andreev: (Крупно)
[personal profile] andreev
В прошлом посте я писал про перевороты в сознании, которые продолжают меня преследовать в процессе работы. Для начала придётся рассказать немного о моей работе. То, чем я в основном занимаюсь, называется динамикой и регулированием гидропривода. Т.к. при проектировании гидропривода мусоровоза или самосвала редко возникает потребность в изучении динамических процессов, я занимаюсь преимущественно высокоточными следящими гидроприводами, т.е. предназначением которых является быстрое и точное перемещение в заданное положение под действием больших нагрузок.
Такие приводы применяются во многих отраслях промышленности (начиная станкостроением и заканчивая авиацией). Мне больше всего довелось работать с гидравликой мобильных машин, поэтому за пример для иллюстрации я возьму оттуда. Самый простой пример следящего гидропривода - это электрогидравлический усилитель руля. У меня в машине стоит электроусилитель руля (чему я очень рад), но на тех машинах, которыми я занимаюсь (с нагрузкой на ось больше 10 тонн) электроусилитель сложно себе представить из-за огромных размеров, поэтому там стоит именно гидроусилитель. Основная задача гидроусилителя - переложить работу по повороту огромного неповоротливого колеса с хилых мышц водителя на маленькие (в сравнении с размером колеса) гидроцилиндры. Водителю остаётся сообщить следящему гидроприводу требуемый угол поворота колеса посредством поворота "баранки", а всё остальное сделает система регулирования.
Проблема заключается в том, что прийти в заданное водителем положение колесо может множеством способов: может тащиться пол часа, может рвануть так, что оторвётся от машины, а может плавно и быстро повернуться. Для того, чтобы наверняка предсказать как же колесо будет поворачиваться, как раз и нужно изучить динамику и разработать систему автоматического регулирования этого гидропривода.


В идеале это делается следующим образом: исходя из известных законов физики, записываются уравнения, описывающие в динамике движение всех подвижных элементов гидропривода (составляется математическая модель). Далее по этим уравнениям в специальной программе (например - MATLAB Simulink, Simulation X, Adams, ну или для больных патриотизмом головного мозга - ПК МВТУ) эти уравнения превращаются в своего рода компьютерный симулятор разрабатываемого привода, с тем отличием, что поведение системы там описывается зачастую без графической визуализации, а посредством графиков зависимостей от времени. После того как этот симулятор готов, с ним можно играть сколько влезет. Можно придумывать разные регуляторы, смотреть как будут влиять на работу различные параметры и как привод будет реагировать на возмущения. После этого создаётся конструкция, при необходимости уточняется математическая модель, привод изготавливается и работает потом так же хорошо, как и отлаженная математическая модель.
Однако, жестокая реальность, как правило, разбивает этот стройный порядок вдребезги... В действительности после изготовления наиболее вероятно два исхода:
1) Если конструкция совсем новая и никем раньше не делалась, то чаще всего привод, который должен был блестяще работать, бьётся в конвульсиях/заклинивает/плюётся маслом из неожиданных мест/просто не шевелится.
2) Если конструкция известна и сто лет как работает, привод будет работать, но если начать сравнивать его работу с математической моделью, сходство будет примерно такое же, как между детским рисунком и картиной живописца.
В начале своей работы я был уверен, что математическая модель - это как раз картина живописца, а паршивая реальность - детский рисунок. Для меня не было сомнений, что если детально описать каждый маленький золотничок в системе, если учесть сжимаемость каждой капли масла в гидроприводе, то результатом расчёта математической модели будет не что иное, как истинное его поведение.
Примерно в таком состоянии я защитил свой диплом, в котором была математическая модель регулятора насоса, над которой я работал без малого пол года ещё до официального начала дипломного проектирования. Для того, чтобы разочароваться в её точности мне понадобилось значительно меньше времени - примерно пару летних месяцев возни со стендом для испытания этого насоса, в течение которого я 4-5 раз перебрал регулятор насоса с тем, чтобы понять почему он не работает. Каждый раз причина, казалось, была очевидна - засорение дросселя засохшим клеем (добавил в регулятор фильтр из медной сетки), малая площадь этих дросселей (освоил электроэрозионную обработку, чтобы увеличить количество дросселей), заклинивание механизма (это была просто бредовая идея, которая никак не подтвердилась). В итоге выяснилось, что причина всему - промявшийся фторопластовый башмак из-за которого золотник находился в неправильном начальном положении. Прокладка в 0,1 мм решила эту проблему и регулятор заработал.

