|
непрерывный процесс транспортирования компонентов строительной смеси условно разбить на N дискретных с заданной периодичностью приложения корректирующих воздействий. Предложено оценивать протяженность интервала разбиения через корреляционную функцию. Однако на практике могут возникнуть сложности с непосредственным определением корреляционной функции в процессе транспортирования компонентов смеси и использованием полученной информации в оперативном управлении процессом. Можно предложить несколько иной подход при определении протяженности условно-постоянного интервала, используя практически неограниченное быстродействие современных ЭВМ по накоплению и обработке управляющей информации о ходе технологического процесса, снимая тем самым вопрос о практическом использовании теоретических разработок. Случайный сигнал в виде изменения мгновенной производительности процесса транспортирования может быть интерпретирован последовательностью импульсов различной длины. В этом случае ошибка измерения реальной массы представляет собой сумму интегралов от масс отдельных импульсов, полученных в процессе измерений. Результат зависит от такой интегральной характеристики как производительность потока, отнесенной к отдельному импульсу. Это позволяет оценивать погрешность измерения по выборке в виде последовательности импульсов длиной, достаточной для построения статистического ряда и подбора статистического распределения. Возникает задача выравнивания статистических рядов, в основе которой лежит оценка меры расхождения между теоретическим и статистическим распределениями в виде критерия согласия Пирсона X2 [22]. Т.е. необходимо определять время существования Т или длину представительной выборки из последовательности знакопеременного ряда импульсов так, чтобы вычисленный критерий X2 в функции Т : 101 |
асфальтобетонной смеси на смешение параллельно, в результате чего мгновенные значения отклонений масс в потоках от номинала являются функциями времени и управляющих воздействий. При циклических технологиях погрешность характеризуется величиной максимальных или усредненных отклонений, полученных по окончании технологического процесса по отношению к заданной порции (номиналу) [60]. В непрерывных процессах нет определенности в части номинала, по отношению к которому следует оценивать погрешность [28]. Поэтому с технологической точки зрения для характеристик процессов непрерывного транспортирования дозирования при приготовлении строительных смесей необходимо выбрать промежуток времени, за который величина отклонения от номинала по отношению к самому номиналу будет достаточно полно характеризовать качество процесса. Величина этих отклонений по существу один из самых главных параметров при расчете и настройке дозирующих систем, рассматриваемых в качестве систем автоматического измерения расхода. Можно воспользоваться следующими соображениями. Величина ошибки дозирования при непрерывном транспортировании компонентов определяется интегралом AQndt за принятое время интегрирования, < о которое для циклических дозаторов равно времени цикла до приложения команды на окончание процесса. Для дозаторов непрерывного действия таким отрезком должно быть время, в течение которого можно получить реальную информацию о процессе транспортирования дозирования. Такой подход позволяет непрерывный процесс транспортирования компонентов строительной смеси условно разбить на N дискретных с заданной периодичностью приложения корректирующих воздействий. Предложено оценивать протяженность интервала разбиения через корреляционную функцию. 280 Для стационарного эргодического случайного процесса x(t) подачи компонентов среднее по совокупности равно среднему по времени интервала Достаточная информативность оценки достигается только при ширине интервала Т, границы которого определяются йредставительностыо выборки случайных значений для получения корреляционной функции с заданной точностью. Точность определения корреляционной функции Rx зависит от величины интервала интегрирования Т и максимального т. Под максимальным х понимается такой интервал времени тш ах, начиная с которого будет выполняться неравенство JR(t)< 0,05R(0), где R(x)корреляционная функция центрированного случайного процесса x(t) = x,(t)-m ; x(t)случайный процесс; m = M{x,(t)} математическое ожидание x,(t). Следующее неравенство служит для оценки Т: где а = 3/хтах, [3 характеризуют быстроту затухания корреляционной функции и ее колебательные свойства. Однако на практике могут возникнуть сложности с непосредственным определением корреляционной функции в процессе транспортирования компонентов смеси и использованием полученной информации в оперативном управлении процессом. Можно предложить несколько иной подход при определении протяженности условно-постоянного интервала, используя практически неограниченное быстродействие современных ЭВМ по накоплению и обработке управляющей информации о ходе [22, 94]: (5.28) 281 технологического процесса, снимая тем самым вопрос о практическом использовании теоретических разработок. Случайный сигнал в виде изменения мгновенной производительности процесса транспортирования может быть интерпретирован последовательностью импульсов различной длины. В этом случае ошибка измерения реальной массы представляет собой сумму интегралов от масс отдельных импульсов, полученных в процессе измерений. Результат зависит от такой интегральной характеристики как производительность потока, отнесенной к отдельному импульсу. Это позволяет оценивать погрешность измерения по выборке в виде последовательности импульсов длиной, достаточной для построения статистического ряда и подбора статистического распределения. Возникает задача выравнивания статистических рядов, в основе которой лежит оценка меры расхождения между теоретическим и статистическим распределениями в виде критерия согласия Пирсона X2 [22]. Т.е. необходимо определять время существования Т или длину представительной выборки из последовательности знакопеременного ряда импульсов так, чтобы вычисленный критерий X2 в функции Т : X ’ = t ( m , P i ) \ (5.29) М ПР; (где 1 П;число измеренных амплитудных значений импульсов в i-ом разряде; пчисло измерений; р;теоретическая вероятность), при увеличении объема выборки за счет Т, принял значение, при котором вероятность Р меры расхождения теоретического и статистического распределений будут не меньше заданного. Процесс обработки случайных значений может считаться законченным, а полученные статистические параметры, такие как математическое ожидание и дисперсия, будут целиком и полностью характеризовать случайную выборку за время Т. Далее происходит повторение процедуры вычисления X2 и статистических характеристик за следующий интервал времени Т и т.д. 282 |