centre, Miass, Chelyabinsk region, Russian Federation; V.V. Zhikov, Dr. of Sci. (Phys. and Math.), Prof., Vladimir State University Alexander G. and Nicholas G. Stoletovs, Vladimir, Russian Federation; Yu.T. Karmanov, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; Yu.M. Kovalev, Dr. of Sci. (Phys. and Math.), Prof., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; O.V. Loginovsky, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; V.I. Merkulov, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., Radio Engineering Corporation “Vega”, Moscow, Russian Federation; B.T. Polyak, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation; Kh. Radev, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., Technical University, Sofia, Bulgaria; G.A. Sviridyuk, Dr. of Sci. (Phys. and Math.), Prof., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; V.N. Ushakov, Dr. of Sci. (Phys. and Math.), Prof., Member Correspondent of the Russian Academy of Sciences, N.N. Krasovsky Institute of Mathematics and Mechanics of Ural Branch of Russian Academy of Sciences, Ekaterinburg, Russian Federation; A.V. Fursikov, Dr. of Sci. (Phys. and Math.), Prof., Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation; L.N. Shalimov, Cand. of Sci. (Eng.), Ac. N.A. Semihatov Scientific and Production Association of Automation, Ekaterinburg, Russian Federation; V.I. Shiryaev, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation; Yu.B. Shtessel, Dr. of Sci. (Eng.), Prof., Huntsville, Alabama, USA.


© Издательский центр ЮУрГУ, 2014

СОДЕРЖАНИЕ

ЗОТОВ А.В., ЖДАНОВ Б.В., ВОЙТОВИЧ Н.И. Диаграммы направленности антенны кур-сового радиомаяка ILS на поверхности с поперечным уклоном ............................................... 5 ЛАПИН А.П., ДРУЖКОВ А.М., КУЗНЕЦОВА К.В. Вихревой метод измерения расхода: модели вихреобразования и современные средства моделирования ........................................ 28 ЛАВРИЧЕНКО О.В. Управление инновационными системами промышленных предприя-тий и разработка модели их классификации ................................................................................ 35 СЕДЫШЕВ В.В., БЕЛОЧКИН П.Е. Управление угловым движением одноосного испыта-тельного стенда гироскопических систем .................................................................................... 42 ЛОГИНОВСКИЙ О.В., ШИНКАРЕВ А.А. Развитие подходов к управлению и организации движения транспорта в крупных городах .................................................................................... 51 ТАНАНА В.П., СИДИКОВА А.И., ВИШНЯКОВ Е.Ю. Об оценке погрешности регуляри-зующего алгоритма, основанного на обобщенном методе невязки, при решении инте-гральных уравнений ....................................................................................................................... 59 ПАНФЕРОВ В.И., ГАВЕЙ О.Ф. Об оптимальном управлении температурой теплоносителя в тепловых сетях ............................................................................................................................. 65 ЗОТОВ А.В., ЖДАНОВ Б.В., ВОЙТОВИЧ Н.И. Влияние поперечного уклона местности на информационный параметр курсового радиомаяка ILS ........................................................ 71 ЛАПИН А.П., ДРУЖКОВ А.М. Исследование стабильности частоты вихреобразования в вихреакустическом расходомере ............................................................................................... 89 БАСАЛАЕВ А.А., КАЗАРИНОВ Л.С., ШНАЙДЕР Д.А. Метод расчета норм потребления технической воды для металлургических предприятий ............................................................. 99 КОРЕННАЯ К.А., ЛОГИНОВСКИЙ О.В., МАКСИМОВ А.А., ШУРЫГИН А.Н., ЗИМИН А.В. О направлениях инноваций для крупных промышленных предприятий (на примере ферро-сплавных производств) .................................................................................................................. 107 МОКЕЕВ В.В., БУНОВА Е.В., КРЕПАК Н.А. Анализ экономической устойчивости динамической системы на основе метода собственных состояний ............................................ 116 КЫЧКИН А.В. Протокол беспроводного сбора энергоданных для систем мониторинга реального времени ............................................................................................................................... 126

Краткие сообщения КОРЕННАЯ К.А., ЛОГИНОВСКИЙ О.В., МАКСИМОВ А.А., БАЛЬ А.В. Математическая модель определения продажной цены продукции, гарантирующей безубыточность основ-ного вида деятельности промышленного предприятия с заданной вероятностью .................. 133 БАДАНИНА В.Л. Алгоритмы автоматизированного формирования графиков планово-предупредительных работ для паровых котлов теплоэлектростанций ..................................... 139 КАЗАРИНОВ Л.С., ВЕРНЕРГОЛЬД А.Р., КОЛЕСНИКОВА О.В. Процедура оптимизации режимов вельц-процессов .............................................................................................................. 143


CONTENTS

ZOTOV A.V., ZHDANOV B.V., VOYTOVICH N.I. Antenna Pattern of ILS Localizer on the Surface with Transverse-Slope ......................................................................................................... 5 LAPIN A.P., DRUZHKOV A.M., KUZNETSOVA K.V. Vortex Method of Flow Measurement: Models of Vortex Shedding and Modern Means of Modeling ......................................................... 28 LAVRICHENKO O.V. Management of Innovative Systems of Industrial Enterprises and Develop-ment of Model for Their Classification ............................................................................................ 35 SEDYSHEV V.V., BELOCHKIN P.E. Angular Movement Control of Single-Axis Test Desk of Gyro-Systems ................................................................................................................................... 42 LOGINOVSKIY O.V., SHINKAREV A.A. Evolution of Cities Traffic Supervision and Mana-gement Approaches .......................................................................................................................... 51 TANANA V.P., SIDIKOVA A.I., VISHNYAKOV E.Yu. On Error Estimates for Regularizing Algorithm Based on Generalized Residual Method when Solving Integral Equations .................... 59 PANFEROV V.I., GAVEY O.F. About an Optimal Heat Transfer Agent Temperature Regulation in the Heat Transportation Systems .................................................................................................. 65 ZOTOV A.V., ZHDANOV B.V., VOYTOVICH N.I. Influence of Transverse-Slope on Informa-tion Parameter ILS Localizer ............................................................................................................ 71 LAPIN A.P., DRUZHKOV A.M. Study of Stability Shedding Frequency in Vortex Sonic Flow-meters ............................................................................................................................................... 89 BASALAEV A.A., KAZARINOV L.S., SHNAYDER D.A. A Method of Calculation of Process Water Consumption Ration for Iron and Steel Plants ...................................................................... 99 KORENNAYA C.A., LOGINOVSKIY O.V., MAKSIMOV A.A., SHURYGIN A.N., ZIMIN A.V. About the Directions of Innovations for the Large Industrial Enterprises (on the Example of Ferro-alloy Productions) ............................................................................................................................. 107 MOKEEV V.V., BUNOVA E.V., KREPAK N.A. Analysis of Economic Sustainable Develop-ment of Dynamic System on the Basis of Eigenstate Method ............................................................ 116 KYCHKIN A.V. Wireless Energy Data Acquisition Protocol for the Real-Time Monitoring Sys-tems ......................................................................................................................................................... 126

Brief reports KORENNAYA K.A., LOGINOVSKIY O.V., MAKSIMOV A.A., BAL’ A.V. Mathematical Model of Definition of Sale Price of Production Guaranteeing Profitability of the Primary Activity of the Industrial Enterprise with the Set Probability ........................................................................ 133 BADANINA V.L. Algorithms of Automatic Creation of Thermal Power Plants Steam Boilers Preventive Maintenance Schedules .................................................................................................. 139 KAZARINOV L.S., VERNERGOLD A.R., KOLESNIKOVA O.V. The Optimization Procedure of Rotary-Kiln Operations ................................................................................................................ 143


2014, том 14, № 4 5

Введение В настоящей статье представлено обобщение модели курсовой антенны, приведённой в ранее

опубликованной статье [1]. В упомянутой статье предполагалось, что курсовой радиомаяк (КРМ) расположен на подстилающей поверхности в виде горизонтальной плоскости, безграничной во всех направлениях. Амплитудно-фазовое распределение (АФР) токов в антенной решётке (АР) симметрично относительно центра решётки. В силу симметрии задачи излучающая система, со-стоящая из реальных источников и мнимых источников (зеркальных изображений реальных ис-точников в идеально проводящей плоскости) имеет фазовый центр, расположенный в точке на горизонтальной плоскости. Влияние Земли в этом случае учитывается интерференционным мно-жителем Земли. Поэтому было удобно рассматривать интересующие величины как функции только от азимутального угла. В данной работе мы предположим, что антенна КРМ расположена горизонтально, а подстилающая поверхность в области, существенной для отражения радиоволн (в области зоны Френеля на подстилающей поверхности), представляет собой участок плоскости с поперечным уклоном по отношению к направлению прямой – продолжения оси взлётно-посадочной полосы. Ввиду отсутствия осевой симметрии задачи, упомянутая излучающая систе-ма не имеет фазового центра, представить зависимости интересующих величин в виде произве-дения двух функций, одна из которых зависит только от азимутального угла, а вторая – только от меридионального угла, не представляется возможным. Обобщение модели курсового радиомая-ка, расположенного на подстилающей поверхности с поперечным по отношению к направлению оси взлётно-посадочной полосы (ВПП) уклоном, представлено в последующей статье авторов в данном номере журнала.

Постановка задачи Введём в рассмотрение правую декартову и сферическую системы координат с началом в

точке О (рис. 1): в точке пересечения вертикальной прямой, проходящей через электрический центр антенны О1, с подстилающей поверхностью (электрический центр антенны О1 находится в центре антенной решётки излучающих элементов).

Ось Ох направим вдоль продолжения оси ВПП. Орт оси Ох 0х направлен в сторону ВПП. Ось Оz перпендикулярна к горизонтальной плоскости. Орт оси Оz 0z направлен вертикально вверх. Орт оси Оу: 0 0 0,у z x

. Далее для простоты рассмотрения будем полагать, что подстилающая поверхность представ-

ляет собой наклонную, идеально проводящую плоскость.

УДК 621.396

ДИАГРАММЫ НАПРАВЛЕННОСТИ АНТЕННЫ КУРСОВОГО РАДИОМАЯКА ILS НА ПОВЕРХНОСТИ С ПОПЕРЕЧНЫМ УКЛОНОМ А.В. Зотов, Б.В. Жданов, Н.И. Войтович

Представлено обобщение модели курсовой антенны, приведённой в ранее опубликованной статье (Войтович Н.И., Жданов Б.В., Зотов А.В. Моделирование работы двухчастотной системы посадки самолётов, 2013). Предположено, что ан-тенная решётка излучающих элементов антенны курсового радиомаяка (КРМ) рас-положена горизонтально, а подстилающая поверхность в области, существенной для отражения радиоволн (в области зоны Френеля на подстилающей поверхности), представляет собой участок плоскости с поперечным уклоном по отношению к на-правлению оси взлётно-посадочной полосы. Ввиду отсутствия осевой симметрии задачи упомянутая излучающая система не имеет фазового центра. Найдены зако-номерности в поведении амплитудных и фазовых диаграмм направленности антен-ны для сигналов: «несущая плюс боковые» и «боковые частоты» узкого канала, «несущая плюс боковые» и «боковые частоты» широкого канала.

Ключевые слова: антенна, моделирование, курсовой радиомаяк, уклон, мест-ность.


А.В. Зотов, Б.В. Жданов, Н.И. Войтович

Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника» 6

Рис. 1. Система координат

Обозначим угол уклона подстилающей поверхности (поперечного по отношению к оси Ох)

буквой . Причём угол будем отсчитывать по ходу часовой стрелки, если смотреть из точки О в сторону положительных значений переменной x . Это означает, что положительным значениям угла соответствует подъём на местности при движении в направлении положительных значе-ний переменной y , а отрицательным значениям угла соответствует спуск по местности при движении в направлении положительных значений переменной y .

Координаты мнимых источников Пусть излучатель nq (n = 1, 2, …, 2N) расположен в точке 0, ,n nq y H (рис. 2).

Рис. 2. К выводу формул для определения координат мнимых источников

Угол между направлением из начала координат О в точку 0, ,n nq y H и горизонтальной

плоскостью обозначим буквой с нижним индексом n: n . Кроме того, введём обозначения: 1nr – радиус-вектор точки 0, ,n nq y H , 1 0 0n nr y y Нz

;

2nr – радиус-вектор точки 1 1 10, ,n nq y H – проекции точки 0, ,n nq y H на наклонную плос-

кость;


Диаграммы направленности антенны курсового радиомаяка ILS на поверхности с поперечным уклоном

2014, том 14, № 4 7

3nr – радиус-вектор точки зеркального изображения излучателя в наклонной плоскости;

nr

– вектор, направленный из точки 0, ,n nq y H в точку 1 1 10, ,n nq y H – проекцию точки

0, ,n nq y H излучателя на наклонную плоскость. Для векторов 1nr , 2nr , 3nr , nr

справедливы соотношения:

2 1 3 2

2 1 3 2 1

, ,, 2 ;

n n n n n n

n n n n n n

r r r r r rr r r r r r

(1)

1 0 1 0 1cos sin ,n n n n nr y r z r

(2)

где 2 21n nr H y ;

arctg при 0,

arctg при 0;

nn

n

nn

H yy

H yy

(3)

2 0 02

2 0 0

cos sin при 0,cos sin при 0,

n nn

n n

r y z уr

r y z у

(4)

где 2 1 cos .n n nr r Найдём 3

nr – радиус-вектор точки зеркального изображения излучателя в наклонной плоско-

сти. Пусть 0.ny

3 2 1 2 0 2 0 1 0 1 0

1 0 1 0 1 0 1 0

1 0 0

1 0

2 2 cos sin cos sin

2( cos cos cos sin ) cos sin

2cos cos cos 2cos sin sin

n n n n n n n n n

n n n n n n n n

n n n n n

n

r r r r y r z r y r z

r y r z r y r z

r y z

r y

0cos( 2 ) cos cos sin( 2 ) sin sinn n n n n nz

1 0 0cos( 2 ) sin( 2 ) .n n nr y z

(5) Запишем координаты мнимого источника:

11 10, cos( 2 ), sin( 2 ) .

n n n n nq r r Анализ показывает, что координаты мнимых источников при положительных и отрицатель-

ных значениях угла наклона поверхности необходимо вычислять по одним и тем же формулам, приписывая местности с подъёмом при движении вдоль положительного направления оси Оу по-ложительные значения угла 0 , отрицательные – при движении по спуску.

Амплитудные и фазовые диаграммы направленности (ДН) антенной решётки излучающих элементов антенны КРМ Найдём ДН антенной решётки 2N излучающих элементов, расположенных над упомянутой

наклонной плоскостью. Пусть 0r

– единичный вектор радиуса-вектора r точки наблюдения , ,Р r , расположенной в дальней зоне антенной решётки излучателей:

0 0 0 0sin cos sin sin cos ,r x y z

(6) где – меридиональный угол.

Тогда разность хода 1n nr q луча от n-го реального излучателя nq в точку наблюдения и луча из начала координат равна:

1 1 0 1 0 1 0 0 0 0, cos sin , sin cos sin sin cosn n n n n n nr q r r r y r z x y z

1 1cos sin sin sin cos ,n n n nr r

(7)

или




1 1 0 0 0 0 0 0, , sin cos sin sin cosn n n nr q r r y y Hz x y z

sin sin cos .ny H

(8) Разность хода луча от зеркального изображения излучателя 1

nq в точку наблюдения и луча из начала координат равна:

13 3 0

0 1 0 1 0 0 0

,

cos( 2 ) sin( 2 ), sin cos sin sin cos

n n n

n n n n

r q r r

y r z r x y z

1 1cos( 2 )sin sin sin(2 )cos .n n n nr r

(9) Азимутальная составляющая напряжённости электрического поля 1Е P в точке , ,Р r ,

созданная в результате излучения реальных источников, равна:

12

1 11

,n nN

ik r qn

nЕ P C A e

(10)

где nA – комплексные амплитуды токов в излучающих элементах антенной решётки антенны КРМ;

1 2,C C – коэффициенты пропорциональности. При уклоне , составляющем несколько гра-дусов, 1 2C C . Далее будем полагать 1 2 1;C C

2k

– волновое число;

– длина волны в свободном пространстве; 1 1 cos sin sin sin cos ;n n n n nr q r

2 21 ;n nr H y

arctg при 0,

arctg при 0.

nn

n

nn

H yy

H yy

(11)

Азимутальная составляющая напряжённости электрического поля 2Е P в точке , ,Р r , созданная в результате излучения мнимых источников, равна:

32

2 21

,nN

ik rn

nЕ P C A e

(12)

где 3 1 cos( 2 )sin sin sin( 2 )cos ;n n n nr q r

– поперечный уклон местности. Знак минус в выражении (12) означает, что падающая и отражённая волны на поверхности

идеально проводящей плоскости отличаются друг от друга по фазе на 180°. Азимутальная составляющая напряжённости суммарного электрического поля E P

равна сумме напряжённостей полей, созданных реальными и мнимыми источниками:

1 2 .E P E P E P

(13)

Далее полагаем, что ДН антенны КРМ , ,F E .

В соответствии с техническими требованиями норм ИКАО к ILS [2] глубина модуляции не-сущей высокой частоты сигналом 150 Гц преобладает справа (угол 0 ), а глубина модуляции несущей тональным сигналом 90 Гц слева (угол 0 ) для наблюдателя, находящегося на ВПП и обращенного лицом к КРМ. Областям с преобладающей модуляцией сигналом 150 Гц поставле-ны в соответствие положительные величины разности глубин модуляции (РГМ), а областям с преобладающей модуляцией сигналом 90 Гц – отрицательные величины РГМ в соответствии c АФР, приведенным в таблице, и определениями, представленными далее.

Сигналы «несущая частота плюс боковые частоты» (НБЧ) и «боковые частоты» (БЧ) узкого канала (УК) и широкого канала (ШК):



2014, том 14, № 4 9

ук ук ук1нбч , , , , cos , ;U t x t t

(14)

ук ук ук2бч , , ( , , )cos , ;U t y t t

(15)

шк шк шкнбч 3, , , , cos , ;U t t

(16)

шк шк шкбч 4, , ( , , )cos , ,U t w t

(17)

где ук1 2нбч, , ( , ) 1 cos cos ;x t F m t m t (18)

укук1 2бч, , ( , ) cos cos ;y t a F m t m t (18')

шкнбч 1 2, , ( , ) 1 cos cos ;v t b F m t m t

(19)

шк шкбч 1 2, , ( , ) cos cos ;w t a b F m t m t

(20)

– азимутальный угол; t – время;

укнбч ( , )F – комплексная диаграмма направленности (ДН) антенны КРМ по сигналу НБЧ

УК, 1 ,ук укнбч нбч( , ) ( , ) iF F e , ук

нбч ( , )F – амплитудная ДН;

1 , – фазовая ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ УК;

2 , – фазовая ДН антенны КРМ по сигналу БЧ УК;

3 , – фазовая ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ ШК;

4 , – фазовая ДН антенны КРМ по сигналу БЧ ШК; ук

бч ( , )F – комплексная ДН антенны КРМ по сигналу БЧ УК, 2 ,ук укбч бч( , ) ( , ) ;iF F e

шкнбч ( , )F – комплексная ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ ШК; шк

бч ( , )F – комплексная ДН антенны КРМ по сигналу БЧ ШК; ук – угловая частота несущей сигнала УК; ук – начальная фаза несущей частоты сигнала УК на входе антенны; шк – угловая частота несущей сигнала ШК; шк – начальная фаза несущей частоты сигнала ШК;

m – глубина модуляции сигнала УК (ШК) на входе антенны; 1 12 f , 2 22 ;f

1 90 Гцf , 2 150 Гцf ; укa – коэффициент, равный отношению амплитуд напряжений сигналов с угловыми часто-

тами 1 и 2 модуляции в каналах БЧ и НБЧ узкого канала на входе антенны (величиной коэф-

фициента укa регулируют крутизну зоны УК); шкa – коэффициент, равный отношению амплитуд напряжений сигналов с угловыми часто-

тами 1 и 2 в каналах БЧ и НБЧ широкого канала на входе антенны (величиной коэффици-ента шкa регулируют уровень РГМ в широкой зоне);

b – коэффициент, равный соотношению амплитуды сигнала НБЧ ШК к амплитуде сигнала НБЧ УК на входе антенны.

Выберем в качестве опорной угловой частоты сигнала, получаемого в результате суммиро-вания сигнала узкого и сигнала широкого каналов ,U t , частоту 0 :

шк ук

0 .2

(21)




Введём обозначение р частоты, равной половине разности частот несущих частот широ-

кого шк и узкого yк каналов: шк ук

р .2

(21')

Тогда сигнал , ,U t на входе приёмника может быть представлен в следующем виде:

ук ук шк шкнбч бчнбч бч

ук ук1 2 0 р 1нбч

, , ( , , ) ( , , ) ( , , ) ( , , )

( , ) 1 cos cos cos ( ) ,

U t U t U t U t U t

F m t m t t

укук ук1 2 0 р 2бч ( , ) cos cos cos ( ) ,a F m t m t t

шк шкнбч 1 2 0 р 3( , ) 1 cos cos cos ( ) ,b F m t m t t

шк шк шкбч 1 2 0 р 4( , ) cos cos cos ( ) , .ba F m t m t t (22)

Преобразуем полученное выражение (24) к виду: 0 0( , ) , , cos , , sin .U t A t t B t t (23)

Как известно, узкополосные сигналы представляют собой квазигармонические колебания. Функцию , ,A t принято называть синфазной амплитудой узкополосного сигнала , ,U t при заданной опорной частоте 0 , а функцию , ,B t – его квадратурной амплитудой.

Модуль огибающей узкополосного сигнала выражается через синфазную и квадратурную амплитуды сигнала , ,U t на входе приёмника:

2 2, , , , , .U t A t B t (24) Сигнал на выходе НЧ-фильтра не будет содержать колебаний с разностной частотой р2 t .

Обозначим амплитуду сигнала на выходе фильтра:

2 2нч

нч, , , , , .U t A t B t

(25)

На выходе НЧ-фильтра получим:

2 2 2 2 2 2

ук1 2

ук шкр 1 3

ук шкр 1 4

, , , , ( , , ) ( , , ) ( , , ) ( , , )

2 ( , , ) ( , , )cos 2 , ,

2 ( , , ) ( , , )cos 2 , ,

2 ( , , ) ( , , )cos 2 , ,

2 ( , , ) ( ,

A t B t x t y t v t w t

x t y t

x t v t t

x t w t t

y t v

ук шкр 2 3

ук шкр 2 4

, )cos 2 , ,

2 ( , , ) ( , , )cos 2 , ,

t t

y t w t t

шк3 42 ( , , ) ( , , )cos 2 , , .v t w t

(26)

В результате найдем РГМ: 1 2РГМ , , , ,m m

(27)

где

1 2

1 20 0

, ,, ; .

, ,M M

m mM M

Амплитуда 1 ,M колебания с частотой 90 Гц равна:

11, , , cos3 .M U d

(28)



2014, том 14, № 4 11

Аналогично получим, что амплитуда 2 ,M колебания с частотой 150 Гц и постоянная составляющая 0 ,M равны соответственно:

21, , , cos5M U d

, (29)

01, , , .

2M U d

(30)

Диаграммы направленности антенны КРМ при наличии поперечного уклона подстилающей поверхности Рассмотрим влияние поперечного уклона подстилающей поверхности на примере работы

КРМ с 16-элементной линейной неэквидистантной антенной решёткой. Расстояние излучающих элементов (ИЭ) от центра антенной решётки, АФР токов в ИЭ для сигналов НБЧ и БЧ узкого ка-нала и широкого канала приведены в таблице.

АФР антенны КРМ

№ ИЭ у – координата, м

НБЧ БЧ Нормированная амплитуда тока

Начальная фаза тока, °

Нормированная амплитуда тока


Узкий канал 1 –19,23 0,1377 0 0,6003 –90 2 –16,09 0,2961 0 0,7450 –90

3 –13,13 0,5057 0 0,9605 –90 4 –10,34 0,7113 0 1,0 –90 5 –7,73 0,8764 0 0,8863 –90 6 –5,3 0,9746 0 0,6571 –90 7 –3,04 1,0 0 0,3817 –90 8 –0,95 0,9442 0 0,1118 –90 9 0,95 0,9442 0 0,1118 +90

10 3,04 1,0 0 0,3817 +90 11 5,3 0,9746 0 0,6571 +90 12 7,73 0,87646 0 0,8863 +90 13 10,34 0,7113 0 1,0 +90 14 13,13 0,5057 0 0,9605 +90 15 16,09 0,2961 0 0,7450 +90 16 19,23 0,1377 0 0,6003 +90

Широкий канал 1 –19,23 0,0252 0 – – 2 –16,09 – – 0,0415 +90

3 –13,13 0,0317 180 0,0334 +90 4 –10,34 0,0582 180 0,0621 +90 5 –7,73 0,2036 180 0,0292 –90 6 –5,3 0,0227 180 0,0474 –90 7 –3,04 0,6192 180 0,2411 –90 8 –0,95 1,0 0 1,0 –90 9 0,95 1,0 0 1,0 +90

10 3,04 0,6192 180 0,2411 +90 11 5,3 0,0227 180 0,0474 +90 12 7,73 0,2036 180 0,0292 +90 13 10,34 0,0582 180 0,0621 –90 14 13,13 0,0317 180 0,0334 –90 15 16,09 – – 0,0415 –90 16 19,23 0,0252 0 – –




Как видно из таблицы, АФР токов сигналов НБЧ УК и НБЧ ШК является чётной функцией координат излучающих элементов относительно центра АР, а распределение токов сигналов БЧ УК и БЧ ШК является нечётной функцией. Причём токи сигналов БЧ УК (БЧ ШК) сдвинуты по фазе относительно токов НБЧ УК (НБЧ ШК) на 90° . Частота несущей равна 110 МГц. АР рас-положена на высоте 3 м относительно горизонтальной плоскости. При учёте наклона предполо-жено, что плоскость с поперечным уклоном повёрнута на заданный угол относительно прямой, проходящей через точку О, являющуюся проекцией центра антенны на горизонтальную плос-кость. Все расчёты выполнены для меридионального угла 87 и больших углов (в случае снижения точки наблюдения по глиссаде). Указанный угол выбран с учётом того, что стандарт-ным углом для захода самолёта на посадку является угол глиссады, равный 3°.

Амплитудные ДН АР укнбч ,F , ук

бч ,F , шкнбч ,F и шк

бч ,F для сигналов НБЧ и

БЧ УК, НБЧ и БЧ ШК приведены на рис. 3, 5, 7, 9 соответственно. Фазовые ДН АР 1 , ,

2 , , 3 , и 4 , для упомянутых сигналов приведены на рис. 4, 6, 8, 10.

Амплитудные ДН антенны для сигналов НБЧ УК ук

нбч ,F

Амплитудная ДН для сигналов НБЧ УК при 0 имеет вид так называемой суммарной ДН (рис. 3).

ДН укнбч ,F имеет при 0 имеет основной лепесток шириной 4,8° на уровне –3 дБ и

чётко выраженные боковые лепестки ниже уровня –38 дБ в секторе азимутальных углов от –40°

до +40°. При наличии небольшого поперечного уклона ширина основного лепестка остаётся практически неизменной, однако максимум ДН смещается на некоторую величину. Структура бокового излучения заметно изменяется.

Рис. 3. Амплитудные диаграммы направленности антенны КРМ

по сигналу НБЧ УК (см. также с. 13)



2014, том 14, № 4 13

Рис. 3. Окончание

При 0 ( 0 ) уровень боковых лепестков в области отрицательных азимутальных углов

увеличивается (уменьшается), причём чем большее уклонение от направления 0 , тем на большую величину увеличивается (уменьшается) уровень бокового излучения. Так при 2 ,

34 боковой лепесток увеличился на 3 дБ. В области положительных азимутальных углов уро-вень боковых лепестков, напротив, уменьшается примерно на те же величины, на которые увели-чивается уровень боковых лепестков в отрицательной области при соответствующих уклонениях.

При 0 поведение уровня боковых лепестков в зависимости от азимутальных углов меняется на противоположное. В области 0 ( 0 ) уровень боковых лепестков уменьшается (увеличивается).




Фазовые ДН антенны для сигнала НБЧ УК Фазовая ДН антенны КРМ для сигнала НБЧ УК, представленная на рис. 4, при 0 имеет

вид ступенчатой функции. В пределах каждого лепестка амплитудной ДН фаза имеет одно и то же значение. В пределах

главного лепестка фаза сигнала равна –90°. Равенство фазы –90° объясняется тем, что напряжён-ность электрического поля формируется реальными источниками и мнимыми источниками, на-чальные фазы колебаний в которых отличаются от фаз реальных источников на 180°. При пере-ходе из одного лепестка амплитудной ДН в другой фаза изменяется скачком на 180°.

Рис. 4. Фазовые диаграммы направленности антенны КРМ по сигналу НБЧ УК (см. также с. 15)



2014, том 14, № 4 15


Рассмотрим закономерности в поведении фазовых ДН при положительных значениях угла

поперечного уклона. С этой целью перенумеруем лепестки амплитудной ДН. Главный лепесток будем считать нулевым лепестком. Ближайший к нему лепесток в области 0 назовём первым левым лепестком, следующий за ним – вторым левым лепестком и так далее. Ближайший к глав-ному лепестку боковой лепесток в области 0 назовём первым правым лепестком, следующий за ним – вторым правым лепестком и так далее. В области 0 при постепенном переходе из главного лепестка в первый левый лепесток, а также при переходе из каждого чётного лепестка в соседний лепесток с большим номером фаза монотонно уменьшается, стремясь к значению –180°. При переходе через границу лепестка фаза изменяется скачкообразно. При постепенном переходе из нечётного лепестка в чётный лепесток фаза монотонно уменьшается, при этом при переходе через границу лепестков фаза оказывается величиной, близкой к нулевому значению.

В области 0 поведение фазовой ДН имеет противоположный характер. На рис. 4, в с более крупным масштабом показано поведение фазовой ДН в окрестности 0 . Зависимость фазы 1 от угла здесь близка к линейной, причём при 0 фаза отличается от величины, равной 90°.

При отрицательных значениях угла поперечного наклона поведение фазовых диаграмм на-правленности 1 имеет характер, противоположный описанному характеру при положительных значениях .

Поясним характер поведения фазовой ДН и вид графиков, отображающих фазовую ДН на рисунках на примере антенной решётки, состоящей из двух излучающих элементов.

Пример АР с двумя излучающими элементами Пусть в свободном пространстве имеется два излучателя, разнесённых друг от друга на рас-

стояние 2d . Пусть для определённости амплитуда тока первого излучателя с координатами (0, d, 0) равна единице, а фаза тока равна нулю. Комплексная амплитуда второго излучателя с координа-тами (0, –d, 0) равна i

m m e , 1m . Тогда в дальней зоне азимутальная составляющая на-пряжённости электрического поля пропорциональна сумме T двух слагаемых

sin sinikd ikdmT e e .




sin sin

sin sin 2 22

2 cos sin sin sin cos sin sin sin2 2 2 2

i kd i kdiikd i ikdm m

im m

T e e e e e e

e kd i kd kd i kd

2 21 cos sin 1 sin sin ,2 2

i i im me kd i kd e Ae

(31)

где

1 sin sin 12tg sin .211 cos sin

2

mm

mm

kdtg kd

kd

Найдём производную функции , заданной неявно уравнением (32):

2

2

1tgtg sin ;

21

11 1 cos .1cos cos sin

2

m

m

m

m

d d d kdd d d

d kdd kd

(32)

Как видно из (33), знак производной dd

определяется знаком множителя 1 m и зна-

ком cos .

Следовательно, в пределах переднего полупространства 2 2

,

при

1 0m является монотонно возрастающей функцией переменной . При 1 0m

функция является монотонно убывающей функцией переменной . В частном случае, при 1m tg 0 , следовательно, N , где 0, 1, 2N

При 1m фазовая диаграмма направленности представляет собой ступенчатую функцию. То-гда в предельном случае при 1 0m фазовую диаграмму направленности следует предста-вить в виде восходящей лесенки с высотой ступеньки, равной . При 1 0m фазовую диа-грамму направленности следует представить в виде нисходящей лесенки с высотой ступеньки, равной .

Так как в формулах используются тригонометрические функции, то целесообразно при ото-бражении аргумента функции в виде графиков прибегать к его отображению в пределах от – до + . Тогда при этом соглашении график фазовой ДН будет иметь вид как бы разрывной функции первого рода с величиной скачков 2 .

При этом при 1 0m фаза монотонно возрастает от до . При 1 0m фаза монотонно убывает от до .

Амплитудная ДН АР для сигналов БЧ УК ук

бч ,F

Амплитудная ДН АР для сигналов БЧ УК укбч ,F (рис. 5) при 0 имеет вид так назы-

ваемой разностной ДН.



2014, том 14, № 4 17


по сигналу БЧ УК (см. также с. 18)





При наличии небольшого поперечного уклона подстилающей поверхности изменяются

уровни основных лепестков. Нулевой уровень между основными лепестками «заплывает». Сформированный в результате «заплывания» минимум ДН смещён относительно направления

0 . Смещены внутренние фронты основных лепестков ДН. Изменения в структуре бокового излучения разностной диаграммы направленности аналогичны изменениям структуры бокового излучения суммарной ДН.

При 0 ( 0 ) уровень боковых лепестков в области отрицательных азимутальных углов увеличивается (уменьшается); причём чем больше уклонение от направления 0 , тем на большую величину увеличивается (уменьшается) уровень бокового излучения. В области поло-жительных азимутальных углов уровень боковых лепестков, напротив, уменьшается примерно на те же величины, на которые увеличивается уровень боковых лепестков в отрицательной области при соответствующих уклонениях.

При 0 поведение уровня боковых лепестков в зависимости от азимутальных углов меня-ется на противоположное.

Фазовые ДН антенны для сигнала БЧ УК Фазовые ДН антенны КРМ для сигнала БЧ УК, представленные на рис. 6, при 0 , так же,

как и фазовые ДН антенны КРМ для сигнала НБЧ УК, имеют вид ступенчатой функции. В пределах каждого лепестка фаза имеет одно и то же значение. В левом главном лепестке

фаза равна +90°, в правом главном лепестке фаза равна –90°. В результате в пределах правого главного лепестка разностной ДН величины фазовых ДН сигналов НБЧ и БЧ 1 и 2 равны друг другу, а в пределах левого главного лепестка величины фазовых ДН сигналов НБЧ и БЧ от-личаются друг от друга на 180°. Таким образом, при наличии 90°-го сдвига сигналов НБЧ и БЧ на входе антенны в пространстве в области правого главного лепестка разностной ДН сигналы НБЧ и БЧ УК синфазны, а в области левого главного лепестка – противофазны.

При переходе из главного лепестка в боковой лепесток и из одного бокового лепестка в дру-гой боковой лепесток амплитудной ДН БЧ УК фаза скачком изменяется на 180°. Скачок фазы величиной 180° наблюдается при 0 при переходе из одного главного лепестка в другой глав-ный лепесток.



2014, том 14, № 4 19

Рис. 6. Фазовые диаграммы направленности антенны КРМ

по сигналу БЧ УК (см. также с. 20)





При 0 переход из одного главного лепестка в другой главный лепесток сопровождается

резким всплеском фазы и её скачком на величину, большую 180°. В области отрицательных ази-мутальных углов переход из четного лепестка в нечётный лепесток осуществляется скачкообраз-но с величиной скачка более 180°, а переход из нечётного лепестка в чётный происходит плав-ным образом. Угол , при котором происходит переход из одного главного лепестка в другой главный лепесток, с ростом смещается в область отрицательных значений.

При 0 переход из одного главного лепестка в другой главный лепесток происходит плавным образом. Характер поведения фазовых ДН при отрицательных значениях угла проти-воположен характеру поведения ДН при положительных значениях . Переход из нечетного ле-пестка в чётный лепесток осуществляется скачкообразно, с величиной скачка более 180°, а пере-ход из чётного лепестка в нечётный происходит плавным образом. Угол , при котором проис-ходит переход из одного главного лепестка в другой главный лепесток, с ростом смещается в область положительных значений.

Амплитудные ДН НБЧ ШК шк

нбч ,F

Амплитудная ДН НБЧ ШК (рис. 7) является ДН разностного типа, имеет форму пьедестала с углублением до нулевого уровня при 0 .

При 0 амплитудная ДН имеет симметричный вид. При наличии поперечного уклона симметрия ДН нарушается.

При 0 высота левой половины пьедестала увеличивается по сравнению с исходным зна-чением (при 0 ), а высота правой половины – уменьшается. Точка минимума углубления смещается на некоторую величину в направлении отрицательных значений азимутального угла.

При 0 характер поведения амплитудной ДН БЧ ШК меняется на противоположный (на рис. 7 не показано). Высота левой половины пьедестала уменьшается по сравнению с исходной высотой (при 0 ), а высота правой половины – увеличивается. Точка минимума углубления смещается на некоторую величину в направлении положительных значений азимутального угла.



2014, том 14, № 4 21


по сигналу НБЧ ШК

Фазовые ДН НБЧ ШК 3 , Фазовая ДН антенны для сигнала НБЧ ШК (рис. 8) при 0 представляет собой постоян-

ную величину 3 87 , 90 .




Рис. 8. Фазовые диаграммы направленности антенны КРМ по сигналу НБЧ ШК

При наличии поперечного уклона подстилающей поверхности фазовая ДН уклоняется от

указанной величины. В области отрицательных азимутальных углов фаза превышает 90° на неко-торую величину. В области положительных азимутальных углов фаза уменьшается относительно 90° на такую же величину.

Амплитудные ДН БЧ ШК шкбч ,F

Амплитудные ДН БЧ ШК (рис. 9) также имеют форму пьедестала с углублением в окрестности направления 0 . Однако в амплитудной ДН БЧ ШК провал углубляется до нулевого значения.



2014, том 14, № 4 23

При 0 амплитудная ДН БЧ ШК имеет симметричный вид. При наличии поперечного уклона 0 симметрия ДН нарушается. «Ноль» в ДН «заплыва-

ет» на некоторую небольшую величину. При 0 высота левой половины пьедестала увеличивается по сравнению с исходным зна-

чением (при 0 ), а высота правой половины – уменьшается. Точка минимума углубления смещается на некоторую величину в направлении отрицательных значений азимутального угла.

Рис. 9. Амплитудные диаграммы направленности антенны КРМ по сигналу БЧ ШК

При 0 характер поведения амплитудной ДН БЧ ШК меняется на противоположный (на

рис. 9 не показано). Высота левой половины пьедестала уменьшается по сравнению с исходной




высотой (при 0 ), а высота правой половины – увеличивается. Точка минимума углубления смещается на некоторую величину в направлении положительных значений азимутального угла.

Фазовые ДН БЧ ШК 4 , Фазовая ДН антенны для сигнала БЧ ШК (рис. 10) при 0 представляет собой ступенча-

тую функцию с постоянным значением фазы в пределах каждой ступеньки. При 0 фаза равна –90°, при 0 фаза равна +90°. При 0 фазовая ДН терпит разрыв.

Рис. 10. Фазовые диаграммы направленности антенны КРМ по сигналу БЧ ШК



2014, том 14, № 4 25

При наличии поперечного уклона подстилающей поверхности разрыв фазовой ДН устраня-ется. В области отрицательных азимутальных углов фаза превышает –90° на некоторую величи-ну. В области положительных азимутальных углов фаза уменьшается относительно +90° на та-кую же величину.

Влияние изменений в амплитудных и фазовых ДН на поведение информационного парамет-ра (разности глубин модуляции) рассматривается в следующей статье авторов в этом журнале.

Выводы 1. При работе антенны КРМ, расположенного на горизонтальной идеально проводящей

плоскости, излучающая система, состоящая из реальных источников и мнимых источников, опи-сывающих отражение электромагнитных волн от подстилающей поверхности, имеет фазовый центр. В этом случае амплитудные диаграммы направленности являются чётными функциями относительно начала координат, фазовые ДН имеют вид ступенчатых (разрывных) функций, из-меняющих своё значение на 180° при переходе из одного лепестка амплитудной ДН в другой (соседний) лепесток.

2. При наличии поперечного по отношению к оси ВПП уклона подстилающей поверхности излучающая система, состоящая из реальных источников и мнимых источников, не имеет фазо-вого центра. В наиболее неблагоприятных условиях поперечного уклона, встречающихся на аэро-дромах, в сечении ДН (при угле глиссады 3°):

– максимум амплитудной ДН для сигналов НБЧ УК в азимутальной плоскости смещается на величину порядка 0,2°;

– заметно изменяется структура бокового излучения, а именно: в области с восходящим по-перечным уклоном местности увеличивается уровень боковых лепестков; в области с нисходя-щим поперечным уклоном уровень бокового излучения уменьшается;

– фазовые ДН для сигналов НБЧ УК имеют над горизонтальной плоскостью ступенчатый вид, при переходе из одного лепестка амплитудной ДН в другой фаза изменяется скачком на 180°; при наличии положительного уклона подстилающей поверхности в области при постепен-ном переходе из главного лепестка в первый левый лепесток, а также при переходе из каждого чётного лепестка в соседний лепесток с большим номером фаза монотонно уменьшается, стре-мясь к значению –180°; при переходе через границу лепестка ДН фаза изменяется скачкообразно; при постепенном переходе из нечётного лепестка в чётный лепесток фаза монотонно уменьшает-ся, при этом при переходе через границу лепестков фаза оказывается равной примерно 200°;

– амплитудная ДН АР для сигналов БЧ УК (см. рис. 5) имеет вид так называемой разностной ДН; при наличии поперечного уклона местности нулевой уровень между основными лепестками «заплывает». Сформированный в результате «заплывания» минимум ДН смещён относительно направления 0 ; при 0 уровень боковых лепестков в области отрицательных азимуталь-ных углов увеличивается; причём чем больше уклонение от направления, тем на большую вели-чину увеличивается уровень бокового излучения. В области положительных азимутальных углов уровень боковых лепестков, напротив, уменьшается примерно на те же величины, на которые увеличивается уровень боковых лепестков в отрицательной области при соответствующих укло-нениях;

– фазовые ДН антенны КРМ для сигнала БЧ УК, так же как и фазовые ДН антенны КРМ для сигнала НБЧ УК, имеют вид ступенчатой функции;

– амплитудная ДН НБЧ ШК имеет форму пьедестала с некоторым углублением в окрестно-сти направления 0, при наличии поперечного уклона симметрия ДН нарушается. При 2 высота левой половины пьедестала увеличивается по сравнению с исходным значением (при

0 ), а высота правой половины – уменьшается; – фазовая ДН антенны для сигнала НБЧ ШК при 0 представляет собой постоянную ве-

личину; при наличии поперечного уклона фазовая ДН имеет в окрестности 0° вид наклонной прямой, причём фаза, равная 90°, смещена относительно указанного направления на величину порядка 0,1°;

– амплитудные ДН БЧ ШК так же имеют форму пьедестала с углублением в окрестности на-правления 0, при наличии поперечного уклона симметрия ДН нарушается. «Ноль» в ДН «за-




плывает» на некоторую небольшую величину. При 2 высота левой половины пьедестала увеличивается по сравнению с исходным значением (при 0 ), а высота правой половины – уменьшается. Точка минимума углубления смещается на некоторую величину в направлении от-рицательных значений азимутального угла;

– фазовая ДН антенны для сигнала БЧ ШК (см. рис. 7) при 0 представляет собой сту-пенчатую функцию с постоянным значением фазы в пределах каждой ступеньки. При 0 фаза равна –90°, при 0 фаза равна +90°. При 0 фазовая ДН терпит разрыв. При наличии попе-речного уклона подстилающей поверхности разрыв фазовой ДН устраняется. В области отрица-тельных азимутальных углов фаза превышает –90° на некоторую величину. В области положи-тельных азимутальных углов фаза уменьшается относительно +90° на такую же величину.

Работа выполнялась при финансовой поддержке Министерства образования и науки Рос-

сийской Федерации в рамках комплексного проекта «Создание высокотехнологичного произ-водства антенн и аппаратных модулей для двухчастотного радиомаячного комплекса системы посадки метрового диапазона формата ILS III категории ICAO для аэродромов гражданской авиации, включая аэродромы с высоким уровнем снежного покрова и сложным рельефом мест-ности» по договору № 02.G25.31.0046 между Министерством образования и науки Российской Федерации и Открытым акционерным обществом «Челябинский радиозавод «Полёт» в коопе-рации с головным исполнителем НИОКТР – Федеральным государственным бюджетным обра-зовательным учреждением высшего профессионального образования «Южно-Уральский госу-дарственный университет» (национальный исследовательский университет).

Литература 1. Войтович, Н.И. Моделирование работы двухчастотной системы посадки самолётов /

Н.И. Войтович, Б.В. Жданов, А.В. Зотов // Вестник ЮУРГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2013. – Т. 13, № 4. – С. 55–69.

2. Приложение 10 к Конвенции о международной гражданской авиации. Авиационная элек-тросвязь. Т. 1: Радионавигационные средства. – Монреаль (Канада): ИКАО, 2006. – 606 c.

Зотов Андрей Васильевич, аспирант кафедры конструирования и производства радиоаппа-

ратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Жданов Борис Викторович, канд. техн. наук, доцент кафедры конструирования и про-

изводства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Войтович Николай Иванович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой конструи-рования и производства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Поступила в редакцию 30 августа 2014 г.



2014, том 14, № 4 27

Bulletin of the South Ural State University Series “Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics”

2014, vol. 14, no. 4, pp. 5–27

ANTENNA PATTERN OF ILS LOCALIZER ON THE SURFACE WITH TRANSVERSE-SLOPE A.V. Zotov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], B.V. Zhdanov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], N.I. Voytovich, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

This article presents a generalization of the model localizer antenna that is given in an previously published article (Voytovich N.I., Zhdanov B.V., Zotov A.V. Simulation of the Fwo-Trequency Instrument Landing System, 2013). It's assumed that the antenna ar-ray of radiating antenna elements LOC is horizontal and the underlying surface in the es-sential for the reflection of radio waves field (in the area of the Fresnel zone on the under-lying surface) represents a part of a plane with a transverse-slope relative to the direction of the axis of the runway. Radiant system has no phase center due to the lack of axial symmetry of the problem mentioned. Regularities in the behavior of the amplitude and phase of the antenna patterns for course and clearance signals: “carrier plus sideband” and “suppressed carrier sideband only” are founded.

Keywords: antenna, simulation, localizer, slope, terrain.

References 1. Voytovich N.I., Zhdanov B.V., Zotov A.V. [Simulation of the Fwo-Trequency Instrument Land-

ing System]. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Con-trol, Radio Electronics, 2013, vol. 13, no. 4, pp. 55–69. (in Russ.)

2. Annex 10 to the Convention on International Civil Aviation. Vol. 1. Radio Navigation Aids. Monreal (Canada), ICAO, 2006. 606 p.

Received 30 August 2014



Введение Целью данной статьи является систематизация знаний о методах исследования процесса вих-

реобразования, математических моделях вихреобразования и результатах проведенных исследо-ваний вихревых расходомеров.

Методы исследований, моделирования и сами модели в процессе исторического развития яв-ления вихреобразования, а также в процессе научно-технического прогресса претерпели множе-ство изменений. На ранних этапах развития вихревой расходометрии большинство усовершенст-вований в конструкции были получены методом проб и ошибок. С развитием сложных современ-ных методов исследования, таких как визуализация потока высоких скоростей, измерение скоро-сти потока с помощью термоанемометров и высокоскоростных вычислений, вихревая динамика, возникающая за телом обтекания, изучается достаточно подробно, что приводит к множеству по-лезных качественных и количественных выводов.

Однако не всегда перечисленные методы позволяют всесторонне осознать и исследовать про-цесс вихреобразования. Авторами работы [1] было проведено исследование явления вихреобра-зования с использованием горячеводного испытательного стенда. Данный стенд позволяет прово-дить испытания расходомеров с диаметром проточной части не больше 50 мм; провести испыта-ния расходомеров с диаметром больше 50 мм экспериментально невозможно, и поэтому полную картину процесса вихреобразования можно получить только при помощи моделирования. Ис-пользование моделирования позволяет сократить затраты на разработку и совершенствование конструкции вихревого расходомера [2].

