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23 この系のむだ時間補償要素は,入力信号を y とすると,  Vn = K(1 - e- sL)  1  yn           (1+T1s) また系全体の制御式は(4)式の通りとなる。  Yn = R Σ Fi + KP〔(En - En-1)+α(Vn - Vn-1)     +KI( En+αVn )〕    …………………(4) ここにFはミルへの原料送入量,Rは生原料の含有水分に関する補正項,Eはミル前ホッパレベルの制御偏差を示す。 (4)式の第1項は,フィードフォワード制御に関するもので,Rは生原料に対する水分含有率およびダスト飛散率を与えるが,この値は連続して測定することが困難のため,代表的な数値を定数として設定する。 4. 制御結果 この系の推定最大制御偏差は,最大の外乱発生時,すなわちミルの起動・停止時におけるむだ時間内での偏差E1と定常状態での最大偏差E2の和で表せる。 実際の運転では,全数のミルが同時に起動・停止を行うことはないので,これを半数について行われるという前提にし,最大の偏差を±E1とした。したがって前ホッパの有効容量をΣ2E1iとした。実際の運転でもこの推定最大制御偏差内での制御を行うことができた。 このプロセスでの問題点は,乾燥機通過のむだ時間Lと時定数T1が常時変動すること,および水分含有率が変化することである。むだ時間および時定数の変動は,主図2 原料乾燥工程とミル前ホッパレベル制御系として生原料の性状,水分などに基づく,乾燥機内璧への原料付着量変化が主原因と推定されるが,むだ時間補償制御の場合は,補償むだ時間と実むだ時間の差が制御を乱すので,できるだけ正確な値としたい。 また本制御系では,生原料の水分含有率が変化した場合,これの補正をホッパレベルの変化量として行うので定常偏差が生じる原因となり,長いむだ時間を経て修正の制御が行われる。 従って,さらに小さな制御偏差で運転を可能ならしめるには,この水分補償値の自動決定およびむだ時間の同定を含めた数学モデルによる方法が必要になる。 5. むすび ここではむだ時間が非常に長く,かつ外乱の大きい系について説明を行った。この制御は,ここで述べた問題以外に,ホッパへの振分制御も制御の安定化に必要であるが,ここではむだ時間補償制御を中心に説明した。 このプロセスは,むだ時間が長いばかりでなく,過渡応答特性が変化するなど実プロセス特有の難しい問題を多く含んでいる。従って,ここで述べたプロセスがO.J.Smith法の適用限界にあると思われる。…………………(3)