1. История развития методов исследования вихревых расходомеров С момента, как вихревые расходомеры получили широкое распространение в промышленно-

сти, стали применяться различные методы исследования таких расходомеров с целью улучшения качества измерения. Методы исследования явления вихреобразования изменялись вместе с со-вершенствованием технических решений. В самом начале развития вихревых расходомеров ис-пользовался метод проб и ошибок, который был основан на анализе измерительного сигнала, на-блюдаемого на экране осциллографа [11]. Позднее стали использоваться другие методы исследо-вания, такие как исследование поля течения с помощью термоанемометра [12], визуализация по-тока жидкости [16], проведение испытаний на испытательном стенде [1].

УДК 681.2

ВИХРЕВОЙ МЕТОД ИЗМЕРЕНИЯ РАСХОДА: МОДЕЛИ ВИХРЕОБРАЗОВАНИЯ И СОВРЕМЕННЫЕ СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ А.П. Лапин, А.М. Дружков, К.В. Кузнецова

Статья посвящена изучению вихревого метода измерения расхода. Вихревые расходомеры получили широкое распространение на практике начиная с 80-х годов прошлого века. С целью улучшения качества измерения стали применяться различ-ные методы исследования таких расходомеров. Методы исследования явления вих-реобразования изменялись вместе с развитием технических решений: метод проб и ошибок, анализ измерительного сигнала, исследование поля течения жидкости, ви-зуализация потока, проведение испытаний на испытательном стенде и моделирова-ние. Рассмотрены основные аналитические модели вихреобразования, описанные в зарубежной научной литературе. Развитие вычислительной техники позволило ис-пользовать численное моделирование при исследовании вихревого расходомера. Представлены наиболее интересные результаты моделирования процесса вихреоб-разования, а также сформулированы рекомендации по проведению подобных ис-следований. Применение программного обеспечения ANSYS CFX при моделирова-нии процесса вихреобразования позволяет учесть все влияющие на точность изме-рения расхода факторы.

Ключевые слова: вихревой расходомер, модель вихреобразования, вихревая до-рожка Кармана.


Вихревой метод измерения расхода: модели вихреобразования и современные средства моделирования

2014, том 14, № 4 29

Исследователи пытаются использовать математические модели явления вихреобразования. Хотя уравнение Навье – Стокса, описывающее явления, происходящие в вихревом расходомере, было хорошо известно в течение длительного времени, отсутствие аналитического решения за-ставляло исследователей строить собственные модели: Birkhoff [4], Gerrard [7], Pankanin [13, 14] и др. Попытки найти численное современное решение берут свое начало в 1963 г. [11]. Отсутст-вие компьютеров с достаточной скоростью и памятью вносило значительные трудности в полу-чении результатов численного моделирования в течение многих лет. Стремительное развитие вы-числительной техники в последние годы, в том числе значительное увеличение скорости расчетов и рост оперативной памяти, позволило достичь значительного прогресса в численном моделиро-вании вихревого расходомера. В статье [2] показаны возможности численного моделирования в осознании явлений, возникающих в вихревом расходомере. Результаты моделирования течений жидкостей и газов необходимо использовать как часть процесса разработки расходомера на осно-ве инженерных расчетов, для описания функционирования изделия или описания процесса, выяв-ления неполадок, оптимизации производительности.

2. Развитие математических моделей процесса вихреобразования В настоящее время нет единой математической модели процесса образования вихрей. Ниже

представлено несколько наиболее интересных моделей изучаемого процесса. Первый удачный шаг в создании модели обра-

зования вихрей сделал A. Birkhoff. В 1953 году им была опубликована модель вихреобразования [4], представленная как процесс колебания «рыбьего хвоста» (рис. 1).

Угловые колебания «рыбьего хвоста» с центром тяжести в оси цилиндра приведены в [6]:

2

2 0,dI kdt (1)

где I – момент инерции; – угол отклонения вих-ревого следа; k – коэффициент восстановления сил.

Данная модель позволила предложить гипотезу о том, что частота вихрей прямо пропорцио-нальна скорости потока и не зависит от плотности потока и его числа Рейнольдса.

Более сложную модель движения пограничных слоев в момент формирования вихрей пред-ложил Gerrard в 1966 году [7]. Как показано на рис. 2, два сдвигающихся слоя SL1 и SL2 пооче-редно закручиваются, формируя вихри за телом обтекания. Согласно данной модели в процессе генерации вихря можно различить три потока:

– поток А направляется в растущий вихрь противоположного сдвигающегося слоя SL1; – поток В направляется турбулентным сдвигом слоя SL1; – поток С направлляется обратно в область формирования нового вихря. Данная модель была подтверждена также и другими исследованиями [3, 10].

Рис. 2. Модель поведения потока в момент вихреобразования [7]

Рис. 1. Модель вихреобразования (авторы Birkhoff [4] и Cousins [6])


А.П. Лапин, А.М. Дружков, К.В. Кузнецова


С позиции использования явления вихреобразования для задач измерения скорости потока следует, что поток C должен быть максимальным, поток A минимальным, а поток B должен быть достаточно большим для отрыва вихря.

Такая модель представления процесса вихреобразования позволила сделать выводы о том, что часть потока (поток C) за телом обтекания играет весьма важную роль в определении частоты вихреобразования. Важность ее заключается в тесной взаимосвязи размера тела обтекания, силы вихря и частоты вихреобразования.

Следующая математическая модель формирования вихрей была предложена Yamasaki [19] и базируется на постулате о том, что образование вихря сопровождается возникновением сил, на-правленных перпендикулярно потоку.

Сила L, называемая подъемом, выведена из теоремы Жуковского [11]: ГL v , (2)

где – плотность измеряемой среды; v – скорость потока; Г – циркуляция потока. Так как циркуляция пропорциональна диаметру d цилиндрического тела обтекания, подъем

вихря зависит от плотности и скорости среды в квадрате [19]: 2L K dv . (3)

Вихри формируются за цилиндром, установленным в потоке жидкости. Вниз по течению от цилиндра формируются два ассиметричных ряда вихрей, возникая поочередно (рис. 3).

Рис. 3. Модель вихревой дорожки Кармана [9]

Карман показал [9], что расположение вихрей в два ряда нестабильно, если не выполняется

условие:

sin 1 или 0,28,h hl l

(4)

где l – дистанция между последовательными вихрями, сгенерированными на одной стороне от тела обтекания; h – расстояние между двумя рядами вихрей.

В 1993 году Wei [18] доказал, что в реальных условиях отношение расстояния между двумя рядами вихрей и дистанции между последовательными вихрями может варьироваться в диапазо-не 25 %.

С точки зрения применимости явления вихреобразования к измерению потока вопрос о по-стоянстве числа Струхаля в зависимости от числа Рейнольдса имеет большое значение, хотя не-давние исследования [1] зависимости числа Струхаля позволили использовать нелинейное значе-ние числа Струхаля для измерения скорости потока, в частности на малых расходах.

Roshko в 1954 году экспериментально исследовал наличие вихревой дорожки, образующейся за цилиндрическими телами обтекания различных сечений, при ламинарном (для чисел Рей-нольдса 50–150) и турбулентном режиме (для чисел Рейнольдса 300–15000) движения жидкости и наблюдал геометрическую симметричность всех вихревых дорожек [17]. Данные соотношения описаны выражениями (5) и (6) соответственно:

21,2St 0,212 1 ;Re

(5)

12,7St 0,212 1 .Re

(6)



2014, том 14, № 4 31

Эти исследования экспериментально подтвердили особенность образования вихревых доро-жек, независимость от числа Рейнольдса при турбулентном потоке, а также позволили устано-вить, что число Струхаля зависит от ширины вихревого следа. Анализируя уравнения (5) и (6), можно увидеть, что при увеличении числа Рейнольдса при переходном потоке значение числа Струхаля в данной области радикально снижается.

Польский ученый Pankanin на основе исследований потока при помощи термоанемометра получил наиболее современную аналитическую модель образования вихрей [15]. На рис. 4 пред-ставлена графическая модель вихревой дорожки Кармана, образующейся за цилиндрическим те-лом обтекания и ограниченной стенками трубопровода.

Рис. 4. Модель развития вихрей за телом обтекания: 1 – застойная область; 2 – область развития вихря; 3 – область устойчивого профиля скорости [15]

Вихри возникают на поверхности тела обтекания в области отрыва от него пограничного

слоя. Затем они нарастают, двигаясь вниз по течению в застойной области. Последующие слои добавляются к вихрю, тем самым увеличивая его размер.

Для того чтобы описать различные этапы развития вихря, участок потока за телом обтекания был разделен на 3 зоны:

– зона интенсивного развития вихря; – зона стабилизации вихря; – зона затухания вихря. В зоне интенсивного развития происходит быстрый рост вихрей. В этой зоне можно выде-

лить область застоя, область устойчивого профиля скорости потока и область развития вихрей. Клиновидная область застоя (область 1 на рис. 4) находится ниже по потоку от тела обтекания. Область может рассматриваться как твердое тело, по которому с обеих сторон поочередно скаты-ваются вихри. Размер вихря увеличивается наряду с уменьшением поперечного размера застой-ной области. Внутри области застоя перемещение жидкости не упорядочено. В области устойчи-вого профиля скорости (область 3 на рис. 4) нет никаких волнений. Увеличение локальной скоро-сти вызвано перекрытием потока телом обтекания. Для упрощения модели предполагается, что векторы скорости в данной области параллельны. В области развития вихря (область 2 на рис. 3) вихрь, возникающий на поверхности тела обтекания, быстро увеличивается. Диаметр вихря уве-личивается при перемещении его вниз по потоку. Pankanin предположил, что процесс увеличения вихря соосен процессу «добавления слоев» с сохранением массы и геометрии вихря. В момент добавления слой вращается со скоростью, соответствующей локальной скорости вращения вихря. Количество слоев увеличивается с перемещением вихря вниз по потоку.

В зоне стабилизации развитие вихря происходит значительно медленнее. В этой зоне можно выделить только 2 области: область развития вихрей и область устойчивого профиля скоростей.

В зоне затухания вихри, движущиеся по потоку, теряют силу и постепенно исчезают.




Анализируя представленные в статье модели, можно сделать вывод о том, что исследование зависимости числа Струхаля от частоты вихреобразования и температуры, проведенное авто-рами [1], позволило усовершенствовать модель, предложенную Roshko. Однако модель, которую представил Pankanin (см. рис. 4), помогает достичь наибольшего понимания процесса вихреобра-зования.

3. Исследования вихревых расходомеров, проведенные с помощью моделирования Несмотря на то, что некоторые исследователи [11] иногда даже отрицали возможность полез-

ного использования численного моделирования в проектировании вихревого расходомера, в по-следние годы были достигнуты значительные результаты. Особенно ценные результаты были по-лучены учеными из университета Эссена: с помощью моделирования немецкие исследователи Hans и Windofer успешно оценили влияние вторичных вихрей на измерительный сигнал для тре-угольного тела обтекания [8]. На основе проведённых исследований предложены решения, позво-ляющие минимизировать образования вторичных вихрей и, как следствие, уменьшение паразит-ных составляющих в сигнале на датчике вихревого расходомера, что в свою очередь увеличивает соотношение сигнал/шум и повышает точность и стабильность результатов измерения вихревого расходомера в целом. Численное моделирование вихревой дорожки Кармана является самым мощным методом осознания этого явления. В случае вихревого расходомера моделирование крайне сложно, так как существует множество влияющих факторов.

Польский ученый Pankanin провел целую серию экспериментальных исследований явления вихреобразования [12] и исследований с использованием численного моделирования [13, 14] и на их основе выработал методику проведения подобных исследований [15]. Он показал, что, в срав-нении с лабораторными исследованиями, численное моделирование позволяет исследовать не-достижимое в лаборатории, а также позволяет более глубоко понять явление вихреобразования.

Следует отметить, что для проведения успешного моделирования исследователю необходимо учесть следующие факторы: сформировать правильный образ представления явления, принять во внимание все возмущающие факторы, выбрать правильные начальные и граничные условия, оп-ределиться с пространством моделирования – 2D или 3D [14].

При моделировании очень важно: 1) иметь четкую цель проведения исследований; многие статьи по моделированию не имеют

в результате анализа конкретной цели; 2) поддерживать баланс между лабораторными исследованиями и моделированием; 3) подтверждать лабораторными исследованиями адекватность результатов моделирова-

ния [14]. В настоящее время на рынке представлено достаточное количество программного обеспече-

ния, которое позволяет выполнять гидрогазодинамические расчеты ламинарных и турбулентных, сжимаемых и несжимаемых, стационарных и нестационарных многофазных потоков. Проведенный обзор существующего на данный момент программного обеспечения выявил следующих лидеров на данном рынке: ANSYS CFX/FLUENT, OpenFOAM, SolidWorks Flow Simulation, STAR-CD, FLOWVISION, GDT (GasDynamicsTool), Autodesk Simulation CFD, COMSOL CFD Module. В ходе проведенного обзора был сделан вывод о том, что большинство решателей не дают четкой карти-ны вихреобразования и только программное обеспечение ANSYS CFX имеет вихреразрешающую модель турбулентности потока, которая позволяет проводить исследования потока в проточной части вихревого расходомера.

Заключение Авторами проведено экспериментальное исследование явления вихреобразования [1]. На его

основе получена зависимость числа Струхаля от частоты вихреобразования и температуры изме-ряемой среды, которая позволила разработать двухфакторную модель функции преобразования вихреакустического расходомера. Однако данное исследование невозможно провести экспери-ментально для расходомеров с диаметром проточной части больше 50 мм. Полную картину зави-симости числа Струхаля от частоты вихреобразования и температуры измеряемой среды возмож-но получить только при численном моделировании движения жидкости в расходомерах с диамет-ром проточной части больше 50 мм. В статье проведен обзор основных аналитических моделей



2014, том 14, № 4 33

процесса вихреобразования, наиболее интересных результатов численного моделирования и со-временных средств моделирования. Средства моделирования турбулентного движения жидкости претерпели множество изменений и в настоящее время позволяют современным исследователям и конструкторам значительно сократить затраты на разработку и оптимизацию исследуемых кон-струкций. Использование ANSYS CFX применительно к задаче моделирования исследуемого процесса позволит сформировать полную картину зависимости числа Струхаля и получить уни-версальную модель функции преобразования вихреакустического расходомера для всех типов диаметров проточной части.

Литература/References

1. Лапин А.П., Дружков А.М., Кузнецова К.В. Анализ зависимости числа Струхаля в уравне-нии измерения вихреакустического расходомера. Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные техно-логии управление, радиоэлектроника». 2013. Т. 13, № 4. С. 70–77. [Lapin A.P., Druzhkov A.M., Kuznetsova K.V. (Analysis of the Dependence of the Strouhal Number in the Measurement Equation for Vortex Sonic Flowmeters). Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Auto-matic Control, Radio Electronics, 2013, vol. 13, no 4, pp. 70–77. (in Russ.)].

2. Сафонов Е.В., Бромер А.К., Дорохов В.А. Разработка виртуального испытательного стенда для численного моделирования гидродинамических течений в бесфланцевых вихревых расходо-мерах с использованием высокопроизводительных вычислений. Вестник ЮУрГУ. Серия «Вычис-лительная математика и информатика. 2013. Т. 2, № 4. [Safonov E.V., Bromer K.A., Dorokhov V.A. (Development of Virtual Test Bench for CFD in Flangeless Vortex Flowmeter with Application of High-Perfomance Computing]. Bulletin of South Ural State University. Ser. Calculus mathematics and informatics, 2013, vol. 2, no. 4, pp. 109–115. (in Russ.)].

3. Bentley J.P., Mudd J.W. Vortex Shedding Mechanisms in Single and Dual Bluff Bodies. Flow Measurement Instruments, 2003, vol. 14, pp. 23–31.

4. Birkhoff G. Formation Vortex Street. Journal of Applied Physics, 1953, vol. 24, pp. 98–103. 5. Chmielewski R., Berliński J., Pankanin G.L. Modelling of Karman Vortex Street with Moving

Stagnation Region. Proc. of International Conference on Flow Measurement FLOMEKO. Lund Sweden, 1998, pp. 381–385.

6. Cousins T. The Performance and Design of Vortex Meters. Proc. of International Conference on Flow Measurement in the mid 1970-s. Scotland, 1975, pp. 134–142.

7. Gerrard J.H. The Mechanics of the Formation Region of Vortices behind Bluff Bodies. Journal of Fluid Mechanics, 1966, vol. 25, pp. 401–413.

8. Hans V., Windorfer H. Comparison of Pressure and Ultrasound Measurements in Vortex Flow Meters. Measurement, 2003, no. 33, pp. 121–133.

9. Karman T. von. Über den Mechanismus des Widerstandes, den ein bewegter Körper in einer Flüssigkeit erzeugt. Nachrichten von der Gesellschaft der Wissenschaften zu Göttingen. Mathematisch-Physikalische Klasse, 1911, S. 509–517.

10. Lucas G.P., Turner J.T. Influence of Cylinder Geometry on the Quality of its Vortex Shedding Signal. Proc. of International Conference on Flow Measurement FLOMEKO. Melbourne, 1985, pp. 81–88.

11. Pankanin G.L. The Vortex Flowmeter: Various Methods of Investigating Phenomena. Measure-ment science and technology, 2005, no. 16, pp. 1–16.

12. Pankanin G.L. Experimental and Theoretical Investigations Concerning the Influence of Stagna-tion Region on Karman Vortex Shedding. Proc. Of IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference. Warsaw, Poland, 2007, pp. 11–16.

13. Pankanin G.L., Berliński J., Chmielewski R. Simulation of Karman Vortex Street Development Using New Model. Metrology & Measurement Systems, 2006, vol. XIII, pp. 35–47.

14. Pankanin, G.L. Vortex Meter Designing – Simulation or Laboratory Investigations? Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments. Wilga, Poland, 2013, vol. 8903, R. 89032C.

15. Pankanin G.L., Chmielewski R., Berliński J. Analytical Modelling of Karman Vortex Street. Metrology and Measurement Systems, 2005, vol. XII, no. 4, pp. 413–425.

16. Popiel C.O., Robinson D.I., Turner J.T. Vortex Shedding from Specially Shaped Cylinders. Proc. of 11th Australasian Fluid Mechanics Conference. Australia, 1992, pp. 503–506.




17. Roshko A. On the Development of Turbulent Wakes from Vortex Streets. NACA Report, 1954, no. 1191, p. 27.

18. Wei Z.L., Wang J.Z., Han H.Y., Yang Z.Y., Wang W. Frequency Shift behind an Oscillating Bluff Body in a Wake Flow. Proc. of International Conference on Flow Measurement FLOMEKO. Ko-rea, 1993, pp. 515–524.

19. Yamasaki H., Rubin M. The Vortex Flowmeter. Flow Measurement and Control in Science and Industry. USA, 1974, pp. 975–983.

Лапин Андрей Павлович, канд. техн. наук, доцент кафедры информационно-измерительной

техники, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Дружков Александр Михайлович, аспирант кафедры информационно-измерительной тех-

ники, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Кузнецова Кристина Витальевна, магистрант кафедры информационно-измерительной техни-

ки, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Поступила в редакцию 1 сентября 2014 г.


2014, vol. 14, no. 4, pp. 28–34

VORTEX METHOD OF FLOW MEASUREMENT: MODELS OF VORTEX SHEDDING AND MODERN MEANS OF MODELING A.P. Lapin, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.M. Druzhkov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], K.V. Kuznetsova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

Study of a vortex measurement method of the expenditure is considered in the article. Vortex flowmeters are widely used in practice. Various methods of investigation of these flowmeters have been used to improve the quality of measurements. Methods of investi-gation of vortex formation phenomen were changing with the development of technical solutions: trial and error method, analysis of the measurement signal, investigation of the field of fluid flow, flow visualization, laboratory investigations on the test stand and mode-ling. The main analytical models of vortex formation described in foreign scientific litera-ture are considered. Development of computer technology allowed the use of numerical modeling in the investigation of a vortex flowmeter. The most interesting results of process modeling of vortex formation are provided, and also recommendations about car-rying out similar researches are formulated. The use of ANSYS CFX software in process modeling of vortex formation allows to consider all factors influencing on measurement accuracy of the expenditure.

Keywords: vortex flowmeter, model of vortex formation, Karman vortex street.

Received 1 September 2014


2014, том 14, № 4 35

Введение В современных условиях развития мировой экономики, основными тенденциями которой яв-

ляются глобализация и ужесточение конкуренции, в решении задачи обеспечения динамически устойчивого развития промышленного предприятия первостепенная роль принадлежит его инно-вационной системе и ее структурным элементам. Эндогенной основой инновационной системы промышленных предприятий являются инновационные бизнесобразующие технологии, поэтому через их внедрение и управление ими возможно обеспечить не только обновление производст-венной базы, но и модернизацию промышленного предприятия в целом.

Информационные и когнитивные технологии, к которым относятся и инновационные бизнес-образующие технологии, входят в перечень критических технологий современной России, опре-деленных в Указе Президента России № 899 от 7 июля 2011 года, а также являются приоритет-ными направлениями развития науки, технологий и техники согласно «Прогнозу научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года».

1. Концепция инновационных самоорганизующихся бизнесобразующих технологий Суть предлагаемой нами концепции инновационных бизнесобразующих технологий состоит

в двух главных посылах: – Новая экономика в большей степени основана на инновационных идеях, чем на предметах.

Поэтому нужна совершенно иная институциональная инфраструктура, совершенно иная система ценообразования на нововведения, чтобы идеи использовались наиболее продуктивным образом. Ключевое отличие между предметами и идеями (высокими технологиями) состоит в том, что предметы сохраняют примерно постоянную стоимость за единицу продукции, тогда как идеи имеют огромную стоимость за первую единицу продукции и очень низкую за каждую после-дующую. Именно поэтому и нужны институциональные изменения, чтобы обеспечить моно-польное право на идею, потому что иначе никто не будет тратить свои собственные средства на ее воплощение.

– Существует необъятный простор для открытия новых идей и нововведений, поэтому с уче-том огромных прибылей от их внедрения необходимо сбалансированное (оптимальное) рас-пределение инновационных ресурсов между объектами инноваций на основе инновационных бизнесобразующих технологий. Именно оптимальное распределение инновационных ресурсов предприятия, способность постоянно перераспределять баланс между производством и процес-сом поиска и открытий ведут к экономическому росту [1, с. 87].

Экономика XX века ознаменовалась появлением огромного количества логически закончен-ных, имеющих свойства адаптированности и универсальной переносимости моделей и алгорит-мов, использование которых приносит достаточно точно прогнозируемые результаты. Умение правильно их использовать, комбинировать эти составные части является необходимым услови-ем развития инновационной системы любого промышленного предприятия.

УДК 62-503.57

УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ИХ КЛАССИФИКАЦИИ О.В. Лавриченко

Рассматривается концепция инновационных самоорганизующихся бизнесобра-зующих технологий, определены их основные закономерности (синтропия и экс-формация), а также предлагается модель классификации инновационных систем промышленных предприятий по уровню обеспечения ими конкурентоспособности.

Ключевые слова: инновационные самоорганизующиеся бизнесобразующие тех-нологии, синтропия, эксформация, инновационная система, критерии классифика-ции, модель классификации.


О.В. Лавриченко


Таким образом, единицей инновационной активности и объектом приложения управляющих воздействий менеджеров предприятий являются инновационные бизнесобразующие технологии, которые представляют из себя упорядоченную совокупность регламентов и процедур, способст-вующих адаптации современных способов разработки и принятия управленческих решений к реальной практике инновационной деятельности [2, с. 45].

Данное определение было дано нами в кандидатской диссертации и в работах, опубликован-ных ранее [3, с. 91–94], однако на данном этапе исследования нас интересует другой, более высо-кий и сложный уровень инновационных бизнесобразующих технологий – уровень их самоорга-низации. Поэтому под ними мы понимаем стратегическую интегрированную самоорганизую-щуюся системную совокупность формализованных регламентов и процедур, объединяющую и использующую известные инновационные бизнесобразующие технологии и другие формы инно-вационной деятельности, комплексно решающую проблему взаимодействия информации, знания и общения между участниками инновационных процессов, автоматизирующую и регламенти-рующую процесс принятия технологического, организационного или маркетингового решения. Данный уровень инновационных бизнесобразующих технологий относится к когнитивным тех-нологиям.

Инновационные бизнесобразующие технологии данного уровня – это неизмеримо более сложное социально-экономическое явление, чем простая технология или алгоритм. Они относят-ся к архитектурному, внетехнологическому уровню организации инновационных процессов, так как систематизируют, объединяют и управляют интегрированными моделями реализации инно-вационных стратегий развития как объектами, задействованными в осуществлении стратегий промышленного предприятия.

Поэтому отличие нашего подхода от традиционных состоит в том, что инновационные биз-несобразующие технологии являются эндогенной, центральной частью процесса реализации ин-новационной стратегии развития предприятия, т. е. развиваются прямо пропорционально вкла-дываемым в них ресурсам, что для экономической науки является функцией затраченных усилий. Инвестиции добавляют ценности инновационным бизнесобразующим технологиям, а те – инве-стициям, образуя замкнутый круг, способствующий экономическому росту. Именно эту идею мы и пытаемся формализовать. Традиционно инновационные технологии считались экзогенными, то есть случайными, возникающими сами по себе [4, с. 72–76].

Фундаментальной основой инновационных самоорганизующихся бизнесобразующих техно-логий является информация о способах управления информацией, область знаний о способах по-лучения других знаний. Базовую, наиболее статичную основу инновационных бизнесобразую-щих технологий, можно определить как онтологическую «библиотеку» моделей и алгоритмов инновационных стратегий развития, систему знаний о возможных вариантах развития и осущест-вления инновационных систем предприятий. В данном ракурсе инновационные бизнесобразую-щие технологии можно назвать еще и энергоинформационными, так как их основной принцип – взаимодействие энергии и информации, их взаимная трансформация.

Например, автоматизировать деятельность предприятия, ввести безбумажную бухгалтерию на предприятии, создать спрос на новый товар – это простые инновационные бизнесобразую-щие технологии. Они опробованы, отработаны, доступны к тиражированию. Из них, как из «кирпичиков», с использованием других «стройматериалов» строятся более сложные «конст-рукции» – инновационные бизнесобразующие технологии более высокого уровня – уровня са-моорганизации.

Этими «стройматериалами» могут быть инновационные ресурсы предприятия, личное влияние и лидерские качества отдельных людей, их коммуникации между собой, а также мно-гие другие явления нашей жизни. Например, структурные изменения состояния любого сег-ментированного рынка товаров, услуг или комплексное воздействие на сознание большого ко-личества потребителей в целях формирования новых потребностей в инновационных товарах возможны уже только с применением инновационных самоорганизующихся бизнесобразую-щих технологий.

Основное отличие инновационных самоорганизующихся бизнесобразующих технологий от простых – это невозможность их механического переноса в другое время и пространство. Прямое воспроизведение возможно только периферийных, видимых частей стратегических совокупно-


Управление инновационными системами промышленных предприятий и разработка модели их классификации

2014, том 14, № 4 37

стей формализованных регламентов и процедур. Однако даже в этом случае придется делать их «семантический тюнинг», подстраивать набор смыслов под существующие условия в силу раз-личий ментальности потребителей. И даже при этих условиях они дадут результаты только на краткосрочных проектах и рынках со слабой конкуренцией.

Инновационные самоорганизующиеся бизнесобразующие технологии (ИСБОТ) можно пред-ставить как алгоритм действий по внедрению идеи и как технологию общения между участника-ми процесса реализации инновационной стратегии развития, как методику обмена и структури-рования информации между ними. Это способ формирования не только инновационных страте-гий, но и информационного сознания менеджеров предприятий. Их можно описать как в виде сокращенного алгоритма, элементарной понятийной схемы, так и создать в подробнейшем само-совершенствующемся мультимедийном формате. Идеальная инновационная бизнесобразующая технология – это самосовершенствующийся интерактивный алгоритм в структуре интеграцион-ной модели реализации инновационной стратегии развития.

Важнейшей ролью инновационной самоорганизующейся бизнесобразующей технологии яв-ляется капитализация интеллектуального «сырья» в виде инновационных идей и действий, кото-рые необходимо совершить для получения инноваций или нового знания, то есть они призваны не только отвечать на вопросы, но и формировать их, отправляя импульсы организаторам инно-вационных процессов на предприятии. Участники, включенные в процесс реализации инноваци-онных стратегий развития, совместно принимают решения, а также вносят необходимые измене-ния в тот раздел инновационных бизнесобразующих технологий, за который они отвечают. Ин-новационные самоорганизующиеся бизнесобразующие технологии данного уровня как средство корпоративного общения и технологии обмена информацией способны создавать новое знание постоянно, да еще ив полуавтоматическом режиме.

Инновационные самоорганизующиеся бизнесобразующие технологии как системная сово-купность регламентов и процедур обладают синтропическим потенциалом. Термин «синтропия» был впервые предложен в 1940 году итальянским математиком с русскими корнями Луиджи Фантаппие, который пытался в своей теории объединить биологический и физический мир (его попытка не получила признания). В научной литературе термин «синтропия» используется для описания самоорганизующихся систем.

Синтропия означает движение к упорядочению, к организации системы. По отношению к интеллектуальным системам, в которые включен человек, для того, чтобы системная совокуп-ность действовала более эффективно и продуктивно, она борется с окружающим хаосом путем организации и упорядочения последнего, что и объясняет поведение (действие) самоорганизую-щихся систем. Синтропические процессы ведут к гибкости инновационных самоорганизующихся бизнесобразующих технологий (ИСБОТ).

Термин «синтропия», на наш взгляд, лингвистически более близок и более логично подходит для описания интеллектуальных систем, каковыми являются инновационные самоорганизующиеся бизнесобразующие технологии, в то время как для описания живой системы используют термин «негэнтропия» (отрицательная энтропия), а для физической системы – термин «экстропия».

Следующей закономерностью (особенностью) инновационных самоорганизующихся биз-несобразующих технологий является принцип эксформации, означающий «намеренно удаляе-мую информацию», то есть гипертекст ИСБОТ для лица, не являющегося включенным в его сис-тему, не имеет никакого смысла, так как удаляемый контекст уникален лишь для участников. Ко-личество информации в условном знаке бывает малым, однако из-за принципа эксформации она передается ясно.

Данный термин введен датским физиком Тором Норретрандерсом в его книге «Иллюзия пользователя» (1998) (хотя на английском он появился в его статье в 1992 году).

Таким образом, в инновационных самоорганизующихся бизнесобразующих технологиях от-ражены все модели и алгоритмы действий по созданию инновационного продукта, его брендингу и выводу на рынок. То есть, это системообразующий многоуровневый гипертекст, заключенный в форму четкой и понятной интерактивной инструкции, что требует от нас исследования данной экономической категории в ином направлении экономической мысли наряду с выявленной ин-тенциональной необходимостью разработки самостоятельной области экономических знаний – экономики активного коннекта (эконоконнекта) [5, с. 97].




2. Модель классификации инновационных систем промышленных предприятий по уровню обеспечения ими конкурентоспособности Оценка инновационной системы промышленного предприятия по способности обеспечения

конкурентных преимуществ осуществляется на базе сравнения данного предприятия с аналогич-ными, и чем шире база сравнения, т. е. чем большее число предприятий участвует в сравнении, тем более точной будет оценка инновационной системы анализируемого предприятия. Но при этом возникают сложности: при большой размерности задачи не всегда точно удается идентифи-цировать положение конкретного предприятия. Предлагается двухэтапная модель оценки инно-вационной системы промышленного предприятия (см. рисунок).

Двухэтапная модель оценки инновационной системы промышленного предприятия

При этом на первом этапе определяется принадлежность инновационной системы промыш-

ленного предприятия к конкретному классу, а на втором – ранжирование инновационных систем уже внутри данного класса. В этой связи возникает необходимость осуществления классифика-ции объектов по заданному набору параметров.

Пусть задано m классов. Каждый объект класса характеризуется n параметрами. Необходимо на основании исходных параметров произвольного объекта отнести его к определенному классу. Будем считать также, что задана исходная выборка по всем классам, т. е. имеется набор уже классифицированных объектов по всем классам.

2.1. Выбор критерия классификации Учитывая, что инновационная деятельность имеет свою специфику, рассмотрим набор ха-

рактеристик, описывающий именно инновационную активность промышленного предприятия. Будем считать, что она оценивается по следующим критериям:

1) объем инновационной продукции (ОИП) (СМР); 2) объем ОИП, произведенной за счет собственных средств (СС); 3) прибыль промышленного предприятия от реализации инновационной продукции (Пр); 4) доля прибыли от инновационной деятельности в прибыли отосновной деятельности про-

мышленного предприятия (ПОД); 5) механовооруженность инновационного труда (стоимость основных производственных

фондов на одного работника, занятого в инновационной деятельности) (МВТ); 6) доля заработной платы сотрудников, занятых в инновационной деятельности в общем

объеме реализации (ДЗП). Мера близости объектов одного класса может быть оценена с помощью среднего расстояния

между объектами, принадлежащими данному классу:

푅 =∑ ∑ ∑ ( )

( ), (1)

где 푚 – количество объектов в i-м классе; 푥 – значение j-го критерия для объекта k, принадле-жащего i-му классу.

1-й этап

Отнесение инновационной системы предприятия к конкретному классу

2-й этап

Ранжирование инновационной системы внутри класса

Проверка достаточности критериев

Определяем расстояния до идеальной и антиидеальной точки

Возможность применения качественных характеристик



2014, том 14, № 4 39

А в качестве меры близости i-го и l-го классов принимаем среднее расстояние между объек-тами классов:

푄 =∑ ∑ ∑ ( )

. (2)

Естественно предположить, что исходная выборка классифицирована корректно – ее харак-теристики близки к оптимальным в данных условиях формирования, т. е. оценки (1) и (2) будут наилучшими. Среднее расстояние между объектами, принадлежащими одному классу, будет наименьшим из всех возможных, а среднее расстояние между объектами разных классов будет максимально возможным в данных условиях.

При осуществлении классификации произвольного объекта, т. е. отнесении изучаемого объ-екта к тому или иному классу, в общем случае происходит ухудшение характеристик классифи-кации, т. е. увеличивается расстояние между объектами класса, к которому отнесен изучаемый объект, и уменьшаются расстояния между данным классом и всеми остальными. Задача модели классификации заключается в том, чтобы минимизировать эти ухудшения. С этой целью введем оценку, характеризующую качество классификации.

Качество классификации будет зависеть от того, насколько мало среднее расстояние между элементами одного класса и насколько велико среднее расстояние между классами. Поэтому ме-рой отнесения конкретного объекта к конкретному классу будет служить величина

휃 = min ∑ ∑ ∑ ( )

∑ ∑ ∑ ( ). (3)

Таким образом, представлена модель классификации инновационных систем промышленных предприятий на основе набора критериев, позволяющая на основе данных первичной отчетности диагностировать его состояние.

2.2. Оценка полноты набора критериев Оценка достаточности критериев описания объекта может быть осуществлена из следующих

соображений: количество применяемых критериев должно обеспечить уверенное разделение на классы, т. е. среднее расстояние между объектами различных классов должно быть существенно больше, чем среднее расстояние между объектами одного класса. Поэтому оценку полноты ис-пользуемых критериев можно провести по следующему алгоритму:

– определение среднего расстояния между объектами изучаемых классов при наличии n кри-териев;

– выбор критерия, занимающего, по мнению экспертов, последнее место по важности, таким образом, оставляем только n – 1 критерий;

– определение среднего расстояния между объектами изучаемых классов при наличии уже n – 1 критерия;

– сравнение полученных результатов: если изменение среднего расстояния произошло не-значительно, то такой критерий можно будет исключить из набора; если же произошло сущест-венное изменение среднего расстояния между классами, то количество параметров описания объекта необходимо оставить прежним.

Осуществим оценку, вносимую в величину среднего расстояния между объектами различных классов n-м параметром. Для этой цели выражение (2) представим в виде суммы n – 1 критерия и критерия n, т. е.

푄 =∑ ∑ ∑ ( )

+

∑ ∑ ( )

=

=∑ ∑ ∑ ( )

· 1 +

∑ ∑ ( )

∑ ∑ ∑ ( ) . (4)

Таким образом, выражение (2) представлено в виде, который позволяет оценить влияние до-полнительного n-го параметра на качество классификации. Для этой цели необходимо разложить второй сомножитель выражения (3) в ряд Тейлора для биноминальных функций:




√1 + 푥 = 1 + 푥 −·

푥 + ·· ·

푥 − · ·· · ·

푥 +…, (5) получим:

푄 =∑ ∑ ∑

( 1 + ∆ ) ,

(6)

∆ =∑ ∑ ( )

∑ ∑ ∑ ( )−

·∑ ∑ ( )

∑ ∑ ∑ ( )+ ⋯

где Δ – остаточный член ряда разложения, характеризующий абсолютную ошибку, возникающую при отбрасывании n-го критерия оценки.

Следовательно, используя выражение (6), можно оценить влияние конкретного показателя на качество классификации. Для этой цели необходимо оценить вклад показателя в величину сред-него расстояния между классами, и если оно окажется для конкретных условий задачи незначи-тельным, то такой параметр может быть исключен из перечня характеристик изучаемых объектов.

Таким образом, нами получена модель полноты критериев описания объектов классифика-ции. Она отличается учетом компонентов, которые обеспечивают наибольшее сближение эле-ментов внутри класса и наибольшее расхождение элементов, принадлежащих различным клас-сам, на основании решения соответствующей оптимизационной задачи, что позволяет опреде-лить важность критериев, обеспечивающих надежность классификации, если будет отброшен остаточный член, характеризующий ошибку классификации, в случае, если будет отброшен один из классификационных признаков.

Выводы 1. В процессе исследования нами была получена модель классификации инновационных сис-

тем с использованием набора критериев, характерных только для промышленных предприятий, а также возможностью использования нечеткой информации о состоянии промышленных пред-приятий, позволяющей на основе данных первичной отчетности произвольного предприятия ди-агностировать его состояние.

2. С помощью модели классификации руководство промышленного предприятия сможет принять правильное управленческое решение, сделать выбор в пользу наиболее эффективных инновационных стратегий развития, а лизинговая компания – сделать адаптивный корректный вывод о реальном положении дел анализируемого промышленного предприятия и, как следствие, дать заключение по заявке на приобретение оборудования.

Литература

1. Лавриченко, О.В. Инновационные бизнесобразующие технологии как эндогенная основа инновационной системы промышленного предприятия: моногр. / О.В. Лавриченко. – М.: Изд-во МосГУ, 2014. – 236 с.

2. Лавриченко, О.В. Разработка инновационной стратегии устойчивого развития промыш-ленного предприятия: дис. … канд. экон. наук / О.В. Лавриченко. – М.: МЭСИ, 2013. – 182 с.

3. Лавриченко, О.В. Системный подход к определению экономической эффективности инно-вационных проектов / О.В. Лавриченко // Креативная экономика. – 2013. – № 10 (82). – С. 91–94.

4. Лавриченко О.В. Инновационная стратегия предприятия в условиях современной эконо-мики // Актуальные проблемы региональной экономики и современного менеджмента: материа-лы Всерос. науч.-практ. конф. (Чуваш. гос. пед. ун-т им. И.Я. Яковлева, 22 апр. 2011 г.). – Чебок-сары: Изд-во «Перфектум», 2011. – С. 72–76.

5. Лавриченко, О.В. Учет влияния антропогенного фактора на управление инновационной системой промышленного предприятия / О.В. Лавриченко // Научная перспектива. – 2014. – № 3. – С. 116–119.

Лавриченко Олег Вячеславович, канд. экон. наук, генеральный директор, ООО «Протекс-

Студио» (г. Москва); [email protected].

Поступила в редакцию 25 мая 2014 г.



2014, том 14, № 4 41


2014, vol. 14, no. 4, pp. 35–41

MANAGEMENT OF INNOVATIVE SYSTEMS OF INDUSTRIAL ENTERPRISES AND DEVELOPMENT OF MODEL FOR THEIR CLASSIFICATION O.V. Lavrichenko, LLC “Protecs-Studio”, Moscow, Russian Federation, [email protected]

The concept of innovative self-organizing business forming technologies is consi-dered, their main regularities (a sintropiya and an exformation) are defined, and the model of classification of innovative systems of industrial enterprises for level of ensuring com-petitiveness with them is offered.

Keywords: innovative self-organizing business forming technologies, sintropiya, exformation, innovative system, criterions of classification, model of classification.

References 1. Lavrichenko O.V. Innovatsionnye biznesobrazuyushchie technologiikak endogennaya osnova

innovatsionnoy sistemy promyshlennogo predpriyatiya [Innovative Business Forming Technologies as an Endogenous Basis of Innovative System of the Industrial Enterprise]. Moscow, Moscow St. Univ. Publ., 2014. 236 p.

2. Lavrichenko O.V. Razrabotka innovatsionnoy strategii ustoychivogo razvitiya promyshlennogo predpriyatiya. Dis. kand. econ. nauk [Development of Innovative Strategy of a Sustainable Develop-ment of the Industrial Enterprise. Cand. econ. sci. diss.]. Moscow, Moscow State University of Econo-my, Statistics and Informatics (MESI), 2013. 182 p.

3. Lavrichenko O.V. [System Approach to Determination of Economic Efficiency of Innovative Projects]. Creative Economy, 2013, no. 10 (82), pp. 91–94. (in Russ.)

4. Lavrichenko O.V. [Innovative strategy of the enterprise in the conditions of modern economy]. Aktual’nye problem regional’noy ekonomiki i sovremennogo menedzhmenta: materialy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Actual problems of regional economy and the modern manage-ment: Proceedings of All-Russian scientific and practical conference]. Cheboksary, Chuvash St. Ped. Univ., 2011, pp. 72–76. (in Russ.)

5. Lavrichenko O.V. [Taking note of an anthropogenous factor on management of the industrial enterprise innovative system]. Scientific prospect, 2014, no. 3, pp.116–119.

Received 25 May 2014



Введение Определение соответствия гироскопических систем установленным критериям работоспо-

собности выполняется путем проведения испытаний в лабораторных условиях, которые включа-ют в себя проверку функционирования и калибровку приборов ориентации. Указанные испыта-ния реализуются на испытательных стендах (ИС), которые содержат в своем составе управляе-мую платформу, скорость которой поддерживается с высокой точностью.

Обеспечение точности и стабильности вращения платформы одноосного стенда обеспечива-ется за счет включения в состав стенда прецизионных чувствительных элементов, а также за счет синтеза регулятора системы управления ИС.

Несмотря на развитые современные методы решения задачи структурного синтеза регулято-ра, подавляющее большинство промышленных систем управления основаны на регуляторах пер-вого и второго порядка известной структуры (П-, И-, ПИ-, ПД-, ПИД-регуляторы). Эти регулято-ры в большинстве случаев позволяют обеспечить приемлемое управление, так как имеют доста-точно разработанные методики настройки. Однако при решении конкретной задачи управления возникают трудности, связанные с выбором структуры и параметров регулятора для обеспечения заданной точности управления.

Целью данной статьи является разработка одноосного стенда для испытаний гироскопиче-ских систем и синтез регулятора системы управления стендом.

1. Выбор кинематической схемы Кинематическая схема одноосного ИС, которая наиболее удовлетворяет требованиям иссле-

дований поведения углового движения гироскопических систем, представлена на рис. 1. Данная схема представляет собой одноосный ИС с двумя акселерометрами линейных уско-

рений, закрепленными на платформе так, что один из них является измерителем тангенциального ускорения aτ, а второй – центростремительного aц [2]. Акселерометры входят в состав цепи об-ратной связи системы управления платформой ИС. В системе управления ИС формируется ин-формация об угловой скорости и угловом ускорении платформы, используемая для построения управляющего функционала для системы управления двигателем (СУ ДВ).

УДК 351.383

УПРАВЛЕНИЕ УГЛОВЫМ ДВИЖЕНИЕМ ОДНООСНОГО ИСПЫТАТЕЛЬНОГО СТЕНДА ГИРОСКОПИЧЕСКИХ СИСТЕМ В.В. Седышев, П.Е. Белочкин

Рассмотрены вопросы разработки одноосного стенда для испытаний гироско-пических приборов и систем. Требуемая точность задания угловой скорости реали-зована за счет применения инерциальных чувствительных элементов (акселеромет-ров) в системе управления рабочей площадкой испытательного стенда. Для выбран-ной кинематической схемы построена математическая модель стенда, определена структурная схема объекта управления. Предложена конструкция одноосного испы-тательного стенда на основе синхронной электромашины вентильного типа. Описа-ны основные конструктивные элементы разработанного стенда. На основе анализа алгоритмов автоматического управления угловым движением одноосного стенда выбрано корректирующее устройство (регулятор). Представлена методика опреде-ления оптимальных параметров регулятора управления угловым движением. Ис-следован метод настройки регулятора в режиме оптимизации программной среды VisSim. Обоснована возможность получения требуемых показателей качества пере-ходного процесса при помощи ПИ-регулятора. Проведено моделирование системы с синтезированным регулятором. Отмечена возможность применения полученных результатов для определения параметров регуляторов сепаратных каналов двух- и трехосных испытательных стендов.

Ключевые слова: испытательный стенд, автоматическое управление, пара-метрическая оптимизация, численное моделирование.


Управление угловым движением одноосного испытательного стенда гироскопических систем

2014, том 14, № 4 43

Рис. 1. Кинематическая схема ИС

Представленная кинематическая схема ИС (см. рис. 1) обладает наилучшими эксплуатацион-

ными характеристиками, необходимыми для построения широкоскоростного стенда [2]. В связи с этим данную схему можно считать предпочтительной при разработке ИС.

2. Конструкция испытательного стенда Разработка одноосного ИС выполнена на основе концепции схемотехнических решений ис-

пытательных стендов, а также анализа точностных характеристик различных гироскопических приборов и систем [1, 2]. При проектировании стенда использовались знания ведущих отечест-венных и мировых производителей стендовой аппаратуры.

Конструкция одноосного ИС представлена на рис. 2. Вращающаяся часть одноосного ИС 1 (платформа) представляет собой стальной диск с универсальными крепежными отверстиями. В конструкции платформы предусмотрены специальные балансировочные узлы для устранения дисбаланса вращающейся части одноосного ИС. Конструкция платформы, балансировочных уз-лов и электроразъемов обеспечивает удобство и безопасность установки испытуемого прибора и его коммутации.

На обратной стороне платформы установлены чувствительные элементы одноосного ИС – акселерометры. Акселерометры 8 образуют пару, измеряющую тангенциальное ускорение, аксе-лерометры 9 образуют пару, измеряющую центростремительное ускорение. Информация с каж-дой пары комплексируется с целью обеспечения инвариантности ИС к невертикальности уста-новки оси платформы.

Платформа приводится во вращение посредством синхронной электромашины вентильного типа (ВМ) 6, который посредством фланца 12 консольно крепится к корпусу ИС 3. Питание ВМ и съем информации осуществляется с помощью штекерных разъемов 13. Управление вентильным двигателем производится специальным программным обеспечением.

Телеметрическая информация с испытуемого прибора снимается посредством коллекторного узла 2, обеспечивающего неограниченное вращение платформы ИС. Коллекторный узел имеет


В.В. Седышев, П.Е. Белочкин


два канала съема информации по 8 кольцам каждый (всего 16 колец). Каждый канал продублиро-ван дважды, что обеспечивает высокую надежность передачи информации. Корпус 10 предна-значен для защиты коллекторного узла от неблагоприятных воздействий внешней среды, а также для безопасности обслуживающего персонала.

Рис. 2. Конструкция ИС

Крутящий момент передается от двигателя к платформе через вал 5. Соединение вала с дви-

гателем – шпоночное или посредством муфты, соединение вала с платформой – фланцевое. Вал установлен в сдвоенных радиально-упорных подшипниках, воспринимающих осевую нагрузку, а также в радиальном подшипнике, воспринимающем радиальные нагрузки при значительных ско-ростях вращения. Сдвоенные радиально-упорные подшипники являются фиксирующей опорой и расположены в нижней части конструкции. Радиальный подшипник является плавающей опорой и расположен в верхней части конструкции ИС. Оба подшипника устанавливаются с предвари-тельным натягом. Опоры выполнены таким образом, чтобы полностью исключить осевую на-грузку на вал двигателя.

Следует отметить, что разработка одноосного ИС выполнялась с использованием системы автоматизированного проектирования (САПР) SolidWorks. Применение данного программного обеспечения позволило ускорить процесс разработки ИС за счет использования новейших средств автоматизированного проектирования – библиотек проектирования, прямого редактиро-вания геометрии, экспертных систем, а также систем инженерного анализа. Проведенные расче-ты основных деталей и узлов были подтверждены проведением инженерного анализа на их прочность и жесткость. Кроме того, было выполнено моделирование динамики стенда и имита-ция процессов сборки, разборки. Имитация сборки может быть использована в дальнейшем для разработки технологической документации.

3. Построение математической модели Исследование любого разрабатываемого прибора подразумевает следующую методику, со-

стоящую из нескольких этапов: физическая, математическая, численная модели; лабораторный и/или натурный эксперимент.

В качестве физической модели рассмотрим кинематическую схему (см. рис. 1). Математиче-ская модель основывается на системе уравнений движения и является основой для разработки лю-



2014, том 14, № 4 45

бой автоматической системы, в том числе одноосного ИС. На ее основе определяются требования к характеристикам элементов автоматической системы, режимам работы оборудования и т. д.

На рис. 3 представлены системы координат, используемые при построении математической модели ИС:

O00ξaηaζa – инерциальная система координат; O00ξkηkζk – система координат, связанная с корпусом управляемого основания; O00ξ0η0ζ0 – система координат, вращающаяся вокруг оси O00η0 с постоянной угловой скоро-

стью ω0 = const; O00X00Y00Z00 – система координат, связанная с осью платформы с испытуемым прибором, где

O00 – центр масс элемента «00» с платформой; O13X13Y13Z13 – система координат, связанная с корпусом акселерометра, измеряющего танген-

циальное ускорение; O23X23Y23Z23 – система координат, связанная с чувствительным элементом (кварцевой пласти-

ной) акселерометра, измеряющего тангенциальное ускорение; O14X14Y14Z14 – система координат, связанная с корпусом акселерометра, измеряющего цен-

тростремительное ускорение; O24X24Y24Z24 – система координат, связанная с кварцевой пластиной акселерометра, изме-

ряющего центростремительное ускорение.

Рис. 3. Системы координат




При выводе уравнений движения одно-осного ИС использовалась физическая мо-дель синхронной вентильной машины с по-стоянными магнитами, представленная на рис. 4 и состоящая из следующих состав-ляющих: AU

, BU

, CU

– векторы фазных напряжений, SU

– пространственный век-

тор напряжения, 0

– пространственный вектор магнитного потока ротора (машина с возбуждением от постоянных магнитов),

' 'd q – неподвижная система координат,

dq xy – вращающаяся система координат. Движение одноосного ИС описывается системой дифференциальных уравнений:

23

24

0 000 00 00 00 дв

23 2323 23 23 23 23 23 ДМ23 23 00 1

224 2424 24 24 24 24 24 ДМ24 24 00 2

00

00 00 0

0дв

;

;

;

;

;

y

z

z

dd S d d q q

qq S q q d d

I n M M

G lI n C k i R M

gG lI n C k i R M

gdiU R i L L idt

diU R i L L i

dt

M

0 .2 q d d d q qmp i L i i L i

(1)

Таким образом, система уравнений (1) является математической моделью разрабатываемого одноосного ИС.

4. Численное моделирование Моделирование является важным этапом при исследовании и проектировании любой ин-

формационно-измерительной системы, в том числе и одноосного ИС. На основании полученной математической модели одноосного испытательного стенда (1) записаны передаточные функции элементов системы и построена структурная схема управления ИС. Модель одноосного ИС, соз-данная в модуле Simulink программы Matlab, представлена на рис. 5.

Рис. 5. Схема моделирования одноосного ИС в Simulink

Рис. 4. Физическая модель вентильной машины

с постоянными магнитами



2014, том 14, № 4 47

В состав виртуальной модели одноосного ИС входят следующие блоки и модули: Ms – блок задания помех; Signal Builder, Sine Wave, Step – блоки задания законов изменения угловой скорости в виде

трапеции, синусоиды и единичной ступени соответственно; Motor – модель системы «вентильный двигатель – платформа одноосного ИС»; A_tan, A_cs – модели акселерометров, измеряющих тангенциальное и центростремительное

ускорение соответственно. Алгоритм интегрирования и параметры моделирования были выбраны с учетом получения

устойчивых и корректных результатов при наименее сложном алгоритме и максимально возмож-ном шаге интегрирования.

Целью моделирования является определение реакции системы на единичное ступенчатое воздействие, т. е. построение переходного процесса системы. Результаты моделирования приве-дены на рис. 6.

Рис. 6. Реакция системы на ступенчатое воздействие

Представленный (см. рис. 6) переходный процесс (по скорости) характеризуется следующи-

ми показателями качества: – время переходного процесса п 0,03t с;

– перерегулирование max уст

уст

2,25 1,36100 % 100 % 65 %1,36

y yy

.

Очевидно, что система обладает большим показателем перерегулирования. С точки зрения динамического качества работы системы перерегулирование является недопустимым. Кроме то-го, колебательный переходный процесс вызывает недопустимо большие динамические нагрузки




на элементы системы. Подавление нежелательных колебаний регулируемой величины в пере-ходном процессе возможно при наличии корректирующего устройства (регулятора).

С целью получения требуемых показателей качества переходного процесса необходимо синтезировать регулятор исполнительного устройства управления угловым движением – двига-теля ИС. Схема моделирования ВМ в среде Simulink программы Matlab имеет вид, представ-ленный на рис. 7.

Рис. 7. Схема моделирования ВМ

В состав приведенной схемы входит передаточная функция ПИ-регулятора:

РС П и1W k ks

,

где Пk и Иk – коэффициенты усиления П-регулятора и И-регулятора соответсвенно; s – ком-плексная переменная.

Первым этапом выбора параметров ПИ-регулятора является определение области устойчиво-сти данной системы в области параметров Пk , иk регулятора. Для построения областей устойчи-вости был использован критерий Гурвица. Условия устойчивости системы имеют вид:

и

1П и

1 РС

0;

1 .q

q

TT T

k kT T k

Область устойчивости системы представлена на рис. 8.

После того, как известна область устойчивости системы, встает задача определения оптимальных параметров регулятора. Оптимальной системой автоматического регулирования или управления является система, которой тем или иным способом приданы наи-лучшие качества согласно определен-ному критерию. Следовательно, сис-тема является оптимальной, если оп-тимальны параметры регулятора, вхо-дящего в состав системы.

Стоит отметить, что методы опти-мизации для нахождения параметров регулятора по своей сути аналогичны методам идентификации параметров

объекта. В первую очередь выбирается критерий минимизации – определенный показатель каче-ства или комплексный критерий, составленный из нескольких показателей с различными весо-выми коэффициентами. Далее критерий минимизации дополняется ограничениями, накладывае-мыми требованиями робастности. В результате получается целевая функция, зависящая от пара-метров регулятора. Искомые параметры определяются численными методами минимизации це-

Рис. 8. Область устойчивости системы



2014, том 14, № 4 49

левой функции с заданными ограничениями. Методы оптимизации являются мощным средством настройки ПИ-регуляторов с помощью специально разработанных для этого компьютерных про-грамм, например VisSim.

Перед выполнением оптимизации системы необходимо выбрать определенный функционал качества целевой функции системы. Чаще всего в качестве целевой функции задается интеграль-ный квадратичный функционал:

2уст

уст0

Jy t y

dty

.

При проведении оптимизации системы был использован метод Powell, максимальное коли-чество итераций – 100. Результаты проведения оптимизации приведены на рис. 9.

Рис. 9. Система с оптимизированными параметрами ПИ-регулятора

По результатам оптимизации параметрам ПИ-регулятора были присвоены следующие значе-

ния: П 0,015k , И 0,0058k . За счет оптимизации параметров ПИ-регулятора удалось значительно уменьшить величину

перерегулирования: max уст

уст

1,46 1,36100 % 100 % 7,4 %1,36

y yy

,

что является приемлемым для проектируемой системы. Таким образом, данное исследование позволит при разработке двух- или трехосных испыта-

тельных стендов выбрать параметры регуляторов соответствующих сепаратных каналов автома-тического управления угловым движением.

Заключение В данной работе была предложена конструктивная схема одноосного стенда для испытаний

гироскопических систем. В соответствии с выбранной функционально-кинематической схемой и желаемыми законами

движения составлена математическая модель ИС, определены передаточные функции элементов системы управления и построена структурная схема системы автоматического управления ИС. Проведено численное моделирование углового движения одноосного ИС в среде Matlab и полу-чены показатели качества переходного процесса при единичном ступенчатом воздействии. Вы-бран регулятор системы управления и определены его оптимальные параметры с использованием программы VisSim. Выполнено моделирование различных режимов работы стенда с оптималь-ным регулятором системы управления угловым движением.




Литература 1. Герман-Галкин, С.Г. Проектирование мехатронных систем на ПК / С.Г. Герман-Галкин. –

СПб.: Корона-Век, 2008. – 368 с. 2. Прецизионные управляемые стенды для динамических испытаний гироскопических прибо-

ров / Д.М. Калихман; под общ. ред. акад. В.Г. Пешехонова – СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электропри-бор», 2008. – 296 с.

Седышев Вячеслав Викторович, канд. техн. наук, заведующий кафедрой приборостроения,

Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Белочкин Павел Евгеньевич, магистрант кафедры приборостроения, Южно-Уральский

государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Поступила в редакцию 11 июля 2014 г.


2014, vol. 14, no. 4, pp. 42–50

ANGULAR MOVEMENT CONTROL OF SINGLE-AXIS TEST DESK OF GYRO-SYSTEMS V.V. Sedyshev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], P.E. Belochkin, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The paper presents design issues of a single-axis stand for testing of gyro devices and systems. Required accuracy of angular velocity is implemented using the inertial sensors (accelerometers) in the system of work platform control of the test stand. Mathematical model is developed for selected kinematic scheme. Block diagram of control object is de-termined. Design of the single-axis test stand on basis of BLDC motor is proposed. Main structural components of developed design are described. Compensating device (regula-tor) is selected on basis of analyzing of the algorithms of angular movement automatic control. Method of regulator adjustment in optimization mode of VisSim is investigated. Ability of obtaining of required transient process characteristics by means of PI controller is justified. Modeling of a system with synthesized regulator is carried out. It is noted the possibility to apply the results for determining the regulator parameters of separate chan-nels of biaxial and triaxial test desks.

Keywords: test desk, automatic control, parameter optimization, numerical modeling.

References 1. German-Galkin S.G. Proektirovanie mekhatronnykh sistem na PK [Designing of Mechatronic

Systems on PC]. St. Petersburg, Korona-Vek Publ., 2008. 368 p. 2. Kalikhman D.M. Pretsizionnye upravlyaemye stendy dlya dinamicheskikh ispytaniy giroskopi-

cheskikh priborov [Precision Controlled Stands for Dynamic Tests of Gyroscopic Devices]. St. Peters-burg, SRC RF CSRI Elektropribor, 2008. 296 p.

Received 11 July 2014


2014, том 14, № 4 51

Введение Управление и организация дорожного движения – это отрасль научно-технической деятель-

ности, которая развивается довольно давно: от регулировщика и ручного светофора до интеллек-туальных транспортных систем и «умных городов». Более чем за век развития подходов к управ-лению и организации движения ученые и инженеры постоянно сталкивались с проблемой быст-рого роста количества автотранспорта, что способствовало усложнению и совершенствованию методов борьбы с пробками, загрязнением воздуха, ухудшающейся ситуацией безопасности на дорогах и т. д.

В настоящее время теория и практика организации и управления движения транспорта нахо-дятся на довольно высоком уровне развития. Проработаны математические основания и теории, позволяющие имитировать транспортные потоки и проводить анализ получаемых результатов. Внедрены многие математические модели и частично решены задачи прогнозирования ситуации на дороге, расчета предельной пропускной способности заданного участка дорожной сети и т. д.

В то же время были проработаны и внедрены концепции умного города и интеллектуальных транспортных систем.

Наряду с логистическими путями организации движения также развивается и испытывается такой подход, как бессветофорная организация дорожного движения.

Сколь бы ни были высоки уровень развития и разнообразие методов организации и управле-ния дорожным движением, но во многих крупных городах вопросы оптимизации дорожного движения до сих пор решаются без использования новейших разработок в сфере регулирования работы дорожно-транспортной сети. Причиной тому – высокие цены на подобные программные и программно-аппаратные комплексы, а также большие усилия и солидные капиталовложения, которых требует внедрение подобного рода систем.

Для крупных городов с ограниченным бюджетом и уже существующими проблемами в орга-низации и управлении движения транспорта можно посоветовать применение максимально про-стых в эксплуатации и обучении персонала, а также не требующих долгосрочного внедрения программных продуктов.

Что же касается городов с достаточным финансированием, то на данный момент у них есть обширный выбор средств уменьшения нагрузки на транспортную инфраструктуру, снижения издержки перевозки пассажиров и грузов, повышения пропускной способности тех или иных «узких» мест в сети города.

1. Светофорное регулирование дорожного движения 1.1. История возникновения светофора Первый прибор, регулирующий движение, появился в 1868 г. в Англии, его изобретатель –

Д.П. Найт, который был специалистом по железнодорожным семафорам. Светофор управлялся вручную и имел два положения, первое разрешало движение с осторожностью, а второе запре-щало движение. Со временем семафорные крылья заменили газовыми трубками, но после про-исшествия 1896 г., когда газовый фонарь светофора взорвался, ранив управляющего светофором полицейского, о светофорном регулировании забыли почти на пятьдесят лет.

УДК 62-69

РАЗВИТИЕ ПОДХОДОВ К УПРАВЛЕНИЮ И ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТА В КРУПНЫХ ГОРОДАХ О.В. Логиновский, А.А. Шинкарев

Рассматривается история создания светофора, автоматическое регулирование его работы. Затронута история развития математических моделей транспортных по-токов и их классификация. Показаны достоинства и недостатки бессветофорной ор-ганизации дорожного движения, а также описаны основные способы информирова-ния участников дорожного движения.

Ключевые слова: дорожное движение, управление, этапы развития.


О.В. Логиновский, А.А. Шинкарев


Первая система светофоров, способная к автоматическому переключению без непосредст-венного участия человека, была разработана и запатентована в 1910 г. Э. Сиррином. Его свето-фор использовал надписи Proceed и Stop, которые не имели подсветки.

Изобретателем электрического светофора считается Л. Вайр. В 1912 г. он разработал, но не запатентовал светофор с двумя круглыми электрическими сигналами – красным и зеленым. 5 ав-густа 1914 г. Американская светофорная компания установила на перекрестке в Кливленде четы-ре электрических светофора конструкции Д. Хога. У них были красный и зеленый сигналы, а при переключении издавался звуковой сигнал. Система управлялась полицейскими, которые сидели в стеклянной будке на перекрестке.

В 1920 г. в Детройте были установлены трехцветные светофоры, использующие желтый сиг-нал, чьими авторами были У. Поттс и Д.Ф. Харрис.

В Европе аналогичные светофоры впервые были установлены в 1922 г., а в Англии – в 1927 г. В СССР первый светофор установили в 1930 г. в Ленинграде. В Москве первый светофор

появился 30 декабря того же года. До 1956 г. на регулируемых перекрестках Москвы стояли электрические светофоры, тре-

бующие для переключения сигналов непосредственного участия милиционеров. Во второй половине пятидесятых годов в Москве появились первые автоматические свето-

форы, которые работали в соответствии с заданной программой. А вскоре на базе этих умных светофоров нашими инженерами была создана первая система координированного управления – центральная автоматическая светофорная станция.

В середине девяностых годов были изобретены зеленые светодиодные светофоры с доста-точной яркостью и чистотой цвета, и начались эксперименты со светодиодными светофорами [1].

1.2. АСУДД и светофоры В современных автоматизированных системах управления дорожным движением широко

используется информация от видеокамер, входящих в состав подсистем видеоконтроля. Полу-ченная от них информация позволяет организовать оптимальное управление транспортными по-токами, скоординировать работу ключевых транспортных узлов города, проводить анализ раз-личных закономерностей при определенных управляющих воздействиях. Преимуществом систем видеоконтроля является сочетание числовой и визуальной информации, которая радикально от-личает их от других систем наблюдения.

Системы видеоконтроля, ориентированные на транспорт, предоставляют данные трех типов: 1) информация о трафике для статистической обработки: – общее число обнаруженных автомобилей; – скорость; – ускорение транспортного потока; – плотность потока; – занятость полос движения; – классификация автомобилей; 2) информация о происшествиях на дороге: – высокая скорость, плотность потока или занятость полос; – наличие заторов или движения по встречной полосе; – остановившиеся или медленно движущиеся автомобили; – наличие на дороге подозрительных предметов; 3) информация о наличии/отсутствии автомобилей: – наличие приближающихся автомобилей; – наличие автомобилей, остановившихся на перекрестке; – число автомобилей, проехавших через зоны обнаружения; – измерение длины очереди. По опыту зарубежных стран последний тип информации широко применяется в системах

управления светофорами [1]. Если же нет необходимости в визуальном подтверждении дорожной ситуации при помощи

видеокамер, то можно обойтись и куда более дешевыми средствами получения информации об интенсивности дорожного движения и плотности потока. Ведь на основании именно этих данных производятся основные расчеты параметров дорожно-транспортной сети. К тому же програм-


Развитие подходов к управлению и организации движения транспорта в крупных городах

2014, том 14, № 4 53

мное обеспечение, определяющее интенсивность и плотность является довольно дорогим, а в случае самостоятельного производства требует программистов высокой квалификации.

В любом случае, данные, получаемые от систем анализа потока, попадают в математическую модель, которая на основе этой информации делает прогноз ситуации в будущем и позволяет по-лучить дополнительный отчет о состоянии дорожной ситуации.

2. Обзор основных методов математического моделирования транспортных потоков Основы математического моделирования закономерностей дорожного движения были зало-

жены в 1912 г. русским ученым, профессором Г.Д. Дублиром. Первостепенной задачей, послужившей развитию моделирования транспортных потоков,

стал анализ пропускной способности магистралей и пересечений. В специальной литературе встречаются такие модификации понятия пропускной способности как теоретическая, номиналь-ная, эффективная, собственная, практическая, фактическая и другие. В настоящее время пропу-скная способность является важнейшим критерием оценки качества функционирования путей сообщения.

Первая макроскопическая модель, в которой движение транспортного потока рассматрива-лось с позиции механики сплошной среды, была предложена в 1955 г. Лайтхиллом и Уиземом. Они показали, что методы описания процессов переноса в сплошных средах могут быть исполь-зованы для моделирования заторов.

Выделение математических исследований транспортных потоков в самостоятельный раздел прикладной математики впервые было осуществлено Ф. Хейтом.

В 60–70-е гг. вновь возник интерес к исследованию транспортных систем. Эта заинтересо-ванность проявилась в том числе в финансировании многочисленных контрактов, обращении к авторитетным ученым – специалистам в области математики, физики, процессов управления, та-ким как нобелевский лауреат И. Пригожин, специалист по автоматическому управлению М. Атанс, автор фундаментальных работ по статистике Л. Брейман. В нашей стране движение автотранспорта активно изучалось в конце 70-х гг. в связи с подготовкой к Олимпийским играм 1980 г. в Москве. Результаты этих исследований неоднократно докладывались на научно-исследовательском семинаре И.И. Зверева на механико-технологическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова [2].

Одна из математических моделей организации движения транспортных потоков на улично-дорожной сети города как системе взаимосвязанных перекрестков была предложена О.В. Логиновским в конце 70-х гг. прошлого века [3].

В конце 80-х – начале 90-х гг. в США проблемы исследования транспортных систем были возведены в ранг проблем национальной безопасности. К решению этой задачи были привлечены лучшие физики и компьютерная техника Национальной исследовательской лаборатории Лос-Аламос.

В итоге, в моделировании дорожного движения исторически сложилось два основных под-хода – детерминистический и вероятностный (стохастический).

В основе детерминированных моделей лежит функциональная зависимость между отдель-ными показателями, например, скоростью и дистанцией между автомобилями в потоке. В стохас-тических моделях транспортный поток рассматривается как вероятностный процесс.

Все модели транспортных потоков можно разбить на три класса: модели-аналоги, модели следования за лидером и вероятностные модели.

В моделях-аналогах движение транспортного средства уподобляется какому-либо физиче-скому потоку (гидро- и газодинамические модели). Этот класс моделей принято называть макро-скопическими.

В моделях следования за лидером существенно предположение о наличии связи между пере-мещениями ведомого и головного автомобиля. По мере развития теории в моделях этой группы учитывалось время реакции водителей, исследовалось движение на многополосных дорогах, изу-чалась устойчивость движения. Этот класс моделей называют микроскопическими.

В вероятностных моделях транспортный поток рассматривается как результат взаимодейст-вия транспортных средств на элементах транспортной сети. В связи с жестким характером огра-ничений сети и массовым характером движения в транспортном потоке складываются отчетли-




вые закономерности формирования очередей, интервалов, загрузок по полосам дороги и т. п. Эти закономерности носят существенно стохастический характер.

В последнее время в исследованиях транспортных потоков стали применять междисципли-нарные математические идеи, методы и алгоритмы нелинейной динамики [2].

Наряду с автоматизированным управлением работой регулируемых перекрестков, целью ко-торого является достижение максимальной пропускной способности узлов транспортной сети и уменьшение издержек участников дорожного движения, существует подход к организации до-рожного движения на участках пересечения без использования светофоров.

3. Бессветофорная организация дорожного движения Бессветофорное движение – концепция организации дорожного движения, основанная на

том, что на некоторых видах перекрестков (Т-образный перекресток с односторонней главной дорогой и двусторонней второстепенной, Y-образный с круговым движением) для безопасного разъезда автомобилей не требуется светофор (траектории транспортных средства пересекаются исключительно во время перестроения) [4].

При подобной организации движения пешеходы пропускаются с помощью подземных пере-ходов или вызывных светофоров.

Решение вопроса организации бессветофорного движения городских дорожно-транспортных средств в двухмерном пространстве в рамках действующих норм и правил упирается в обеспече-ние условий, при которых траектории непрерывно движущихся объектов могут пересекаться только при их перестроении. Этот способ актуален не только для строящихся и быстро разви-вающихся городов, но может также с успехом применяться для оптимизации дорожного движе-ния крупных городов.

Специалисты по планированию и проектированию городских транспортных потоков в Гер-мании, Дании и Голландии провели эксперимент под названием «Голые улицы» с введением не-управляемых улиц и перекрестков и нашли их более эффективными по сравнению с традицион-ными моделями. Как показала практика, водители тратят меньше времени на поездки, а в часы пик на дорогах реже создаются пробки. Идея проекта заключается в том, что вместо регулируе-мых светофоров и дорожных знаков, участники движения используют невербальный контакт друг с другом. Таким образом, не ограниченные ничем водители и пешеходы становятся более осторожными и внимательными, обостряются их чувства, просыпается внутренняя дисциплина.

Во многих развивающихся странах нерегулируемое дорожное движение – неотъемлемая часть городской жизни. В перегруженных транспортных потоках Бали и Индонезии водители транспортных средств и пешеходы игнорируют знаки и светофоры, и, тем не менее, вполне безо-пасно передвигаются, полагаясь на негласные правила и свое чутье. Конечно, подобная система чаще всего работает в местах с медленным трафиком и обилием пешеходов [1].

По данным проведенных исследований бессветофорная организация движения действитель-но может оказаться более эффективной по сравнению с традиционными моделями. Но подобный подход может быть внедрен лишь в городах, где органы местного самоуправления имеют доста-точно сильную политическую волю, ведь зачастую принятие модели такого рода требует боль-ших капиталовложений, а также длительной и зачастую болезненной реконструкции сущест-вующей дорожной инфраструктуры.

4. Способы информирования участников дорожного движения Наряду с методами организации архитектуры дорожно-транспортной сети и технологиями

интеллектуального регулирования дорожного движения не последнюю роль в борьбе с основны-ми проблемами перегруженной транспортной инфраструктуры играют методы информирования участников дорожного движения о текущей ситуации на дорогах. Они позволяют водителям принимать более взвешенные решения при выборе маршрута, что в целом положительно влияет на равномерность распределения нагрузки на транспортную сеть.

Информирование участников дорожного движения о дорожной ситуации вполне успешно работает во многих странах. При перегрузке основных улиц предоставляются сведения об объ-ездных маршрутах, в том числе доступна информация о парковках, разрешенных направлениях движения, где также могут быть указаны названия районов и улиц. Передающими информацию



2014, том 14, № 4 55

элементами служат многопозиционные дорожные знаки, световые табло с обновляемой инфор-мацией, а также специальные видео- и радиоканалы.

На данный момент уже существуют технологии, которые позволяют объединять транспорт-ные средства в единую сеть, используя встроенные в них компьютерные чипы. Созданы специ-альные радары и приборы радиопредупреждения, которые помогают избежать столкновения на дороге. В процессе внедрения – технологии, позволяющие блокировать запуск двигателя автомо-биля, в случае если водитель находится в состоянии алкогольного или иного опьянения. Спутни-ковые технологии, разнообразные навигационные системы и системы определения местонахож-дения транспортного средства становятся обычным явлением, помогая водителю находить доро-гу в незнакомом городе или вызывать помощь простым нажатием кнопки. Широкое распростра-нение получают устройства, автоматически уведомляющие экстренные службы в случае сраба-тывания подушек безопасности, угона транспортного средства и т. д.

Одна из британских компаний разработала «транспортные видеокамеры», которые должны повысить безопасность на дорогах прежде всего за счет регулирования скорости потока транс-портных средств. Новые устройства представляют собой вмонтированные в дорожное полотно светящиеся маячки, которые при помощи видеокамеры определяют скорость автомобилей, износ их покрышек и идентифицируют номерные знаки. Когда скорость приближающегося автомобиля измерена, устройство начинает работать подобно светофору – светодиоды подают автомобили-стам световые сигналы от красного до зеленого.

С начала 2006 г. в Японии на автомобилях появились «умные» номера, оснащенные встроен-ным микрочипом, запоминающим и передающим информацию о владельце, номере автомобиля, месте регистрации и размере. Целью эксперимента является ограничение с помощью современ-ных технологий скопления автомобилей в час пик на центральных магистралях японских горо-дов. В перспективе владельцам автомобилей, желающим попасть в центр города в час пик, при-дется оплачивать въезд. Власти Японии планируют полностью автоматизировать процесс списа-ния платы с электронного чипа, который будет установлен в каждый автомобиль.

В США силами правительства и компаний IBM, Chrysler и Nissan планируется внедрение светофоров, способных сообщать водителям, какой скорости им необходимо придерживаться, чтобы попасть в так называемую зеленую волну.

Одной из проблем, которую решает организация и регулирование дорожного движения, яв-ляются пробки на дорогах.

Проблема пробок остро стоит во многих странах мира и попытки ее разрешить многочислен-ны и разнообразны [6].

Во многих странах Европы и Японии созданы системы, которые следят за состоянием дорог и передают информацию об их загруженности непосредственно на приборную доску автомобиля. Располагая такими сведениями, водитель может видеть проблемные участки и предпринимать действия по их объезду.

Английская фирма IT IS экспериментирует с системой определения загруженности дороги по сигналам сотовых телефонов. В настоящее время практически каждый человек имеет как мини-мум один мобильный телефон. А операторы сотовой связи всегда следят за местонахождением мобильных устройств, тем самым могут предоставлять информацию по концентрации аппаратов в том или ином месте, что, в свою очередь, дает потенциальную возможность отслеживать ин-тенсивность, плотность и другие характеристики транспортных потоков. Таким образом, с реше-нием проблемы отсеивания мобильных устройств, которые принадлежат велосипедистам и пе-шеходам, получится система, предоставляющая вполне достоверные данные об интенсивности движения в определенных районах, без необходимости оборудовать дороги дорогостоящими датчиками, которые бы определяли параметры транспортных потоков города.

В городе Редмонд (США) фирма Microsoft создала систему прогнозирования пробок. По те-лефону или через Интернет водитель, введя данные о поездке, может получить прогноз состоя-ния интересующих его трасс. Указываются вероятные места пробок. Для прогноза используются как данные о состоянии загруженности дорог, поступающие в реальном времени, так и сведения, накопленные в прошлом. Учитываются также погода, календарь выходных и праздничных дней и даже массовые мероприятия. Достоверность прогнозов, которыми ежедневно пользуются более 3000 сотрудников фирмы Microsoft, достигает 75 %.




Несколько групп исследователей США и Германии считают, что бороться с дорожными пробками можно на уровне отдельного автомобиля. Многие современные автомобили оборудо-ваны системой круиз-контроля, которая позволяет поддерживать заданную скорость движения автоматически. Снабдив данную систему радаром, который следит за расстоянием до впереди едущего автомобиля, автомат получает возможность при необходимости снижать скорость авто-мобиля, например, если расстояние до впереди едущего транспортного средства опасно мало для данной скорости. Подсчитано, что если бы все машины на дорогах США были оборудованы этим так называемым адаптивным или активным круиз-контролем, число ежегодных столкновений на дорогах страны уменьшилось бы на 12000.

У адаптивного круиз-контроля есть дополнительный эффект: он делает движение потока машин более плавным. Там, где человек резко останавливает машину, автомат снижает скорость постепенно. Компьютерное моделирование показало, что достаточно снабдить адаптивным круиз-контролем 20 % транспортных средств, чтобы полностью устранить некоторые типы заторов.

В борьбе с пробками, особенно в крупных городах, применяют различные методы. Наиболее характерными из которых являются следующие:

– система Carpool, при которой парк автомобилей находится в совместном пользовании сразу нескольких водителей и применяется в различных формах;

– система управления парковками (платные парковки, ограничения на парковку); – развитие сети городского общественного транспорта: строятся новые станции метрополи-

тена, увеличивается протяженность маршрутов наземного общественного транспорта; – автоматизированная система управления дорожным движением, которая регулирует работу

светофоров, имеющих автоматически переключающиеся программы в зависимости от времени суток;

– платные дороги, тоннели; – платный въезд большегрузного транспорта; – информационные табло, на которых размещена информация о ближайших заторах, авариях,

ремонтах; – новые многоэтажные развязки, разгрузочные экспресс-шоссе; – навигационные устройства, на которых через спутник отражается информация о ситуации

на дорогах и предлагаются оптимальные варианты движения к цели; – строительство скоростных магистралей; – для автобусов и легковых автомобилей с загрузкой более одного человека выделяют осо-

бые полосы движения, отделенные разметкой или невысокими бордюрами, позволяющие объез-жать дорожные заторы в часы пик.

Существенно изменить дорожную ситуацию можно на основе применения современных ме-тодов организации движения транспорта и пешеходов, позволяющих повысить эффективность функционирования дорожно-транспортной системы. Качественная организация движения транс-портных средств на улицах и дорогах позволяет во многих случаях создать необходимые условия для бесперебойной перевозки пассажиров и грузов.

Ограничение доступа транспортных средств на определенные территории города, введение жилых и пешеходных зон, запрет или ограничение движения грузового транспорта, зональные ограничения скорости, реверсивное регулирование движения, адаптивное сетевое управление транспортными и пешеходными потоками с использованием АСУД, информационное обеспече-ние участников движения – все эти методы и технические средства организации дорожного дви-жения, применяемые на практике, недостаточно гибко реагируют на состояние дорожного дви-жения.

Внедрение автоматизированных систем управления дорожным движением позволяет сокра-тить задержки в движении транспорта на 20–25 %, сократить время поездки на 10–15% и умень-шить вредные выбросы на 5–10 %. Интересным решением оптимизации движения транспортных потоков является внедрение новых современных методов управления дорожным движением.

В целом всю стратегию местных властей по борьбе с чрезмерной загруженностью дорог можно разделить на три взаимосвязанных блока. Во-первых, это меры, которые призваны стиму-лировать отказ от пользования личными автомобилями в пользу общественного транспорта. Во-вторых, создание эффективной инфраструктуры дорог для быстрого передвижения тех, кто пре-



2014, том 14, № 4 57

небрег советами и сел за руль личного авто. В-третьих, разработка системы доступного каждому автомобилисту информирования о ситуации на дорогах, которая позволяет объехать пробки [5].

Заключение Проследив основные тенденции развития подходов к управлению и организации дорожного

движения, можно утверждать, что это поле научно-технической деятельности активно развивает-ся как в отношении методов построения архитектуры транспортной сети, так и в отношении про-граммного и технического обеспечения интеллектуальных систем интегрированных в дорожную инфраструктуру городов.

Изучив историю развития светофорного регулирования, а также возникновение полностью противоположной концепции бессветофорной организации движения, можно отметить, что про-стор для обоснованного выбора способа организации и управления дорожной сетью существует. Добавив сюда возможности развития городского пассажирского транспорта, использования АСУД, введения понятия платной дороги, строительства многоэтажных дорожных развязок и многого другого, получим, что руководство любого крупного населенного пункта может найти все необходимые методы и средства мониторинга ситуации на дорогах, борьбы с пробками, за-грязнением воздуха, чрезмерной концентрацией транспортных средства в историческом центре города и т. д.

В качестве же текущего и будущего направления развития организации и управления движе-нием стоит считать тотальную интеграцию дорожной инфраструктуры с программно-техническими комплексами управления транспортной обстановкой и участниками дорожного движения. Таким образом, получаем единое информационное пространство, в котором водитель играет роль не только реципиента управляющих воздействий, но и непосредственного участника процесса поддержания баланса оптимальной загрузки дорожно-транспортной сети города.


1. АСУД и светофоры. – http://www.fcp-pbdd.ru/special_equipment/20043/ (дата обращения 13.06.2014).

2. Семенов, В.В. Математическое моделирование динамики транспортных потоков мегапо-лиса / В.В. Семенов. – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, 2004. – 44 с.

3. Логиновский, О.В. Оптимальное развитие системы пересечений магистралей города / О.В. Логиновский / Известия высших учебных заведений. Архитекутура и строительство. – 1978. – № 8. – C. 62–68

4. Совершенствование организации дорожного движения в г. Москве / Газета ГУВД Москвы «Петровка 38». – № 32. – 2009.

5. Борьба с пробками в различных странах. – http://instanswer.ru/vneklassnaya-rabota/ obuchenie/ borba-s-probkami-v-razlichnykh-stranakh (дата обращения 20.07.2014).

6. Введение в математическое моделирование транспортных потоков: учеб. пособие / под ред. А.В. Гасникова. – М.: МФТИ, 2010. – 362 с.

Логиновский Олег Витальевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой инфор-

мационно-аналитического обеспечения управления в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Шинкарев Александр Андреевич, инженер-программист ООО «741 Студиос.ру» (г. Челя-бинск); sania.kill@ mail.ru.





Bulletin of the South Ural State University

Series “Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics” 2014, vol. 14, no. 4, pp. 51–58

EVOLUTION OF CITIES TRAFFIC SUPERVISION AND MANAGEMENT APPROACHES O.V. Loginovskiy, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.A. Shinkarev, LLC “741 Studios.ru”, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

This paper describes a history of light signal creation, automatic control of its work. Also traffic flow mathematical models evolution history and classification are touched upon. The merits and demerits of road architecture without traffic light signals are given and also methods of informing of road users about various situations on the road are de-scribed.

Keywords: traffic, management, evolution stages.

References 1. ASUD i svetofory [Automated Control Systems for Movement and Light Signals]. Available at:

http://www.fcp-pbdd.ru/special_equipment/20043/ (accessed 06.13.2014). 2. Semenov V.V. Matematicheskoe modelirovanie dinamiki transportnykh potokov megapolisa

[Mathematical Modeling of Metropolis Traffic Flows]. Moscow, Keldysh Institute of Applied Mathematics, 2004. 44 p.

3. Loginovskiy O.V. [Optimal Way of Highways Crossing System Evolution in City]. Higher Educational Establishment News. Architecture and Construction, 1978, no. 8, pp. 62–68. (in Russ.)

4. Sovershenstvovanie organizatsii dorozhnogo dvizheniya v g. Moskve [Traffic Management Improving in Moscow]. Newspaper “Petrovka 38” of Moscow Department of Internal Affairs, 2009, no. 32.

5. Bor'ba s probkami v razlichnykh stranakh [Struggle with Traffic Jams in Different Countries]. Available at: http://instanswer.ru/vneklassnaya-rabota/obuchenie/borba-s-probkami-v-razlichnykh-stranakh/ (accessed 07.20.2014).

6. Gasnikov A.V. (Ed.) Vvedenie v matematicheskoe modelirovanie transportnykh potokov: ucheb. posobie [Introduction in Mathematical Modeling of Traffic Flows: Tranning Manual for High Schools]. Moscow, MIPT Publishing, 2010. 362 p.



2014, том 14, № 4 59

Многие задачи математической физики, анализа и обработки результатов физических экспе-риментов сводятся к интегральному уравнению I рода. Данные уравнения относятся к классу не-корректно поставленных задач, теория которых в настоящее время интенсивно развивается. В ра-боте [1] был предложен и обоснован метод обобщенной невязки для решения операторных урав-нений первого рода с приближенно заданным оператором.

При решении некорректных задач важное место занимает оценка погрешности регуляризо-ванного решения. Как правило, после такой оценки делали дискретизацию задачи, которая не учитывалась в оценке. В настоящей статье на основе обобщенного принципа невязки получена оценка погрешности для дискретизированного решения.

Кроме того, в данной статье на основе этого метода строится регуляризующий алгоритм при-ближенного решения интегральных уравнений первого рода, а также получена оценка точности этого алгоритма.

Постановка задачи Рассмотрим интегральное уравнение первого рода

( ) ( , ) ( ) ( ), ,b

a

Au s K s t u s ds f t c t d

(1)

где 2( , ) ([ , ] [ , ]), ( ) [ , ]K s t C a b c d u s L c d и ядро ( , )K s t замкнуто. Предложим, что при 0( ) ( )f t f t существует точное решение уравнения (1) 0( ),u s которое

принадлежит множеству rM , где

2 22( ) : ( ), '( ) [ , ], (0) 0, [ '( )] ,

b

ra

M u s u s u s L a b u u s ds r

(2)

где '( )u s производная ( )u s по s . Заметим, что решение 0 ( )u s единственно ввиду замкнутости ядра ( , ).K s t

УДК 517.948

ОБ ОЦЕНКЕ ПОГРЕШНОСТИ РЕГУЛЯРИЗУЮЩЕГО АЛГОРИТМА, ОСНОВАННОГО НА ОБОБЩЕННОМ МЕТОДЕ НЕВЯЗКИ, ПРИ РЕШЕНИИ ИНТЕГРАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ В.П. Танана, А.И. Сидикова, Е.Ю. Вишняков

При математическом моделировании многих процессов и явлений, происходя-щих в природе и обществе, приходится сталкиваться с задачами, не удовлетворяю-щими условиям корректности Адамара. Основной трудностью решения таких задач является то, что их математическая модель и метод должны быть увязаны друг с другом. Такие задачи называют некорректно поставленными. Основы теории моде-лирования и решения таких задач были заложены в трудах академиков А.Н. Тихо-нова, М.М. Лаврентьева и чл.-корр. РАН В.К. Иванова.

Для эффективного решения неустойчивых задач к настоящему времени созда-ны специальные регулярные методы, основанные на замене исходной некорректной задачи задачей или последовательностью задач , корректных в обычном смысле.

Настоящая статья посвящена оценке погрешности регуляризующего алгоритма, основанного на обобщенном методе невязки. Данная задача является некорректной. При оценке погрешности методов решения некорректно поставленных задач прихо-дится сталкиваться с трудностью, связанной с неопределенностью точного решения, поэтому необходима разработка новых эффективных методов решения таких задач, оценки их эффективности и разработки на их основе программ для численного реше-ния соответствующих задач. В настоящей статье на основе обобщенного принципа невязки получена оценка погрешности для дискретизированного решения.

Ключевые слова: регуляризация, интегральное уравнение, оценка погрешности,некорректная задача.


В.П. Танана, А.И. Сидикова, Е.Ю. Вишняков


Кроме того, будем считать, что точное значение 0( )f t нам неизвестно, а вместо него даны

2( ) [ , ]f t L c d и 0 такие, что

20( ) ( ) .Lf t f t

(3)

Требуется по , , rf M определить приближенное решение ( )u s уравнения (1) и оценить уклонение 0( ) ( )u t u t приближенного решения от точного 0 ( ).u t

Предположим, что для численного решения уравнения (1) оператор A неудобен и требует замены его конечномерным оператором ,nA для которого известна величина ,nh определяемая соотношением

.n nA A h Чтобы заменить оператор A конечномерным, потребуем, чтобы для любого [ , ]t c d

1( , ) [ , ],K s t C a b (4) а функция ( )N t , определяемая формулой

'( ) max ( , ) , [ , ],sa s bN t K s t t c d

(5)

принадлежала пространству 2[ , ].L c d Для определения оператора nA разобьем отрезок [ , ]a b на n равных частей и определим

функцию ( ) :iK t 1

11

1

( ) ( , ); ,( ) ( 1)( ), , , 0,1, ..., 1,

2( , ) ( ); , [ , ], 0,1, ..., 1,

i l i i

i ii i l

in i i

K t K s t s s ss si b a i b as a s a s i n

n nK s t K t s s s t c d i n

(6)

( ) ( , ) ( ) ; [ , ].b

n na

A u s K s t u s ds t c d (7)

Из (1), (4)–(7) следует, что

( ) .n nb aA A N t h

n

(8)

Обобщенный метод невязки Введем оператор ,B отображающий пространство 2[ , ]L a b в 2[ , ]L a b , формулой

2( ) ( ) ; ( ), ( ) [ , ].s

a

Bv s v d v s Bv s L a b (9)

Обобщенный метод невязки, следуя [1], заключается в сведении поставленной задачи к ва-риационной

2 12

1 12 222

inf [ '( )] : ( ) [ ; ], ( ) 0,

[ ( ) ( )] '( ) .

b

a

d b

n nc a

u s ds u s W a b u a

A u s f t dt u s ds B h

(10)

Приведенный метод отличается от классического обобщенного метода невязки множителем при nh . Это позволяет свести задачу (10) к методу регуляризации А. Н. Тихонова [2]

2 2 12inf ( ) ( ) [ '( )] : ( ) [ ; ], ( ) 0 , 0.

b

na

A u s f t u s ds u s W a b u a

(11)


Об оценке погрешности регуляризующего алгоритма, основанного на обобщенном методе невязки, при решении интегральных уравнений

2014, том 14, № 4 61

Из [2] следует существование и единственность решения ( )nhu s

вариационной задачи (11).

При этом значение параметра ( , , , )n nA f h удовлетворяет уравнению

2 2

'( ) ( ) ( ) ,

n nn h h nL LA u s f t u s B h

(12)

где '

( )nhu s

производная от функции ( )nhu s

по .s

Из [2] следует, что при условии 2

'0( ) ( ) nLf t u s h

существует единственное решение

уравнения (12). Кроме того, при выполнении этого условия задача (10) эквивалентна задаче (11) с параметром ,

удовлетворяющим обобщенному принципу невязки (12). Сделав замену ( ) ( )u s Bv s в формулах (11) и (12), сведем задачу (11) и (12) к эквивалентной

2 22inf ( ) ( ) ( ) : ( ) [ , ] .nC v s f t v s v s L a b (13)

Обозначим через ( )nhv s

решение задачи (13), в котором значение параметра ( , , , )n nA f h определим уравнением относительно

2( ) ( ) ( ) ,

n nn h h nC v s f t v s B h (14)

где .n nC A B

Если решение ( )nhv s

задачи (13), (14) обозначим через ( ),nhv s то решение задачи (11), (12)

определится формулой ( ) ( ).

n nh hu s Bv s Используя (6), (7) и (9) получим, что

1

10

( ) ( ) ( ),n

in i ii

C v s u u K t

(15)

где 10

( )( ), , ( ) ( , ), , 0.2

i iii i i l l

s si b au u s s a K t K s t s un

Теперь рассмотрим вариационную задачу 1

' 2 12 1 1 1inf [ ( )] : ( ) [ , ], ( ) , ( ) .

i

i

s

i i i i i is

u s ds u s W s s u s u u s u

(16)

Легко проверить, что решение ( )u s задачи (16) будет иметь вид

1 11

( ) ( ); .ii i i i i

i i

s su s u u u s s ss s

(17)

Из (17) следует, что '

1 1( ) ( ) ( ); .i i i inv s u s u u s s s

b a

(18)

Подставляя (15) и (18) в вариационную задачу (13), сведем ее к следующей 2 21 1

21 1 1 12

0 0inf ( )( ) ( ) ( ) : .

( )

d n n

i i i i i i ni ic

nK t u u f t dt u u u Rb a

(19)

Решение задачи (19) обозначим через ; 0,1, ..., 1.iu i n

Тогда, используя условие (14), зна-чение параметра регуляризации ( , , , )n nA f h выберем из уравнения

1 22 1 21 1 2

1 1 10 0

( )( ) ( ) .d n n

i i i i i ni ic

K t u u f t dt n u u B h

(20)




Окончательное решение ( )nhv s задачи (19), (20) будет иметь вид

1 1( ) : ; 0,1, ..., 1 ,nh i i i i

nv s u u s s s i nb a

(21)

где iu решение задачи (19), (20).

Оценка погрешности обобщенного метода невязки Перейдем к оценке погрешности 0nhu u приближенного решения ( )

nhu s уравнения (1) от

точного 0( ),u s где ( ) ( ),n nh hu s Bv s а ( )

nhv s определен формулой (21).

Для этого введем функцию 1( , )r и ( , ), , 0r r формулами

1,

( , ) sup ( ) ( ) : ( ), ( ) , ( ) ( )ru u

r u s u s u s u s M Au s Au s (22)

и ( , ) sup ( ) : ( ) , ( ) ,r

ur u s u s M Au s (23)

где множество rM определено формулой (2). Из (22) и (23) следует, что

1( , ) ( ,2 ).r r (24)

Теорема 1. Предположим, что 0 ,ru M оператор nA определен формулой (7), число nh – формулой (8),

а приближенное решение уравнения (1) ( ) ( ),n nh hu s Bv s где ( )

nhv s определен формулой (21) и

.nf r B h Тогда для приближенного решения nhu справедлива оценка

0( ) ( ) 2 ( , )nh nu s u s r B h r .

Доказательство. Так как 0( ) ,ru s M то из (2) следует, что 2' 2

0 ( ) .b

a

u s ds r (25)

Из (3) и (8) следует, что 0 0( ) .n nA u s f u h (26)

Таким образом, из (25), (26) следует, что 0 ( ) .n nC v s f B r h (27)

Из теоремы, доказанной в [2, с. 28], следует, что при условии nf r B h задача (19), (20) эквивалентна следующей

2inf ( ) : ( ) [ , ], ( ) ( ) .n nv s v s L a b C v s f B v s h (28) Так как элемент ( ),

nhv s определенный формулой (21), является решением задачи (28), то из (25), (27) и (28) будет следовать, что

( ) ,nhv s r (29)

а из (29), что ( ) ( ) .n nh h ru s Bv s M

Ввиду того, что ( ) ( ) ( ) ( )

n n n nh h n h n hAu s f Au s A u s A u s f

( ) ( ) ,n nn h n hA A u s A u s f

(30)

а из (8), (9), (29) следует, что ( ) ,

nn h nA A u s r B h (31)


Об оценке погрешности регуляризующего алгоритма, основанного на обобщенном методе невязки, при решении интегральных уравнений

2014, том 14, № 4 63

на основании (28)–(31) получим, что

( ) 2 .nn h nA u s f r B h (32)

Из (3) и (32) следует, что

0( ) ( ) 2 2 .nh nAu s Au s r B h (33)

Из (22), (23), (29) и (33) следует, что

0 1( ) ( ) (2 2 ,2 ).nhu s u s r B r (34)

Из (24) и (34) следует, что

0( ) ( ) (2 2 ,2 ).nh nu s u s r B h r

Окончательно, используя известное свойство модуля непрерывности ( , ),r приведенное в [2, с. 12], получим, что

0( ) ( ) 2 ( , ).nh nu s u s r B h r

Тем самым теорема доказана.

Литература 1. Танана, В.П. Об одном проекционно-итеративном алгоритме для операторных уравнений

первого рода с возмущенным оператором / В.П. Танана // Доклады Академии наук. – 1975. – Т. 224, № 5. – С. 1028–1029.

2. Танана, В.П. Методы решения операторных уравнений / В.П. Танана. – М.: Наука, 1981. – 156 с.

Танана Виталий Павлович, д-р физ.-мат. наук, профессор, заведующий кафедрой вы-

числительной математики, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Сидикова Анна Ивановна, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры вычислительной матема-тики, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Вишняков Евгений Юрьевич, аспирант кафедры вычислительной математики, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].






2014, vol. 14, no. 4, pp. 59–64

ON ERROR ESTIMATES FOR REGULARIZING ALGORITHM BASED ON GENERALIZED RESIDUAL METHOD WHEN SOLVING INTEGRAL EQUATIONS V.P.Tanana, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.I. Sidikova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], E.Yu. Vishnyakov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

It is necessary to solve problems that don't meet conditions of a Hadamard correct-ness in case of mathematical simulation of many processes and the phenomena occurring in the nature and society. The main difficulty in solving such problems is that mathemati-cal model and method must be linked to one another. Such problems are called ill-posed problems. The bases for the solution of such tasks were laid down in the works of acade-micians A.N. Tikhonov, M.M. Lavrentiev, corresponding member V.K. Ivanov.

Special regular methods are created for an effective solution of unstable tasks, based on changeover of the initial incorrect task by the task or sequence of tasks, incorrect in normal sense.

This article is devoted to estimation error of regularizing algorithm based on genera-lized residual method. The task is incorrect. We have a difficulty associated with the un-certainly of the exact solution in case of the error evaluation of solution methods of ill-posed problem. Therefore it is necessary to develop new effective methods of solution of inverse problems of solid state physics, assess their effectiveness and develop the pro-grams for numerical solution of these tasks. The error evaluation is received for the sam-pled decision on the basis of the generalized residual method.

Keywords: regularization, integral equation, evaluation of inaccuracy, ill-posed problem.

References 1. Tanana V.P. [About the Pprojection Iterative Algorithms for Operator Equations of the First Kind

with a Perturbed Operator]. Reports of Academy of Sciences, 1975, vol. 224, iss. 5, pp. 1028–1029. (in Russ.)

2. Tanana V.P. Metody resheniya operatornykh uravneniy [Methods for Solving Operator Equations]. Moscow, Nauka Publ., 1981. 156 p.



2014, том 14, № 4 65

Введение В работе [1] решалась задача оптимизации температуры теплоносителя, переносящего через

поперечное сечение теплопровода в единицу времени заданное количество теплоты (заданный тепловой поток). При этом не учитывались ни характеристики теплопотребляющего оборудова-ния, ни само значение потребляемой теплоты, ни требуемая температура микроклимата зданий. Применительно к тепловым сетям решение задачи оптимизации с такой постановкой приводит к определенным сложностям при его реализации. В связи с этим в данной работе рассматривается решение задачи оптимального управления тепловыми сетями с известными характеристиками подключенного теплопотребляющего оборудования и известным заданным значением темпера-туры микроклимата зданий. Указанные данные в конечном счете определяют потребляемую объ-ектом теплоту (нагрузку тепловых сетей).

Постановка задачи Как известно [2–4], в настоящее время достаточно актуальной является проблема низкотем-

пературного теплоснабжения. При этом следует иметь в виду, что для доставки потребителям требуемого количества теплоты при пониженных параметрах теплоносителя необходимо увели-чить его расход. Это, в свою очередь, потребует увеличения пропускной способности тепловых сетей либо за счет прокладки и монтажа новых тепловых трасс (естественно, с огромными затра-тами на такой вариант решения проблемы), либо за счет установки более мощных сетевых насо-сов, что неизбежно приведет к росту расхода электрической энергии на перекачку теплоносителя. Поскольку прокладка и монтаж новых тепловых сетей является весьма трудным и затратным ме-роприятием, то есть смысл рассмотреть задачу о поиске такой температуры теплоносителя, при которой минимальными были бы не только потери теплоты при транспортировке, но и затраты электрической энергии на перекачку теплоносителя. Минимизация потерь теплоты при транс-портировке в конечном счете приводит к уменьшению потребного расхода теплоносителя.

Известно, что электрическая мощность эW , необходимая для перекачки сетевой воды на рас-стояние 1 м, вычисляется по следующей формуле [5]:

30,25э

э 5,25 2 2вн н э

8 10,11 mGkWD

, (1)

где эk – эквивалентная шероховатость внутренней поверхности теплопровода; внD – его внут-ренний диаметр; – плотность теплоносителя; mG – его массовый расход; н – КПД насоса;

э – КПД электродвигателя насоса; – доля местных потерь давления (потерь давления из-за местных сопротивлений).

Для теплоты, потребляемой объектом теплоснабжения, как известно, можно записать сле-дующие соотношения:

УДК 697.34

ОБ ОПТИМАЛЬНОМ УПРАВЛЕНИИ ТЕМПЕРАТУРОЙ ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ В ТЕПЛОВЫХ СЕТЯХ В.И. Панферов, О.Ф. Гавей

Рассматривается проблема выбора оптимальной температуры теплоносителя по критерию минимума затрат электрической энергии на перекачку и сокращения теп-ловых потерь при его транспортировке по теплопроводам. Задача решена до конца аналитическим методом с учетом характеристик теплопотребляющего оборудова-ния объекта теплоснабжения. Приведены результаты расчета оптимальной темпера-туры для конкретных условий.

Ключевые слова: температурный график теплоснабжения, оптимальная тем-пература теплоносителя, расход электрической энергии на перекачку, тепловые потери теплопроводов, стоимость энергии.


В.И. Панферов, О.Ф. Гавей


об пр обр ;mW cG t t (2)

пр оброб вн ,

2t t

W KF t

(3)

где обW – теплота, потребляемая объектом теплоснабжения в единицу времени; с – удельная теплоемкость теплоносителя; mG – массовый расход теплоносителя; KF – произведение коэф-фициента теплопередачи на площадь поверхности теплообмена (в данном случае объект тепло-снабжения, в частности, объектом теплоснабжения могут быть системы отопления зданий, пред-ставляется эквивалентным отопительным прибором); прt , обрt – температура теплоносителя в

подающем и обратном теплопроводах соответственно; внt – температура внутреннего воздуха для микроклимата объекта теплоснабжения.

Используя соотношения (2) и (3), получим, что массовый расход теплоносителя можно выра-зить следующим образом через теплоту обW , потребляемую объектом теплоснабжения, характе-ристику теплопотребляющего оборудования KF , температуру теплоносителя в подающем теп-лопроводе прt и температуру микроклимата зданий внt :

об

обпр вн

.2

mWG

Wс t tKF

(4)

С учетом этого формула (1) перепишется так: 30,25

обээ 5,25 3

вн 3 2 2обпр вн н э

10,11 .

WkWD Wc t t

KF

(5)

Из формулы (5), в частности, следует, что расход электрической энергии на перекачку теп-лоносителя при прочих равных условиях увеличивается с ростом потребляемой тепловой мощно-сти и уменьшается с повышением температуры прямой воды. Кроме того, из (5) также видно, что чем совершеннее применяемое теплопотребляющее оборудование, чем выше произведение KF , тем меньше расход электрической энергии на перекачку.

Поскольку потребляемая тепловая мощность, диаметр теплопроводов и внt на практике – это заданные величины, то представляет интерес задача выбора температуры теплоносителя в по-дающем теплопроводе.

Потеря теплоты одним погонным метром теплопровода в окружающую среду за единицу времени определяется линейной плотностью теплового потока lq :

пр н ,ll

t tq

R

(6)

где нt – температура наружного воздуха; lR – линейное термическое сопротивление теплопере-даче теплопровода [6].

Следовательно, суммарные затраты (потери) энергии (тепловой и электрической) W , при-ходящиеся на один погонный метр теплопровода, можно рассчитать по следующей зависимости:

30,25пр нобэ

э 5,25 3вн 3 2 2об

пр вн н э

10,11 .l

l

t tWkW W qRD Wc t t

KF

(7)

Для упрощения дальнейших выкладок введем следующие обозначения: 30,25

обэ5,25 3 2 2вн н э

10,11

WkaD c

;

lb

R

; н

l

tsR

; обвн

W tKF

.

В этом случае формулу (7) можно переписать в следующем виде:


Об оптимальном управлении температурой теплоносителя в тепловых сетях

2014, том 14, № 4 67

пр3

пр

aW bt st

. (8)

Поставим теперь следующую задачу: найти такое значение температуры теплоносителя, при котором сумма расхода электрической энергии на его перекачку и потери теплоты в окружаю-щую среду, приходящиеся на один погонный метр теплопровода, будет минимальной. Формаль-но данная задача оптимизации может быть записана следующим образом:

прпр3

пр

min.t

aW bt st

(9)

Решение задачи Решая данную задачу методом производной, найдем, что точка, «подозрительная на экстре-

мум», имеет следующую координату по температуре теплоносителя:

4пр3atb

. (10)

Для выяснения характера экстремума была вычислена вторая производная 2

2пр

d Wdt

при

4пр3atb

и было установлено, что 2

2пр

0d Wdt

, следовательно, при 4пр3atb

достигается

минимум W . Отметим также, что, зная оптимальное значение температуры прямой воды, по формуле (4) най-

дем и оптимальный расход теплоносителя для данных конкретных условий. Определяется это тем, что в исходной постановке данная задача является условной задачей нелинейного программирования с двумя варьируемыми аргументами mG и прt и формально представляется следующим образом:

пр

30,25пр нэ

5,25 2 2 ,вн н э

8 10,11min .

m

mG tl

t tGkWRD

(11)

Множество определяется следующим образом:

обпр

обпр вн

, 0 .2

m mW

G t GWс t tKF

(12)

Пример Был выполнен расчет оптимальной температуры теплоносителя в подающем теплопроводе в

зависимости от температуры наружного воздуха для жилого района города, состоящего из 30 ти-повых жилых домов. Как известно, температура наружного воздуха определяет как тепловую на-грузку тепловых сетей, так и влияет на тепловые потери теплопроводов. Тепловая нагрузка для каждого дома составляет 0,046 МВт. Район снабжается теплом при помощи изолированных теп-лопроводов, проложенных в подземном канале. Условный диаметр теплопровода равен 100 мм, толщина тепловой изоляции равна 40 мм (коэффициент теплопередачи тепловой изоляции равен 0,045 Вт/(м2·°С)), толщина стенки канала равна 10 мм, глубина заложения канала – 1 м, поперечное сечение канала равно 0,09 м2. Теплопроводность стенок канала принята равной 1,3 Вт/(м2·°С). При этом полагалось, что температура наружного воздуха равна –34 °С, эквивалентная шерохо-ватость внутренней поверхности теплопровода – 0,5 мм [5]. Сумма коэффициентов местных со-противлений – 0,1, общий КПД сетевого насоса и его электродвигателя – 0,6. Тариф на тепловую энергию равен 545 руб./Гкал, тариф на электрическую энергию равен 1,69 руб./(кВт·ч). Данные тарифы являются весовыми коэффициентами для электрической и тепловой составляющих по-терь энергии. Расчет термического сопротивления теплопровода вёлся по методике [7].


Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»68

Некоторую сложность представляет нахождение произведения ба его нахождения. Один из них симости:

роб

ррпр обр р

вн

,

2

WKF

t tt

где робW , р

прt , робрt и р

внt – расчетные значения носителя в прямом и обратном теплопроводах и температуры внутреннего воздуха соответсвенно.

Второй способ основан на сборе фактических данных с тепловых счетчиков и последущем расчете KF методом наименьших квадратов с аппроксимацией имеющихся экспериметальных данных формулой (3). В нашем случаеПри этом было принято, что тепловой сети).

В результате вычислений по приведенной методике для расчетной температуры наружного воздуха –34 °С было установлено, что оптимальная температура теплоносителя в подающем телопроводе для описанных условий равна 111,36ля равен 5,79 кг/с, скорость теплоносителя

Аналогично была рассчитана оптимальная температура теплоносителя в подающем теплпроводе для других температур наружного воздуха в течение всего отопительного сезона. Так, при температуре наружного воздуха +8равно уже 38,79 °С. При этом температура теплоносителя в обратном теплопроводе нрасчетным путем из формулы (2). Разность температур в подающем и обратном теплопроводе меняется от 57,72 до 16,76 °С в зависимости от температуры наружного воздуха.

Полученный температурный график рассмотренной системы теплоснабжения представлен на рис. 1.

Рис. 1. Температурный график системы теплоснабжения

Изменение массового расхода теплоносителя в зависимости от температуры наружного водуха представлено на рис. 2.

В.И. Панферов,

Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»

Некоторую сложность представляет нахождение произведения KF . Существует два спосба его нахождения. Один из них – расчетный, при котором KF находится по следующей зав

расчетные значения тепловой нагрузки объекта, температуры теплносителя в прямом и обратном теплопроводах и температуры внутреннего воздуха соответс

Второй способ основан на сборе фактических данных с тепловых счетчиков и последуметодом наименьших квадратов с аппроксимацией имеющихся экспериме

тальных данных формулой (3). В нашем случае KF был определен по расчетным значениям. рпрt , р

обрt равны 95 и 70 °С соответственно (расчетные параметры

В результате вычислений по приведенной методике для расчетной температуры наружного С было установлено, что оптимальная температура теплоносителя в подающем те

для описанных условий равна 111,36 °С. При этом оптимальный расход теплоноситля равен 5,79 кг/с, скорость теплоносителя – 0,78 м/с, а удельные потери давления

Аналогично была рассчитана оптимальная температура теплоносителя в подающем тепловоде для других температур наружного воздуха в течение всего отопительного сезона. Так,

при температуре наружного воздуха +8 °С значение оптимальной температуры теплоносителя С. При этом температура теплоносителя в обратном теплопроводе н

расчетным путем из формулы (2). Разность температур в подающем и обратном теплопроводе С в зависимости от температуры наружного воздуха.

Полученный температурный график рассмотренной системы теплоснабжения представлен

Рис. 1. Температурный график системы теплоснабжения

Изменение массового расхода теплоносителя в зависимости от температуры наружного во



. Существует два спосо-находится по следующей зави-

(13)

тепловой нагрузки объекта, температуры тепло-носителя в прямом и обратном теплопроводах и температуры внутреннего воздуха соответст-

Второй способ основан на сборе фактических данных с тепловых счетчиков и последую-методом наименьших квадратов с аппроксимацией имеющихся эксперимен-

был определен по расчетным значениям. (расчетные параметры

В результате вычислений по приведенной методике для расчетной температуры наружного С было установлено, что оптимальная температура теплоносителя в подающем теп-

С. При этом оптимальный расход теплоносите-0,78 м/с, а удельные потери давления – 112 Па/м.

Аналогично была рассчитана оптимальная температура теплоносителя в подающем тепло-оводе для других температур наружного воздуха в течение всего отопительного сезона. Так,

С значение оптимальной температуры теплоносителя С. При этом температура теплоносителя в обратном теплопроводе находится

расчетным путем из формулы (2). Разность температур в подающем и обратном теплопроводе С в зависимости от температуры наружного воздуха.

Полученный температурный график рассмотренной системы теплоснабжения представлен

Изменение массового расхода теплоносителя в зависимости от температуры наружного воз-


Об оптимальном управлении температуройтеплоносителя в тепловых сетях

2014, том 14, № 4

Рис. 2. Зависимость массового расхода теплоносителя от температуры При этом скорость течения теплоносителя изменяется от 0,78 до 0,49 м/с, а удельные потери

давления изменяются от 112 до 47 Па/м в зависимости от температуры наружного воздуха.Как видно из рис. 1 и 2, для минимизации затрат на перекачку теплоносителя по тепловым

сетям и потерь теплоты теплопроводами в окружающую среду следует применять количественнокачественное регулирование процесса теплоснабжения, т.ного воздуха необходимо менять не только температуру теплоносителя, но и его расход.

Значения оптимальной температуры теплоносителя могут меняться в зависимости от тарифов на тепловую и электрическую энергию, от степени износа оборудования и тепловых трасс, от спсоба прокладки теплопроводов и свойств тепловой изоляции и т.ной прокладке теплопроводов и при повышенном тарифе на тепловую энергию (1090 рубоптимальная температура теплоносителя в подающем теплопроводе равна уже 106температуры наружного воздуха (2,5 руб./кВт·ч) и при более изношенном оборудовании значение оптимальной температуры мжет повышаться до 116,55 °С и выше при температуре наружного воздуха

Выводы Таким образом, установлено, что с помощью полученных соотношений можно осуществлять

качественно-количественное регулирование процесса теплоснабжения в зависимости от темпертуры наружного воздуха с целью минимизации затрат на транспортировкупри этом в окружающую среду. Процедура учитывает характеристики теплопотребляющего обрудования, что делает возможным ее использование как при эксплуатации, так и при проектирвании или модернизации уже существующих систем теплоснабжен

1. Панферов, В.И. Об оптимальной температуре теплоносителя в теплотранспортных системах / В.И. Панферов, О.Ф. Гавей // Вестник ЮУрГУ. Серия «Строительство и архитетура». – 2013. – Т. 13, № 1. – С. 63

2. Гершкович, В.Ф. Сто пятьдесят… Нормалоносителя) / В.Ф. Гершкович // Энергосбережение.

3. Шелудько, Л.П. Анализ возможности сокращения «перетопа» тепловых потребителей при «изломе» температурного графика теплосети / Л.П. Шеллуния. – 2004. – № 05. – С. 41–44.

4. Чистович, С. А. 100-летняя история и будущее теплофикации и централизованного телоснабжения России. / С. А. Чистович // 100 лет теплофикации и централизованному теплснабжению: сб. ст. – М.: Изд-во «Новости теплоснабжения».

5. Соколов, Е.Я. Теплофикация и тепловые сети: учеб. для вузов / Е.Я. Соколов. МЭИ, 1999. – 472 с.

б оптимальном управлении температурой теплоносителя в тепловых сетях

Рис. 2. Зависимость массового расхода теплоносителя от температуры наружного воздуха

При этом скорость течения теплоносителя изменяется от 0,78 до 0,49 м/с, а удельные потери давления изменяются от 112 до 47 Па/м в зависимости от температуры наружного воздуха.

1 и 2, для минимизации затрат на перекачку теплоносителя по тепловым сетям и потерь теплоты теплопроводами в окружающую среду следует применять количественнокачественное регулирование процесса теплоснабжения, т. е. при изменении температуры нару

уха необходимо менять не только температуру теплоносителя, но и его расход. Значения оптимальной температуры теплоносителя могут меняться в зависимости от тарифов

на тепловую и электрическую энергию, от степени износа оборудования и тепловых трасс, от спсоба прокладки теплопроводов и свойств тепловой изоляции и т. п. Так, при наземной бесканалной прокладке теплопроводов и при повышенном тарифе на тепловую энергию (1090 рубоптимальная температура теплоносителя в подающем теплопроводе равна уже 106температуры наружного воздуха –34 °С. А при повышенном тарифе на электрическую энергию

ч) и при более изношенном оборудовании значение оптимальной температуры ми выше при температуре наружного воздуха –34

Таким образом, установлено, что с помощью полученных соотношений можно осуществлять количественное регулирование процесса теплоснабжения в зависимости от темпер

туры наружного воздуха с целью минимизации затрат на транспортировку теплоты и ее потерь при этом в окружающую среду. Процедура учитывает характеристики теплопотребляющего обрудования, что делает возможным ее использование как при эксплуатации, так и при проектирвании или модернизации уже существующих систем теплоснабжения.

Литература Панферов, В.И. Об оптимальной температуре теплоносителя в теплотранспортных

системах / В.И. Панферов, О.Ф. Гавей // Вестник ЮУрГУ. Серия «Строительство и архитеС. 63–66.

Гершкович, В.Ф. Сто пятьдесят… Норма или перебор? (Размышления о параметрах телоносителя) / В.Ф. Гершкович // Энергосбережение. – 2004. – № 5. – С. 14–19.

Шелудько, Л.П. Анализ возможности сокращения «перетопа» тепловых потребителей при «изломе» температурного графика теплосети / Л.П. Шеллудько // Новости теплоснабж

летняя история и будущее теплофикации и централизованного телоснабжения России. / С. А. Чистович // 100 лет теплофикации и централизованному тепл

во «Новости теплоснабжения». – 2003. – С. 198Соколов, Е.Я. Теплофикация и тепловые сети: учеб. для вузов / Е.Я. Соколов.

69

наружного воздуха

При этом скорость течения теплоносителя изменяется от 0,78 до 0,49 м/с, а удельные потери давления изменяются от 112 до 47 Па/м в зависимости от температуры наружного воздуха.

1 и 2, для минимизации затрат на перекачку теплоносителя по тепловым сетям и потерь теплоты теплопроводами в окружающую среду следует применять количественно-

е. при изменении температуры наруж-уха необходимо менять не только температуру теплоносителя, но и его расход.

Значения оптимальной температуры теплоносителя могут меняться в зависимости от тарифов на тепловую и электрическую энергию, от степени износа оборудования и тепловых трасс, от спо-

п. Так, при наземной бесканаль-ной прокладке теплопроводов и при повышенном тарифе на тепловую энергию (1090 руб./Гкал) оптимальная температура теплоносителя в подающем теплопроводе равна уже 106,77 °С для

. А при повышенном тарифе на электрическую энергию ч) и при более изношенном оборудовании значение оптимальной температуры мо-

34 °С.

Таким образом, установлено, что с помощью полученных соотношений можно осуществлять количественное регулирование процесса теплоснабжения в зависимости от темпера-

теплоты и ее потерь при этом в окружающую среду. Процедура учитывает характеристики теплопотребляющего обо-рудования, что делает возможным ее использование как при эксплуатации, так и при проектиро-

Панферов, В.И. Об оптимальной температуре теплоносителя в теплотранспортных системах / В.И. Панферов, О.Ф. Гавей // Вестник ЮУрГУ. Серия «Строительство и архитек-

или перебор? (Размышления о параметрах теп-

Шелудько, Л.П. Анализ возможности сокращения «перетопа» тепловых потребителей дько // Новости теплоснабже-

летняя история и будущее теплофикации и централизованного теп-лоснабжения России. / С. А. Чистович // 100 лет теплофикации и централизованному тепло-

С. 198–208. Соколов, Е.Я. Теплофикация и тепловые сети: учеб. для вузов / Е.Я. Соколов. – М.: Изд-во




6. Исаченко, В.П. Теплопередача / В.П. Исаченко, В.А. Осипова, А.С. Сукомел. – М.: Энерго-издат, 1981. – 417 с.

7. Ионин, А.А. Теплоснабжение / А.А. Ионин, Б.М. Хлыбов. – М.: Стройиздат, 1982. – 337 с. Панферов Владимир Иванович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой «Тепло-

газоснабжение и вентиляция», Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Гавей Ольга Федоровна, инженер Центра энергосберегающих технологий, ОАО «Магнито-горский металлургический комбинат» (г. Магнитогорск); [email protected].



2014, vol. 14, no. 4, pp. 65–70

ABOUT AN OPTIMAL HEAT TRANSFER AGENT TEMPERATURE REGULATION IN THE HEAT TRANSPORTATION SYSTEMS V.I. Panferov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], O.F. Gavey, OJSC “Magnitogorsk Iron and Steel Works”, Magnitogorsk, Russian Federation, [email protected]

The problem of choice of the optimal heat transfer agent temperature by criterion of the minimum cost of electric power to pump and reducing heat losses with transportation is considered. The problem is solved with analytical method, and heat consumption object characteristics are considered. The results of the optimal heat transfer agent temperature calculation are given.

Keywords: heat supply temperature schedule, optimal heat transfer agent tempera-ture, electric power to pump consumption, pipeline heat losses, energy cost.

References

1. Panferov V.I., Gavey O.F. [About an Optimal Heat Transfer Agent Temperature of Heat Supply Systems]. Bulletin of South Ural State University. Ser. Building and Architecture, 2013, vol. 13, no. 1, pp. 63–66. (in. Russ.)

2. Gershkovich V.F. [One Hundred and Fifty… Is It Normal or Exess? (Thinking About Heat Trans-fer Parameters)]. Energy Saving, 2004, no. 5, pp. 14–19. (in. Russ.)

3. Shelud’ko L.P. [Analysis of Heat Consumption Overheating Reduction Possibility when Temper-ature Schedule Fracture Occurs]. Heat Supply News, 2004, no. 5, pp. 41–44. (in. Russ.)

4. Chistovich S.A. [A Centenary History and Future of Central Heating in Russia]. Collection of Ar-ticles: “A Hundred Years Old of Central Heating”, 2003, pp. 198–208. (in Russ.)

5. Sokolov E.Ya. Teplofikatsiya i teploviye seti [Central Heating and Networks]. Moscow, MEI Publ. 1999. 472 p.

6. Isachenko V.P., Osipova V.A., Sukomel A.S. Teploperedachya [Heat Transfer]. Moscow, Energo-izdat Publ., 1981. 417 p.

7. Ionin A.A., Hlybov B.M. Teplosnabzheniye [Heat Supply]. Moscow, Stroyizdat Publ., 1982. 337 p.



2014, том 14, № 4 71

Введение В настоящее время основным средством обеспечения инструментального захода самолётов

на посадку на аэродромы гражданской авиации являются радиомаячные системы посадки метро-вого диапазона волн формата ILS, включающие в себя курсовой радиомаяк (КРМ) и глиссадный радиомаяк (ГРМ). В соответствии с требованиями норм ИКАО [1] и норм проектирования объек-тов посадки [2, 3] КРМ размещается на продолжении оси ВПП со стороны направления, проти-воположного стороне захода на посадку, на расстоянии 400–1150 м от порога ВПП (в зависимо-сти от длины ВПП, рельефа местности и других местных условий). Рекомендуется устанавливать курсовые радиомаяки таким образом, чтобы обеспечивалась прямая видимость между электриче-ским центром антенны и опорной точкой (точкой на высоте 15 м над порогом ВПП).

В плане лётное поле аэродрома окаймляют боковые и концевые полосы безопасности взлёта и посадки. Концевые полосы безопасности (КПБ) уменьшают опасность аварии в случаях выка-тывания самолёта за пределы лётной полосы при посадке. Длина концевой полосы безопасности для аэродромов ГА составляет обычно не менее 400 м. Концевую полосу безопасности по шири-не делают равной общей ширине лётного поля. Таким образом, перед позицией для установки КРМ на расстоянии более 400 м оказываются складки местности с формой и покровом в естест-венном состоянии, которые далее переходят в выровненную поверхность упомянутой КПБ.

Формирование линии курса (а также глиссады) происходит с участием радиоволн, отражён-ных от подстилающей поверхности. В связи с тем, что углы места, под которыми происходит от-ражение радиоволн в направлении на снижающийся самолёт малы, а поляризация поля излуче-ния горизонтальная, то отражение радиоволн от земной поверхности можно полагать эквива-лентным излучению зеркального отображения антенны. Для обеспечения точностных характери-стик КРМ перед антенной традиционно выравнивают площадку с размерами в плане примерно 300 200 м2. При инженерной подготовке площадки ей придают некоторый уклон для обеспече-ния стока с неё воды. Как правило, при благоприятной обстановке в отношении местных предме-тов в зоне действия КРМ инженерная подготовка местности предполагается достаточной для обеспечения выходных параметров КРМ по заданной категории посадки.

УДК 621.396

ВЛИЯНИЕ ПОПЕРЕЧНОГО УКЛОНА МЕСТНОСТИ НА ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПАРАМЕТР КУРСОВОГО РАДИОМАЯКА ILS А.В. Зотов, Б.В. Жданов, Н.И. Войтович

Представлено обобщение модели курсового маяка, приведённой в ранее опуб-ликованной статье (Войтович Н.И., Жданов Б.В., Зотов А.В. Моделирование работы двухчастотной системы посадки самолётов, 2013). В упомянутой статье предпола-галось, что курсовой радиомаяк (КРМ) расположен на подстилающей поверхности в виде горизонтальной плоскости, безграничной во всех направлениях. Влияние Зем-ли в этом случае учитывается интерференционным множителем Земли. Тогда про-странственная диаграмма направленности антенны КРМ представляется произведе-нием двух функций, одна из которых зависит только от азимутального угла, другая –от меридионального угла. Поэтому было удобно рассматривать интересующие ве-личины как функции только от азимутального угла. В данной работе мы предполо-жим, что антенная решётка излучающих элементов антенны КРМ расположена го-ризонтально, а подстилающая поверхность в области, существенной для отражения радиоволн (в области первой зоны Френеля на подстилающей поверхности), пред-ставляет собой участок плоскости с поперечным уклоном по отношению к направ-лению оси взлётно-посадочной полосы (ВПП). Из-за отсутствия осевой симметрии задачи разделить зависимости интересующих величин от азимутального и мери-дионального углов не представляется возможным.

Ключевые слова: моделирование, курсовой радиомаяк, глиссадный радиомаяк, разность глубин модуляции, эффект захвата.




Реальная обстановка такова, что на некоторых аэродромах выполнение требований норм [2, 3] проектирования объектов посадки сопряжено с необходимостью выполнения большого объёма дорогостоящих земляных работ. В частности, это наблюдается в том случае, когда местность в естественном состоянии имеет большой (порядка 2°) поперечный уклон. В то же время в литера-туре нет информации по влиянию уклона подстилающей поверхности, поперечного по отноше-нию к оси ВПП. Соответственно, нет ясности в вопросе о допустимости или недопустимости ук-лонов большей величины, чем это требуют нормы [2, 3].

Настоящая статья посвящена устранению этого пробела. Постановка задачи В настоящей статье будем пользоваться обозначениями величин, принятыми в предыдущих

статьях [4, 5]. Пусть антенная решётка излучающих элементов антенны КРМ расположена над плоской по-

верхностью с поперечным уклоном относительно направления оси ВПП (рис. 1).

Рис. 1. Система координат

Будем пользоваться сферической системой координат с осью Оz, перпендикулярной к гори-

зонтальной плоскости Земли. Начало координат находится на продолжении оси ВПП, в точке, являющейся проекцией центра антенны КРМ на упомянутую плоскость. Азимутальный угол отсчитывается от оси ВПП.

Антенно-фидерный тракт КРМ совместно с передающим устройством формируют в про-странстве четыре сигнала: сигнал «несущая частота плюс боковые частоты» (НБЧ) узкого канала (НБЧ УК) ук

нбч , ,U t , сигнал «боковые частоты» (БЧ) узкого канала (БЧ УК) укбч , ,U t , сиг-

нал «несущая частота плюс боковые частоты» широкого канала (НБЧ ШК) шкнбч , ,U t и сигнал

«боковые частоты» широкого канала (БЧ ШК) шкбч , ,U t .

Сигнал «несущая частота плюс боковые частоты» узкого канала имеет вид: ук ук ук

1нбч , , , , cos , ,U t x t t (1)

где ук

1 2нбч, , ( , ) 1 cos cos ;x t F m t m t

(2)

– меридиональный угол; – азимутальный угол; t – время;

укнбч ,F – комплексная (пространственная) диаграмма направленности (ДН) антенны КРМ

по сигналу НБЧ УК, 1 ,ук укнбч нбч, , iF F e ;


Влияние поперечного уклона местности на информационный параметр курсового радиомаяка ILS

2014, том 14, № 4 73

укнбч ,F

– амплитудная ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ УК;

1 , – фазовая ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ УК; ук – угловая частота несущей сигнала УК; ук – начальная фаза колебаний несущей частоты сигнала УК на входе антенны;

m – глубина модуляции сигнала УК (ШК) на входе антенны; 1 12 f , 2 22 f ;

1 90 Гцf , 2 150 Гцf . Cигнал «боковые частоты» УК имеет вид:

ук ук ук2бч , , , cos , ,U t y t t

(3)

где укук

1 2бч, , , cos cos ;y t a F m t m t (3')

укбч ,F – комплексная диаграмма направленности антенны КРМ по сигналу БЧ УК,

2 ,ук укбч бч, , ;iF F e

укбч ,F

– амплитудная ДН антенны КРМ по сигналу БЧ УК;

2 , – фазовая пространственная ДН антенны КРМ по сигналу БЧ УК; укa – коэффициент, равный отношению амплитуд напряжений сигналов с угловыми часто-

тами 1 и 2 модуляции в сигналах БЧ и НБЧ УК на входе антенны (как следует из соотноше-

ний ниже, величиной коэффициента укa регулируют крутизну зоны УК). Сигнал «несущая частота плюс боковые частоты» широкого канала имеет вид:

шк шк шкнбч 3, , , , cos , ,U t t t

(4)

где шк

нбч 1 2, , , 1 cos cos ;v t b F m t m t

(5)

3 ,шк шкнбч нбч, , iF F e ;

шкнбч ,F – комплексная ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ ШК;

шкнбч ,F – амплитудная ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ ШК;

3 , – фазовая ДН антенны КРМ по сигналу НБЧ ШК; b – коэффициент, равный отношению амплитуды сигнала НБЧ ШК к амплитуде сигнала

НБЧ УК на входе антенны; шк – угловая частота несущей сигнала ШК; шк – начальная фаза колебаний несущей частоты сигнала ШК.

Сигнал «боковые частоты» широкого канала имеет вид:

шк шк шкбч 4, , ( , , )cos , ,U t w t t

(6)

где шк шк

бч 1 2, , ( , ) cos cos ;w t a b F m t m t

(7) шкa – коэффициент, равный отношению амплитуд напряжений сигналов с угловыми часто-

тами 1 и 2 в каналах БЧ и НБЧ ШК на входе антенны (как следует из соотношений ниже, ве-

личиной коэффициента шкa регулируют уровень разности глубин модуляции (РГМ) в зоне ши-рокого канала КРМ);




шкбч ,F – комплексная ДН антенны КРМ по сигналу БЧ ШК, 4 ,шк шк

бч бч, , iF F e ;

шкбч ,F – амплитудная ДН антенны КРМ по сигналу БЧ ШК;

4 , – фазовая ДН антенны КРМ по сигналу БЧ ШК.

Как следует из (1) и (3), разность фаз сигналов НБЧ и БЧ узкого канала равна ук2 . Из (5) и (7) следует, что разность фаз сигналов НБЧ и БЧ широкого канала шк2 . Принятый в (1), (3), (5), (7) учёт разности фаз сигналов НБЧ и БЧ не нарушает общности анализа, однако упрощает в дальнейшем преобразования получаемых соотношений.

Принятый на борту самолёта суммарный сигнал проходит через входные цепи приёмника, смеситель, усилитель промежуточной частоты и поступает на вход первого линейного детектора, на выходе которого формируется огибающая суммарного сигнала, называемая в [6] физической огибающей. Далее сигнал поступает на входы полосно-пропускающих фильтров, которые выде-ляют составляющие сигнала с частотами 1f и 2f . Амплитуды напряжений выделенных колеба-ний 1f и 2f нормируются схемой АРУ приёмника относительно постоянной составляющей сум-марного сигнала. Выделенные нормированные составляющие сигнала проходят через выпрями-тели, на выходе которых формируется разностное напряжение, поступающее на микроампер-метр, который показывает величину тока, пропорциональную РГМ . Коэффициент пропорцио-нальности между величиной тока и РГМ одинаков для всех бортовых приёмников ILS. Поэтому при лётных проверках параметров КРМ и ГРМ значения РГМ измеряют в микроамперах, не пе-реводя их в проценты.

Нашей задачей является нахождение зависимости РГМ , и траектории снижения РГМ 0 , формируемой при разных величинах угла поперечного уклона подстилающей поверх-ности, при заданных соотношениях амплитуд сигналов широкого и узкого каналов b , при задан-ной разности фаз между сигналами НБЧ и БЧ в упомянутых каналах ( ук2 в узком канале, шк2 в широком канале).

Метод решения Принятый на борту самолёта суммарный сигнал , ,U t на входе приёмника является уз-

кополосным сигналом. Сигнал , ,U t подвергается линейному детектированию. Для нахож-дения сигнала на выходе линейного детектора воспользуемся методикой, используемой для опи-сания детектирования квазигармонических колебаний [6]. Для точного нахождения амплитуд ко-лебаний 1 и 2 , выделяемых низкочастотными фильтрами, и постоянной составляющей ис-пользуем разложение модуля огибающей суммарного сигнала в ряд Фурье. Глубину модуляции колебанием с частотой 1 2 найдём как частное от деления амплитуды колебания 1 2 к величине постоянной составляющей.

Решение задачи Выберем в качестве опорной угловой частоты сигнала, получаемого в результате суммиро-

вания сигнала УК и сигнала ШК , ,U t , частоту 0 : шк ук

0 .2

(8)

Введём обозначение р частоты, равной половине разности частот несущих частот ШК шк

и УК yк : шк ук

р 2

. (9)

Тогда сигнал , ,U t на входе приёмника может быть представлен в следующем виде:



2014, том 14, № 4 75

ук ук шк шкнбч бчнбч бч

ук1 2 0 р 1нбч

, , , , , , , , , ,

, 1 cos cos cos ,ук

U t U t U t U t U t

F m t m t t

укук ук1 2 0 р 2бч , cos cos cos ( ) ,a F m t m t t

шк шкнбч 1 2 0 р 3, 1 cos cos cos ,b F m t m t t

шк шк шкбч 1 2 0 р 4, cos cos cos , .ba F m t m t t (10)

Принятый на борту сигнал , ,U t является узкополосным сигналом. Следуя [6], преобра-

зуем выражение ( , , )U t в (11) к виду:

0 0( , , ) , , cos , , sin .U t A t t B t t (11)

Как известно, узкополосные сигналы представляют собой квазигармонические колебания. Функцию , ,A t принято называть синфазной амплитудой узкополосного сигнала , ,U t , а функцию , ,B t – его квадратурной амплитудой при заданной опорной частоте 0 .

Модуль огибающей , ,U t узкополосного сигнала выражается через синфазную и квадра-

турную амплитуды сигнала ( , , )U t на входе приёмника:

2 2, , , , , , .U t A t B t (12)

Запишем ( , )U t с учётом ранее введённых обозначений (2), (3'), (6), (8):

ук ук0 р 1 0 2, , , , cos , , , cos ,рU t x t t y t t

шк шк0 р 3 0 р 4, , cos , , , cos , .v t t w t t (13)

Выделим в суммарном сигнале синфазную и квадратурную амплитуды сигнала. Выполнив в (13) тригонометрические преобразования, получим:

ук укр 1 р 2, , , , cos , , , cos ,A t x t t y t t

шк шкр 3 р 4, , cos , , , cos , ;v t t w t t

(14)

ук укр 1 р 2, , , , sin , , , sin ,B t x t t y t t

шк шкр 3 р 4, , sin , , , sin , .v t t w t t

(15)

Тогда

2 2

2 2 2 2

1 2

ук шкр 1 3

ук шкр 1 4

ук шкр 2

, , , ,

, , , , , , , ,

2 , , , , cos 2 , ,

2 , , , , cos 2 , ,

2 , , , , cos 2 , ,

2 , , , , cos 2

ук

A t B t

x t y t v t w t

x t y t

x t v t t

x t w t t

y t v t t

3

ук шкр 2 4

, ,

2 , , , , cos 2 , ,y t w t t

шк

3 42 , , , , cos 2 , , .v t w t

(16)




Точные значения РГМ ,

Для точного вычисления разности глубин модуляции суммарного сигнала РГМ , вос-пользуемся разложением функции , ,U t в ряд Фурье. Функция , ,U t является периоди-ческой функцией с периодом T :

1 c.30

T

Обозначим частоту, равную 30 Гц, буквой f , с нижним индексом 0: 0f , а соответствующую угловую частоту: 0 , 0 0( 2 )f . Тогда угловые частоты 1 и 2 представляются как 3-я и 5-я гармоники модуля огибающей суммарного сигнала 1 0 2 0( 3 , 5 ) . Функция , ,U t (12) является чётной функцией переменной величины t , следовательно, в разложении будут отлич-ными от нуля только постоянная составляющая и косинусоидальные составляющие сигнала.

Амплитуда 1 ,M колебания с частотой 90 Гц равна:

2 2

1 1 0

2 2

2 2, , , cos , , cos 3 .

T T

T TM U t t dt U t t dt

T T

(17)

Сделаем в подынтегральном выражении в (17) замену переменной 00

, dt dt

. В ре-

зультате верхний предел интеграла в (17) при интегрировании по переменной (при 2Tt ) ра-

вен 0 2Т

. Нижний предел равен .

10

2 1, , , cos3 , , cos3 .M U d U dT

(18)

Аналогично получим, что амплитуда 2 ,M колебания с частотой 150 Гц и постоянная составляющая 0 ( , )M равны соответственно:

21, , , cos5M U d

; 0

1, , , .2

M U d

(19)

Глубина модуляции огибающей сигналом 90 Гц (150 Гц) представляет собой частное от де-ления амплитуды 1( , )M 2 ,M на постоянную составляющую 0 ,M :

1 2РГМ , , , ,m m (20)

где

1 2

1 20 0

, ,, ; , .

, ,M M

m mM M

Согласно определению, приведённому в нормах ИКАО [1], под разностью глубин модуляции (РГМ) понимается «процент глубины модуляции наибольшего сигнала минус процент глубины модуляции наименьшего сигнала», т. е. модуль разности двух глубин модуляции. Для удобства рассмотрения и графического представления мы будем рассматривать разность глубин модуля-ции РГМ , в соответствии с формулой (20), принимающую как положительные, так и отри-цательные значения. В области направлений, где сигнал 90 Гц превышает сигнал 150 Гц, функ-ция РГМ , является положительной величиной.

Формулы (18–(20) далее используем для вычисления точных значений функции РГМ , .



2014, том 14, № 4 77

Зоны курса Рассмотрим влияние поперечного уклона местности на примере работы КРМ с 16-элемент-

ной линейной неэквидистантной антенной решёткой. Расстояние излучающих элементов от цен-тра антенной решётки, аплитудно-фазовое распределение токов в излучающих элементах для сигналов НБЧ и БЧ узкого и широкого каналов приведены в таблице, представленной также в работе [5].

АФР антенны КРМ

№ ИЭ у – координата, м

НБЧ БЧ Нормированная амплитуда тока


Нормированная амплитуда тока


Узкий канал 1 –19,23 0,1377 0 0,6003 –90 2 –16,09 0,2961 0 0,7450 –90

3 –13,13 0,5057 0 0,9605 –90 4 –10,34 0,7113 0 1,0 –90 5 –7,73 0,8764 0 0,8863 –90 6 –5,3 0,9746 0 0,6571 –90 7 –3,04 1,0 0 0,3817 –90 8 –0,95 0,9442 0 0,1118 –90 9 0,95 0,9442 0 0,1118 +90

10 3,04 1,0 0 0,3817 +90 11 5,3 0,9746 0 0,6571 +90 12 7,73 0,87646 0 0,8863 +90 13 10,34 0,7113 0 1,0 +90 14 13,13 0,5057 0 0,9605 +90 15 16,09 0,2961 0 0,7450 +90 16 19,23 0,1377 0 0,6003 +90

Широкий канал 1 –19,23 0,0252 0 – – 2 –16,09 – – 0,0415 +90

3 –13,13 0,0317 180 0,0334 +90 4 –10,34 0,0582 180 0,0621 +90 5 –7,73 0,2036 180 0,0292 –90 6 –5,3 0,0227 180 0,0474 –90 7 –3,04 0,6192 180 0,2411 –90 8 –0,95 1,0 0 1,0 –90 9 0,95 1,0 0 1,0 +90

10 3,04 0,6192 180 0,2411 +90 11 5,3 0,0227 180 0,0474 +90 12 7,73 0,2036 180 0,0292 +90 13 10,34 0,0582 180 0,0621 –90 14 13,13 0,0317 180 0,0334 –90 15 16,09 – – 0,0415 –90 16 19,23 0,0252 0 – – Как было отмечено, распределения токов сигналов НБЧ УК и НБЧ ШК являются чётными

функциями координат излучающих элементов относительно центра АР, а распределения токов сигналов БЧ УК и БЧ ШК являются нечётными функциями, причём токи сигналов БЧ УК (БЧ ШК) сдвинуты по фазе относительно токов НБЧ УК (НБЧ ШК) на 90°. Сдвиг по фазе выполнен таким образом, чтобы выполнялось требование п. 3.1.3.1.2 [1]: «для наблюдателя, обращённого лицом к курсовому радиомаяку и находящемуся на пороге ВПП со стороны захода на посадку, глубина модуляции несущей высокой частоты тональным сигналом 150 Гц преобладает справа, а глубина модуляции несущей тональным сигналом 90 Гц – слева от него» (см. таблицу). Частота




несущей равна 110 МГц. АР размещена на высоте 3 м относительно горизонтальной плоскости. При учёте наклона предположено, что плоскости с поперечным уклоном повёрнуты на заданный угол относительно прямой, проходящей через точку, являющейся проекцией центра антенны на горизонтальную плоскость. Все расчёты выполнены для меридионального угла 87 . Ука-занный угол выбран с учётом того, что стандартным углом для захода самолёта на посадку по глиссаде является угол глиссады, равный 3°.

Амплитудные и фазовые ДН антенны КРМ укнбч ,F , ук

бч ,F , шкнбч ,F , шк

бч ,F и

1 , , 2 , , 3 , , 4 , рассмотрены в [5]. Из анализа формул (18)–(20) следует, что РГМ в узком канале может принимать значение,

равное нулю (и таким образом определится положение линии курса) при ук 0 , в следующих

двух случаях. В первом случае амплитудная диаграмма направленности укбч ,F имеет значе-

ние, равное нулю. Во втором случае разность фаз сигнала НБЧ и сигнала БЧ равна 1,2 1 2, , 90 , , 90 180 . Аналогичное замечание справедливо в отно-

шении зависимости РГМ в широком канале. Ниже рассмотрим поведение 1,2 1 2, , , и поведение функции 3,4 3 4, , , , а за-

тем перейдём к рассмотрению поведения функции РГМ. Разность фаз сигнала НБЧ УК и сигнала БЧ УК Рассмотрим зависимость разности фаз 1,2 сигнала НБЧ УК и сигнала БЧ УК от азимутального

угла при фиксированном меридиональном угле 87 , 1,2 1 287 , 87 , 87 , . Ограничимся рассмотрением упомянутой зависимости в некоторой окрестности точки 0 .

Графики зависимости 1,2 для некоторых значений угла поперечного уклона плоскости приведены на рис. 2.

Рис. 2. Зависимость разности фаз 1,2 от азимутального угла

по сигналу УК



2014, том 14, № 4 79

Как видно из графиков на рис. 2, в случае горизонтальной ориентации плоскости функция 1,2 87 , в рассматриваемой области представляет собой разрывную ступенчатую функцию,

принимающую значение, равное –180° при отрицательных значениях переменной , и значение, равное 0° при положительных значениях переменной .

При 0 (см. рис. 2) функция 1,2 достигает значения, равного 90° (–270°), при некото-ром отрицательном азимутальном угле . С ростом величины угла растёт абсолютная вели-чина угла .

При 0 (см. рис. 2) функция 1,2 достигает значения, равного –90° (+270°), при некото-ром положительном азимутальном угле . С ростом абсолютной величины угла растёт вели-чина угла .

В пределах главных лепестков разностной ДН УК зависимость РГМ от азимутального уг-ла (рис. 3, а) изменяется монотонно в пределах от –0,4 до +0,4. Поперечный уклон подсти-лающей поверхности приводит к смещению графика зависимости практически параллельно самому себе (рис. 3, б). При этом при положительных значениях угла уклона график смеща-ется в направлении отрицательных значений азимутального угла, а при отрицательных сме-щается в направлении положительных значений азимутального угла. Как видно из графиков на рис. 3, б, поперечный уклон поверхности величиной +2° (–2°) приводит к смещению РГМ = 0 на величину 0,1°.

За пределами сектора углов главных лепестков рассматриваемая зависимость имеет осцил-лирующий характер, изменяясь в пределах от –0,4 до +0,4. Детальное рассмотрение поведения РГМ в этих областях не представляет интереса, поскольку при двухчастотной работе радиомаяка решающее значение за пределами сектора углов главных лепестков имеют сигналы широкого канала.

Рис. 3. Зависимость РГМ от азимутального угла по сигналу УК

(см. также с. 80)





Разность фаз сигналов НБЧ и БЧ в широком канале Как видно из графиков на рис. 4, в случае горизонтальной ориентации плоскости функция 3,4 87 , в рассматриваемой области представляет собой разрывную ступенчатую функцию,

принимающую значение, равное 180°, при отрицательных значениях переменной и значение, равное 0°, при положительных значениях переменной .

Рис. 4. Зависимость разности фаз 3,4 от азимутального угла по сигналу ШК



2014, том 14, № 4 81

При 0 (см. рис. 4) функция 3,4 достигает значения, равного 90°, при некотором отрица-тельном азимутальном угле . С ростом величины угла растёт абсолютная величина угла .

При 0 (см. рис. 4) функция 3,4 достигает значения, равного +270° (–90°), при некото-ром положительном азимутальном угле . С ростом абсолютной величины угла растёт вели-чина угла .

Рис. 5. Зависимость РГМ от азимутального угла по сигналу ШК




Как видно из графиков на рис. 5, а, зависимость РГМ от азимутального угла в широком кана-ле в рабочем секторе углов 35 , 35 имеет вид двух ступенек с монотонно возрастающим

переходом от одной ступеньки к другой. При принятой величине шк 0,6a первая ступенька в зависимости РГМ расположена на уровне, примерно равном –0,18, вторая – на уровне, примерно равном +0,18. Переход от одной к другой ступеньке начинается при –7° и завершается при +7°.

Поперечный уклон подстилающей поверхности приводит к смещению зависимости вдоль -й координаты: при 0 в сторону отрицательных значений координаты , при 0 в сторону положительных значений координаты (рис. 5, б).

Зависимость РГМ от азимутального угла при совместной работе УК и ШК На рис. 6 приведены зависимости РГМ 87 , при совместной работе УК и ШК, при

ук 0,4a , шк 0,6a , 0,7b . Как видно из графиков на рис. 6, в секторе углов 5 5 на-

блюдается плавный, монотонный рост РГМ ( ) . В этом секторе осуществляется работа с узким каналом. За пределами указанного сектора углов функция РГМ ( ) при отрицательных углах имеет значение не более –0,17, при положительных значениях – не менее +0,17. Уровень по-

стоянного значения РГМ в этих секторах определяется значением коэффициента шкa . В этих секторах осуществляется работа с широким каналом. Поведение зависимости РГМ 87 , при совместной работе УК и ШК в секторе углов 5 5 определяется, по существу, поведе-нием зависимости РГМ в УК. Поперечный уклон подстилающей поверхности приводит к смеще-нию графика зависимости практически параллельно самому себе. При этом при положительных значениях угла уклона график смещается в направлении отрицательных значений азимутального угла, а при отрицательных смещается в направлении положительных значений азимутального угла. Как видно из графиков на рис. 6, поперечный уклон поверхности величиной +2° (–2°) при-водит к смещению РГМ, равного нулю, на величину 0,1°.

Рис. 6. Зависимость РГМ от азимутального угла при совместной работе УК и ШК

(см. также с. 83)



2014, том 14, № 4 83


Зависимость смещения линии курса По мере захода самолёта по глиссаде самолёт оказывается под разными углами места в сис-

теме координат, связанной с антенной КРМ. На предельной дальности этот угол близок к углу глиссады. Когда самолёт окажется на ВПП, этот угол близок к нулю. Угловое уклонение линии курса от оси ВПП зависит как от угла наклона поверхности, так и от угла места точки наблюде-ния. Линейное отклонение линии курса от оси ВПП, естественно, зависит от расстояния между КРМ и точкой наблюдения.

Рис. 7. Зависимость смещения линии курса от меридионального угла




На рис. 7 представлена зависимость углового смещения линии курса от меридионального уг-ла (от угла места , 90 ) для разных величин угла наклона подстилающей поверхности. Как видно при рассмотрении графиков, зависимость является практически линейной.

При уменьшении угла места по мере снижения самолёта уменьшается угол смещения ли-нии курса. Угол смещения стремится к значению, равному нулю, при стремлении точки наблю-дения к подстилающей поверхности. Найдём при заданном угле наклона поверхности проекцию траектории снижения самолёта на горизонтальную плоскость при условии, что при снижении строго выдерживается заданный угол глиссады.

Итак, будем далее полагать, что из численного эксперимента нам известна зависимость ук-лонения курса от меридионального угла (или угла места) . Мы полагаем, что обозна-чение уклонения курса буквой , такой же как и азимутальная координата, не вызовет затрудне-ний при выводе формул. Обозначим буквой L расстояние между КРМ (точкой O ) и точкой пере-сечения спрямлённой глиссады с поверхностью ВПП (точкой 2O ). Будем полагать, что самолёт заходит на посадку по глиссаде с углом глиссады 1 .

Для решения поставленной задачи введём местную сферическую систему координат 2 1 1 1O r с центром в точке 2O . Ось 2 1O x направим вдоль оси ВПП, ось 2 1O z – вертикально вверх,

ось 2 1O y – в направлении с образованием правой декартовой системы координат 2 1 1 1O х у z . Найдём соотношения для вычисления линии курса для самолёта, снижающегося по глиссаде с углом 1 . Координаты точки наблюдения в основной (связанной с точкой размещения КРМ) и местной системах координат:

1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 1

cos ; cos ;sin cos ; sin cos ;sin sin ; sin sin .

z r z rx r x ry r y r

Учитывая тот факт, что используем известную зависимость , примем для анализа в качестве независимой переменной. Область изменения переменной от 0 до 1 . При этом ра-венству 90 соответствует точка пересечения спрямлённой глиссады с поверхностью ВПП.

Очевидно, справедливы равенства:

1 1 1, , .x x L y y z z

Из третьего равенства ( 1z z ) получим:

11

cos .cos

r r

Тогда из второго равенства ( 1y y ) следует:

11

tgsin sin .tg

Из третьего равенства ( 1x x L ) получим:

11 1 1

cos .cos sin cos sin cos cos

Lr

По известным 1 1,r найдём в декартовых координатах 1 1,x y проекцию траектории полёта на горизонтальную плоскость 1 0z (рис. 8). Проекция траектории вычислена при следующих ис-ходных данных: 2 , L = 3500 м, 1 87 .

Как видно из графика на рис. 8, проекция траектории представляет собой практически пря-мую линию, составляющую с осью ВПП угол, примерно равный 5,4 . Поскольку точка ка-сания самолета находится на расстоянии от 200 до 450 м от порога ВПП то поперечное смещение линии курса на торце ВПП составит от 0,3 до 0,7 м.



2014, том 14, № 4 85

Рис. 8. Проекция траектории полёта на плоскость O1x1y1 при снижении самолёта

по глиссаде с углом 3°; поперечный уклон местности 2

Обсуждение результатов В настоящее время основным средством обеспечения инструментального захода самолётов

на посадку на аэродромы гражданской авиации являются радиомаячные системы посадки метро-вого диапазона волн формата ILS. В соответствии с требованиями норм [1–3] проектирования объектов посадки КРМ размещается на продолжении оси ВПП со стороны направления, проти-воположного стороне захода на посадку, на расстоянии 400–1150 м от порога ВПП (в зависимо-сти от длины ВПП, рельефа местности и других местных условий). Рекомендуется устанавливать курсовые радиомаяки таким образом, чтобы обеспечивалась прямая видимость между электриче-ским центром антенны и опорной точкой (точкой на высоте 15 м над началом ВПП).

В плане лётное поле аэродрома окаймляют боковые и концевые полосы безопасности взлёта и посадки. Концевые полосы безопасности уменьшают опасность аварии в случаях выкатывания самолёта за пределы лётной полосы при посадке. Длина концевой полосы безопасности для аэро-дромов ГА составляет обычно не менее 400 м. Концевую полосу безопасности по ширине делают равной общей ширине лётного поля. Таким образом, перед КРМ, установленным на расстоянии более 400 м, оказываются складки местности с формой и покровом в естественном состоянии, которые далее переходят в выровненную поверхность КПБ.

Формирование линии курса (глиссады) происходит с участием радиоволн, отражённых от подстилающей поверхности. При этом предполагается, что отражение радиоволн от земной по-верхности эквивалентно излучению зеркального отображения антенны. Для обеспечения зер-кального отображения перед антенной выравнивают площадку. В плане выровненная площадка и примыкающий к ней участок местности показаны на рис. 9 [3].




Рис. 9. Зоны курсового радиомаяка в горизонтальной плоскости [3]

По требованиям к местности инструкции по эксплуатации КРМ [3] в зоне В уклоны впадин

рельефа протяженностью более 50 м и глубиной менее 10 м допускаются до 0,025. Уклон мест-ности в любом направлении в зонах А и Б должен быть не более 0,01, в зоне Г — не более 0,02.

При проектировании новых и реконструкции действующих аэродромов часто возникают об-стоятельства, при которых для установки антенн курсовых радиомаяков требуется выполнение большого объёма земляных работ. В частности, для выполнения требований по ограничению по-перечного уклона местности объём земляных работ может достигать нескольких десятков и со-тен тысяч кубических метров перемещаемого грунта. Стоимость работ по подготовке площадок для размещения радиомаяков на аэродромах со сложным рельефом местности составляет сумму, большую стоимости КРМ и ГРМ вместе взятых, достигая сотен миллионов рублей.

Представленный анализ показывает, что характеристики курсовых радиомаяков не столь кри-тичны к поперечному уклону местности, как это предполагалось разработчиками нормативных до-кументов. Как следует из анализа, уклон местности перед радиомаяком не приводит к искривлени-ям линии курса. Уклон местности приводит к уклонению линии курса от оси ВПП. При этом фор-мируемая траектория посадки представляет собой прямую линию. При уклонах подстилающей по-верхности до 0,03 угол между этой прямой и осью ВПП составляет величину менее 6 минут. Излом формируемой траектории для захода на посадку и пробежки самолёта по ВПП величиной до 6 ми-нут представляется допустимым для управления самолётом. Поэтому представляется целесообраз-ным в некоторых ситуациях допустить поперечный уклон подстилающей поверхности большей величины, чем это предусмотрено нормативными документами. Площадка непосредственно под антенной КРМ не должна иметь уклона. Однако размеры этой площадки не столь велики. Пло-щадка под антенной должна иметь размеры порядка зоны Френеля для наблюдателя, находяще-гося в зените. Это означает, что её длина должна быть равна длине антенны плюс 1L H , где – длина волны, H – высота подвеса антенны, а ширина площадки равна 2 2L H .

В сложных ситуациях размещения КРМ, когда выполнение нормативных требований затруд-нено, целесообразно прибегать к электродинамическому моделированию с целью определения не стандартной, но более экономичной инженерной подготовки местности.

Выводы 1. Представлены обобщённые соотношения для вычисления параметров КРМ, учитывающие фа-

зовые диаграммы направленности антенны КРМ для сигналов НБЧ УК, БЧ УК, НБЧ ШК, БЧ ШК. 2. Рассмотрено поведение зависимости разности фаз между сигналами НБЧ УК и НБЧ УК, а

также между сигналами НБЧ ШК и НБЧ ШК, обусловленные влиянием поперечного по отноше-



2014, том 14, № 4 87

нию к направлению оси ВПП уклона подстилающей поверхности во всей рабочей зоне КРМ. По-казано, что в окрестности направления оси ВПП при наличии уклона наблюдается монотонное изменение разности фаз в отличие от скачкообразного изменения, имеющего место в случае рас-положения КРМ на горизонтальной плоскости.

3. Влияние поперечного уклона местности проявляется: – в смещении линии курса в УК; – в изменении уровня РГМ в ШК, причём с правой и с левой сторон от ВПП изменения уров-

ня РГМ происходит в противоположных направлениях; – при совместной работе УК и ШК наблюдается смещение линии курса, примерно равное

смещению линии курса в УК, и изменение уровня РГМ в широкой зоне, аналогичное изменению уровня РГМ в широком канале.

4. Показано, что траектория полёта самолёта при заходе на посадку по глиссаде с КРМ, уста-новленным на площадке с поперечным уклоном до двух градусов, представляет собой практиче-ски прямую линию, составляющую с осью ВПП угол величиной менее шести угловых минут. При этом линейное смещение курса над порогом ВПП составляет не более 0,5 м.

5. Судя по представленным материалам, допустимы поперечные уклоны местности перед ан-тенной КРМ большей величины, чем это изложено в инструкциях по размещению КРМ на аэро-дроме, что может существенно снизить стоимость работ по инженерной подготовке позиций для размещения КРМ в реальных условиях аэродромов.

Работа выполнялась при финансовой поддержке Министерства образования и науки Рос-

сийской Федерации в рамках комплексного проекта «Создание высокотехнологичного произ-водства антенн и аппаратных модулей для двухчастотного радиомаячного комплекса системы посадки метрового диапазона формата ILS III категории ICAO для аэродромов гражданской авиации, включая аэродромы с высоким уровнем снежного покрова и сложным рельефом мест-ности» по договору № 02.G25.31.0046 между Министерством образования и науки Российской Федерации и Открытым акционерным обществом «Челябинский радиозавод «Полёт» в коопе-рации с головным исполнителем НИОКТР – Федеральным государственным бюджетным обра-зовательным учреждением высшего профессионального образования «Южно-Уральский госу-дарственный университет» (национальный исследовательский университет).

Литература 1. Приложение 10 к Конвенции о международной гражданской авиации. Авиационная элек-

тросвязь. Т. 1: Радионавигационные средства. – Монреаль (Канада): ИКАО, 2006. – 606 c. 2. ВСН 7-86. Нормы проектирования объектов управления воздушным движением, радиона-

вигации и посадки. – М.: Министерство гражданской авиации, 1987. 3. Радиомаяк курсовой СП-90 (ИЦРВ.461512.019ИЭ). – Челябинск: НИИИТ-РТС, 1998. – 91 с. 4. Войтович, Н.И. Моделирование работы двухчастотной системы посадки самолётов /

Н.И. Войтович, Б.В. Жданов, А.В. Зотов // Вестник ЮУРГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2013. – Т. 13, № 4. – С. 55–69.

5. Зотов, А.В. Диаграммы направленности антенны курсового радиомаяка ILS на поверхно-сти с поперечным уклоном / А.В. Зотов, Б.В. Жданов, Н.И. Войтович // Вестник ЮУРГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2014. – Т. 14, № 4. – С. 5–27.

6. Баскаков, С.И. Радиотехнические цепи и сигналы / С.И. Баскаков. – М.: Высшая школа. – 2005. – 464 с.

Зотов Андрей Васильевич, аспирант кафедры конструирования и производства радиоаппа-

ратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Жданов Борис Викторович, канд. техн. наук, доцент кафедры конструирования и про-

изводства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Войтович Николай Иванович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой конструи-рования и производства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].






2014, vol. 14, no. 4, pp. 71–88

INFLUENCE OF TRANSVERSE-SLOPE ON INFORMATION PARAMETER ILS LOCALIZER A.V. Zotov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], B.V. Zhdanov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], N.I. Voytovich, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

This article presents a generalization of the model localizer antenna that is given in an previously published article (Voytovich N.I., Zhdanov B.V., Zotov A.V. Simulation of the Fwo-Trequency Instrument Landing System, 2013). It was assumed in the mentioned article that localizer (LOC) is located on an underlying surface as a horizontal infinite in all direction plane. The influence of the Earth takes in this case into account the interfe-rence factor of the Earth. Then the spatial directivity pattern of the LOC antenna is represented by a product of two functions, one of which depends only on the azimuthal angle, and the other from the meridional angle. It was therefore convenient to consider the interest of magnitude as a function only on the azimuthal angle. We assume in this paper that the antenna array of radiating antenna elements LOC horizontal and the underlying surface in essential for the reflection of radio waves field (in the area of the first Fresnel zone on the underlying surface), represents a portion of a plane with a transverse-slope relative to the direction of the axis of the runway (RWY). It is not possible to divide ac-cording to interest values from the azimuthal and meridional angles due to the lack of axial symmetry of the problem.

Keywords: simulation, localizer, glide slope, difference in depth modulation, capture effect.

References

1. Annex 10 to the Convention on International Civil Aviation. Vol. 1. Radio Navigation Aids. Monreal (Canada), ICAO, 2006. 606 p.

2. VSN 7-86. [Design Standards Facilities for Air Traffic Control, Navigation and Landing]. Мoscow, Ministry of Civil Aviation, 1987. (in Russ.)

3. Radiomayak kursovoy SP-90 (ITsRV.461512.019IE) [Localizer SP-90]. Chelyabinsk, NIIIT-RTS, 1998. 91 p.

4. Voytovich N.I., Zhdanov B.V., Zotov A.V. [Simulation of the Two-Frequency Instrument Landing System]. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics, 2013, vol. 13, no. 4, pp. 55–69. (in Russ)

5. Zotov A.V., Zhdanov B.V., Voytovich N.I. [Antenna Pattern of ILS Localizer on the Surface with Transverse-Slope]. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Auto-matic Control, Radio Electronics, 2014, vol. 14, no. 4, pp. 5–27. (in Russ)

6. Baskakov, S.I. Radiotekhnicheskie tsepi i signaly [Radio Circuits and Signals]. Moskow, Vysshaja shkola Publ., 2005. 464 р. (in Russ.)



2014, том 14, № 4 89

Введение Широкое распространение в системах управления технологическими процессами, где требу-

ется измерение расхода (накопленного объема) жидкости, получили вихреакустические расходо-меры. Однако точность измерения таких расходомеров на диапазоне малых расходов ниже, чем на диапазоне средних и больших расходов.

Повышение точности измерения вихреакустических расходомеров на малых расходах может быть достигнуто путем правильного выбора и обоснования модели функции преобразования [1, 2]. Для двухфакторной модели функции преобразования вихреакустических расходомеров входными факторами являются частота вихреобразования и температура измеряемой среды [1]. Если с точ-ностью измерения последней не возникает особых проблем, то задача измерения частоты вихре-образования требует внимательного изучения.

В данной статье приводятся результаты исследований, проведенных с целью оценки стабиль-ности процесса вихреобразования в вихреакустических расходомерах.

1. Типовая схема вихревого расходомера На рис. 1 изображена функциональная схема вихреакустического расходомера. На рис. 2 при-

ведены временные диаграммы сигналов в определенных точках функциональной схемы. Для измерения расхода жидкости или газа в проточной части вихревого расходомера уста-

новлено тело обтекания, за которым образуются вихри. Структура устойчивого вихреобразования за телом обтекания называется дорожкой Кармана [3, 4].

Возбуждение передающего пьезоэлемента, установленного в проточной части расходомера, происходит с помощью высокочастотного сигнала, подаваемого с опорного генератора (рис. 2, а). Сигнал преобразуется в механические колебания, излучается в измеряемую среду и модулируется по фазе с частотой вихрей, образованных за телом обтекания. Приёмный пьезоэлемент преобра-зует механические колебательные воздействия в электрический высокочастотный модулирован-ный сигнал (рис. 2, б), который усиливается и вместе с сигналом с опорного генератора подается на вход фазового детектора. На выходе фазового детектора выделяется синусоидальный сигнал, частота которого равна частоте образования вихрей за телом обтекания (рис. 2, в). Этот сигнал подвергается обработке в компараторе (рис. 2, г) и подается на вход микроконтроллера, где про-

УДК 681.2

ИССЛЕДОВАНИЕ СТАБИЛЬНОСТИ ЧАСТОТЫ ВИХРЕОБРАЗОВАНИЯ В ВИХРЕАКУСТИЧЕСКОМ РАСХОДОМЕРЕ А.П. Лапин, А.М. Дружков

Рассматривается типовая структурная схема вихреакустического расходомера с

подробным описанием сигналов на входе и выходе основных функциональных ком-понентов.

Приведен план эксперимента, предназначенного для изучения стабильности частоты вихреобразования за телом обтекания. Также представлены результаты ис-следования стабильности расхода на проливочной установке. Показано, что коэф-фициент вариации мгновенных значений эталонного расхода при испытании вих-реакустических расходомеров изменяется от 0,13 до 0,3 % в зависимости от режима проливки. Коэффициент вариации частоты вихреобразования при различных режи-мах расхода составляет от 3 до 9 %. Проверка по критерию Эппса – Пали показала, что выборочные данные не противоречат нормальному закону распределения ве-роятностей.

Сделано предположение о нецелесообразности расчётов результирующего объем-ного расхода на основании мгновенного значения частоты вихреобразования. Пока-зано, что при расчете расхода целесообразно использовать оценку частоты вихреоб-разования, полученную на основе обработки избыточных измерений.

Ключевые слова: вихревые расходомеры, вихреакустические расходомеры, час-тота вихреобразования.


А.П. Лапин, А.М. Дружков


изводится измерение длительности периода сигнала. В результате применения описанного алго-ритма обработки сигнала получается выборка мгновенных значений частоты вихреобразования. Эта частота используется для расчета расхода измеряемой жидкости или газа в соответствии с двухфакторной моделью функции преобразования расходомера [1].

Рис. 1. Функциональная схема вихреакустического расходомера

Рис. 2. Временная диаграмма работы вихреакустического расходомера: а – высокочастотный возбуждающий сигнал с опорного генератора; б – модулированный по фазе высокочастотный сигнал на приемном пьезо-элементе; в – выделенное модулирующее воздействие вихрей, образующихся за телом обтекания, на вы-ходе фазового детектора (частота этого сигнала пропорциональна частоте вихрей); г – сигнал, поступающий

на вход микроконтроллера 2. Описание эксперимента по изучению стабильности частоты вихреобразования Нестабильность частоты вихреобразования является фундаментальной проблемой [5] при ис-

следовании вихревых расходомеров. В работах [6, 7] данный вопрос рассматривается с точки зре-ния оптимизации геометрии тела обтекания. В данной статье стабильность вихреобразования


Исследование стабильности частоты вихреобразования в вихреакустическом расходомере

2014, том 14, № 4 91

изучается с целью создания алгоритма оценки частоты вихреобразования на основе избыточных измерений. Для исследования стабильности вихреобразования в вихреакустическом расходомере были проведены лабораторные испытания на расходомерном стенде. Для испытаний были ис-пользованы цифровой осциллограф Agilent DSO6012a [8] и установка для поверки счётчиков жидкости УПСЖ-15/50 (далее – проливочная установка), включающая в себя измерительную ли-нию, запорную арматуру и эталонные расходомеры. В качестве объектов испытаний были ис-пользованы два вихреакустических расходомера с диаметром условного прохода 25 и 32 мм (Ду25 и Ду32).

Эксперимент предназначался для решения двух задач: а) исследование стабильности расхода в проливочной установке; б) исследование стабильности частоты вихреобразования за телом обтекания. а) Исследуемые расходомеры были последовательно испытаны при режимах расхода в соот-

ветствии с табл. 1. В ходе эксперимента фиксировались показания мгновенных расходов эталон-ных расходомеров проливочной установки. Данные, полученные в ходе эксперимента, приведены в табл. 2 и 3.

Таблица 1 Режимы проведения испытаний расходомеров

Ду Режимы расхода, м3/ч 25 9,0 5,0 3,0 1,5 1,0 0,8 0,6 0,40 0,20 0,18 0,15 32 15,0 10,0 7,0 5,0 3,0 1,5 1,0 0,6 0,40 0,25 0,20

Таблица 2

Показания эталонных расходомеров на проливочной установке при испытании расходомера Ду32

Режимы расхода, м3/ч 15,0 10,0 7,0 5,0 3,0 1,5 1,0 0,6 0,40 0,25 0,20

Мгновенные значения расхода измеряемой жидкости, м3/ч 14,73 9,82 6,96 4,91 2,979 1,487 0,998 0,597 0,401 0,2472 0,1990 14,72 9,80 6,94 4,91 2,980 1,494 1,002 0,599 0,400 0,2481 0,1986 14,70 9,81 6,94 4,91 2,977 1,491 1,001 0,597 0,401 0,2478 0,1994 14,72 9,83 6,95 4,93 2,976 1,487 0,999 0,597 0,400 0,2477 0,1992 14,70 9,80 6,95 4,92 2,980 1,492 1,002 0,598 0,400 0,2479 0,1988 14,68 9,82 6,94 4,94 2,982 1,493 0,997 0,595 0,401 0,2477 0,1984 14,73 9,80 6,93 4,92 2,981 1,492 1,002 0,598 0,401 0,2479 0,1985 14,77 9,82 6,94 4,92 2,978 1,488 1,003 0,597 0,403 0,2478 0,1986 14,76 9,84 6,93 4,91 2,970 1,498 1,001 0,597 0,401 0,2467 0,1987 14,77 9,85 6,92 4,92 2,979 1,495 0,997 0,595 0,402 0,2485 0,1986 14,73 9,81 6,91 4,92 2,982 1,496 0,993 0,597 0,402 0,2475 0,1987 14,71 9,82 6,92 4,91 2,993 1,493 0,996 0,599 0,401 0,2466 0,1989 14,76 9,85 6,92 4,92 2,989 1,497 0,997 0,596 0,400 0,2474 0,1984 14,79 9,82 6,90 4,93 2,985 1,495 1,001 0,596 0,399 0,2468 0,1988 14,80 9,84 6,92 4,94 2,979 1,491 0,995 0,595 0,399 0,2480 0,1989 14,76 9,82 6,93 4,93 2,984 1,497 0,996 0,597 0,401 0,2472 0,1985

Средний расход, м3/ч 14,739 9,821 6,931 4,921 2,980 1,492 0,9988 0,5969 0,4008 0,2476 0,1988

СКО 3,45 E-02

1,64 E-02

1,59 E-02

1,04 E-02

5,29 E-03

3,48 E-03

3,02 E-03

1,26 E-03

1,06 E-03

5,34 E-04

2,80 E-04

Коэффициент вариации, V, % 0,23 0,17 0,23 0,21 0,18 0,23 0,30 0,21 0,27 0,22 0,14




Таблица 3 Показания эталонных расходомеров на проливочной установке при испытании расходомера Ду25

Режимы расхода, м3/ч 9,0 5,0 3,0 1,5 1,0 0,8 0,6 0,40 0,20 0,18 0,15

Мгновенные значения расхода измеряемой жидкости, м3/ч 8,88 4,98 3,02 1,498 1,001 0,801 0,597 0,401 0,2095 0,1785 0,1495 8,87 4,98 3,009 1,501 0,997 0,796 0,597 0,401 0,2083 0,1788 0,1492 8,86 4,97 3,019 1,496 0,999 0,799 0,598 0,401 0,2087 0,1794 0,1494 8,84 4,97 3,015 1,494 1,000 0,799 0,598 0,400 0,2081 0,1794 0,1495 8,85 4,98 3,017 1,497 0,999 0,801 0,599 0,401 0,2092 0,1787 0,1490 8,85 4,97 3,018 1,499 1,000 0,800 0,600 0,400 0,2080 0,1782 0,1490 8,84 4,97 3,016 1,497 0,999 0,800 0,600 0,399 0,2097 0,1792 0,1492 8,85 4,99 3,015 1,494 1,000 0,798 0,597 0,401 0,2096 0,1798 0,1482 8,86 4,98 3,012 1,496 0,999 0,799 0,599 0,400 0,2089 0,1801 0,1490 8,85 4,97 3,016 1,501 1,001 0,801 0,597 0,400 0,2093 0,1791 0,1491 8,85 4,98 3,004 1,501 1,000 0,800 0,598 0,400 0,2096 0,1796 0,1494 8,85 4,99 3,015 1,497 0,997 0,801 0,598 0,400 0,2097 0,1786 0,1499 8,84 4,96 3,009 1,495 0,998 0,800 0,600 0,400 0,2088 0,1785 0,1489 8,86 4,97 3,005 1,494 0,999 0,800 0,600 0,401 0,2094 0,1790 0,1491 8,83 4,97 3,009 1,495 1,000 0,802 0,597 0,402 0,2086 0,1792 0,1483 8,85 4,98 3,013 1,489 0,999 0,801 0,598 0,398 0,2087 0,1786 0,1490 8,85 4,99 3,022 1,497 1,001 0,801 0,600 0,399 0,2086 0,1780 0,1490 8,86 4,97 3,016 1,492 1,000 0,802 0,599 0,401 0,2079 0,1787 0,1487

Средний расход, м3/ч 8,852 4,976 3,013 1,4963 0,9994 0,8001 0,5984 0,4000 0,20892 0,17897 0,14908

СКО 1,17 E-02

8,50 E-03

5,00 E-03

3,16 E-03

1,20 E-03

1,47 E-03

1,20 E-03

9,58 E-04

6,03 E-04

5,57 E-04

4,10 E-04

Коэффициент вариации V, % 0,13 0,17 0,17 0,21 0,12 0,18 0,20 0,24 0,29 0,31 0,27

По результатам измерений были рассчитаны: среднеквадратическое отклонение (СКО), сред-

ний расход в ходе эксперимента и коэффициент вариации:

100 %Vx

,

где V – коэффициент вариации, σ – среднеквадратическое отклонение, x – средний расход. В результате исследования стабильности установления расхода на проливочной установке

установлено, что коэффициент вариации мгновенных значений эталонного расхода при испыта-нии вихреакустического расходомера Ду25 изменяется от 0,13 до 0,31 %, а при испытании Ду32 – от 0,17 до 0,30 %.

Полученные данные о мгновенных расходах были подвергнуты проверке на отклонение рас-пределения вероятностей от нормального закона распределения. Для реализации проверки со-гласно критерию Эппса – Палли разработана программа, реализующая алгоритм расчета критиче-ской статистики критерия, описанный в ГОСТ Р ИСО 5479–2002. Критические статистики, рас-считанные в соответствии с критерием Эппса – Палли, приведены в табл. 4.

Согласно использованному критерию, выборка не противоречит нормальному распределе-нию, если рассчитанное значение критической статистики не превышает р-квантиль при задан-


Исследование стабильности частоты вихреобразованв вихреакустическом расходомере

2014, том 14, № 4

ном уровне значимости и объеме выборки. Для исследуемых выборок 0,366 для Ду25 и Ду32 соответственно.

В результате проверки было установлено, что полученные выборки значений мгновенных расходов не противоречат нормальному законусти α = 0,05.

Рассчитанные

Значения критической статистики Эппса0,095 0,099 0,168 0,026

Значения критической статистики Эппса0,071 0,103 0,012 0,150

б) При испытаниях, проводимых с целью исследования стабильности частоты вихреобраз

вания за телом обтекания, на каждом из режимов расхода (расходомера с помощью цифрового осциллографа фиксировался сигнал (примерный вид сигнала приведен на рис. 3) на выходе фазового детектора и фильтра низких частот (точка «в» на рис. 1, далее – контрольная точка). Съем данных осциллографом проиной установки на заданный установившийся режим проливки. В результате получены массивы отсчетов сигнала в контрольной точке. Далее, для того чтобы получить значения мгновенных чатот (периодов), проводилась обработка полученныДля этого было разработано специальное программное обеспечение в среде

Рис. 3. Примерный вид сигнала в контрольной точке

Пример данных, полученных при испытании расходомера Ду32

№ 15,0 10,0 7,0Мгновенные частоты вихреобразования при различных режимах расхода

1 253,16 172,41 126,582 303,03 192,31 136,993 250,00 178,57 125,004 259,74 185,19 135,145 307,69 204,08 136,996 277,78 192,31 123,46

… n 281,69 212,77 136,99

сследование стабильности частоты вихреобразования в вихреакустическом расходомере

ном уровне значимости и объеме выборки. Для исследуемых выборок р-квантиль равен0,366 для Ду25 и Ду32 соответственно.

В результате проверки было установлено, что полученные выборки значений мгновенных расходов не противоречат нормальному закону распределения вероятностей при уровне значим

е значения критической статистики Эппса – Палли

Значения критической статистики Эппса – Палли для выборок мгновенных расходов Ду250,026 0,132 0,264 0,236 0,096 0,153

Значения критической статистики Эппса – Палли для выборок мгновенных расходов Ду320,150 0,195 0,094 0,155 0,021 0,015

б) При испытаниях, проводимых с целью исследования стабильности частоты вихреобразвания за телом обтекания, на каждом из режимов расхода (см. табл. 1) для каждорасходомера с помощью цифрового осциллографа фиксировался сигнал (примерный вид сигнала приведен на рис. 3) на выходе фазового детектора и фильтра низких частот (точка «в» на рис. 1,

контрольная точка). Съем данных осциллографом производился после выхода проливоной установки на заданный установившийся режим проливки. В результате получены массивы отсчетов сигнала в контрольной точке. Далее, для того чтобы получить значения мгновенных чатот (периодов), проводилась обработка полученных данных по определенному алгоритму. Для этого было разработано специальное программное обеспечение в среде Matlab

Рис. 3. Примерный вид сигнала в контрольной точке

Пример данных, полученных при испытании расходомера Ду32

Режимы расхода, м3/ч 7,0 5,0 3,0 1,5 1,0 0,6 0,40

Мгновенные частоты вихреобразования при различных режимах расхода 126,58 92,59 54,05 27,03 20,00 11,63 8,62136,99 92,59 55,56 30,30 18,87 11,76 7,8125,00 92,59 58,82 28,17 19,23 11,63 8,20135,14 92,59 57,14 28,17 19,23 11,90 8,20136,99 96,15 52,63 27,78 18,87 11,49 8,20123,46 86,21 60,61 28,99 20,41 12,50 8,20

… 136,99 89,29 62,50 27,78 19,23 11,24 7,94

93

квантиль равен 0,367 и

В результате проверки было установлено, что полученные выборки значений мгновенных распределения вероятностей при уровне значимо-

Таблица 4

Палли для выборок мгновенных расходов Ду25 0,153 0,051 0,140

мгновенных расходов Ду32 0,015 0,137 0,199

б) При испытаниях, проводимых с целью исследования стабильности частоты вихреобразо-табл. 1) для каждого испытуемого

расходомера с помощью цифрового осциллографа фиксировался сигнал (примерный вид сигнала приведен на рис. 3) на выходе фазового детектора и фильтра низких частот (точка «в» на рис. 1,

зводился после выхода проливоч-ной установки на заданный установившийся режим проливки. В результате получены массивы отсчетов сигнала в контрольной точке. Далее, для того чтобы получить значения мгновенных час-

х данных по определенному алгоритму. Matlab.

Таблица 5

0,40 0,25 0,20 Мгновенные частоты вихреобразования при различных режимах расхода f, Гц

8,62 5,21 4,59 7,81 5,88 4,67 8,20 5,26 4,55 8,20 5,32 4,76 8,20 5,32 4,63 8,20 5,32 4,72

7,94 5,32 4,72




Окончание табл. 5

№ Режимы расхода, м3/ч

15,0 10,0 7,0 5,0 3,0 1,5 1,0 0,6 0,40 0,25 0,20 Мгновенные частоты вихреобразования при различных режимах расхода f, Гц

f max 327,87 212,77 142,86 102,04 62,50 30,30 20,41 13,33 9,09 6,17 5,21 f min 229,89 161,29 113,64 83,33 50,00 25,97 17,54 10,87 6,94 4,81 4,00

Среднее 273,87 186,78 132,03 92,20 56,19 28,48 19,26 11,87 8,23 5,37 4,53 СКО 20,77 11,27 10,89 4,92 2,64 0,97 0,75 0,51 0,48 0,31 0,23 V, % 7,58 6,03 5,07 4,79 4,69 3,42 3,64 4,32 5,84 5,82 5,11

Общее количество мгновенных частот в исследуемой выборке, шт. n 52 71 48 72 109 54 74 44 63 60 58

В результате обработки массивов данных были найдены значения периодов синусоидального

сигнала для каждого режима расхода (табл. 5, 6). Период сигнала (T) связан с частотой вихреоб-разования (f) за телом обтекания – T = 1/f.

Таблица 6 Пример данных, полученных при испытании расходомера Ду25

№ Режимы расхода, м3/ч

9,0 5,0 3,0 1,5 1,0 0,8 0,6 0,40 0,20 0,18 0,15 Мгновенные частоты вихреобразования при различных режимах расхода f, Гц

1 357,14 192,31 131,58 64,10 40,00 35,09 25,64 19,23 9,62 9,71 7,87 2 307,69 206,19 120,48 64,10 41,67 33,33 25,97 19,23 9,52 8,93 8,06 3 425,53 210,53 128,21 64,94 42,02 33,33 26,32 18,87 9,09 10,20 7,35 4 416,67 210,53 125,00 58,82 45,87 32,79 25,64 17,86 9,01 9,43 7,52 5 350,88 217,39 133,33 63,29 44,25 34,48 25,00 17,54 9,01 10,00 6,67 6 350,88 202,02 131,58 64,94 40,65 32,26 26,67 17,86 8,47 8,85 8,00

… … n 377,36

200,00 116,28 59,52 41,67 36,36 24,39 17,54 10,42 9,17 7,81

f max 444,44

253,16 149,25 70,42 45,87 37,04 29,85 19,23 10,42 10,75 8,93 f min 294,12

181,82 112,36 57,47 38,76 30,77 23,26 15,63 8,40 7,87 6,62

Среднее 367,25

209,64 128,23 62,75 41,92 33,57 26,03 17,44 9,31 8,90 7,42 СКО 31,17

14,71 8,55 2,75 1,62 1,33 1,29 0,81 0,52 0,69 0,52

V, % 8,49

7,02 6,67 4,38 3,87 3,97 4,97 4,66 5,57 7,80 7,01 Общее количество мгновенных частот в исследуемой выборке, шт.

n 70 40 48 48 32 64 48 66 35 40 54 С целью установления закона распределения полученные данные были подвергнуты

проверке на отклонение распределения вероятностей от нормального распределения (ГОСТ Р ИСО 5479–2002). Для проверки был использован критерий Эппса – Палли. Установ-лено, что полученные данные не противоречат нормальному закону распределения при уров-не значимости α = 0,05.

С целью обнаружения промахов в полученных выборках использовался критерий, описан-ный в МИ 2091-90. Предпосылкой применения данного критерия является не противоречие ис-следуемых выборок нормальному закону распределения. Было установлено, что при испыта-ниях на некоторых режимах проливки в полученных результатах измерений присутствуют про-махи (табл. 7).

Для полученных выборок с исключенными промахами были найдены значения максимально-го и минимального элементов, среднее значение, СКО и коэффициент вариации.

На рис. 4 представлены зависимости коэффициента вариации частоты вихреобразования при различных расходах.


Исследование стабильности частоты вихреобразованв вихреакустическом расходомере

2014, том 14, № 4

Количество промахов при испытании расходомеров

Режимы расхода при испытании Ду25, м9,0 5,0 3,0 1,5

Количество промахов в полученных выборках 0 0 0 0

Общее количество мгновенных частот в исследуемой выборке 70 40 48 48

Режимы расхода при испытании Ду32, м15,0 10,0 7,0 5,0

Количество промахов в полученных выборках 0 0 3 1

Общее количество мгновенных частот в исследуемой выборке 52 71 48 72

Рис. 4. Зависимость коэффициента вариации от величины расхода В результате проведенных экспериментов пок

му измеренному значению частоты вихреобразования следует признать нецелесообразным, так как коэффициент вариации может достигать от 3 до 9основе оценки частоты вихреобраз

сследование стабильности частоты вихреобразования в вихреакустическом расходомере

Количество промахов при испытании расходомеров

Режимы расхода при испытании Ду25, м3/ч 1,0 0,8 0,6 0,40 0,20

Количество промахов в полученных выборках при испытании Ду25 0 1 0 0 0

Общее количество мгновенных частот в исследуемой выборке при испытании Ду25 32 64 48 66 35

Режимы расхода при испытании Ду32, м3/ч 3,0 1,5 1,0 0,6 0,40

Количество промахов в полученных выборках при испытании Ду32 0 0 1 0 1

Общее количество мгновенных частот в исследуемой выборке при испытании Ду32 109 54 74 44 63

Рис. 4. Зависимость коэффициента вариации от величины расхода

В результате проведенных экспериментов показано, что расчет объемного расхода по каждчастоты вихреобразования следует признать нецелесообразным, так

как коэффициент вариации может достигать от 3 до 9 %. Расчет расхода следует производить на основе оценки частоты вихреобразования по результатам избыточных измерений. При этом алг

95

Таблица 7

0,18 0,15 при испытании Ду25

0 0 при испытании Ду25

40 54

0,25 0,20 ии Ду32

0 0 при испытании Ду32

60 58

Рис. 4. Зависимость коэффициента вариации от величины расхода

азано, что расчет объемного расхода по каждо-частоты вихреобразования следует признать нецелесообразным, так

%. Расчет расхода следует производить на ования по результатам избыточных измерений. При этом алго-




ритм поиска данной оценки должен быть работоспособным на всем диапазоне измерения вихре-вого расходомера.

При измерении расхода на режиме 9 м3/ч вихреакустическим расходомером Ду25 среднее время поступления информации о частоте вихреобразования составляет 2,7 мс. При измерении расхода на режиме 0,15 м3/ч время поступления информации о частоте вихреобразования состав-ляет уже 133 мс.

При увеличении номинального диаметра вихревого расходомера диапазон частот вихреобра-зования, соответствующий измеряемому расходу, смещается в сторону уменьшения. Например, для расходомера Ду100 диапазон измеряемых расходов составляет от 200 до 1 м3/ч, что соответ-ствует времени поступления информации о частоте вихреобразования от 8 мс до 1,6 с. Очевидно, что при разработке алгоритма оценки частоты вихреобразования необходимо учесть тот факт, что информация о частоте вихреобразования во всем диапазоне измерения поступает крайне нерав-номерно.

В случае измерения в области больших расходов алгоритм может представлять собой усред-нение достаточно большого количества данных, что позволит получить точную оценку частоты вихреобразования и не окажет существенного влияния на чувствительность расходомера к изме-нению расхода. В то же время применение усреднения к отсчетам, полученным при измерении малых расходов, приведет к значительному снижению скорости отклика на изменение расхода. Это является отличительной особенностью вихревых расходомеров и усложняет задачу разработ-ки алгоритма нахождения оценки частоты вихреобразования.

Заключение В результате проведенных исследований были изучены вопросы, связанные со стабильно-

стью вихреобразования за телом обтекания. Установлено, что стабильность задания расхода с по-мощью установки для поверки счётчиков жидкости УПСЖ-15/50 весьма высока. Коэффициент вариации мгновенных расходов эталонных расходомеров находится в пределах от 0,13 до 0,30 %.

При исследовании стабильности вихреобразования за телом обтекания вихреакустических расходомеров с Ду25 и Ду32 показано, что закон распределения данных о мгновенных частотах вихреобразования не противоречит нормальному распределению. Количество обнаруженных вы-бросов минимально. Коэффициент вариации мгновенных частот вихреобразования находится в пределах от 3 до 9 %.

Результаты исследования позволяют сделать вывод о неоправданности расчётов результи-рующего объемного расхода на основании мгновенного значения частоты вихреобразования, что приводит к необходимости разработки алгоритма оценки частоты вихреобразования на основе обработки избыточных измерений.


1. Лапин, А.П. Выбор и исследование двухфакторной модели функции преобразования вихре-акустических расходомеров / А.П. Лапин, Дружков А.М. // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютер-ные технологии управление, радиоэлектроника». – 2013. – Т. 13, № 3.– С. 4–12.

2. Лапин, А.П. Анализ зависимости числа Струхаля в уравнении измерения вихреакустическо-го расходомера / А.П. Лапин, А.М. Дружков, К.В. Кузнецова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компью-терные технологии управление, радиоэлектроника». – 2013. – Т. 13, № 4.– С. 70–77.

3. Кремлевский, П.П. Расходомеры и счетчики количества: справ. / П.П. Кремлевский. – Л.: Машиностроение, 1989. – 701 с.

4. Baker, R.C. Flow measurement: handbook / R.C. Baker. – New York: Cambridge University Press, 2000. – 524 р.

5. Pankanin, G.L. The vortex flowmeter: various methods of investigating phenomena / G.L. Panka-nin // Measurement science and technology. – 2005. – № 16. – P. R1–R16.

6. Kalkhof, H.G. Influence of the bluff body shape on the measurement characteristics of vortex flowmeters / H.G. Kalkhof // Proc. of Conf. on Metering of Petroleum and its Products, 1985. – P. 7–8.

7. Pankanin, G.L. Influence of vortex meter configuration of measure signal parameters / G.L. Pan-kanin // Instrumentation and Measurement Technology Conference, IMTC/93. Conference Record., IEEE, 1993. – P. 337–340.


Исследование стабильности частоты вихреобразования в вихреакустическом расходомере

2014, том 14, № 4 97

8. Agilent InfiniiVision 5000/6000/7000 Series Oscilloscopes. User’s Guide. – http://cp.literature. agilent.com/litweb/pdf/54695-97026.pdf.

9. Борисов, А. Новые 16-разрядные семейства микроконтроллеров Microchip / А. Борисов // Компоненты и технологии. – 2006. – № 6. – С. 38–41.

Лапин Андрей Павлович, канд. техн. наук, доцент кафедры информационно-измерительной

техники, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Дружков Александр Михайлович, аспирант кафедры информационно-измерительной тех-

ники, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].



2014, vol. 14, no. 4, pp. 89–98

STUDY OF STABILITY SHEDDING FREQUENCY IN VORTEX SONIC FLOWMETERS A.P. Lapin, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.M. Druzhkov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The typical block diagram with detailed description signals at the input and output of

major functional components is discussed. Plan of experiment for research of stability of vortex shedding frequency beyond

bluff body are showed. Results of flow stability research in test lab are given. It is shown, that the variation coefficient of the instantaneous values of the reference flow rate varies from 0.13 % to 0.3 % during the vortex sonic flowmeters test depending on the flow re-gimes. The vortex frequency variation coefficient is 3 % to 9 % at various flow regimes. Check for Epps-Pally criterion has showed that the sample data is not in conflict with a normal distribution law of probabilities.

An assumption was made about inexpediency of calculations of the result volume flow on the basis of the vortex shedding instantaneous frequency. It is shown that the es-timate of the vortex shedding frequency derived from the processing of the measurements sequence should be used in flow calculation.

Keywords: vortex flowmeters, vortex sonic flowmeters, vortex shedding frequency.

References 1. Lapin A.P., Druzhkov A.M. [Selection and Research of Two-Factor Model for Conversion Func-

tion of Vortex Sonic Flowmeters]. Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics, 2013, vol. 13, no. 2, pp. 4–12. (in. Russ.)

2. Lapin A.P., Druzhkov A.M., Kuznetsova K.V. [Analysis of the Dependence of the Strouhal Num-ber in the Measurement Equation for Vortex Sonic Flowmeters]. Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics, 2013, vol. 13, no 4, pp. 70–77. (in. Russ.)

3. Kremlevskiy P.P. Raskhodomery i schetchiki kolichestva: Spravochnik [Flowmeters and Coun-ters: Handbook]. Leningrad: Mashinostroenie Publ., 1989, 701 p.

4. Baker R.C. Flow Measurement: Handbook. New York: Cambridge University Press, 2000, 524 p.




5. Pankanin G.L. The Vortex Flowmeter: Various Methods of Investigating Phenomena. Measure-ment science and technology, 2005, № 16, pp. 1–16.

6. Kalkhof H.G. Influence of the Bluff Body Shape on the Measurement Characteristics of Vortex Flowmeters. Proc. of Conf. on Metering of Petroleum and its Products, 1985, pp. 7–8.

7. Pankanin G.L. Influence of Vortex Meter Configuration of Measure Signal Parameters. Instru-mentation and Measurement Technology Conference, IMTC/93. Conference Record., IEEE, 1993, pp. 337–340.

8. Agilent InfinitiVision 5000/6000/7000 Series Oscilloscopes. User’s Guide. Available at: http://cp.literature.agilent.com/litweb/pdf/54695-97026.pdf.

9. Borisov А. [New 16-bit microcontroller family from Microchip]. Components and Technologies, 2006, no 6, pp. 38–41. (in Russ.)



2014, том 14, № 4 99

Введение Важным направлением производственного планирования на металлургическом предприятии

является нормирование потребления ресурсов. При этом одним из основных ресурсов, потребле-ние которых необходимо планировать, является техническая вода.

Расчет норм потребления технической воды может производиться с использованием физиче-ских моделей [1, 2]. Однако для сложных производств [3, 4] могут отсутствовать как достоверные данные о потреблении воды, так и данные о факторах, которые влияют на потребление воды. Все это значительно усложняет построение физических моделей потребления технической воды.

В этом случае целесообразно использовать статистические методы [5]. Отметим, что задача нормирования потребления технической воды может решаться с применением общих статистиче-ских подходов, используемых, например, для нормирования потребления электроэнергии [6–9]. Однако наличие большого количества факторов, влияющих на потребление технической воды, приводит к увеличению статистической погрешности расчета норм при появлении новых данных о потреблении воды. При этом в многофакторных статистических моделях влияние добавления новых данных о потреблении воды учитывается слабо. Поэтому необходимо разработать метод расчета норм и анализа потребления технической воды с учетом технологических допусков и ме-тодических погрешностей статистического подхода.

Метод расчета норм потребления технической воды Исходными данными для решения задачи расчета норм и анализа потребления технической

воды являются: 1) базовый период – помесячные, посуточные или почасовые значения производства продук-

ции и потребления технической воды за предыдущие несколько суток, месяцев или лет; 2) отчетный период – последние данные по производству продукции и потреблению техни-

ческой воды (показания за последний час, сутки или месяц). Задачу анализа потребления технической воды сформулируем следующим образом: 1) определить нормативную границу потребления технической воды с указанием технологи-

ческого допуска; 2) определить величину перерасхода или экономии, если перерасход или экономия были вы-

явлены. В основу метода примем подход к нормированию, описанный в [9], согласно которому нор-

мируется удельное потребление ресурса по функции вида: 0 1exp( ),g a a P (1)

где g – удельное потребление ресурса на единицу продукции; P – произведенная продукция; a0 и a1 – коэффициенты, рассчитываемые в регрессионной модели.

Чтобы учесть при расчете норм различные параметры производственного процесса, свойст-венные определенному сортаменту продукции, произведем классификацию данных о потребле-

УДК 519.254; 519.233.24; 658.511

МЕТОД РАСЧЕТА НОРМ ПОТРЕБЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ ВОДЫ ДЛЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ А.А. Басалаев, Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер

Рассматривается метод расчета норм потребления технической воды для произ-водственных подразделений металлургических предприятий. Предложенный метод включает в себя построение статистической зависимости удельного потребления тех-нической воды от объема произведенной продукции с учетом классификации данных по сортаменту произведенной продукции и режимам работы оборудования. Для оценки методической погрешности расчета норм потребления воды используется метод кросс-валидации. Представлен пример расчета норм потребления техниче-ской воды для рудообогатительной фабрики металлургического предприятия.

Ключевые слова: энергетическая эффективность, нормирование, потребление воды, техническая вода, металлургия.


А.А. Басалаев, Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер


нии технической воды и соответствующем объеме произведенной продукции по сортаменту. Ес-ли разделение продукции по сортаменту отсутствует, то рассматривается частный случай, когда есть только один сортамент продукции.

При этом для каждого сортамента на основании технических характеристик оборудования произведем разделение данных на режимы работы: простой оборудования, нормальный режим работы, аварийный режим, перегрузка оборудования. Режим простоя оборудования характеризу-ется сверхнизким значением произведенной продукции в период его функционирования. Режим перегрузки оборудования определяется по оперативным журналам использования технологиче-ского оборудования, которые фиксируют перегрев или сверхнормативный износ компонентов оборудования. Аварийный режим работы также определяется по оперативным журналам и может быть связан со сбросом или утечками воды из системы водоснабжения.

Далее будем рассчитывать нормы удельного потребления воды для каждого сортамента по данным, полученным при нормальном режиме работы оборудования, чтобы исключить влияние выбросов, связанных с известными неисправностями и неэффективными режимами работы.

При расчете норм потребления ресурсов необходимо выявить наиболее эффективные режи-мы производственного процесса. Для этого воспользуемся методикой, описанной в [10], в кото-рой для нахождения эффективных параметров производственного процесса используется метод взвешенных наименьших квадратов.

Чтобы рассчитать коэффициенты an0 и an1 эффективной характеристики (1) с использованием метода взвешенных наименьших квадратов прологарифмируем обе части характеристики (1) и, соответственно, значения удельного потребления воды:

0 1ln( ) .n ng a a P (2) При этом для расчета веса αj j-го значения используем выражение

exp( ),j jα de (3) где d – коэффициент, определяющий скорость убывания веса (d > 0), а ej – отклонение фактиче-ского j-го значения от нормативного, определяемое по формуле

0 1ln( ) ( ).j j n n je g a a P (4) В соответствии с выражением (3) вес наблюдений с меньшим значением удельного потреб-

ления воды будет выше. Таким образом, применив итерационный подход, описанный в [10], най-дем параметры an0 и an1 характеристики (2) для режима с минимальными значениями удельного потребления воды.

Чтобы снизить влияние неэффективных режимов при нахождении параметров эффективной характеристики, перед расчетом отфильтруем показания с удельными значениями потребления воды, которые превышают значения, описываемые усредненной характеристикой

0 1exp( ).a ag a a P (5) Прологарифмируем обе части характеристики (5) и, соответственно, значения удельного по-

требления воды. Получим зависимость 0 1ln( ) ,a ag a a P (6)

Далее для зависимости (6) рассчитаем коэффициенты aa0 и aa1 методом наименьших квад-ратов.

Поскольку при использовании выражения (3) для нахождения весов αj значительное влияние на коэффициенты эффективной характеристики оказывают показания с меньшим удельным по-треблением воды, то необходимо оценить степень влияния добавления в выборку новых эффек-тивных или неэффективных показаний. Для этого используем метод кросс-валидации [11].

Случайным образом разобьем выборку отфильтрованных данных базового периода на под-множества, содержащие столько же значений, сколько значений содержится в отчетном периоде. Согласно исходным данным задачи в отчетном периоде содержится 1 значение, поэтому под-множеств и, соответственно, шагов кросс-валидации будет столько же, сколько значений в базо-вом периоде. Далее поочередно для каждого k-го подмножества выполним следующие операции:

1. Исключим из выборки данных базового периода k-е подмножество. Исключенное под-множество будем считать тестовым. Совокупность оставшихся значений будем считать обучаю-щим подмножеством.


Метод расчета норм потребления технической воды для металлургических предприятий

2014, том 14, № 4 101

2. Для данных обучающего подмножества рассчитаем коэффициенты an0k и an1k эффективной характеристики (1) методом взвешенных наименьших квадратов.

3. Используя выражение (2), рассчитаем логарифм значения удельного потребления воды для данных о произведенной продукции из тестовой выборки.

Выполнив все шаги кросс-валидации, получим результирующую тестовую выборку лога-рифмов значений удельного потребления, равную по количеству значений выборке базового пе-риода.

Далее рассчитаем погрешность построения эффективной характеристики. Для этого выпол-ним следующие шаги:

1. Рассчитаем несмещенную среднеквадратическую ошибку RMSE разности логарифмов значений эффективных характеристик выборки базового периода xi

n и результирующей тестовой выборки xi

t по формуле

2

1( )

RMSE ,1

Nn ti i

ix x

N

(7)

где N – количество значений в отфильтрованной базовой выборке.

2. Определим табличное значение коэффициента Стьюдента t для выборки из N значений ба-зового периода.

3. Рассчитаем погрешность построения эффективной характеристики удельного потребле-ния Δn по формуле

Δ RMSE .n t (8) Таким образом, эффективная характеристика с учетом погрешности ее построения будет

следующей:

0 1exp( Δ ).n n ng a a P (9) Также возможно расширить полученный интервал значений нормы экспертной оценкой по-

грешности измерения удельного потребления воды Δe. Соответственно, эффективная характери-стика будет следующей:

0 1exp( Δ ) Δ .n n n eg a a P (10) Таким образом, если значение фактического удельного потребления было внутри норматив-

ного диапазона

0 1 0 1[exp( Δ ) Δ ; exp( Δ ) Δ ],n n n e n n n ea a P a a P (11) то техническая вода расходовалась в допустимом от нормативного значения диапазоне. Если значение фактического удельного потребления в отчетном периоде превышает верхнюю границу диапазона (11), то фиксируется перерасход технической воды. Если значение фактического удельного потребления меньше нижней границы диапазона (11), то фиксируется экономия тех-нической воды.

При этом эффективная характеристика (1) считается нормой удельного потребления техни-ческой воды, а диапазон (11) – нормативным диапазоном допустимого отклонения от нормы удельного потребления.

Далее для каждого сортамента продукции в зависимости от наличия перерасхода или эконо-мии технической воды при нормальном режиме работы оборудования в отчетном периоде опре-деляется один из следующих показателей:

1. Величина перерасхода технической воды Gover: 0 1(exp( Δ ) Δ ).over n n n eG G P a a P (12)

2. Величина экономии технической воды Geco: 0 1(exp( Δ ) Δ ) .eco n n n eG P a a P G (13)

В (12) и (13) G и P – расход технической воды и суммарное производство продукции в от-четном периоде соответствующего сортамента.

Далее рассмотрим алгоритм автоматизации расчета норм потребления технической воды.




Автоматизация расчета норм потребления технической воды На рис. 1 представлена функциональная структура одного цикла процесса автоматизиро-

ванного расчета норм потребления технической воды, в которой применяется описанный алго-ритм.

Рис. 1. Цикл процесса автоматизированного расчета норм потребления воды

Для ускорения расчета перед активацией процесса требуется классифицировать архивные

данные о потреблении воды и объеме произведенной продукции по сортаменту на основании графика выпуска продукции и по режимам работы оборудования на основании оперативного журнала функционирования оборудования и характеристик самого оборудования.

Рассмотрим один цикл расчета: 1. При поступлении новых данных отчетного периода производится их классификация по

сортаменту и по режимам работы оборудования на той же основе, которая применялась при классификации архивных данных.

2. В соответствии с данными о сортаменте и режимах работы производится выборка из архи-ва данных последних Ni записей о потреблении воды и объеме произведенной продукции для i-го сортамента для нормального режима работы. Число Ni принимается равным количеству архив-ных данных i-го сортамента в момент введения в эксплуатацию системы, использующей описан-ный метод.

3. Для каждого i-го сортамента на выбранных данных строится нормативный диапазон по-требления воды (11) с учетом технологических допусков и методической погрешности.

4. Производится сравнение фактического потребления воды в отчетном периоде с границами нормативного диапазона потребления воды (11).

5. После сравнения классифицированные по сортаменту и режимам работы данные отчетно-го периода добавляются в архив данных.

6. Результаты анализа потребления воды в отчетном периоде предоставляются в требуемой отчетной форме.

Пример Рассмотрим пример применения предложенного метода расчета норм потребления техниче-

ской воды для рудообогатительной фабрики металлургического предприятия на реальных поме-сячных данных потребления технической воды и производства продукции. На графиках пред-ставлены примеры построения норм удельного (рис. 2, а) и абсолютного (рис. 2, б) потребления технической воды для одного вида произведенной продукции в условиях нормального режима функционирования оборудования.



2014, том 14, № 4 103

а) б)

Рис. 2. Пример построения норм потребления технической воды Штрихпунктирной линией обозначена усредненная характеристика потребления техниче-

ской воды. Сплошной линией обозначена эффективная характеристика (норма) потребления тех-нической воды. Штриховой и пунктирной линиями обозначены соответственно верхние и ниж-ние пределы нормативного диапазона потребления технической воды. Фактические значения по-требления классифицированы и обозначены следующим образом:

квадрат – режим простоя оборудования; треугольник – аварийный режим работы; ромб – значение выше усредненной характеристики потребления технической воды (зна-

чительный перерасход); крест – значения потребления находятся выше нормативного диапазона потребления воды

(перерасход); круг – значения потребления находятся в нормативном диапазоне потребления воды. Заключение Для расчета норм потребления технической воды на производственных подразделениях ме-

таллургического предприятия при наличии статистических данных различной степени достовер-ности и при отсутствии четких регламентированных процедур нормирования рекомендуется ис-пользовать представленный метод.

В описанном методе для выявления эффективных режимов работы оборудования при расче-те норм потребления технической воды целесообразно использовать метод взвешенных наи-меньших квадратов, согласно которому вес данных экспоненциально зависит от отклонения фак-тического значения от нормативного с учетом знака, что позволяет задать меньшим удельным значениям потребления больший вес. При этом для оценки методической погрешности расчета следует использовать метод кросс-валидации при определении нормативного диапазона потреб-ления технической воды.

Для повышения точности определения нормы потребления технической воды предлагается выполнять классификацию данных по сортаменту произведенной продукции, позволяющую учи-тывать в качестве фактора различные параметры производственного процесса, свойственные оп-ределенному сортаменту продукции. При этом для исключения данных, полученных в крайне неэффективных режимах работы, которые завышают норму потребления технической воды, сле-




дует выполнять классификацию данных по режимам работы оборудования. Также для уменьше-ния влияния неэффективных режимов работы на расчетную норму рекомендуется фильтровать данные по усредненному удельному значению потребления воды.

Рассмотренный методический пример подтверждает возможность применения предложенно-го метода для расчета норм потребления технической воды на производственных подразделениях металлургического предприятия. Для применения метода в рамках АСУ ТП предлагается исполь-зовать представленную в работе функциональную структуру процесса автоматизации расчетов.


1. Рыбалов, А.А. Сравнительный анализ методов расчета конвективного теплообмена при охлаждении арматурного проката / А.А. Рыбалов, В.И. Губинский // Металлургическая и горно-рудная промышленность. – Днепропетровск: НИИ Укрметаллургинформ. – 2003. – № 1. – С. 117–119.

2. The study of structure optimization of blast furnace cast steel cooling stave based on heat trans-fer analysis / W. Lijun, Z. Weiguo, C. Huier. et al. // Applied Mathematical Modelling. – 2007. – Vol. 31, no. 7. – P. 1249–1262.

3. Водное хозяйство промышленных предприятий: справ. изд. / В.И. Аксенов, М.Г. Ладыги-чев, И.И. Ничкова и др.; под ред. В.И. Аксенова. – М.: Теплотехник, 2005. – Кн. 1. – 640 с.

4. РД 34.02.401-98. Методика разработки норм и нормативов водопотребления и водоотве-дения на предприятиях теплоэнергетики. – http://ccp.e-apbe.ru/uploads/files/rd34.02.401.pdf.

5. Ратникова, А.М. Особенности нормирования водопотребления на предприятиях машино-строительной отрасли / А.М. Ратникова // Вест. Брест. гос. техн. ун-та. Сер. «Водохозяйст-венное строительство, теплоэнергетика и геоэкология». – 2012. – № 2 . – С. 58–61.

6. Копцев, Л.А. Нормирование и прогнозирование электропотребления предприятий на осно-ве статистических моделей / Л.А. Копцев // Проблемы электроснабжения на горнорудных и ме-таллургических предприятиях Кузбасса: материалы Всерос. науч.-практ. конф. – Новокузнецк, 2000. – С. 133–137.

7. Анчарова, Т.В. Анализ и нормирование электропотребления промышленных предприятий с многономенклатурным производством (проблемы и пути решения) / Т.В. Анчарова, А.П. Пищур // Электро. – 2003. – № 6. – С. 22–26.

8. Копцев, Л.А. Нормирование и прогнозирование потребления электроэнергии в зависимости от объемов производства / Л.А. Копцев // Промышленная энергетика. – 1996. – № 3. – С. 5–7.

9. Метод прогнозирования электропотребления промышленного предприятия / Л.С. Казари-нов, Т.А. Барбасова, О.В. Колесникова, А.А. Захарова // Вестник ЮУрГУ. Сер. «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2014. – Т. 14, № 1. – С. 5−13.

10. Казаринов, Л.С. Метод идентификации эффективных рабочих характеристик производ-ственных систем по данным эксплуатации / Л.С. Казаринов, Д.А. Безруков, О.В. Попова // Теория и практика совершенствования административно-организационного управления с использованием современных информационных технологий и систем: сб. науч. тр. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2005 – С. 186–193.

11. Воронцов, К.В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов / К.В. Во-ронцов // Математические вопросы кибернетики. – М.: Физматлит. – 2004. – T. 13. – С. 5–36.

Басалаев Александр Анатольевич, инженер Управления научной и инновационной деятель-

ностью, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Казаринов Лев Сергеевич, Казаринов Лев Сергеевич, д-р техн. наук, профессор, декан

Приборостроительного факультета, зав. кафедрой автоматики и управления, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Шнайдер Дмитрий Александрович, д-р техн. наук, профессор кафедры автоматики и управ-ления, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].




2014, том 14, № 4 105


2014, vol. 14, no. 4, pp. 99–106

A METHOD OF CALCULATION OF PROCESS WATER CONSUMPTION RATION FOR IRON AND STEEL PLANTS A.A. Basalaev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], L.S. Kazarinov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], D.A. Shnayder, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

This paper describes a method of process water consumption ration calculation for production departments of iron and steel plants. The method defines parameters of statis-tical relationship between specific consumption of process water and production volumes taking into account data classification by production assortment and equipment operating modes. Cross-validation is used to determine a method error of water consumption ration calculation. A case study of ration calculation for ore-dressing unit of iron and steel plant is presented.

Keywords: energy efficiency, rationing, water consumption, process water, iron and steel industry.

References 1. Gubinskiy V.I., Rybalov A.A. [Comparative Analysis of Methods for the Calculation of Convec-

tive Heat Transfer During Cooling of Rebars]. Metallurgical and Mining Industry, 2003, no. 1, pp. 117–119. (in Russ.)

2. Lijun W., Weiguo Z., Huier C., Yunlong S., Xiaojing L. The Study of Structure Optimization of Blast Furnace East Steel Cooling Stave Based on Heat Transfer Analysis. Applied Mathematical Model-ling, 2007, vol. 31, no. 7, pp. 1249–1262.

3. Aksenov V.I. Vodnoe khozyaystvo promyshlennykh predpriyatiy: spravochnoe izdanie. Kniga 1 [Water Management of Industrial Plants: Reference Book. Book 1]. Moscow, Teplotekhnik Publ., 2005. 640 p.

4. RD 34.02.401-98. Metodika Razrabotki Norm i Normativov Vodopotrebleniya i Vodootvedeniya na Predpriyatiyakh Teploenergetiki [A Methodology for Development of Water Consumption and Wastewater Disposal Rations and Ratios for Heat Power Plants]. Available at: http://ccp.e-apbe.ru/ uploads/files/rd34.02.401.pdf (accessed 13 August 2014).

5. Ratnikova A.M. [Water Consumption Rationing Aspects for Engineering Industry Enterprises]. The Bulletin of the Brest State Technical University. Ser. Water Engineering, Thermal Engineering and Geoecology, 2012, no. 2, pp. 58–61. (in Russ.)

6. Koptsev L.A. [Rationing and Forecasts of Electricity Consumption Using Statistical Models]. Problemy elektrosnabzheniya na gornorudnykh i metallurgicheskikh predpriyatiyakh Kuzbassa: mate-rialy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Issues of Power Supply for Mining and Metal-lurgical Enterprises in Kuzbass: Proceedings of All-Russian Theoretical and Practical Conference]. No-vokuznetsk, 2000, pp. 133–137. (in Russ.)

7. Ancharova T.V., Pishchur A.P. [Analysis and Rationing of Electricity Consumption for Multi-product Industrial Plants (Problems and Solutions)]. Electro, 2003, no. 6, pp. 22–26. (in Russ.)

8. Koptsev L.A. [Rationing and Electricity Consumption Forecasting Depending on Outputs]. Industrial energy, 1996, no. 3, pp. 5–7. (in Russ.)




9. Kazarinov L.S., Barbasova T.A., Kolesnikova O.V., Zakharova A.A. [Method of the Power Con-sumption Forecasting of the Industrial Enterprise]. Bulletin of the South-Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics, 2014, vol. 14, no. 1, pp. 5–13. (in Russ.)

10. Kazarinov L.S., Popova O.V., Bezrukov D.A. [Method of Identification for Effective Perfor-mance Parameters of Industrial Systems Using Operational Data]. Teoriya i praktika sovershenstvova-niya administrativno-organizatsionnogo upravleniya s ispol'zovaniem sovremennykh informatsionnykh tekhnologiy i sistem:sb. nauchn. tr. [Theory and Practice of Administrative Management Improvement Using Modern Information Technology and Systems: Collection of Scientific Works]. Chelyabinsk, South Ural St. Univ. Publ., 2005, pp. 186–193. (in Russ.)

11. Vorontsov K.A. [Combinatorial Approach to Assessing the Quality of Training Algorithms]. Mathematical Problems of Cybernetics, 2004, no. 13, pp. 5–36. (in Russ.)



2014, том 14, № 4 107

Введение Основные направления повышения эффективности работы крупных промышленных пред-

приятий, в том числе ферросплавных производств, связаны с улучшением управления всей логи-стической цепочкой в деятельности предприятия, в частности в сферах экономики, организации производственных процессов, ресурсного обеспечения, совершенствования промышленных тех-нологий, информационно-компьютерной поддержки подготовки и принятия решений, развития используемых автоматизированных систем управления и др.

Для предприятий по производству ферросплавов все указанные направления являются весь-ма актуальными. Отметим, что на сегодняшний день представляется наиболее важным и акту-альным по каждому из них.

Направления инноваций в сфере стратегического и оперативного управления предприятием В современных условиях, характеризующихся ростом международной политической напря-

женности и глобальной финансово-экономической нестабильностью, особое значение принадле-жит задачам формирования производственных планов промышленных предприятий (для ферро-сплавных производств – это планы выпуска ферросилиция). Таким образом, потребности между-народных рынков и уровень цен, по которым предприятие может реализовывать выпускаемую им продукцию, в сущности, являются основными ограничителями при формировании производ-ственного плана предприятия, а также позволяют оценить размеры прибыли, которая может быть получена в складывающейся ситуации. В результате, усиление глобальной нестабильности, не-возможность формировать обоснованные прогнозы потребностей международных рынков, неус-тойчивость валютных трендов делают задачу формирования производственного плана выпуска ферросилиция ключевой в составе наиболее важных задач управления промышленным предпри-ятием по производству ферросплавов.

УДК 621 + 620.9

О НАПРАВЛЕНИЯХ ИННОВАЦИЙ ДЛЯ КРУПНЫХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ (НА ПРИМЕРЕ ФЕРРОСПЛАВНЫХ ПРОИЗВОДСТВ) К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов, А.Н. Шурыгин, А.В. Зимин

Рассмотрены основные направления инноваций промышленных предприятий

на примере ферросплавных производств и обоснована целесообразность решения этой задачи на основе комплексного инновационного проекта. Большое значение придается такому направлению, как инновации в сфере управленческих технологий, связанных с тем какие управленческие подходы и математические модели целесо-образно использовать промышленным предприятиям в условиях стабильного рынка и отсутствия финансово-экономических катаклизмов, либо в условиях глобальной нестабильности, большой неопределенности в ситуациях на международных рын-ках, а также социально-политической обстановки. При этом крайне важно сформу-лировать современные требования к системе подготовки и принятия управленче-ских решений, в частности в обеспечении адекватных средств визуализации инфор-мации необходимой для оперативной оценки ситуации на мировых международных рынках. Только при этих условиях формирование производственных планов будет отвечать динамично меняющимся во времени интересам предприятий. Весьма значимыми являются инновации в промышленные технологии. В статье показано, как для ферросплавных производств следует относиться к обеспечивающим про-изводственный процесс компонентам, определяющим расход электроэнергии, сы-рья и т. д.

Ключевые слова: управление промышленным предприятием, инновация, эконо-мическая нестабильность, автоматизированная система управления технологиче-скими процессами.


К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов, А.Н. Шурыгин, А.В. Зимин


Если в условиях стабильного развития мировой экономики промышленное предприятие должно четко сформулировать концепцию перспективного развития и сформировать стратегию своего поведения на достаточно длительный период времени, то в условиях мировых финансово-экономических кризисов и последующей за ними глобальной экономической нестабильности промышленное предприятие должно управляться совершенно иначе на основе разработанного в ОАО «Кузнецкие ферросплавы» прогнозно-адаптивного подхода, состоящего в организации гиб-кого адаптационного управления предприятием посредством краткосрочных прогнозов измене-ния внутренних и внешних ситуационных переменных, причем даже не столько прямого, сколько косвенного воздействия.

В работах [1–3] убедительно показано, что широко используемый в практике многих про-мышленных предприятий метод ситуационного управления в условиях глобальной финансово-экономической нестабильности перестает соответствовать управленческим потребностям руко-водителей предприятий. В условиях нарастания глобальной нестабильности факторы прямого воздействия оказывают на предприятие значительно меньшее влияние, чем так называемые кос-венные факторы. Это связано и с тем, что при растущей неопределенности, когда ситуация на мировых рынках постоянно меняется, принятие решений по поведению предприятия практиче-ски невозможно осуществлять на основе фактически сложившегося положения дел. Необходимо упреждающее управление на основе краткосрочных прогнозов развития ситуации. Именно по отношению к этим прогнозам и должна выстраиваться упреждающая адаптивная стратегия пове-дения компании. По существу само название данного подхода вполне отражает его суть и в корне отличает от известного ситуационного. Математическая модель задачи управления промышлен-ным предприятием на примере ферросплавных производств представлена в [1].

Очень важным направлением повышения эффективности работы промышленных предпри-ятий является совершенствование управления трудовыми ресурсами. В ОАО «Кузнецкие ферро-сплавы», к примеру, создан инновационный комплексный подход управления человеческими ре-сурсами [4]. Система управления человеческими ресурсами, прежде всего, должна объективно отражать результаты деятельности и вознаграждение работников по достижению поставленных перед ними целей и задач. Разработанные математические модели рейтинговой оценки работни-ков и руководителей предприятия содержат четыре части:

1) формулировка целей и задач, которые ставят перед руководителями и работниками собст-венники предприятия;

2) собственно оценка руководителей и работников, состоящая из оценки достижения постав-ленной цели и определения соответствия результата деятельности исполнителя указанным целям методом взвешенной суммы;

3) определение характеристик каждого исполнителя, прошедшего оценку, кроме основного набора характеристик каждого работника (возраст, образование, опыт работы, тип темперамента) определяется с использованием экспертных оценок по восьми позициям: способность стратеги-ческого видения, навыки и умения оперативного управления, способность эффективно взаимо-действовать с подчиненными, коммуникационные качества, профессиональная компетентность, способность работать в экстремальных условиях, отношение к новаторству, морально-этические черты характера;

4) подбор кандидатов на вышестоящие должности посредством нахождения оптимальных характеристик для достижения поставленных целей [3, 4].

Повышение эффективности деятельности производственного предприятия во многом зави-сит от используемой информационной системы управления компанией. Для создания современ-ной интегрированной информационно-аналитической системы крупное промышленное пред-приятие должно решить пять следующих основных задач:

1. Кардинально повысить скорость и качество, а также упорядочить количество показате-лей, предоставляемых руководству компании от структурных подразделений и предприятий корпорации.

2. Организовать централизованный сбор и контроль поступающей оперативной информации в информационно-аналитический центр корпорации.

3. Внедрить современные математические методы и модели оптимального управления ос-новными факторами производства.


О направлениях инноваций для крупных промышленных предприятий (на примере ферросплавных производств)

2014, том 14, № 4 109

4. Сформировать единый банк информационных ресурсов корпорации. 5. Создать систему взаимосвязанных и высокоэффективных механизмов подготовки и при-

нятия управленческих решений, а также контроля за их исполнением. Для решения указанных задач необходимо: – провести анализ функционирования всех информационных систем и сетей предприятий

корпорации, обеспечивающий возможность их интеграции в единую комплексную информаци-онно-аналитическую систему;

– разработать (или модернизировать) концепцию интегрированной корпоративной информа-ционно-аналитической системы корпорации;

– создать информационно-аналитический центр корпорации, обеспечивающий руководство компании и её структурные подразделения всеми необходимыми информационными ресурсами и технологиями подготовки и принятия управленческих решений.

Комплексная информационно-аналитическая система управления предприятием должна да-вать возможность его руководству в зависимости от меняющихся внешних условий (колебаний спроса, уровня цен на готовую продукцию, удельной стоимости сырья, материалов, электроэнер-гии и т. д.) в итеративном режиме рассчитывать и оценивать совокупность показателей деятель-ности промышленного предприятия для всех возможных линий поведения компании и формиро-вать по выбранным руководством вариантам состав производственных заданий. Более подробно вопросы создания и развития высокоэффективных информационно-аналитических систем про-мышленных предприятий изложены в [3, 5].

Эффективность и гибкость управления промышленным предприятием на базе современных информационных систем связаны с использованием актуальных методов визуализации информа-ции [6], а также с тем насколько продвинутыми являются возможности информационно-аналитических систем в части скорости реакции предприятий на изменения условий ведения бизнеса и анализа вариантов поведения в ускоряющейся динамике внешней среды [7].

Направления инноваций в сфере промышленных технологий и развития автоматизированных систем управления технологическими процессами Для крупных промышленных предприятий инновационная ниша связана также с технологи-

ческими аспектами их основного производства. Для ферросплавных металлургических предприя-тий в частности, такая ниша должна включать в себя различные исследования, нацеленные на уменьшение затрат при выпуске основного вида продукции – выплавку ферросилиция различных марок. В ОАО «Кузнецкие ферросплавы», к примеру, такими марками является ферросилиций ФС75, ФС65 и ФС45. Особо важной маркой является ферросилиций ФС75, задача повышения экономической эффективности выпуска которого крайне важна для данного предприятия, рабо-тающего на международных рынках.

Отметим, что наиболее существенной статьей затрат при производстве ФС75 является электроэнергия. Поэтому решать задачу повышения экономической эффективности выпуска ферросилиция указанной марки необходимо прежде всего за счет снижения расходов электро-энергии, потребляемой печами. В настоящее время расход электроэнергии находится на уровне 8000–8800 кВт·ч на тонну ферросилиция. Как видно, минимальное и максимальное значения расхода электроэнергии существенно отличаются по величине и соответственно экономическим затратам. Столь большая разница обусловлена нестабильностью производственного процесса не только для различных типов печей, но и для любой конкретной печи.

С учетом значительных объемов производимой продукции на предприятии, соответственно, больших затрат потребляемой электроэнергии при этом, стабилизация производственного про-цесса с минимальным расходом электроэнергии позволит сэкономить значительные средства при производстве ферросилиция.

Как известно, процесс выплавки ферросилиция основан на восстановлении кремния из его диоксида в кварците углеродом кокса и угля и сплавлении его с железом стальной стружки. Вы-плавка ведется в рудотермических печах непрерывным процессом с закрытым колошником, постоянной завалкой шихты (кварцит, кокс, уголь, стружка, щепа) и периодическим выпуском металла и шлака в один футерованный ковш. Металл разливается в плоские изложницы. После остывания металл дробится, сортируется и отгружается потребителям.




При работе рудотермической печи, как правило, имеют место нарушения (дестабилизация) электрического режима в результате различных внешних и внутренних возмущающих воздейст-вий. Основными из них являются колебания напряжения питающей сети, нестабильность удель-ного электрического сопротивления шихты, смена марок выплавляемого ферросилиция, обвал шихты под электродами и угар электродов. Анализ перечисленных и других возмущающих воз-действий позволяет с достаточной степенью точности разделить их на два вида: возмущение по активному сопротивлению ванны и колебанию напряжения питающей сети.

Главной целью регулирования (стабилизации) электрического режима рудотермических пе-чей является поддержание на заданном уровне активной мощности, вводимой в тигле печи (дру-гими словами, в зоне горения дуги). Регулирование режима рудотермической печи может осуще-ствляться посредством следующих управляющих воздействий:

1) перемещение электрода; 2) переключение ступени напряжения; 3) изменение удельного сопротивления шихты посредством корректировки соотношения ее

компонентов; 4) подача добавок (отдельных компонентов шихты) в определенную зону печи. Первые два воздействия применяются в качестве оперативного управляющего воздействия.

Вторые два – при длительных или глубоких нарушениях электрического режима рудотермиче-ской печи.

При ручном управлении печью плавщик самостоятельно принимает решение об использова-нии того или иного управляющего воздействия для корректировки хода технологического про-цесса, оценивая показания приборов и собственные субъективные ощущения. При этом адекват-ность принятого решения требованиям технологического процесса в значительной мере зависит от уровня квалификации плавильщика.

В целях повышения эффективности управления выплавкой ферросилиция и снижения чело-веческого фактора при этом в ОАО «Кузнецкие ферросплавы» активно используют автоматизи-рованные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП).

АСУ ТП состоит из двух уровней: 1) цеховой уровень; 2) уровень печи. Цеховой уровень представляет собой рабочее место старшего мастера и может объединять до

четырех АСУ ТП печей. Программное обеспечение данного уровня формирует и отображает всю необходимую для контроля за технологическим процессом информацию в удобном для воспри-ятия виде, причем отображение информации ведется в масштабе реального времени. Старший мастер может задавать основные технологические параметры: рабочие токи, разрешенные ступе-ни ПСН трансформатора, навески шихтовых материалов, температурный режим и др. Приведен-ные параметры подаются на второй уровень АСУ ТП.

Уровень печи, в свою очередь состоит из трех подсистем. Подсистема 1 отвечает за управление масляным выключателем трансформатора, защиту

печного трансформатора, управление обдувом днища печи, управление переключателем ступе-ней трансформатора, изменение электрических характеристик печной установки и концентрацию информации для цехового уровня. На некоторых печах применены силовые трансформаторы с собственной системой управления приводом переключения ступеней напряжения (ПСН). Ука-занная система осуществляет самодиагностику, выдавая верхнему уровню соответствующие сиг-налы: готовность, авария и номер текущей ступени напряжения. На верхнем уровне контроллер выдает только команды на переключение ступени вверх/вниз, не заботясь о тонкостях процесса.

Подсистема 2 осуществляет управление лебедками перемещения электродов, контроль по-ложения мантелей относительно концевых выключателей и управление калориферными установ-ками обдува/обогрева электродов. В системе существует возможность ограничить перемещение электрода, не изменяя положение концевых выключателей. Управление калориферными уста-новками обдува/обогрева электродов осуществляется с целью стабилизировать температуру воз-духа, вдуваемого в зазор между электродом и мантелем. Температура воздуха измеряется с по-мощью термометра сопротивления, кроме того, система контролирует температуру электрода с помощью термопары. Перемещение электрода производится по результатам анализа электриче-



2014, том 14, № 4 111

ского режима. Параметры электрического режима измеряются с помощью комплексного измери-теля параметров трехфазной сети PowerPlex. Сигналы тока снимаются с помощью датчиков тока, установленных в короткую сеть. Напряжение измеряется непосредственно на мантелях электро-дов. Реализованная схема позволяет контролировать пофазно все электрические характеристики (токи электродов, напряжение на мантелях, активные и реактивные мощности, cosφ по основной гармонике и пр.), включая частотный спектр сигналов тока и напряжения.

Подсистема 3 отвечает за управление весодозирующим комплексом. Кроме того, осуществ-ляется контроль за прохождением шихтовых материалов в течение смены. Подвеска каждого до-затора выполнена на трех тензодатчиках, благодаря чему система непрерывно контролирует ре-альный вес каждого дозатора. Сигналы с трех тензодатчиков каждого дозатора объединяются на специальной клеммной коробке и поступают на специальный усилитель-преобразователь SP7А, и далее стандартный сигнал 4–20 мА поступает непосредственно на программируемый контрол-лер. В системе программно реализован алгоритм обработки весового сигнала и автоматической настройки веса тары. Точность дозирования 5 кг, а точность определения веса каждого компо-нента 1 кг. Система контролирует прохождение каждого компонента шихты, начиная с дозато-ра и заканчивая загрузкой в печь. Соответственно, плавильному персоналу представляется ис-черпывающая информация по загрузке печи как в целом, так и по труботечкам/карманам инди-видуально.

Укажем основные направления совершенствования производственной системы. Несмотря на достаточно высокий уровень зрелости функционирующих на ОАО «Кузнецкие ферросплавы» АСУ ТП, их функциональность не позволяет в полной мере регулировать указанные ранее воз-мущающие воздействия. Автоматизированное регулирование режима рудотермической печи ос-ложняют следующие обстоятельства:

1. Перемещение электрода. АСУ ТП позволяет управлять непосредственно перемещением (передвижением) электродов, однако она не умеет распознавать момент времени, когда это необ-ходимо делать. Другими словами, система не имеет обратной связи с технологическим процес-сом. На предприятии применялись различные методики измерения длины электрода и, как след-ствие, глубины его посадки, однако ни одна из них не давала результатов требуемой точности.

2. Переключение ступени напряжения. Существующие средства АСУ ТП не позволяют в полной мере автоматизировать регулирование напряжения. К тому же это сейчас производится с недопустимым для технологии запаздыванием.

3. Изменение удельного сопротивления шихты посредством корректировки соотношения ее компонентов. Существующий весодозирующий комплекс шихтовых материалов не способен распознавать такой важный параметр сырья, как влажность (обледенение). Соответственно, по-дача шихты в печь производится по фактическому весу материалов без учета влажности.

4. Подача добавок в определенную зону печи. Аналогично предыдущему пункту с той раз-ницей, что подача шихтовых компонентов осуществляется в определенную зону.

С учетом изложенного устранение возмущающего воздействия по колебанию напряжения питающей сети возможно посредством создания принципиально иной схемы электроснабжения рудотермических печей. В настоящее время электроэнергия поступает от ОАО «ФСК ЕЭС» на подстанцию ОАО «Кузнецкие ферросплавы», где происходит ее преобразование и дальнейшая транспортировка к печным трансформаторам, откуда после очередного преобразования она по-ступает на печь. Предлагается у каждой печи установить собственную электрическую машину (двигатель-генератор), которая могла бы, получая электроэнергию от ОАО «ФСК ЕЭС» или под-станции, обеспечить поставку на печь тока стабильной силы.

Совершенствование производственной системы может быть связано также с развитием АСУ ТП производственных площадок и разработкой MES-системы, осуществляющей управле-ние производственным процессом.

Как было отмечено выше, электрический режим рудотермической печи нарушается вследст-вие влияния следующих факторов:

– возмущение по активному сопротивлению ванны. Другими словами, на электрический ре-жим влияет пропорциональный состав компонентов шихты (в удельном весе, с учетом влажности и обледенения), а также текущее состояние самой печи (зашлакование, закварцевание печи и т. п.);

– возмущение по колебанию напряжения питающей сети.




Допустим, что второй возмущающий фактор удастся устранить за счет стабилизации подачи электрического тока в печь. Тогда влияние первого возмущения возможно устранить в результате развития:

1. АСУ ТП в части определения влажности/обледенения компонентов шихты на ленточном конвейере или в бункерах-накопителях с целью перехода к подаче сырья в печь по удельному весу; определения фактического веса расплава ферросилиция; совершенствования контроля за электрическим режимом печей; совершенствования средств контроля качества продукции.

2. MES – создание автоматизированной системы оперативного управления производствен-ным процессом, включающей следующие функции (согласно модели Collaborative Manufacturing Execution System (c-MES)):

– сбор и хранение данных (Data Collection/Acguisition, DCA). Сбор информации со всех АСУ ТП и других смежных автоматизированных систем, относящихся к ходу производственного про-цесса: электрический режим работы печи, точный состав шихты в удельном весе, параметры ка-чества готовой продукции и др.;

– управление производственным процессом (Process Management, РМ). Оперативный мони-торинг корректирования производственного процесса либо в автоматическом, либо в автомати-зированном (с участием оператора) режиме. В любом случае в основе данной функции лежит ин-теллектуальная экспертная система, которая на основе анализа исторических данных о парамет-рах технологического процесса и полученного расплава подбирает оптимальный состав ших-ты/электрический режим;

– управление качеством (Quality Management, QМ). Осуществляет управление лабораторны-ми исследованиями параметров произведенного ферросилиция, а также обеспечивает анализ из-меренных показателей в режиме, близком к реальному времени;

– анализ эффективности (Performance Analysis, РА). Формирование отчетов о фактических результатах производственной деятельности, сравнение их с историческими данными и ожидае-мым коммерческим результатом. Формирование и сведение материального баланса для передачи его в ERP-систему;

– опционально могут быть реализованы остальные функции модели с-MES. Важнейшим условием реализации предложенных усовершенствований автоматизированных

систем управления ОАО «Кузнецкие ферросплавы» является интеграция внедряемых систем в единое информационное пространство предприятия.

Заключение Повышение эффективности работы крупных промышленных предприятий в условиях гло-

бальной экономической нестабильности наиболее продуктивно осуществлять комплексно по всем направлениям деятельности компании. Лишь в этом случае можно достичь заметного си-нергетического эффекта. Поэтому внедрение стратегических подходов к управлению и совер-шенствованию системы подготовки и принятия оперативных управленческих решений по логи-стике, формированию производственных планов компании и т. п. следует решать в комплексе на основе разработки и внедрения системного проекта инноваций по всем основным направлениям работы предприятия.

Подобный подход, реализованный в ОАО «Кузнецкие ферросплавы» [3], позволил обеспе-чить позитивную динамику структуры затрат на производство ферросплавов (см. таблицу).

Структура затрат на производство ферросплавов ОАО «Кузнецкие ферросплавы»

Наименование статьи 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Сырье и восстановитель: 32,5 39,4 27,6 31,4 32,4 29,8 Кварцит 5,2 4,9 5,0 4,9 5,9 6,2 Стружка 6,6 8,0 4,7 5,8 5,8 5,6 Железосодержащий концентрат 1,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Известняк 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Кокс-орешек 14,3 21,4 12,3 15,5 14,9 11,2 Уголь каменный ДМ 2,3 2,0 2,5 2,8 3,3 4,1



2014, том 14, № 4 113

Окончание таблицы

Наименование статьи 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Уголь бурый БОМ 0,5 0,5 0,6 0,5 0,4 0,5 Щепа технологическая 2,3 2,6 2,5 2,0 2,0 2,3 Прочее сырьё и материалы 5,7 5,8 4,9 4,5 5,1 4,9 Энергетические затраты 35,6 32,6 43,5 41,7 41,0 41,7 Расходы на РЭН 2,1 1,5 1,4 2,0 1,7 1,8 Заработная плата 16,1 14,4 14,4 12,2 12,5 12,9 ЕСН 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Налоги 1,2 1,0 1,2 1,2 1,0 1,0 Амортизация 1,6 1,4 1,5 1,6 1,8 2,3 Общезаводские расходы 2,0 1,7 1,7 1,3 1,3 1,4 Ж/д перевозки и услуги 0,3 0,4 0,3 1,1 0,8 0,5 Коммерческие 1,0 0,8 0,8 0,5 0,6 0,5 ПРОЧИЕ (проценты за кредит, услуги банка) 1,8 0,9 2,6 2,6 1,8 3,0

ВСЕГО ЗАТРАТ 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Все это сделало ОАО «Кузнецкие ферросплавы» одним из самых рентабельных предприятий

ферросплавной отрасли в мире.

Литература 1. Максимов, А.А. Адаптивное управление промышленной корпорацией в условиях неопреде-

ленности (на примере ферросплавных производств) / А.А. Максимов, К.А. Коренная, О.В. Логи-новский // Проблемы теории и практики управления. – 2012. – № 9–10. – С. 145–150.

2. Коренная, К.А. Математическая модель оптимизации работы экспортно-ориентирован-ного предприятия в условиях мировой финансово-экономической нестабильности / К.А. Корен-ная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2012. – № 23 (282). – С. 112–117.

3. Коренная, К.А. Управление промышленными предприятиями в условиях глобальной неста-бильности / К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов; под ред. д-ра техн. наук, проф. А.Л. Шестакова. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2013. – 403 с.

4. Коренная, К.А. Подход, методы и модели управления трудовыми ресурсами как важней-шие составляющие современной концепции управления промышленным предприятием / К.А. Ко-ренная // Изв. вузов. Уральский регион. – 2012. – № 3. – С. 47–61; № 4. – С. 53–69.

5. Коренная, К.А. Информационная система крупного промышленного предприятия по про-изводству ферросплавов / К.А.Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2012. – № 23 (282). – С. 50–57.

6. Зимин, А.В. Методы визуализации информации / А.В. Зимин // Изв. вузов. Уральский регион. – 2013. – № 4. – С. 58–65.

7. Шурыгин, А.Н. Ключевые возможности и тенденции развития информационно-аналити-ческих систем / А.Н. Шурыгин // Труды научно-практической конференции «Актуальные пробле-мы автоматизации и управления». – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2013. – С. 377–381.

Коренная Кристина Александровна, первый заместитель генерального директора, ОАО

«Кузнецкие ферросплавы» (г. Новокузнецк); [email protected]. Логиновский Олег Витальевич, заведующий кафедрой информационно-аналитического

обеспечения в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный уни-верситет (г. Челябинск); [email protected].

Максимов Александр Александрович, генеральный директор, ОАО «Кузнецкие ферро-сплавы» (г. Новокузнецк); [email protected].




Шурыгин Андрей Николаевич, главный инженер проектов, ООО «ЛАНИТ-Урал» (г. Челя-бинск); [email protected].

Зимин Александр Вячеславович, аспирант кафедры информационно-аналитического обес-печения управления в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государствен-ный университет (г. Челябинск); [email protected].



2014, vol. 14, no. 4, pp. 107–115

ABOUT THE DIRECTIONS OF INNOVATIONS FOR THE LARGE INDUSTRIAL ENTERPRISES (ON THE EXAMPLE OF FERROALLOY PRODUCTIONS)

K.A. Korennaya, JSC “Kuznetsk Ferroalloys”, Novokuznetsk, Russian Federation, [email protected], O.V. Loginovskiy, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.A. Maksimov, JSC “Kuznetsk Ferroalloys”, Novokuznetsk, Russian Federation, [email protected], A.N. Shurygin, Ltd. “LANIT-Ural”, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.V. Zimin, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The main directions of innovations of the industrial enterprises on the example of

ferroalloy productions are considered and expediency of the solution of this task on the basis of the complex innovative project is proved. The great value is attached to such di-rection as the sphere of administrative technologies connected with administrative ap-proaches and mathematical models that industrial enterprises expediently may use in the conditions of the stable market and absence of financial and economic cataclysms, or in the conditions of global instability, big uncertainty in situations in the international mar-kets, and also a socio-political situation. Thus it is extremely important to formulate mod-ern requirements to system of preparation and adoption of administrative decisions, in particular in providing adequate visualization tools of information necessary for ex-peditious assessment of the situation in the world international markets. Only under these conditions formation of production plans will be equitable to the interests of the enterprises which are dynamically changing in time. Innovations in industrial technolo-gies are very significant. It is shown how it’s necessary to treat for ferroalloy produc-tions to the components providing production, defining an expense of the electric power, raw materials, etc.

Keywords: management of the industrial enterprise, innovation, economic instability, automated process control system.

References 1. Maksimov A.A., Korennaya K.A., Loginovskiy O.V. [Adaptive Management of Industrial Cor-

poration in the Conditions of Uncertainty (on the Example of Ferroalloy Productions)]. Problems of the Theory and Practice of Management, 2012, no. 9–10, pp. 145–150. (in Russ.)

2. Korennaya K.A., Loginovskiy O.V., Maksimov A.A. [Mathematics Model of Optimization of Work of the Export-Oriented Enterprise in the Conditions of World Financial and Economic Instability].



2014, том 14, № 4 115

Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Automatic Control, Radio Electro-nics, 2012, no. 23 (282), pp. 112–117. (in Russ.)

3. Korennaya K.A., Loginovskiy O.V., Maksimov A.A. Upravlenie promyshlennymi predpriyatiyami v usloviyakh global’noy nestabil’nosti [Management of the Industrial Enterprises in the Conditions of Global Instability]. Chelyabinsk, South Ural St. Univ. Publ., 2013. 403 p.

4. Korennaya K.A. [Approach, Methods and Models of Management of a Manpower as the Most Important Components of the Modern Concept of Management of the Industrial Enterprise]. News of Higher Education Institutions. Ural Region, 2012, no. 3, pp. 47–61; no. 4, pp. 53–69. (in Russ.)

5. Korennaya К.А., Loginovskiy O.V., Maksimov A.A. [Information System of the Large Industrial Enterprise for Production of Ferroalloys]. Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Tech-nology, Automatic Control, Radio Electronics, 2012, no. 23 (282), pp. 50–57. (in Russ.)

6. Zimin A.V. [Methods of Visualization of Information]. News of Higher Education Institutions. Ural Region, 2013, no. 4, pp. 58–65. (in Russ.)

7. Shurygin A.N. [Key Opportunities and Tendencies of Development of Information and Analyti-cal Systems]. Trudy nauchno-prakticheskoy konferentsii “Aktual’nye problemy avtomatizatsiiiI upravle-niya” [Proc. of the Scientific and Practical Conference “Actual Problems of Automation and Control”]. Chelyabinsk, 2013, pp. 377–381. (in Russ.)




Введение В современных рыночных условиях развитие бизнеса в России характеризуется усилением

конкуренции на внешнем и внутреннем рынках. В связи с изменением экономических условий функционирования перед компаниями остро встают проблемы жизнеспособности и поиска ис-точников поддержания экономической устойчивости бизнеса. Устойчивое развитие компаний как открытых динамических систем является надежной основой функционирования экономики регионов и государств, и наоборот, снижение их устойчивости приводит к кризису всей хозяйст-венной системы страны.

Экономическая устойчивость – сложное экономическое понятие, поэтому проблемы эконо-мической устойчивости динамических систем рассматриваются в большом количестве работ [1–12]. Экономическая устойчивость рассматривается исследователями как способность пред-приятия к обеспечению экономического роста и эффективности использования накопленного экономического потенциала [13].

Успешное предприятие формирует такой механизм своего развития, который повышает по-тенциал ее самоорганизации, расширяет сферу экономической устойчивости хозяйственной сис-темы.

Опыт фирм, преуспевающих в условиях рыночной конкуренции, убеждает в том, что для их устойчивого развития необходимы гибкость и быстрота реакций на изменения конъюнктуры рынка, повышение конкурентоспособности продукции и производства, высокая инвестиционная активность, ликвидность и финансовая стабильность, широкое использование инновационных факторов саморазвития. Только это позволяет образовать динамически равновесную целостную систему, самостоятельно определяющую свое целенаправленное движение в настоящем и про-гнозируемом будущем.

Тем не менее, проблема устойчивого развития открытых динамических систем требует даль-нейшего изучения с точки зрения создания и использования инструментария, обеспечивающего функционирование механизма саморегуляции. Механизм саморегуляции устойчивого развития открытых динамических систем включает регулярную оценку и прогнозирование основных по-казателей функционирования, а также принятие на основе анализа обоснованных управленческих решений. В работе [14] говорится о том, что «для многих предприятий в российской экономике основной целью пока остается выживание, и чтобы обеспечить их устойчивое развитие, такие механизмы необходимы крайне».

Грамотный подход к управленческому менеджменту при функционировании динамических систем является основой для их стабильного существования в современных экономических усло-виях. Построить эффективную систему управления динамических систем, основанную только на интуиции, невозможно. Эффективная система управления должна обеспечить быструю и адек-

УДК 311.4 ББК 65.05

АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ МЕТОДА СОБСТВЕННЫХ СОСТОЯНИЙ В.В. Мокеев, Е.В. Бунова, Н.А. Крепак

Рассматривается задача создания механизма саморегуляции для поддержания

устойчивости компании. В статье предлагается использовать метод собственных со-стояний для построения модели устойчивого развития предприятия. Приводятся формулы для вычисления коэффициента устойчивости предприятия. Возможности новой методологии демонстрируются при примере анализа устойчивости крупной торговой компании.

Ключевые слова: экономическая устойчивость, анализ главных компонент, метод собственных состояний.


Анализ экономической устойчивости динамической системы на основе метода собственных состояний

2014, том 14, № 4 117

ватную реакцию на произошедшие изменения при функционировании динамических систем. Одним из методов регулирования динамических систем является управление по отклонениям, которое подробно описано в работе [15]. В данной работе описан общий алгоритм управления по отклонениям, который заключается в регулярном анализе отклонений значений планируемых показателей, в выявлении причин данных отклонений и принятии на основе данного анализа обоснованных корректирующих воздействий, причем каждое корректирующее воздействие про-веряется на возможность снижения устойчивости функционирования компании, а это возможно только с использованием механизма прогнозирования показателей функционирования деятель-ности компании.

В настоящее время количество информации, получаемой о состоянии динамической систе-мы, непрерывно увеличивается в геометрической прогрессии и переработать этот объем возмож-но только с помощью использования информационных систем.

Однако в настоящее время наблюдается тенденция использования в основном учетных сис-тем, например, типовых решений на платформе 1С: Предприятие. Следует отметить, что в сег-менте автоматизации учета средних компаний и малых компаний компания 1С занимает лиди-рующую позицию. Кроме того, в последние годы доля 1С в продажах систем управления для крупных предприятий выросла более чем в три раза [15]. Данные системы предназначены только для регистрации и обобщения фактов хозяйственной деятельности компании. Поэтому в настоя-щее время особую значимость приобретают те научные исследования, в которых делаются по-пытки создать инструментарий, обеспечивающий экономическую устойчивость компаний как открытых динамических систем.

В статье описывается методология анализа устойчивости развития экономических систем с использованием метода собственных состояний [16]. Анализ устойчивого развития систем вклю-чает в себя формирование модели, которая использует только собственные состояния, удовле-творяющие условию устойчивого развития системы. Таким образом, суть анализа на основе ме-тода собственных состояний состоит в том, чтобы сложные проблемы и тенденции развития сис-темы отразить в упрощенном виде (модели) и провести анализ их развития в реальной ситуации с помощью полученной модели.

1. Механизм регулирования устойчивости компании Механизм регулирования устойчивости компании базируется на платформе информацион-

ной системы предприятия, например, системы 1С: Предприятие. Он позволяет на основе учетных данных, введенных в информационную систему в автоматическом режиме, регулярно предостав-лять руководящему составу основные показатели бизнес-процессов динамических систем в акту-альной и достоверной форме, коэффициенты устойчивости со списком признаков неустойчиво-сти. На рис. 1 представлена схема механизма поддержания устойчивости компании.

Рис. 1. Функциональная схема принятия управленческого решения

для поддержания устойчивости компании


В.В. Мокеев, Е.В. Бунова, Н.А. Крепак


Данная схема позволяет руководителю компании в режиме реального времени выполнять мониторинг состояния компании. Для сбора данных может использоваться информационная сис-тема предприятия. Используя выборку данных, формируют модель устойчивого развития пред-приятия. Полученная модель позволяет получать значения коэффициента устойчивости развития предприятия, анализировать признаки неустойчивости и быстро принимать корректирующие действия.

При этом руководитель компании может не только осуществлять анализ показателей дея-тельности компании с точки зрения устойчивости ее развития, но и осуществлять прогнозирова-ние деятельности предприятия на основе модели устойчивого развития и принимать грамотные управленческие решения для поддержания экономической устойчивости бизнеса. Такими реше-ниями могут быть, например, перераспределение ресурсов, увеличение входящего денежного потока, осуществление или неосуществление какой-то определенной деятельности в компании.

Для анализа показателей финансовой устойчивости компании эффективно использовать ме-тод собственных состояний, описанный в работе [16], который является развитием метода глав-ных компонент применительно к задачам экономического анализа и прогнозирования динамиче-ских систем. Метод главных компонент позволяет установить причинно-следственные связи ме-жду различными процессами в экономической системе, которой и является любая компания [17]. По сути, используя метод главных компонент, мы переходим от исходных показателей к новым факторам, которые называются главными компонентами. Главные компоненты представляют такую группировку исходных показателей, в которой члены группы (исходные показатели) свя-заны между собой, но группа (главная компонента) в целом является независимой от других групп (главных компонент). Весовые коэффициенты главных компонент определяются путем вычисления собственных векторов ковариационной матрицы. Каждому собственному вектору соответствует свое собственное значение. Собственные векторы сортируются в порядке убыва-ния собственных значений. При этом k-й собственный вектор содержит значения весовых коэф-фициентов k-й главной компоненты, а собственное значение, соответствующее этому собствен-ному вектору, равно дисперсии k-й главной компоненты. Каждый собственный вектор имеет ту же размерность, что и вектор состояния экономической системы, что позволяет называть его соб-ственным состоянием. Таким образом, состояние системы в любой момент времени может быть описано взвешенной комбинацией собственных состояний. Тогда состояние системы описыва-ется не набором исходных факторов, а набором главных компонент, но при этом каждая глав-ная компонента уже отражает не отдельный исходный показатель, а группу исходных показа-телей (собственное состояние системы). Собственные состояния обладают двумя важными свойствами [16].

Свойство 1: при описании состояния экономического объекта в виде взвешенной суммы соб-ственных состояний главные компоненты представляют показатели изменения собственных со-стояний и являются независимыми.

Свойство 2: исходные показатели в рамках каждого собственного состояния могут изменять-ся только пропорционально весовым коэффициентам собственного состояния.

Данные свойства играют важную роль при построении моделей экономических систем. Для анализа экономической устойчивости предлагается создать модель устойчивости экономиче-ского развития, представляющей комбинацию собственных состояний, удовлетворяющих усло-виям устойчивого развития. Условия устойчивого развития представляют ограничение на взаи-мосвязь ряда ключевых факторов. Например, рост прибыли предприятия должен сопровождаться снижением затрат на производство продукции. Полученная модель является некоторой идеализа-цией реальной деятельности и служит эталоном для исследуемой системы с точки зрения ее ус-тойчивого экономического функционирования.

Любой экономический объект является достаточно сложной системой с огромным количест-вом показателей, которые изменяются во времени. Обеспечение экономической устойчивости – это, прежде всего, регулярный анализ показателей функционирования экономических систем и затем планирование стратегии по их улучшению, включая определение требуемых средств и ре-сурсов. Обычно одни показатели системы улучшаются, другие ухудшаются, что влияет на эко-номическую устойчивость предприятия. Но очень трудно определить, как меняется устойчивость предприятия при изменении показателей.



2014, том 14, № 4 119

Совокупность показателей, характеризующих поведение системы, образует состояние эко-номического объекта. Пространство состояний экономического объекта – это конечномерное пространство, которому принадлежит состояние объекта. Анализ экономической устойчивости экономических систем включает в себя формирование модели, которая использует только собст-венные состояния, удовлетворяющие условиям ее устойчивого развития. Это условие накладыва-ется на связь объемов и качества продаваемой продукции с объемами и качеством ресурсов эко-номического объекта.

Устойчивость экономического объекта в любой интервал времени оценивается путем срав-нения фактических и эталонных значений показателей. Эталонные значения показателей вычис-ляются с помощью модели устойчивого развития предприятия. Большие отклонения от эталон-ных показателей деятельности интерпретируются как признаки дестабилизации системы. Таким образом, основной задачей управления является своевременное выявление отклонений, дестаби-лизирующих деятельность, и определение возможных угроз, исследование источников и причин их возникновения и их ликвидация, что обеспечивает устойчивое развитие предприятия как сис-темы в изменяющихся условиях среды.

Коэффициент устойчивости развития объекта может быть получен по формуле 1k kR f , (1)

где kf – среднеквадратическое значение штрафных функций показателей, которое определяется по формуле

2

1

1 r

k kjj

f fr

. (2)

В формуле (2) kjf обозначает значения штрафных функций j-го показателя для k-го наблюде-ния. Значения штрафных функций вычисляются по формуле

доп

доп

0, если ( ) ;

( ) / , если ( ) ,

etkj kj kj

kj et etkj kj kj kj kj kj

x x xf

x x x x x x

(3)

где kjx – фактические значения показателей, etkjx – эталонные значения показателей, доп – допус-

тимые отклонения. Как видно из формулы, штраф назначается, только, если отклонения превы-шают допустимую величину.

В основе разработанного инструмента лежит интеграция системы 1С: Предприятие с анали-тической системой, осуществляющей автоматическую обработку данных из системы 1С: Пред-приятие с использованием метода собственных состояний. Результаты обработки доступны поль-зователю системы 1С в виде таблиц и графиков.

2. Исследование экономической устойчивости торговых компаний Предлагаемая методология демонстрируется на примере анализа устойчивости крупной ком-

пании, торгующей ювелирными изделиями. В качестве исходных данных для анализа были вы-браны значения показателей финансово-хозяйственной деятельности торговой компании, а именно: 0

1x – кредиторская задолженность (млрд руб.), 02x – выручка (млрд руб.), 0

3x – оборотные

активы (млрд руб.), 04x – дебиторская задолженность (млрд руб.), 0

5x – прибыль от продаж (млрд

руб.), 06x – себестоимость (млрд руб.), 0

7x – коэффициент оборачиваемости кредиторской задол-

женности (КОКЗ), 08x – коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (КОДЗ),

09x – коэффициент оборачиваемости оборотных активов (КООА), 0

10x – рентабельность продаж, 011x – рентабельность по издержкам, 0

12x – рентабельность деятельности организации, 013x – цена на

золото (тыс. руб. за грамм), 014x – цена на серебро (тыс. руб. за грамм).

Себестоимость понимается как затраты торговой деятельности, включающие управленческие расходы. Значения показателей представлены в табл. 1.




Таблица 1 Показатели финансово-хозяйственной деятельности компании

Февр. Март Апр. Май Июнь Июль Авг. Сент. Окт. Нояб. Дек. Янв. 01x 0,053 0,047 0,046 0,055 0,054 0,058 0,060 0,058 0,061 0,061 0,065 0,083 02x 0,031 0,040 0,042 0,024 0,032 0,038 0,036 0,041 0,035 0,034 0,034 0,065 03x 0,445 0,451 0,447 0,468 0,470 0,475 0,476 0,497 0,494 0,502 0,503 0,540 04x 0,083 0,093 0,096 0,087 0,091 0,100 0,111 0,126 0,147 0,170 0,194 0,224 05x 0,018 0,015 0,006 0,022 0,007 0,003 0,004 0,022 –0,005 0,006 0,002 0,022 06x 0,013 0,025 0,035 0,002 0,025 0,034 0,032 0,019 0,040 0,028 0,032 0,043 07x 0,588 0,837 0,896 0,443 0,594 0,650 0,598 0,699 0,571 0,564 0,527 0,779 08x 0,376 0,427 0,433 0,278 0,354 0,376 0,323 0,324 0,235 0,203 0,178 0,289 09x 0,070 0,088 0,093 0,052 0,068 0,079 0,075 0,082 0,070 0,069 0,069 0,120 010x 0,570 0,380 0,150 0,920 0,220 0,080 0,120 0,530 –0,160 0,180 0,060 0,330 011x 1,350 0,620 0,180 11,680 0,280 0,090 0,130 1,150 –0,140 0,220 0,070 0,500 012x 0,560 0,370 0,220 0,920 0,210 0,070 0,130 0,550 –0,150 0,180 0,060 0,330 013x 1,667 1,694 1,669 1,570 1,560 1,659 1,669 1,680 1,736 1,779 1,733 1,712 014x 0,030 0,032 0,033 0,031 0,029 0,029 0,028 0,029 0,032 0,035 0,032 0,033

Для построения модели устойчивого развития компании используются собственные состоя-

ния, вычисленные по матрице начальных вторых моментов (данные не центрируются). Весовые коэффициенты собственных состояний представлены в табл. 2.

Построение модели устойчивого экономического функционирования компании требует фор-мулировки требований устойчивого развития рассматриваемой компании. Таким условием явля-ется следующее требование: рост цены на золото и серебро ведет к росту себестоимости (растет цена закупаемых товаров), но при этом не должны уменьшаться прибыль и рентабельность про-даж. На изменение других показателей никаких ограничений не накладывается, хотя возможно предъявление требований к другим показателям финансово-хозяйственной деятельности компа-нии, т. е. сформулированное требование может быть дополнено другими ограничениями на из-менение показателей.

В рамках первого и второго собственного состояния увеличение цен на золото и серебро приводит к росту себестоимости (растут закупочные цены на ювелирные изделия), прибыли и рентабельности продаж. Поэтому первое и второе собственные состояния используются при формировании модели устойчивого развития торговой компании. Остальные собственные со-стояния не соответствуют условиям устойчивой деятельности, так как они описывают процессы, в рамках которых увеличение цен на золото и серебро приводит к снижению рентабельности и прибыли компании.

На рис. 2 представлены значения показателя «Выручка от продаж», а на рис. 3 – значения показателя «Прибыль от продаж». Фактические значения показателей отображаются сплошной линией, а значения показателей, полученные с использованием модели устойчивого развития, изображаются штриховой линией. Будем считать, что отклонение фактических значений показа-телей от их эталонных значений более чем на 20 % является признаком неустойчивости. Таким образом, значения штрафных функций вычисляются по формуле (3) при доп = 20 %.

Значения штрафных функций для показателей представлены в табл. 3. Как видно из таблицы, значения штрафных функций для таких показателей как «Прибыль от продаж», «Рентабельность продаж», «Рентабельность деятельности организации» достигают больших значений в сентябре. А в апреле значения штрафных функций равны нулю.



2014, том 14, № 4 121

Таблица 2 Весовые коэффициенты собственных состояний

Показатель Собственные состояния

1 2 3 4 5 6 01x 0,008 0,029 –0,013 0,040 0,081 0,225 02x 0,005 0,020 0,006 –0,013 0,103 0,156 03x 0,069 0,239 –0,078 0,141 0,155 0,659 04x 0,015 0,067 –0,063 0,181 0,551 0,263 05x 0,003 0,004 0,027 0,007 0,040 0,053 06x 0,002 0,016 –0,022 –0,020 0,063 0,103 07x 0,081 0,338 0,169 –0,727 0,487 –0,182 08x 0,045 0,159 0,155 –0,490 –0,593 0,435 09x 0,010 0,041 0,015 –0,047 0,145 0,222 010x 0,094 0,077 0,663 0,262 –0,036 0,181 011x 0,955 –0,279 –0,090 –0,040 0,007 0,000 012x 0,094 0,080 0,661 0,162 0,057 –0,216 013x 0,237 0,840 –0,224 0,280 –0,185 –0,237 014x 0,004 0,015 –0,005 0,001 0,011 –0,021

Рис. 2. Выручка от продаж: сплошная линия – фактические значения,

штриховая линия – эталонные значения




Рис. 3. Прибыль от продаж: сплошная линия – фактические значения,

штриховая линия – эталонные значения

Коэффициенты устойчивости развития предприятия вычисляются по формуле (1) и их значе-ния представлены на рис. 4. Сплошной линией изображаются изменения коэффициента устойчи-вости, вычисленные по штрафным функциям первых 12 показателей, а штриховой линией пока-зывается изменение коэффициента устойчивости, полученное по штрафным функциям первых шести показателей.

Таблица 3

Значения штрафных функций

Месяц 01x 0

2x 03x 0

4x 05x 0

6x 07x 0

8x 09x 0

10x 011x 0

12x

Янв. – – – 0,36 0,41 0,52 – – – 0,49 – 0,47

Февр. 0,24 – – 0,32 0,35 0,21 – 0,21 – 0,35 – 0,31

Март 0,24 – – 0,30 0,29 – 0,23 0,24 – 0,29 – –

Апр. – – – – – – – – – – – –

Май – – – 0,26 – – – – – – – –

Июнь – – – 0,22 0,63 – – – – 0,59 – 0,65

Июль – – – – 0,50 – – – – 0,39 – 0,36

Авг. – – – – 0,52 0,35 – – – 0,47 – 0,47

Сент. – – – – 1,00 0,25 – 0,24 – 1,00 – 1,00

Окт. – – – 0,22 0,30 – – 0,37 – – – –

Нояб. – – – 0,34 0,74 – – 0,43 – 0,69 0,24 0,70

Дек. 0,26 0,37 – 0,39 0,55 0,28 – – 0,29 0,28 – 0,26



2014, том 14, № 4 123

Рис. 4. Изменение коэффициента устойчивости в течение года

Заключение Представлена методология поддержания экономической устойчивости развития компании.

В основе методологии лежит разработка модели устойчивого развития предприятия (эталонной модели), которая формируется из собственных состояний, удовлетворяющих условиям устойчи-вого развития. Для оценки устойчивости развития компаний предложен коэффициент устойчиво-сти, который получается при сравнении результатов с фактической деятельности с их эталонны-ми значениями. Эффективность разработанной методологии демонстрируется на примере анали-за устойчивости деятельности крупной торговой компании.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований

(проект 14-01-00054).

Литература 1. Гиляровская, Л.Т. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого предприя-

тия / Л.Т. Гиляровская, А.А. Вехорева. – СПб.: Питер, 2003. – 256 с. 2. Грачев, А.В. Анализ и управление финансовой устойчивостью предприятия: учеб.-практ.

пособие / А.В. Грачев. – М.: Финпресс, 2009. – 208 с. 3. Градов, А.П. Стратегическое управление предприятиями национальной экономики: учеб.

пособие / под ред. А.П. Градова. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007. – 495 с. 4. Бекетов, Н.В. Проблемы управления экономической устойчивостью и конкурентоспособ-

ностью предприятия / Н.В. Бекетов, А.С. Денисова // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2008. – № 4 (25). – С. 23–27.

5. Баканов, М.И. Теория экономического анализа / М.И. Баканов. – М.: Финансы и стати-стика, 2011. – 416 с.

6. Абрютина, М.С. Современные подходы к оценке финансовой устойчивости и платеже-способности компании / М.С. Абрютина // Финансовый менеджмент. – 2006. – № 6. – С. 45–53.

7. Чупров, С.В. Эволюция и устойчивость производственных систем в инновационном эко-номическом пространстве / С.В. Чупров // Экономическая наука современной России. – 2009. – № 4. – С. 27–36.




8. Вишневская, О.В. Контроль финансовой устойчивости и текущей ликвидности предприя-тия по унифицированному графику / О.В. Вишневская // Финансовый менеджмент. – 2004. – № 3. – С. 3–11.

9. Сулейманова, Ю.М. Экономическая устойчивость предприятия понятие и особенности / Ю.М. Сулейманова // Общество: политика, экономика, право. – 2012. – № 3. – С. 54–61.

10. Алимова, Э.Т. Выявление факторов, обеспечивающих экономическую устойчивость предприятий / Э.Т. Алимова // Вестник Астрахан. гос. техн. ун-та. Серия «Экономика». – 2010. – № 1. – С. 89–91.

11. Кочетков, Е.П. Финансово-экономическая устойчивость: теоретические аспекты оценки и управления / Е.П. Кочетков // Эффективное антикризисное управление. – 2011. – № 2. – С. 116–120.

12. Артюхов, В.В. Общая теория систем. Самоорганизация, устойчивость, разнообразие, кризисы / В.В. Артюхов. – М.: Кн. дом «Либроком», 2009. – 224 с.

13. Будумян, Е.В. Развитие инновационно-инвестиционных процессов как объективная не-обходимость модернизации промышленного производства / Е.В. Будумян // Научные труды Вольного экономического общества России. – 2011. – Т. 155. – С. 75–80.

14. Корчагина, Е.В. Экономическая устойчивость предприятия: виды и структура / Е.В. Кор-чагина // Проблемы современной экономики. – 2005. – № 3/4 (15/16). – С. 23–27.

15. Самосудов, М.В. Системная устойчивость как элемент системы корпоративного управления компании / М.В. Самосудов // Вестник Моск. ун-та. Серия «Менеджмент». – 2009. – № 2. – С. 49–54.

16. Мокеев, В.В. Анализ эффективности процессов в социально-экономических системах методом собственных состояний / В.В. Мокеев, Д.А. Воробьев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Ком-пьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2014. – Т. 14, № 2. – С. 31–40.

17. Мокеев, В.В. Анализ главных компонент как средство повышения эффективности управленческих решений в предпринимательских структурах / В.В. Мокеев, В.Г. Плужников // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2011. – № 41. – С. 149–154.

Мокеев Владимир Викторович, д-р техн. наук, заведующий кафедрой информационных

систем, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Бунова Елена Вячеславовна, канд. техн. наук, доцент кафедры информационных систем,

Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Крепак НатальяАлександровна, магистрант кафедры информационных систем, Южно-

Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Поступила в редакцию 28 июня 2014 г.


2014, vol. 14, no. 4, pp. 116–125

ANALYSIS OF ECONOMIC SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF DYNAMIC SYSTEM ON THE BASIS OF EIGENSTATE METHOD V.V. Mokeev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], E.V. Bunova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], N.A. Krepak, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The problem of development of the mechanism of self-control for maintenance of

company stability is considered. In paper an eigenstate methodis offered to use for crea-tion of model of sustainable development of the enterprise. Formulas for calculation of



2014, том 14, № 4 125

sustainable development coefficient of the enterprise are presented. Possibilities of new methodology are shown at an example of the analysis of sustainable development of the large trading company.

Keywords: economic sustainable development, peincipal componentanalysis, eigen-state method.

References 1. Gilyarovskaya L.T., Vehoreva A.A. Analiz i otsenka finansovoy ustoychivosti kommercheskogo

predpriyatiya [Analysis and Estimation of Financial Stability of the Commercial Enterprise]. St. Peters-burg, Piter Publ., 2003. 256 p.

2. Grachev A.V. Analiz i upravlenie finansovoy ustoychivosti predpriyatiya: uchebno-praktiche-skoe posobie [Analysis and Management of Financial Stability of the Enterprise: Educational and Prac-tical Textbook]. Moscow, Finpress Publ., 2009. 208 p.

3. Gradov A.P. Strategicheskoe upravlenie predpriyatiyami natsional'noy ekonomiki: ucheb. posobie [Strategic Management of National Economy of the Enterprises: Educational textbook]. St. Petersburg, Polytechnical University Publ., 2007. 495 p.

4. Beketov N.V., Denisova A.S. [Strategic Management of the Enterprises of the National Eco-nomy]. Finance and Credit, 2008, no. 4 (25), pp. 23–27. (in Russ.)

5. Bakanov M.I. Teoriya ekonomicheskogo analiza [Theory of Economic Analysis]. Moscow, Finance and Statistics Publ., 2011, 416 p.

6. Abryutina M.S. [Modern Approaches to the Assessment of Financial Stability and Solvency of the Company]. Financial Management, 2006, no. 6, pp. 45–53. (in Russ.)

7. Chuprov S.V. [Evolution and Sustainability of Production Systems in Innovative Economic Space]. Economic Science of Modern Russia, 2009, no. 4, pp. 27–36. (in Russ.)

8. Vishnevskaya O.V. [Monitoring of Financial Stability and the Current Liquidity of the Enter-prise Unified Graphics]. Financial Management, 2004, no. 3, pp. 3–11. (in Russ.)

9. Suleymanova Ju.M. [Economic Sustainability of the Enterprise Concept and Features]. Society: Policy, Economy, Law, 2012, no 3, pp. 54–61. (in Russ.)

10. Alimova Je.T. [Identifying the Factors that Ensure the Economics of Enterprises]. Bulletin of Astrahan State Technical University. Ser. Economics, 2010, no. 1, pp. 89–91. (in Russ.)

11. Kochetkov E.P. [Financial and Economic Stability: Theoretical Aspects of Evaluation and Management]. Effective crisis management, 2011, no. 2, pp. 116–120. (in Russ.)

12. Artyuhov V.V. Obshchaya teoriya system. Samoorganizatsiya, ustoychivost', raznoobrazie, kri-zisy. [General Systems Theory. Self-Organization, Sustainability, Diversity, Crises]. Moscow, Librokom Publ., 2009. 224 p.

13. Budumyan E.V. [The Development of Innovation and Investment Processes as an Objective Need for Modernization of Industrial Production]. Scientific Works of Free Economic Society of Russia, 2011, no. 155, pp. 75–80. (in Russ.)

14. Korchagina E.V. [Economic Sustainability of the Enterprise: the Types and Structure]. Prob-lems of the Modern Economy, 2005, no. 3/4 (15/16), pp. 23–27. (in Russ.)

15. Samosudov M.V. [System Stability as an Element of Corporate Governance]. Bulletin of Mos-cow University. Ser. XXIV. Management, 2009, no. 2, pp. 49–54. (in Russ.)

16. Mokeev V.V., Vorob'ev D.A. [Analysis of the Effectiveness of Processes in Socio-Economic Systems by the Eigenstates]. Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Auto-matic Control, Radio Electronics, 2014, vol. 14, no. 2, pp. 31–40. (in Russ.)

17. Mokeev V.V., Pluzhnikov V.G. [Principal Component Analysis as a Means of Increasing the Effectiveness of Managerial Decisions in Business Organizations]. Bulletin of South Ural State Univer-sity. Ser. Economy and Management, 2011, no. 41, pp. 149–154. (in Russ.)

Received 28 June 2014



Введение Современная электроэнергетическая сеть (ЭЭС) представляет собой сложную техническую

систему, характеризуемую различными форматами измерительных и расчетных данных, атрибу-тивными параметрами объектов генерации и потребления, их свойствами [1]. ЭЭС содержит из-мерительные, управляющие и защитные микропроцессорные средства, функционирующие в ре-жиме реального времени. Для корректной, своевременной и точной работы всех информационно-измерительных и управляющих компонент ЭЭС необходимо наличие единой информационной те-лекоммуникационной структуры, предоставляющей возможности удаленной передачи данных о состоянии энергетических объектов и процессов (энергоданных) в режиме реального времени. Со-временные протоколы связи для ЭЭС, как правило, основаны на механизмах случайного доступа к среде передачи, что не может гарантировать синхронное управление узлами сети при беспроводной связи. Кроме этого, беспроводные технологии связи построения сенсорных сетей также редко при-меняются в ЭЭС из-за ограниченного радиуса действия и скорости передачи данных [2]. Проводная связь часто требует развития инфраструктуры сети, что затруднительно в силу ряда факторов: ор-ганизационных, экономических, технических и т. п. В связи с этим разработка новых протоколов беспроводного сбора и передачи энергоданных для систем мониторинга состояния ЭЭС в реальном времени выглядит перспективным и актуальным направлением исследований.

УДК 681.3:681.5

ПРОТОКОЛ БЕСПРОВОДНОГО СБОРА ЭНЕРГОДАННЫХ ДЛЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ А.В. Кычкин

Разработка новых протоколов беспроводного сбора и передачи энергоданных для систем мониторинга состояния электроэнергетических сетей (ЭЭС) в реальном времени выглядит перспективным и актуальным направлением исследований в свя-зи с возрастающим противоречием между потребностями в информатизации отече-ственной энергетики и состоянием доступных информационно-измерительных сис-тем. В статье рассматривается подход к организации протокола беспроводного сбора данных в системе мониторинга электроэнергетической сети. Рассмотрены ос-новные режимы мониторинга компонентов ЭЭС, в том числе мониторинг состояния генератора, находящегося в автономном режиме, мониторинг запуска генератора, характеризуемые высокой скоростью получения и обработки энергоданных. Приве-дена типовая реализация подключения модулей сбора данных в систему монито-ринга сегмента ЭЭС. На основании схемы подключения модулей сбора данных в систему мониторинга ЭЭС разработан алгоритм беспроводного сбора данных, реа-лизованный временной диаграммой работы локально синхронизированных бес-проводных сетей с доступом узлов в сети к радиоканалу, синхронизированному по времени. Синхронный доступ к радиоканалу позволяет сократить потребление энергии, продлевая срок автономной работы модулей сбора данных. Предлагае-мый способ разделения множеством модулей сбора данных системы мониторинга одного измерительного канала связи по времени подразумевает, что разные модули, находясь в одном частотном интервале, используют разные временные интервалы для передачи информации. Протокол предоставляет каждому модулю полный дос-туп к интервалу частоты в течение короткого периода времени. Такой подход к ор-ганизации распределенной системы мониторинга является эффективным в построе-нии логики взаимодействия фиксированного числа элементов удаленного сбора данных, обеспечивая адекватную оценку состояния сети. Проведена оптимизация протокола сбора данных и его исследование в части определения максимального числа подключаемых модулей. Работа выполнена в рамках гранта Президента Рос-сийской Федерации по государственной поддержке молодых российских ученых –кандидатов наук, МК-5279.2014.8 «Синтез эффективных технологий удаленного мониторинга и управления состоянием интеллектуальной электроэнергетической системы с активно-адаптивной сетью».

Ключевые слова: электроэнергетическая сеть, беспроводная связь, монито-ринг, режим реального времени, сетевой протокол.


Протокол беспроводного сбора энергоданных для систем мониторинга реального времени

2014, том 14, № 4 127

1. Организация системы мониторинга ЭЭС Рассмотрим основные режимы мониторинга компонентов ЭЭС. Мониторинг состояния генератора, находящегося в автономном режиме. В этом случае гене-

ратор информационно подключен к потребителю и отключен от внешней сети. Мониторинг запуска генератора. С помощью локального или дистанционного задания вход-

ных параметров генератора (скорость вращения, вращающий момент и т. д.) система управления ЭЭС фиксирует изменение параметров (частота, амплитуда и т. д.) выходного напряжения в тем-пе, соответствующем протекающим в сети процессам для переходного режима. После фиксации установившегося режима генератора происходит синхронизация измерений и параллельная рабо-та со всеми остальными группами оборудования и сетью. В этом случае возможны две ситуации:

Энергоэффективное управление объектами ЭЭС осуществляется на основании энергодан-ных, получаемых системой мониторинга с каждого объекта в режиме реального времени [3]. Ти-повая реализация подключения модулей сбора данных в систему мониторинга сегмента ЭЭС схематично показана на рис. 1.

Рис. 1. Схема подключения модулей сбора данных в систему мониторинга ЭЭС

Выделенный блок 1 содержит два модуля сбора данных (1 (out) и 2 (in)), выполняющих

функции контроля подключения внешней ЭЭС, этот блок выполняет функции сервера сети. Для регистрации параметров генераторов G1–G4 используются модули сбора данных 3 (in), 6 (in), 8 (in), 10 (in). На потребителях С1–С6 установлены модули 4 (out), 5 (out), 7 (out), 9 (out), 11 (out), 12 (out). Модули сбора данных, обозначенные (in), осуществляют регистрацию и переда-чу измерительной и командной информации о блоках генерации электроэнергии в ЭЭС, а обозначенные (out) – о потреблении энергии.

2. Построение протокола беспроводного сбора данных для системы мониторинга ЭЭС в режиме реального времени ЭЭС является сложным объектом, распределенным в пространстве, и сетевое обеспечение сис-

темы мониторинга на основе беспроводного сбора данных должно учитывать этот фактор [4]. Важнейшей задачей моделирования протокола является оценка возможности работы системы беспроводного сбора данных в реальном времени. Известно, что основным параметром такой оценки выступает своевременность, включающая в себя параметры актуальности и временной предсказуемости [5].

С позиций теории систем реального времени будем понимать под эффективностью работы системы мониторинга ЭЭС, что любые данные, поступающие с первичных модулей сбора, в те-кущий момент времени должны быть последними и соответствовать текущему состоянию гене-ратора или потребителя. Тогда временная предсказуемость при сборе данных заключается в том,

+3 (in)

G1

2-

C1

3-

+ -

+ -

-

4

4 (out)

8 (in) 9 (out)

5 (out)

7 (out)6 (in)

+ -11 (out)10 (in)

12 (out)

1 (out) 2 (in)Сеть1

C4G3

G2 C3

G4 C5

C2

C6


А.В. Кычкин


что в каждый последующий момент времени система мониторинга должна знать, какие операции по передаче/приему данных будет выполнять на следующем этапе, за какое время осуществляет-ся передача/прием данных между узлами системы.

На основании схемы подключения модулей сбора данных в систему мониторинга ЭЭС раз-работан алгоритм беспроводного сбора данных, реализованный временной диаграммой работы локально синхронизированных беспроводных сетей с доступом узлов в сети к радиоканалу, син-хронизированному по времени. Синхронный доступ к радиоканалу позволяет сократить потреб-ление энергии, продлевая срок автономной работы модулей сбора данных. При этом вводятся следующие ограничения: рассматривается взаимодействие элементов сети только на канальном уровне; некоторые параметры сети не берутся во внимание в связи с их малой значимостью.

Рассмотрим алгоритм сбора данных более подробно. Как было показано выше, система мони-торинга ЭЭС состоит из нескольких модулей сбора. Кроме этого необходим центральный узел [6], осуществляющий синхронизацию измерений и формирование управляющих сигналов для кон-троллеров генераторов, потребителей и защитной автоматики. Модули сбора данных должны выполнять следующие функции: обработка сигнала напряжения/тока, поступающего на вход пу-тём аналого-цифрового преобразования (АЦП); сохранение данных от АЦП в памяти модуля; отправка накопленных данных в блок синхронизации и управления; сброс таймера модуля для синхронизации с системой мониторинга [7].

Выделим количественные характеристики модуля сбора данных: время отправки архива из-мерительной информации, отсчитываемое от момента синхронизации системы; уникальный идентификатор модуля, который добавляется в сообщение; время АЦП. Выделим функции блока синхронизации и управления: приём сообщений от модулей сбора и последующая отправка дан-ных на сервер ЭЭС; отправка синхронизирующего сообщения модулям сбора, которое приводит к сбросу внутренних таймеров. Сброс таймеров необходим для предотвращения накопления ошибки рассогласования времени измерений несколькими модулями.

С учетом территориальных особенностей локальных ЭЭС примем в качестве достаточных следующие характеристики аппаратного обеспечения связи: скорость беспроводной передачи сообщений в системе мониторинга – 1 Мбит/с; расстояние между узлами системы до 10 км; час-тота дискретизации – 1 кГц. Временные характеристики компонентов аппаратного обеспечения в аспекте сетевого взаимодействия приведены в таблице.

При передаче данных в системе мониторинга используются сообщения двух типов. Сообще-ние первого типа содержит данные АЦП и отправляется модулем сбора в блок синхронизации. Данное сообщение содержит следующие поля: заголовок сообщения (7 байт), размер сообщения в байтах (1 байт), сетевой адрес модуля сбора данных (1 байт), инкрементальный индекс сообще-ния (1 байт), данные АЦП (n байт, где n = [Количество АЦП между отправками сообще-ний]·V[АЦП]), контрольная сумма (2 байта).

Временные характеристики беспроводных узлов системы мониторинга ЭЭС

Наименование Обозначение Значение Время перехода беспроводного модуля сбора данных из со-стояния чтения сообщения в состояние отправки и наоборот TTx = TRx 250 мкс

Время АЦП TАЦП 80 мкс Время сброса таймеров модулей после получения ими син-хронизирующего пакета Treset 7 мкс

Время отправки синхронизирующего пакета фиксированного размера Tsync 104 мкс

Объём данных результата одного АЦП, кодирующего значе-ние полной (активной/реактивной) мощности VАЦП 1 байт

Частота микроконтроллеров модулей, используемых для АЦП FCPU 16 МГц

Максимальный разброс частот микроконтроллеров модулей сбора данных ECPU 1,25 %


Протокол беспроводного сбора энергоданныхдля систем мониторинга реального времени

2014, том 14, № 4

Сообщение второго типа используется для синхронизации измерений и отправки сообщений модулями сбора данных и передается блоком держит следующие поля: заголовок сообщения (7 байт), содержимое пакета (команда синхронзации – 4 байта), контрольная сумма (2 байта).

Процессы внутри модулей протекают в соответствии со следующими возможными запереход из состояния отправки в состояние приёма сообщений; переход из состояния приёма в состояние отправки сообщений; АЦП напряжения/тока; сброс таймеров микроконтроллеров.

Предлагаемый способ разделения множеством модулей сбора данных системы моодного измерительного канала связи по времени подразумевает, что разные модули, находясь в одном частотном интервале, используют разные временные интервалы для передачи информции. Протокол предоставляет каждому модулю полный доступ к интервалу чкороткого периода времени. Такой подход к организации распределенной системы мониторинга является достаточно эффективным в построении логики взаимодействия фиксированного числа элементов удаленного сбора данных, обеспечивая адекватную оцен

Временная диаграмма, иллюстрирующая работу предложенного протокола передачи данных от модулей к блоку синхронизации, приведена на рисс обозначением режимов работы блока синхронизации. Временныету модулей сбора данных. Отсчеты на осях времени 1...интервалами.

Рис. 2. Временная диаграмма протокола сбора данных

Выделим следующие достоинства данной архитектуры: полная занятость всех интервалов для отправки данных с измерениями; низкая вероятность возникновения ошибки при отправке пакетов измерений, так как пер

ход модуля беспроводной передачи из режима приема в режим передачи и обратно осуществлется в одном временном интервале. Времятервала, что гарантирует защиту от одновременной отправки сообщений несколькими модулями.

Однако имеются недостатки: малый объём измерительной информации, отправляемый в собщении; малое возможное количествпередачи измерений одним модулем в соответствующем временном интервале.

– отправка сообщения

– аналого-цифровое преобразование

– смена режима прием/отправка

ротокол беспроводного сбора энергоданных реального времени

Сообщение второго типа используется для синхронизации измерений и отправки сообщений модулями сбора данных и передается блоком синхронизации в широковещательном режиме. Сдержит следующие поля: заголовок сообщения (7 байт), содержимое пакета (команда синхрон

4 байта), контрольная сумма (2 байта). Процессы внутри модулей протекают в соответствии со следующими возможными за

переход из состояния отправки в состояние приёма сообщений; переход из состояния приёма в состояние отправки сообщений; АЦП напряжения/тока; сброс таймеров микроконтроллеров.

Предлагаемый способ разделения множеством модулей сбора данных системы моодного измерительного канала связи по времени подразумевает, что разные модули, находясь в одном частотном интервале, используют разные временные интервалы для передачи информции. Протокол предоставляет каждому модулю полный доступ к интервалу чкороткого периода времени. Такой подход к организации распределенной системы мониторинга является достаточно эффективным в построении логики взаимодействия фиксированного числа элементов удаленного сбора данных, обеспечивая адекватную оценку состояния сети.

Временная диаграмма, иллюстрирующая работу предложенного протокола передачи данных от модулей к блоку синхронизации, приведена на рис. 2. На рисунке сверху показана ось времени с обозначением режимов работы блока синхронизации. Временные оси 1...n иллюстрируют рабту модулей сбора данных. Отсчеты на осях времени 1...n являются разделенными временными

Временная диаграмма протокола сбора данных

Выделим следующие достоинства данной архитектуры: интервалов для отправки данных с измерениями;

низкая вероятность возникновения ошибки при отправке пакетов измерений, так как перход модуля беспроводной передачи из режима приема в режим передачи и обратно осуществлется в одном временном интервале. Время смены режима до и после отправки занимает 50

, что гарантирует защиту от одновременной отправки сообщений несколькими модулями.Однако имеются недостатки: малый объём измерительной информации, отправляемый в с

общении; малое возможное количество модулей в сети, так как значительно ограничено время передачи измерений одним модулем в соответствующем временном интервале.

модулями,

цифровое преобразование,

– отправка сообщения модулями,

режима прием/отправка,

– прием сообщения блоком синхронизации

129

Сообщение второго типа используется для синхронизации измерений и отправки сообщений синхронизации в широковещательном режиме. Со-

держит следующие поля: заголовок сообщения (7 байт), содержимое пакета (команда синхрони-

Процессы внутри модулей протекают в соответствии со следующими возможными задачами: переход из состояния отправки в состояние приёма сообщений; переход из состояния приёма в состояние отправки сообщений; АЦП напряжения/тока; сброс таймеров микроконтроллеров.

Предлагаемый способ разделения множеством модулей сбора данных системы мониторинга одного измерительного канала связи по времени подразумевает, что разные модули, находясь в одном частотном интервале, используют разные временные интервалы для передачи информа-ции. Протокол предоставляет каждому модулю полный доступ к интервалу частоты в течение короткого периода времени. Такой подход к организации распределенной системы мониторинга является достаточно эффективным в построении логики взаимодействия фиксированного числа

ку состояния сети. Временная диаграмма, иллюстрирующая работу предложенного протокола передачи данных

2. На рисунке сверху показана ось времени иллюстрируют рабо-

являются разделенными временными

низкая вероятность возникновения ошибки при отправке пакетов измерений, так как пере-

ход модуля беспроводной передачи из режима приема в режим передачи и обратно осуществля-смены режима до и после отправки занимает 50 % ин-

, что гарантирует защиту от одновременной отправки сообщений несколькими модулями. Однако имеются недостатки: малый объём измерительной информации, отправляемый в со-

о модулей в сети, так как значительно ограничено время передачи измерений одним модулем в соответствующем временном интервале.

,

прием сообщения блоком синхронизации


Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»130

3. Оптимизация и исследование протокола сбора данных для мониторинга локального сегмента ЭЭСОптимизация протокола подразумевае

в другое в отдельном временном интервале, а не в интервале с отправкой сообщения. В этом слчае достигается следующее улучшение характеристик:

увеличение объема измерительной информации, отправляемой мод увеличение количества модулей в системе мониторинга.Однако существуют и недостатки: при большом количестве модулей в системе мониторинга

ЭЭС повышается вероятность появления ошибки, так как отправка сообщения занимает почти весь интервал времени, что приводит к наложению друг на друга смежных процессов отправки сообщений от различных модулей при опережении счетчика таймера одного из микроконтроллров [6]. Данное явление вызывает коллизию, что требует ограничения числа модулей сбора; ипользование нескольких временных интервалов для дополнительных согласующих действий, не связанных с отправкой измерений. Временная диаграмма оптимизированного протокола сбора данных приведена на рис. 3.

Рис. 3. Временная диаграмма оптимизированного протокола сбора данных системы мониторинга

Расчёт характеристик сети и поиск оптимального количества синхронизаций между отпраками сообщений на основе предложенного дующих характеристик: объем данных, передаваемых от модулей согласно формату пакета2 байта, накопленных модулем до и после синхронизации:

Vsend = 8(9 + 3 + n + 2) [бит];период оправки данных: T = n + 2 [мс],

где n – количество модулей сбора данных.Инкремент времени в модулях происходит каждый 16

лера. Максимальное отклонение микроконтроллеров модулей от средней частоты при частоте МК F[CPU]. Тогда максимальное время, на которое могут отклониться таймеры мироконтроллеров за одну секунду:

TE = [((FCPU + (FCPU·ECPU) )/при этом (FCPU + (FCPU·ECPU))/

– отправка сообщения

– аналого-цифровое преобразование

– смена режима прием/отправка


3. Оптимизация и исследование протокола сбора данных для мониторинга локального сегмента ЭЭС Оптимизация протокола подразумевает, что модули выполняют переход из одного состояния

в другое в отдельном временном интервале, а не в интервале с отправкой сообщения. В этом слчае достигается следующее улучшение характеристик:

увеличение объема измерительной информации, отправляемой модулем;увеличение количества модулей в системе мониторинга.

Однако существуют и недостатки: при большом количестве модулей в системе мониторинга ЭЭС повышается вероятность появления ошибки, так как отправка сообщения занимает почти

о приводит к наложению друг на друга смежных процессов отправки сообщений от различных модулей при опережении счетчика таймера одного из микроконтроллров [6]. Данное явление вызывает коллизию, что требует ограничения числа модулей сбора; и

кольких временных интервалов для дополнительных согласующих действий, не связанных с отправкой измерений. Временная диаграмма оптимизированного протокола сбора

Временная диаграмма оптимизированного протокола сбора данных системы мониторинга

Расчёт характеристик сети и поиск оптимального количества синхронизаций между отпраками сообщений на основе предложенного протокола сбора данных проведем на основании слдующих характеристик: объем данных, передаваемых от модулей согласно формату пакета2 байта, накопленных модулем до и после синхронизации:

+ 2) [бит];

количество модулей сбора данных.

Инкремент времени в модулях происходит каждый 16 000-й такт (K = 16лера. Максимальное отклонение микроконтроллеров модулей от средней частоты

. Тогда максимальное время, на которое могут отклониться таймеры мироконтроллеров за одну секунду:

) )/K) – (FCPU/K)]·[K(1/FCPU)] = 0,0125 с, ))/K – количество итераций инкремента таймера микроконтроллера

сообщения датчиками,

преобразование,

– отправка синхронизирующего

смена режима прием/отправка,

– прием сообщения блоком синхронизации

А.В. Кычкин


т, что модули выполняют переход из одного состояния в другое в отдельном временном интервале, а не в интервале с отправкой сообщения. В этом слу-

улем;

Однако существуют и недостатки: при большом количестве модулей в системе мониторинга ЭЭС повышается вероятность появления ошибки, так как отправка сообщения занимает почти

о приводит к наложению друг на друга смежных процессов отправки сообщений от различных модулей при опережении счетчика таймера одного из микроконтролле-ров [6]. Данное явление вызывает коллизию, что требует ограничения числа модулей сбора; ис-

кольких временных интервалов для дополнительных согласующих действий, не связанных с отправкой измерений. Временная диаграмма оптимизированного протокола сбора

Временная диаграмма оптимизированного протокола сбора данных системы мониторинга

Расчёт характеристик сети и поиск оптимального количества синхронизаций между отправ-протокола сбора данных проведем на основании сле-

дующих характеристик: объем данных, передаваемых от модулей согласно формату пакета, и

(1)

(2)

= 16 000) микроконтрол-лера. Максимальное отклонение микроконтроллеров модулей от средней частоты E[CPU] = 1,25 %

. Тогда максимальное время, на которое могут отклониться таймеры мик-

(3) количество итераций инкремента таймера микроконтроллера

синхронизирующего сообщения,

прием сообщения блоком синхронизации


Протокол беспроводного сбора энергоданных для систем мониторинга реального времени

2014, том 14, № 4 131

при ошибке счётчика за 1 с; FCPU/K – количество итераций инкремента таймера без ошибки счёт-чика за 1 с; K(1/FCPU) – время между итерациями, с.

Определим максимальное количество модулей в сети, работающей без накопления времени отклонения таймеров. Данные от одного модуля отправляются только в одном временном интер-вале, что накладывает ограничения на расчёт максимального количества модулей. Время отправ-ки, мкс, определим согласно выражению: Tsend 1000 – TАЦП. Из приведенного выше выражения получим: n 101. Следовательно, в беспроводной сети с предложенной организацией протокола сбора данных можно использовать максимум до 101 модуля.

Для того чтобы исключить ошибку одновременной передачи измерительной информации, которая обусловлена разбросом времени счётчиков таймера микроконтроллеров, рассчитаем максимально допустимое время, на которое могут отклониться модули, не теряя работоспособ-ности. Это время определим согласно

TEmax = TАЦП + (1000 – Tsend – TАЦП); (4) TEmax = 1000 – (14 + n)8. (5) При максимальном количестве модулей получим TEmax = 80 мкс. Далее определим максимальное количество временных интервалов между синхронизациями: NTS = n + 2 при ограничении TEmax TEn. Из ограничения следует, что n 43,31. Примем NTS = 45. Если ошибка ECPU является переменной, то последнее выражение имеет следующий вид: NTS 888/(8 + ECPU·1000) + 2. (6) Заключение Предложенный протокол беспроводного сбора данных обеспечивает эффективную работу

системы мониторинга локальной ЭЭС. Это достигается за счет беспроводной передачи измери-тельной информации от генераторов и потребителей сети в режиме реального времени. Обеспе-чение гарантированной доставки данных с модулей сбора на центральный блок системы монито-ринга сети осуществляется за счет локально синхронизированных беспроводных сетей с досту-пом узлов к радиоканалу, синхронизированному по времени. Полученные оценки максимального количества временных интервалов между синхронизациями в сети и максимальное число моду-лей сбора позволяют судить о целесообразности построения на основе предложенного протокола локальных сегментов, объединение которых в дальнейшем позволит реализовать эффективную информационно-телекоммуникационную инфраструктуру территориально распределенных ЭЭС.


1. Ледин, С.С. Интеллектуальные сети SmartGrid – будущее российской энергетики / С.С. Ледин // Автоматизация и IT в энергетике. – 2010. – № 11 (16). – С. 4–8.

2. Savarese, C. Location in distributed ad-hoc wireless sensor networks / C. Savarese, J.M. Rabaey, J. Beutel // Proceedings of 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. – 2001. – Vol. 4. – P. 2037–2040.

3. Новиков, В.В. Интеллектуальные измерения на службе энергосбережения / В.В. Новиков // Энергоэксперт. – 2011. – № 3. – С. 68–70.

4. Рошан, П. Основы построения беспроводных локальных сетей: пер. с англ. / П. Рошан, Д. Лиэри. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2004. – 304 с.

5. Гома X. Проектирование систем реального времени, распределенных и параллельных при-ложений: пер. с англ. / X. Гома. – М.: ДМК Пресс, 2002. – 704 с.

6. Rappaport, T. Wireless Communications – Principles & Practice / T. Rappaport // IEEE Press. – 1996. – Р. 130–131.

7. Уилмсхерст Т. Разработка встроенных систем с помощью микроконтроллеров PIC. Принци-пы и практические примеры: пер. с англ. / Т. Уилмсхерст – СПб.: «КОРОНА-ВЕК», 2008. – 544 с.

Кычкин Алексей Владимирович, канд. техн. наук, доцент кафедры микропроцессорных

средств автоматизации, Пермский национальный исследовательский политехнический универси-тет; [email protected].



А.В. Кычкин



2014, vol. 14, no. 4, pp. 126–132

WIRELESS ENERGY DATA ACQUISITION PROTOCOL FOR THE REAL-TIME MONITORING SYSTEMS A.V. Kychkin, Perm National Research Polytechnic University, Perm', Russian Federation, [email protected]

Development of new protocols wireless energy data collection and transmission for monitoring systems of the electricity networks (EN) in real time looks promising and re-levant area of research with regard to the growing contradiction needs informatization of domestic power and the state of available information-measuring systems. The article considers the approach to protocol wireless data collection system for monitoring the power grid. The main modes of monitoring components of EN, including the monitoring of the generator is in stand-alone mode, monitoring the generator start, characterized by a high rate of receiving and processing energy data. A typical implementation of the connec-tion data acquisition modules in a system of monitoring segment EN is shown. Algorithm of wireless data collection implemented a timing chart of the locally synchronized wireless access nodes in the network to the radio channel synchronized in time is developed on the basis of wiring diagram data acquisition modules in a system for monitoring the EN. Si-multaneous access to the radio channel allows to reduce power consumption, extending the battery life data acquisition modules. The method for separating a plurality of data ac-quisition modules of the system for monitoring the communications channel measurement time implies that the different modules use different time slots for information transmis-sion being in the same frequency range. The protocol provides each module access to the full range of frequencies for a short period of time. Such a distributed approach to moni-toring system is effective in constructing interaction logic of a fixed number of elements of the remote acquisition of data by providing an adequate assessment of the network. The optimization of the data collection protocol and its investigation in terms of determin-ing the maximum number of plug-ins is performed. The work was performed as part of the grant of the President of the Russian Federation for state support of young Russian scientists - candidates, MK-5279.2014.8 “Synthesis of efficient technologies for remote monitoring and managing of intellectual power system with active-adaptive network”.

Keywords: electricity network, wireless communication, monitoring, real time, net-work protocol.

References

1. Ledin S.S. [Intelligent Networks SmartGrid - the Future of Russian Energy]. Automation and IT in the energy sector, 2010, no. 11 (16), pp. 4–8. (in Russ.)

2. Savarese C. Location in Distributed Ad-hoc Wireless Sensor Networks. Proceedings of 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Salt Lake City, 2001, vol. 4, pp. 2037–2040.

3. Novikov V.V. [Intelligent Power-saving Measure in the Service]. Energyexpert, 2011, no. 3, pp. 68–70. (in Russ.)

4. Roshan P., Lijeri D. Osnovy postroeniya besprovodnykh lokal'nykh setey [Fundamentals of Building Wireless LANs]. Moscow, Williams Publ., 2004. 304 p.

5. Goma H. Proektirovanie sistem real'nogo vremeni, raspredelennykh i parallel'nykh prilozheniy [Design of Real-Time Systems, Distributed and Parallel Applications]. Moscow. DMK Press, 2002. 704 p.

6. Rappaport T. Wireless Communications – Principles & Practice. IEEE Press, 1996, pp. 130–131. 7. Wilmshurst T. Razrabotka vstroennykh sistem s pomoshch'yu mikrokontrollerov PIC. Principy i

prakticheskie primery [Development of Embedded Systems Using Microcontrollers PIC. Principles and Practical Examples]. Saint-Petersburg. KORONA-VEK Publ., 2008. 544 p.



2014, том 14, № 4 133

Введение Внедрение прогнозно-адаптивного подхода и математической модели управления промыш-

ленным предприятием в условиях неопределенности [1] в ОАО «Кузнецкие ферросплавы» пока-зала, что для определения продажной цены продукции, гарантирующей безубыточность основно-го вида деятельности промышленного предприятия с заданной вероятностью, целесообразно ис-пользовать математическую модель, представленную в данной статье.

Постановка и математическая модель задачи Условия задачи: 1) в качестве вида деятельности рассматривается производство одного (основного) вида

продукции (для ферросплавных производств основным видом продукции является производство ферросилиция);

2) данный вид продукции производится многими предприятиями и ни одно из них не зани-мает доминирующее положение на рынке;

3) спрос на данный вид продукции является неэластичным по цене; 4) суммарные производственные мощности всех предприятий при полной загрузке смогут

покрыть любые запросы всех потребителей. Поскольку спрос на продукцию не зависит от ее цены, в дальнейшем будем рассматривать

две независимые случайные величины: C – средняя себестоимость единицы продукции; S – суммарный объем потребления продукции в год. Объем продаж продукции рассматриваемого предприятия в зависимости от совокупного

спроса S обозначим, как f(S). Это может быть любая зависимость, найденная на основании исто-

Краткие сообщения УДК 651.01(075.8) + 658.1-50(075.8)

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОДАЖНОЙ ЦЕНЫ ПРОДУКЦИИ, ГАРАНТИРУЮЩЕЙ БЕЗУБЫТОЧНОСТЬ ОСНОВНОГО ВИДА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ С ЗАДАННОЙ ВЕРОЯТНОСТЬЮ К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов, А.В. Баль

Проведенные авторами исследования в области использования математических

моделей для формирования планов производства промышленными предприятиями показали, что в условиях современного периода функционирования мировой эко-номики крайне важно обеспечить использование таких моделей, которые бы давали возможность руководителям промышленных предприятий формировать управлен-ческие решения по выпуску готовой продукции в объемах и номенклатуре вполне востребованных ее покупателями на международных рынках. Разработанная авто-рами, соответствующая этим требованиям математическая модель формирования производственных планов промышленного предприятия в условиях неопределенно-сти, показала свою высокую эффективность. Ее внедрение в практику особенно эф-фективно в тех случаях, когда предприятие способно рассчитать продажную цену продукции, гарантирующей безубыточность основного вида деятельности промыш-ленного предприятия с заданной вероятностью.

В статье рассмотрена новая математическая модель определения продажной цены продукции, гарантирующей безубыточность основного вида деятельности промышленного предприятия с заданной вероятностью, позволяющая аналитикам компании формировать варианты производственных планов на основе прогнозно-адаптивной модели. Предложенная математическая модель может быть адаптиро-вана к самым различным видам производств.

Ключевые слова: прогнозирование, вид деятельности, безубыточность.


К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов, А.В. Баль


рических данных, с учетом технологических ограничений и т. п. В простейшем случае это неко-торая логистическая функция, которая сверху ограничена некоторым значением, равным макси-мальному объему выпуска основного вида продукции предприятия. Пример графика подобной функции представлен на рис. 1.

Рис. 1

Целью задачи является нахождение некоторой фиксированной продажной цены продукции в

рамках конкретного контракта, гарантирующей безубыточность одного (основного) вида дея-тельности промышленного предприятия с заданной вероятностью.

Поскольку аналитическую модель для такой задачи построить практически невозможно (присутствуют стохастические переменные, имеется необходимость оценки многих параметров во времени), построим имитационную модель и найдем решение с помощью многократного про-ведения численного эксперимента.

Предположим, что изменения цен, объемов продаж и периода времени дискретны (что впол-не допустимо, поскольку частота дискретизации может быть достаточно мала).

Введем обозначения: N – множество возможных значений цен; M – множество возможных значений совокупного спроса на продукцию, за единицу времени; Y – размер временного интервала, на который производится расчет задачи; Cij – цена на продукцию (в рублях), соответствующую варианту i, в единицу времени j,

푖 ∈ 푁, 푗 ∈ 푌; Pij – вероятность того, что в единицу времени j цена примет значение, соответствующее ва-

рианту i, 푖 ∈ 푁, 푗 ∈ 푌; Vij – спрос на продукцию (в единицах продукции), соответствующий варианту i, за единицу

времени j, 푖 ∈ 푀, 푗 ∈ 푌; Oij – вероятность того, что в единицу времени j спрос примет значение, соответствующее ва-

рианту i, 푖 ∈ 푀, 푗 ∈ 푌; Aj – постоянные затраты (в рублях) за единицу времени j, 푗 ∈ 푌; Bj – объем производства (в единицах продукции), который планируется зафиксировать в ка-

честве минимального в контракте, за единицу времени j, 푗 ∈ 푌; β – требуемая частота случаев, при которой совокупные доходы будут не ниже совокупных

расходов; γ – зафиксированная цена в контракте; Z – количество итераций расчета; D – количество итераций, в которых совокупные доходы были выше совокупных расходов. Предварительной задачей для моделирования является расчет значений Pij, Cij, Vij, Oij,

푖 ∈ 푁, 푗 ∈ 푌, то есть необходимо осуществить прогнозирование временных рядов. Для этого мож-но использовать множество подходов. Для примера отметим два следующих, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками.


Математическая модель определения продажной цены продукции, гарантирующей безубыточность основного вида деятельности…

2014, том 14, № 4 135

Первый. Прогнозирование на основе эконометрических моделей [2]. Преимущества прогнозирования на основе эконометрических моделей: – объективность полученных прогнозов и оценки качества полученных моделей; – возможность математического поиска факторов (в том числе и тех, которые оказывают не-

явное влияние), воздействующих на результирующую переменную; – имеется широкий спектр моделей, позволяющий подобрать наиболее подходящую в зави-

симости от условий задачи. Недостатки эконометрических моделей: – ориентация на исторические данные, что при каких-либо качественных изменениях факто-

ров, влияющих на результирующую переменную, снижает качество модели; – высокие требования к качеству и количеству исходных данных; – высокие требования к уровню квалификации специалистов, осуществляющих эконометри-

ческое моделирование. В качестве эконометрических моделей можно, например, использовать: 1. Авторегрессионную модель (AR(p)) [2]: 푋 = 푐 + ∑ 푎 · 푋 + ε . 2. Модель авторегрессии – скользящего среднего (ARMA(p, q)) [2]: 푋 = 푐 + ∑ 푎 · 푋 + ∑ β · ε + ε . Второй. Прогнозирование на основе экспертных оценок [3]: Преимущества данного подхода: во многих случаях пользователь не обладает достаточной или достоверной статистической

информацией, необходимой для математических методов расчета прогноза; возможен учет влияния факторов, которое невозможно определить на основании историче-

ских данных. Недостатки: возможен субъективизм как при получении прогнозов, так и при оценке качества получен-

ных моделей; необходимость хорошего знания экспертом предметной области; существует вероятность упустить влияние факторов, которые, на первый взгляд, не оказы-

вают воздействие на результирующую переменную. При выборе оптимального подхода для прогнозирования временных рядов следует учиты-

вать их преимущества и недостатки. Также отметим, что при прогнозировании временных рядов возможно комбинирование различных подходов, что позволяет в некоторых случаях использо-вать преимущества и нивелировать недостатки нескольких подходов.

Таким образом, задача сводится к нахождению такого значения γ, при котором будет выпол-нено ограничение на β, то есть количество случаев, при котором совокупные доходы будут не ниже совокупных расходов. Для этого многократно сгенерируем возможные ситуации с задан-ными вероятностями и подсчитаем, сколько раз выполняется ограничение.

Обозначим Lym – объем продукции, который мы сможем продать сверх заложенного по кон-тракту, в период времени y, если спрос будет соответствовать номеру m:

퐿 ( ) =푓 푉 ( ) − 퐵 , 푓 푉 ( ) ≤ 퐵

0, 푓 푉 ( ) > 퐵�.

Совокупные доходы (при вариантах цен n(y) и значениях спроса m(y), за все периоды времени Y): 퐼 = ∑ 훾 · 퐵 + 퐶 ( ) · 퐿 ( )∈ . Совокупные расходы: 푂 = ∑ (퐶 ( ) 퐵 + 퐿 ( ) + 퐴 )∈ . Алгоритм расчета задачи представлен в виде блок-схемы (рис. 2), в которой Генерация_С(y) –

функция, которая возвращает прогноз издержек на момент времени y; Генерация_V(y) – функ-ция, которая возвращает прогноз спроса на момент времени y.

В результате многократного использования алгоритма для различных заданных вероятностей на модельных данных можно получить таблицу соответствия между контрактной ценой на про-дукцию и вероятностью, с которой данная цена позволит осуществлять безубыточную деятель-ность предприятия. Графически данная зависимость, рассчитанная на модельных данных, пред-ставлена на рис. 3.




Рис. 2

Цен

а, т

ыс.

руб

./т

Рис. 3


Математическая модель определения продажной цены продукции, гарантирующей безубыточность основного вида деятельности…

2014, том 14, № 4 137

Заключение Представленная математическая модель позволяет аналитикам промышленного предприятия

расчитывать продажные цены на основной вид продукции предприятия с гарантией безубыточности.


1. Коренная, К.А. Математическая модель оптимизации работы экспортно-ориентирован-ного предприятия в условиях мировой финансово-экономической нестабильности / К.А. Корен-ная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов // Вестник ЮУрГУ.Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2012. – № 23 (282). – С. 112–117.

2. Магнус, Я.Р. Эконометрика. Начальный курс: учеб. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пе-ресецкий. – 6-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2004. – 293 с.

3. Литвак, Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений / Б.Г. Литвак. – М.: Патент, 1996. – 271 с.

Коренная Кристина Александровна, первый заместитель генерального директора ОАО

«Кузнецкие ферросплавы» (г. Новокузнецк); [email protected]. Логиновский Олег Витальевич, заведующий кафедрой информационно-аналитического

обеспечения в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный уни-верситет (г. Челябинск); [email protected].

Максимов Александр Александрович, генеральный директор ОАО «Кузнецкие ферро-сплавы» (г. Новокузнецк); [email protected].

Баль Александр Вячеславович, аспирант кафедры информационно-аналитического обес-печения в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный универси-тет (г. Челябинск); [email protected].



2014, vol. 14, no. 4, pp. 133–138

MATHEMATICAL MODEL OF DEFINITION OF SALE PRICE OF PRODUCTION GUARANTEEING PROFITABILITY OF THE PRIMARY ACTIVITY OF THE INDUSTRIAL ENTERPRISE WITH THE SET PROBABILITY

K.A. Korennaya, JSC “Kuznetsk Ferroalloys”, Novokuznetsk, Russian Federation, [email protected], O.V. Loginovskiy, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.A. Maksimov, JSC “Kuznetsk Ferroalloys”, Novokuznetsk, Russian Federation, [email protected], A.V. Bal’, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The researchers conducted by authors in the field of use of mathematical models for

formation of plans of production by the industrial enterprises showed that in the condi-tions of the modern period of functioning of world economy it is extremely important to provide use of such models which would give the chance to heads of the industrial enter-prises to form administrative decisions on release of finished goods in the volumes and the nomenclature which were quite demanded by her buyers in the international markets. The mathematical model of formation of production plans of the industrial enterprise




developed by authors, conforming to these requirements in the conditions of uncertainty, showed the high efficiency. Its introduction in practice is especially effective when the en-terprise is capable to calculate sale price of production guaranteeing profitability of a pri-mary activity of the industrial enterprise with the set probability.

In article the new mathematical model of definition of sale price of production gua-ranteeing profitability of a primary activity of the industrial enterprise with the set proba-bility, allowing analysts of the company to form versions of production plans on the basis of expected and adaptive model is considered. The offered mathematical model can be adapted for the most different types of productions.

Keywords: forecasting, kind of activity, profitability.

References 1. Korennaya K.A., Loginovskiy O.V., Maksimov A.A. [Mathematics Model of Optimization of

Work of the Export-Oriented Enterprise in the Conditions of World Financial and Economic Instability]. Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Automatic Control, Radio Electro-nics, 2012, no. 23 (282), pp. 112–117. (in Russ.)

2. Magnus Y.R., Katyshev P.K., Peresetsky A.A. Ekonometrika. Nachal’nyi kurs: uchebnik [Eco-nometrics. Initial Course: Textbook]. Moscow, Business Publ., 2004. 293 p.

3. Litvak B.G. Ekspertnye otsenki I prinyatie resheniy [Expert Estimates and Decision-Making]. Moscow, Patent Publ., 1996. 271 p.



2014, том 14, № 4 139

Введение Для того чтобы осуществлять эффективное планирование ремонтно-технического обслужи-

вания паровых котлов теплоэлектростанций, необходим учет большого количества ограничений. Результаты планирования целесообразно отражать в виде графиков планово-предупредительных работ (ППР), объединяющих информацию о датах начала и окончания ремонтных работ для всех агрегатов теплоэлектростанции в течение года планирования. Поскольку составление графиков ППР требует проведения комплексного анализа большого объема разнородной информации, ак-туальной задачей является автоматизация процессов планирования ремонтных работ паровых котлов. Решение данной задачи требует разработки методического обеспечения автоматизиро-ванного формирования графиков ППР.

При разработке алгоритмов автоматизированного формирования графиков ППР использова-лись нормативно-руководящие документы [1].

1. Исходные данные для планирования Алгоритм автоматизированного формирования графиков ППР должен осуществить правиль-

ную расстановку ремонтов внутри агрегата, учитывая ограничения, задаваемые для различных станций и различных типов агрегатов, а также учесть ограничения, задаваемые на пересечение агрегатов в рамках одной станции. При этом необходимо осуществить равномерное распределе-ние ремонтов агрегата в течение всего года планирования.

Перечень всех ограничений, которые необходимо учесть при расстановке ремонтов, пред-ставляет собой исходные данные для планирования. Общий перечень исходных данных для ав-томатизированного формирования графиков ППР включает в себя:

1) статистику ремонтов для каждого агрегата; 2) периоды года, исключаемые из рассмотрения для каждого типа ремонта (матрица исклю-

чения); 3) информацию о том, для каких типов ремонтов допустимо пересечение между ремонтами

различных агрегатов станции (матрица пересечения ремонтов); 4) информацию о том, какие типы ремонтов и в каком количестве могут проводиться на агре-

гате в течение года планирования (матрица распределения ремонтов); 5) константы, редактируемые пользователем при необходимости, в том числе:

УДК 62-51

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ФОРМИРОВАНИЯ ГРАФИКОВ ПЛАНОВО-ПРЕДУПРЕДИТЕЛЬНЫХ РАБОТ ДЛЯ ПАРОВЫХ КОТЛОВ ТЕПЛОЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ В.Л. Баданина

Рассматривается автоматизация процессов планирования ремонтно-техниче-ского обслуживания паровых котлов теплоэлектростанций. Автоматическое плани-рование осуществляется на основе приоритетного подхода с учетом вводимых фак-торов регламентной периодичности и продолжительности по видам проводимых ремонтов (капитальный, средний, текущий). При этом предусматривается коррек-тировка полученных проектов графиков специалистами станций в автоматизиро-ванном режиме. Приводятся результаты формализации ограничений, которые необ-ходимо учитывать при расстановке ремонтов, в том числе ограничений, задаваемых для различных станций и различных типов агрегатов, а также ограничений, зада-ваемых на пересечение агрегатов в рамках одной станции. Также алгоритм преду-сматривает учет дней, в течение которых проведение определенного вида ремонт-ных работ нежелательно. Предложены способы реализации данных ограничений с учетом равномерного распределения ремонтов в течение года.

Ключевые слова: график планово-предупредительных работ, паровой котел, управление.


В.Л. Баданина


а) интервал до и интервал после ремонта, который должен соблюдаться между ремонтами различных агрегатов станции, следующими друг за другом,

б) количество дней в начале или в конце ремонта определенного типа, когда допускается пе-ресечение с ремонтами других агрегатов,

в) продолжительность ремонтов различного типа для разных станций, г) максимальное количество ремонтов в месяц, д) минимальный интервал в днях между ремонтами агрегата, следующими друг за другом. Данные, приведенные выше, используются для автоматизированного составления графика

ППР. При необходимости пользователь может внести изменения в график, например, изменить продолжительность отдельных ремонтов, добавить дополнительные ремонты или удалить лиш-ние. При этом предполагается, что вся ответственность за принятие решений возлагается на пользователя-эксперта, поэтому в ручном режиме редактирования графика ППР не действуют ограничения на расстановку, они лишь выступают в качестве справочных данных, помогающих пользователю правильно ориентироваться в исходных данных для каждого агрегата.

Одним из ключевых источников информации для осуществления, расстановки ремонтов на графике ППР является матрица распределения. Матрица распределения предназначена для хра-нения информации о том, какое количество ремонтов различного типа может быть проведено на агрегате в течение одного года. Анализ нормативной документации [1] об интервалах проведения ремонтов различного типа и их количестве показал, что с точки зрения задачи формализации су-ществующих подходов к распределению ремонтов на графике ППР можно выделить три типа календарных года:

– год, в который проводится капитальный ремонт; – год, в который проводится средний ремонт; – год, в который не проводится ни капитального, ни среднего ремонта. Каждому типу агрегата соответствует своя матрица распределения, которая наполняется ин-

формацией согласно данным из нормативной документации. 2. Алгоритмы расстановки ремонтов Далее подробнее рассмотрим алгоритмы расстановки капитальных, средних и текущих ре-

монтов на графике ППР. При выделении определенного временного интервала под выполнение ремонтных работ, алгоритму расстановки необходимо знать следующие характеристики: дату начала, продолжительность и дату окончания ремонта. Продолжительность ремонта является константой, загружаемой из базы данных, значение которой зависит от типа ремонта и вида станции, для которого составляется график ППР. Значения даты начала и даты окончания ремон-та являются расчетными величинами, при определении которых необходимо учитывать ряд ог-раничений, представленных ниже.

1. Для капитального ремонта дата его проведения не может быть позже разрешенного срока эксплуатации.

2. Для капитальных, средних и текущих ремонтов необходимо учитывать ограничения, на-кладываемые на пересечение ремонтов различного вида, а также соблюдать заданные интервалы между ремонтами агрегатов, следующих друг за другом.

3. Для капитальных, средних и текущих ремонтов необходимо исключить из рассмотрения календарные дни, в которые проведение данных типов работ нежелательно.

4. Для текущих ремонтов необходимо осуществить их равномерное распределение между капитальными и средними ремонтами.

5. Количество ремонтов различного типа, проведение которых на агрегатах станции заплани-ровано в течение месяца, не должно превышать определенную заданную величину.

Для учета ограничений на пересечение ремонтов используется матрица пересечения размер-ностью 33, где строками и столбцами матрицы являются типы ремонтов, а ячейками – запрет или разрешение на пересечение между ремонтами различного типа. Для каждого вида агрегата создается своя матрица пересечения.

Для того чтобы совместно анализировать размещение ремонтов различного типа для всего перечня агрегатов станции и исключить возможность пересечения, необходимо ввести два до-полнительных рабочих массива: матрицу расстановки и матрицу занятости.


Алгоритмы автоматизированного формирования графиков планово-предупредительных работ для паровых котлов теплоэлектростанций

2014, том 14, № 4 141

Размерность матрицы расстановки должна составлять «количество агрегатов станции» «ко-личество дней в году планирования», соответственно, строками матрицы будут агрегаты, а столбцами – календарные дни. Заполненная автоматически и отредактированная пользователем, матрица расстановки будет представлять собой график ППР, детализованный по дням выполне-ния ремонтов.

Для того чтобы анализировать пересечения между ремонтами различных типов, необходимо ввести матрицу занятости размерностью «количество типов ремонтов» «количество дней в году планирования», которая позволит четко отслеживать, какие интервалы времени являются сво-бодными для всего перечня агрегатов.

Структура матриц расстановки и занятости с примером наполнения представлена на рисунке.

Структура матриц расстановки и занятости

Для каждого типа ремонта также необходимо предусмотреть учет дней, в течение которых

проведение данного вида ремонтных работ нежелательно. Реализация данных ограничений осу-ществляется посредством матрицы исключения, размерностью 3365, где строками матрицы яв-ляются типы ремонтов, столбцами – календарные дни, а в ячейках указывается запрет или разре-шение на проведение данного типа ремонтных работ. В случае совпадения двух и более интерва-лов исключения, в матрицу заносится результат их логического объединения.

Помимо периодов, исключаемых пользователем из рассмотрения посредством редактирова-ния матрицы исключения, необходимо также программно предусмотреть учет выходных дней. При размещении среднего или капитального ремонта дата начала должна приходиться на рабо-чий день, а дата окончания ремонта не может приходиться на пятницу или субботу, поскольку следующий день после окончания ремонта предназначен для пуска агрегата в эксплуатацию, для чего необходимо присутствие руководящего персонала.

Заключение В рамках исследований по повышению эффективности планирования ремонтно-техниче-

ского обслуживания паровых котлов теплоэлектростанций была разработана методика автомати-зированного формирования графиков ППР. Методика включает формализованную процедуру автоматического формирования проектов графиков ППР для паровых котлов. Автоматическое планирование осуществляется на основе приоритетного подхода, с учетом вводимых факторов регламентной периодичности и продолжительности по видам проводимых ремонтов (капиталь-ный, средний, текущий). При этом предусматривается корректировка полученных проектов гра-фиков специалистами станций в автоматизированном режиме.


1. Положение о планово-предупредительном ремонте энергетического оборудования пред-приятий системы Министерства черной металлургии СССР. – Харьков: ВНИИОЧермет, 1982. – 68 с.


В.Л. Баданина


Баданина Вера Львовна, канд. техн. наук, доцент кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].



2014, vol. 14, no. 4, pp. 139–142

ALGORITHMS OF AUTOMATIC CREATION OF THERMAL POWER PLANTS STEAM BOILERS PREVENTIVE MAINTENANCE SCHEDULES V.L. Badanina, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

This paper describes an automated planning management of thermal power plants steam boilers preventive maintenance. Automated planning is based on priority method which considers input factors of scheduled periodicity and length of different types of maintenance tasks, including major, middle and minor repairs. Resulting maintenance schedules can be adjusted by thermal power plants specialists in an automated mode. The results of main restriction criteria formalization are provided, including restrictions for different thermal power plants and different types of plant items, repairs intersection restrictions and excluding of specific periods during which some types of repairs shouldn’t be carried out. The algorithms of automatic proportional maintenance allocation based on the restriction criteria are given.

Keywords: maintenance schedule, steam boiler, control.

References 1. Polozhenie o planovo-predupreditel'nom remonte energeticheskogo oborudovaniya predpriyatiy

sistemy Ministerstva chernoy metallurgii SSSR [USSR Ferrous Metallurgy Plants Energy Equipment Scheduled-Preventive Maintenance Thesis]. Kharkov, VNIIOChermet, 1982. 68 p.



2014, том 14, № 4 143

Введение Крупнейшим производителем цинка в Российской Федерации является ОАО «Челябинский

цинковый завод» (ОАО «ЧЦЗ»). ОАО «ЧЦЗ» работает по классической гидрометаллургической схеме: обжиг цинковых концентратов, выщелачивание огарка с очисткой растворов и электро-литическое осаждение цинка с последующим переплавом катодов. Первой стадией указанной схемы производства цинка является обжиг цинковых концентратов и некондиционных вторич-ных видов сырья (коллективные концентраты, окисленная руда, кеки, шламы и др.). Самой эф-фективной технологией утилизации цинкосодержащего вторичного сырья является вельц-процесс.

Вельц-процесс применяется для переработки материалов с низким содержанием летучих ме-таллов путем нагревания их во вращающейся трубчатой печи до температуры, при которой из-влекаемый металл возгоняется. Возогнанный металл увлекается газами, образующимися в печи, и улавливается в виде пыли.

Ведущей научной организацией в РФ по исследованию и практическому внедрению техно-логии вельц-процессов в цинковом производстве является инженерный центр ОАО «ЧЦЗ». Про-цесс вельцевания цинковых кеков рассмотрен в работах [1–14].

В настоящей работе рассматривается решение оперативной задачи оптимизации режимов вельц-печи на основе построения экстремальных характеристик.

1. Автоматизация режимовми вельц-печи В настоящее время, как правило, вельц-процесс является автоматизированным. На рис. 1 в

качестве примера приведена экранная форма диспетчера АСУ ТП вельц-печи № 5 ОАО «ЧЦЗ». Автоматизация позволяет осуществлять контроль и управление параметрами технологиче-

ского процесса, а также сбор и хранение значений параметров. Данные эксплуатации можно об-рабатывать статистическими методами с целью выявления зависимостей технологических пара-метров, позволяющих улучшить качество режимов вельц-процесса.

2. Общий вид экстремальных характеристик вельц-печи На рис. 2 приведен общий вид экстремальных характеристик вельц-печи. Характеристики

представляют собой зависимости выработки вельц-окиси от объема дутья и расхода коксовой мелочи. Дутье используется для интенсификации процессов горения углерода (коксовой мелочи) и окисления паров цинка, а также поддержания необходимой температуры в реакционной зоне печи.

На рис. 2 приняты следующие обозначения: Wо – выработка вельц-окиси; Wоmax – максималь-

но возможная выработка вельц-окиси; Vк – расход коксовой мелочи; О2 – объем дутья; Lкр – траек-тория крутого восхождения.

УДК 62-51

ПРОЦЕДУРА ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМОВ ВЕЛЬЦ-ПРОЦЕССОВ Л.С. Казаринов, А.Р. Вернергольд, О.В. Колесникова

Рассмотрен общий вид экстремальных характеристик режимов вельц-печи.

Дан метод идентификации указанных характеристик по статистическим данным эксплуатации. На основе построенных характеристик предложена процедура опти-мизации режима вельц-процесса, состоящая в удержании дутья на траектории кру-того восхождения, движении по траектории крутого восхождения и реверсе движе-ния в случае снижения эффективности вельц-процесса. Предложенная процедура позволит достичь максимальной производительности вельц-печи при минимизации затрат.

Ключевые слова: вельц-процесс, вельц-печь, оптимизация.


Л.С. Казаринов, А.Р. Вернергольд, О.В. Колесникова


Рис. 1. Экранная форма диспетчера АСУ ТП вельц-печи № 5 ОАО «ЧЦЗ»

Рис. 2. Общий вид экстремальных характеристик вельц-печи

Экстремум указанной зависимости достигается при оптимальном соотношении дутья и кок-

совой мелочи. Так, при недостатке дутья наблюдается неполное выгорание кокосовой мелочи и уменьшение выработки тепловой энергии, что снижает энергетическую эффективность печи. При избыточной подаче дутья тепло выдувается из печи, что также снижает ее эффективность.

Пропорциональное увеличение подачи дутья и коксовой мелочи в соответствии с линией крутого восхождения (Lкр) приводит к росту выработки вельц-окиси. Однако рост возможен до определенного уровня (Wо

max), определяемого составом загружаемой шихты и производительно-стью печи. Дальнейшее увеличение подачи дутья и коксовой мелочи является нецелесообразным, так как приводит к нерациональному использованию ресурсов.


Процедура оптимизации режимов вельц-процессов

2014, том 14, № 4 145

3. Идентификация экстремальных характеристик Аналитическая форма записи зависимости объема производимой вельц-окиси от объема по-

даваемого дутья и расхода коксовой мелочи, представленной на рис. 2, имеет вид:

2o 0 1 к 2 2 3 4 кW а а V а O а а V , (1) где аi ( [0, 4]i ) – искомые структурные параметры зависимости.

Для нахождения параметров аi можно применить метод Ньютона решения нелинейных урав-нений, который заключается в следующем. Предположим, что известно начальное приближение вектора параметров а = а0. Тогда в окрестности точки а0 соотношение (1) можно разложить в ли-нейный ряд [7]:

4

o o 00

i ii

y a g

W a x W a x x , (2)

где х = (O2, Vк) – вектор переменных; a – вектор структурных параметров нелинейного уравне-ния (1); Δаi = аi – аi0 – искомые коэффициенты зависимости (2); gi – частные производные по па-раметрам аi.

Частные производные определяются по формулам: o

00

1Wga

; (3)

o1 к

1

Wg Va

; (4)

2o2 2 3 4 к

2

Wg О a a Va

; (5)

o3 2 2 3 4 к

32 Wg a О a a V

a

; (6)

o4 2 к 2 3 4 к

42 Wg a V О a a V

a

. (7)

Значения коэффициентов Δai линейной зависимости (2) на совокупности статистических данных эксплуатации можно определить, например, методом наименьших квадратов. Зная значе-ния Δai, можно уточнить искомые значения структурных параметров зависимости (1)

,1 ,0 , 0, 4i i iа а а i . (8) Далее, рассматривая вектор параметров а1 как начальное приближение для следующего шага

решения, повторим процедуру решения задачи. В результате будет получено следующее при-ближение решения а2. Рекуррентно повторяя указанную процедуру решения, получим последо-вательность решений

а0, а1, а2, … (9) Если последовательность (9) сходится:

1lim 0k kk

a a , (10)

то она сходится к искомому решению. Таким образом, можно построить экстремальные характеристики вельц-процесса на множестве

экспериментальных данных по выработке вельц-окиси, объему дутья и расходу коксовой мелочи. 4. Процедура оптимизации режима вельц-процесса На основе построенных экстремальных характеристиках оператору вельц-печи ставится за-

дача оптимизации режима вельц-процесса. Процедура оптимизации режима вельц-процесса за-ключается в следующем.

1. Удержание дутья на траектории крутого восхождения: – увеличить подачу дутья в случае, если

o

20W

O

; (11)




– уменьшить подачу дутья в случае, если o

20W

O

. (12)

2. Движение по траектории крутого восхождения: увеличить подачу дутья и расход коксовой мелочи, если

o o

2 кр0; 0

W WO L

. (13)

3. Реверс движения по траектории крутого восхождения: уменьшить подачу дутья и расход коксовой мелочи, если

крo o

2 кр кр0; 0; 0

ЕW WO L L

, (14)

где Екр – эффективность вельц-процесса, определяемая по соотношению o

крк

WЕV

. (15)

Заключение При автоматизации управления вельц-процессом наряду с задачами контроля и стабилизации

режимных параметров целесообразно решать оперативную задачу оптимизации режимов. В ра-боте предлагается процедура оптимизации с использованием экстремальных характеристик, представляющих собой зависимость выработки вельц-окиси от объема дутья и расхода коксовой мелочи. Рассмотрен алгоритм идентификации указанных характеристик по статистическим дан-ным эксплуатации. Предложенная процедура оптимизации позволит достичь максимальной про-изводительности вельц-печи при минимизации затрат.


1. Абдеев, М.А. Вельцевание цинк-свинецсодержащих материалов / М.А. Абдеев, А.В. Колес-ников, Н.Н. Ушаков. – М.: Металлургия, 1985. – 120 с.

2. Об оптимальном управлении процессом вельцевания цинковых кеков / А.Р. Вернергольд, Л.С. Казаринов, О.В. Колесникова, Д.А. Шнайдер // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2008. – Вып. 7, № 3 (103). – С. 54–56.

3. Вернергольд, А.Р. Лингвистический подход к оптимизации управления вельц-процессом / А.Р. Вернергольд, Л.С. Казаринов, О.В. Колесникова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2008. – Вып. 8, № 17 (117). – С. 61–65.

4. Вернергольд, А.Р. Энергоэффективное управление вельц-процессом / А.Р. Вернергольд, Л.С. Казаринов, О.В. Колесникова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2010. –№ 22 (198). – С. 75–78.

5. Давидсон, А.М. К вопросу расчета теплообмена в трубчатых вращающихся печах / А.М. Давидсон, А.Л. Рутковский // Известия высших учебных заведений. Цветная металлургия. – 1999. – № 3. – С. 65–67.

6. Исследование тепломассопереноса по основным зонам вельц-печи / Н.П. Динцис, А.М. Да-видсон, Г.А. Епутаев, Н.В. Ходов // Цветная металлургия. – 1977. – № 2. – С. 98–101.

7. Казаринов, Л.С. Системные исследования и управление (когнитивный подход): науч.-метод. пособие / Л.С. Казаринов. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2011. – 524 с.

8. Казаринов, Л.С. Автоматизированное управление эффективностью вельц-процессов на основе оптимальной коррекции параметров технологических режимов / Л.С. Казаринов, А.Р. Вер-нергольд, О.В. Колесникова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2010. – Вып. 11, № 2 (178). – С. 73–78.

9. Казаринов, Л.С. Система автоматизированного управления эффективностью вельц-процессов / Л.С. Казаринов, А.Р. Вернергольд, О.В. Колесникова // Интеграция науки и производ-ства. – 2010. – № 5. – С. 60–61.

10. Козлов, П.А. Вельц-процесс / П.А. Козлов. – М.: Издат. дом «Руда и металлы», 2002. – 176 с.


Процедура оптимизации режимов вельц-процессов

2014, том 14, № 4 147

11. Лисиенко, В.Г. Вращающиеся печи: теплотехника, управление и экология: справ. издание: в 2 кн. / В.Г. Лисиенко, Я.М. Щелоков, М.Г. Ладыгичев; под ред. В.Г. Лисенко. – М.: Теплотехник, 2004. – 588 c.

12. Рутковский, А.Л. Моделирование процесса плавления шихты в вельц-печи / А.Л. Рутков-ский, А.А. Саакянц, Т.В. Старикова // Известия вузов. Цветная металлургия. – 2005. – №1. – С. 66–68.

13. Ходов, Н.В. Разработка и исследование способа вельцевания с циркуляцией коксика клин-кера в системе «газовый поток – шихта»: автореф. дис. … канд. техн. наук / Н.В. Ходов. – Орджоникидзе, Сев.-Кавказ. горно-металлург. ин-т., 1974. – 30 с.

14. Ходов, Н.В. Математическое описание работы вельц-печи, как объекта с распределен-ными параметрами / Н.В. Ходов, Г.А. Епутаев, А.М. Давидсон // Труды Северо-Кавказского горно-металлургического института. – 1973. – Вып. XXXIII. – С. 17–19.

Казаринов Лев Сергеевич, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой автоматики и управле-

ния, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Вернергольд Александр Рудольфович, главный энергетик, ОАО «Челябинский цинковый

завод» (г. Челябинск); [email protected]. Колесникова Ольга Валерьевна, канд. техн. наук, доцент кафедры автоматики и управле-

ния, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].



2014, vol. 14, no. 4, pp. 143–148

THE OPTIMIZATION PROCEDURE OF ROTARY-KILN OPERATIONS L.S. Kazarinov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.R. Vernergold, JSC “Chelyabinsk Zinc Plant”, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], O.V. Kolesnikova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

Rotary-kiln extremum characteristics are considered. Identification method of rotary-kiln extremum characteristics by using statistical data is proposed. Optimization proce-dure of rotary-kiln operations is proposed. The optimization procedure includes: retention of blowing on the trajectory of high-production gradient, motion along the trajectory and reverse motion in case of rotary-kiln efficiency decrease. The procedure contributes to high rotary-kiln productivity and cost minimization.

Keywords: rotary-kiln operations, optimization

References

1. M.A. Abdeev, A.V. Kolesnikov, N.N. Ushakov. Vel'tsevanie tsink-svinetssoderzhaschikh mate-rialov [Processing of Zinc and Lead-Bearing Materials]. Moscow, Metallurgy Publ., 1985. 120 p.

2. Vernergold A.R., Kazarinov L.S., Kolesnikova O.V., Shnayder D.A. [The Optimal Control of Rotary-Kiln Process]. The Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Control, Electronics, 2008, vol. 7, no. 3 (103), pp. 54–56. (in Russ.)

3. Vernergold A.R., Kazarinov L.S., Kolesnikova O.V. [Linguistic Approach to Optimization of




Rotary-Kiln Process Control]. The Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Control, Electronics, 2008, vol. 8, no. 17 (117), pp. 61–65. (in Russ.)

4. Vernergold A.R., Kazarinov L.S., Kolesnikova O.V. [Energy Efficient Control of Rotary-Kiln Process]. The Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Control, Electronics, 2010, no. 22 (198), pp. 75–78. (in Russ.)

5. Davidson A.M., Rutkovskiy A.L. [On the Question of Calculating Heat Transfer in Tube Rotary-Kilns]. The Bulletin of Universities: Non-Ferrous Metallurgy, 1999, no. 3, pp. 65–67. (in Russ.)

6. Dintsis N.P., Davidson A.M., Eputaev G.A., Hodov N.V. [Research of Heat-and-Mass Transfer in the Main Zones of Rotary-Kiln]. Nonferrous Metallurgy, 1977, no. 2, pp. 98–101. (in Russ.)

7. Kazarinov L.S. Sistemnye issledovaniya i upravlenie (kognitivnyy podhod): nauchno-metodicheskoe posobie [System Studies and Management (Cognitive Approach): Research Tools]. Che-ljabinsk, South Ural St. Univ. Publ., 2011. 524 p.

8. Kazarinov L.S., Vernergold A.R., Kolesnikova O.V. [Automated Control of Rotary-Kiln Process Energy Efficient on Based Optimal Correction of Technological Operation Parameters]. The Bulletin of South Ural State University. Ser. Computer Technology, Control, Electronics, 2010, no. 2 (178), pp. 73–78. (in Russ.)

9. Kazarinov L.S., Vernergold A.R., Kolesnikova O.V. [Automated Control System of Rotary-Kiln Process Energy Efficient]. Integration of science and production, 2010, no. 5, pp. 60–61. (in Russ.)

10. Kozlov P.A. Vel'ts-protsess [Rotary-Kiln Process]. Moscow, Ore and Metals Publ., 2002. 176 p. 11. V.G. Lisienko, Y.M. Schelokov, M.G. Ladygichev Vrashchayushchiesya pechi: teplotekhnika,

upravlenie i ekologiya: Spravochnoe izdanie: v 2-h knigakh / [Rotary Kiln: Heating Equipment, Control and Ecology: Reference Edition: in 2 books]. Moscow, Heating Engineer Publ., 2004. 588 p.

12. Rutkovskiy A.L., Saakyants A.A., Starikova T.V. [Simulation of Furnacing Process in Rotary-Kiln]. The Bulletin of Universities: Non-Ferrous Metallurgy, 2005, no. 1, pp. 66–68. (in Russ.)

13. Hodov N.V. Razrabotka i issledovanie sposoba vel'tsevaniya s tsirkulyatsiey koksika klinkera v sisteme “gazovyj potok-shihta”: avtoreferat dissertatsii [Development and Research of Rotary-Kiln Process with Coke Fines Circulation in System «Gas Flow-Furnace»: abstract of a thesis]. North Cauca-sian mining and metallurgical institute, Ordzhonikidze, 1974. 30 p.

14. Hodov N.V., Eputaev G.A., Davidson A.M. [Mathematical description of Rotary-Kiln Opera-tions as an Object with Distributed Parameters]. The Bulletin of North-Caucasian Mining and Metallur-gical Institute, 1973, vol. XXXIII, pp. 17–19. (in Russ.)



СВЕДЕНИЯ ОБ ИЗДАНИИ

Серия основана в 2001 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС 77-57366 выдано 24 марта 2014 г. Федеральной службой по

надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций. Журнал включен в Реферативный журнал и Базы данных ВИНИТИ. Сведения о журнале ежегодно

публикуются в международной справочной системе по периодическим и продолжающимся изданиям «Ulrich’s Periodicals Directory».

Решением Президиума Высшей аттестационной комиссии Министерства образования и науки Рос-сийской Федерации от 19 февраля 2010 г. № 6/6 журнал включен в «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук».

Подписной индекс 29008 в объединенном каталоге «Пресса России». Периодичность выхода – 4 номера в год.

ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ АВТОРОВ

1. Тематика. В журнале публикуются статьи по следующим научным направлениям: управление в раз-личных отраслях техники, а также в административной, коммерческой и финансовой сферах; математическое, алгоритмическое, программное и аппаратурное обеспечение компьютерных технологий, в том числе компью-терных комплексов, систем и сетей; измерительные системы, приборостроение, радиоэлектроника и связь.

2. Структура статьи. Статья содержит УДК, название (не более 12–15 слов), список авторов, аннотацию (не более 300 знаков), список ключевых слов, введение, основной текст (структурированный по разделам), заключение (обсуждение результатов), литературу (в порядке цитирования, по ГОСТ 7.1–2003). В конце статьи следуют элементы на английском языке: название, аннотация, список ключевых слов, литера-тура (references). Бумажная версия статьи подписывается всеми авторами.

3. Параметры набора. Размеры полей: левое – 3 см, правое – 3 см, верхнее и нижнее – по 3 см. Текст статьи набирать шрифтом Times New Roman размером 14 пт. Выравнивание абзацев – по ширине. Отступ первой строки абзаца – 0,7 см. Междустрочный интервал – полуторный. Включить режим автоматического переноса слов. Все кавычки должны быть угловыми («»). Все символы «тире» должны быть среднего раз-мера («–», а не «-»). Ключевые элементы статьи – шапка, заголовки разделов – следует выделять полужир-ным. Знак разделения целой и десятичной части числа – запятая. Между числом и единицей измерения должен стоять неразрывный пробел (Ctrl + Shift + Пробел).

4. Формулы. Набираются в Microsoft Equation либо MathType с отступом 0,7 см от левого края. Размер обычных символов – 10 пт, размеры индексов первого порядка – 71 %, индексов второго порядка – 58 %. Но-мер формулы размещается за пределами формулы, непосредственно после нее, в круглых скобках.

5. Рисунки и таблицы. Рисунки имеют разрешение не менее 300 dpi. Рисунки нумеруются и имеют названия (Рис. 1. Здесь следует название рисунка). Таблицы нумеруются и имеют названия (Табли-ца 1. Здесь следует название таблицы).

6. Адрес редакции. 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76, корп. 3б, 4-й этаж – деканат ПС/КТУР-факультета, зам. отв. ред. д.т.н., проф. Л.С. Казаринову. Адрес электронной почты ответственного секре-таря журнала: [email protected]

7. Подробные требования к оформлению. Полную версию требований к оформлению статей и при-мер оформления можно загрузить с сайта журнала vestnik.susu.ac.ru/ctcr.

8. Плата с аспирантов за публикацию рукописей не взимается.

Редактор А.Ю. Федерякин Компьютерная верстка С.В. Буновой, И.А. Захаровой

Издательский центр Южно-Уральского государственного университета

Подписано в печать 30.10.2014. Формат 6084 1/8. Печать цифровая.

Усл. печ. л. 17,67. Тираж 500 экз. Заказ 347/507.

Отпечатано в типографии Издательского центра ЮУрГУ. 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76.


вестник южно...

Career