Переворот в сознании №1: Доскональное знание работы любого устройства на уровне математической модели не поможет разобраться в поломке реального устройства. Как для того, чтобы научиться плавать, нужно залезть в воду, так же и для того, чтобы считать себя экспертом в области железок, нужно с этими железками напрямую общаться.

Но дальше меня сразу же ждал второй переворот в сознании. В эксперименте ничего похожего на мою математическую модель не было и близко. Внезапно выянилось, что все крохи (вроде сжимаемости жидкости), которые я в ней учёл, не оказывают никакого влияния, зато влияют вещи о которых я и подумать не мог. Так выяснилось, что повышенное трение приводит не к уменьшению колебательности (как я привык считать), а наоборот - к увеличению колебательности, в случае если оно имеет место в обратной связи. Переписав всю математическую модель с нуля, удалось достигнуть более правдивых результатов, при том, что модель считалась на порядок быстрее, чем старая с гораздо большим количеством учтённых факторов.

Переворот в сознании №2: В любых расчётах сначала нужно чётко определиться с тем, что действительно влияет на процессы, а чем можно и нужно пренебречь.

Конечно же, на этом все сюрпризы не закончились и последний переворот в сознании случился совсем недавно и связан с волновыми процессами в трубопроводах. За 4-5 лет своей деятельности в области математического моделирования гидроприводов я не ощущал дискомфорта от пробела в образовании в части волновных процессов. Конечно же, я имел представление о том, что давление в системе возникает не внезапно, а изменяется со скоростью звука в среде, знал что такое гидроудар и даже мог вывести формулу Жуковского. Этого представления мне вполне хватало, и я не заморачивался с освоением методов учёта волновых процессов, т.к. всем известно, что уравнения в распределённых параметрах для жидкости по-человечески не решаются.
Но несколько месяцев назад стало понятно, что настало время встряхнуться и освоить всё-таки новый для меня метод моделирования трубопроводов. Выяснилось, что существуют такие кривые, вдоль которых дурацкие уравнения в частных производных превращаются в родные и понятные обыкновенные дифференциальные уравнения. После этого нужно всего-то решить эти обыкновенные дифференциальные уравнения вдоль кривых (которые ещё называются характеристиками) и найденное решение превратить в решение исходного уравнения.
Не знаю как у вас, но у меня взрывался мозг при каждой попытке вникнуть в это описание. Несколько раз я расписывался для себя в том, что это и есть потолок моего понимания в математическом моделировании. Задача осложнялась ещё и тем, что попутно приходилось разбираться в незнакомых мне функциях MATLAB'а. Но в конечном итоге всё оказалось предельно просто и сейчас мне уже даже немного стыдно, что я сразу не мог всё это переварить. Ну и результат стоил того, т.к. он принёс ожидаемый переворот в сознании.
У одного из наших заказчиков была проблема - при довольно быстром открытии распределителей у них вышибало манжету из-за того, что в сливной линии возникало большое давление. По предварительным расчётам этого никак быть не могло, а в так называемый гидроудар я особо не верил, т.к. за время открытия распределителя волна должна была успеть пробежать туда-обратно не один раз. Не верил, пока не замоделировал это недавно освоенным методом.
На гифке внизу моделируется процесс опускания груза массой 10 тонн на гидроцилиндре, соединённым с баком трубопроводом длиной 40 м. По расчётам давление в этой трубе не должно превышать пары атмосфер. На самой гифке показаны распределения давлений (вверху) и скоростей (внизу) по длине трубы.


Видно, что в самом начале давление в левом конце трубы подскакивает до значения примерно в 5 раз больше расчётного.

А вот что будет, если немного скорректировать траекторию открытия золотника без увеличения времени его открытия:


Как видно, без существенныз переделок, просто немного перепрограммировав микроконтроллер, можно избавиться от больших проблем.

Ну а главный вывод - никогда не нужно лениться осваивать новые методы, особенно в те моменты, когда тебе кажется, что уже всё освоено.

Date: 2015-07-08 10:51 am (UTC)
From: [identity profile] phil-8.livejournal.com
Привет! Классная статья. Отправил сообщение в личку, глянь, будь добр.

Date: 2015-07-18 04:04 pm (UTC)
From: (Anonymous)
Прекрасная заметка!
Подписываюсь под каждым словом, т.к. всегда считал, что моделирование не может полностью заменить эксперимет.
П.С. про осевую нагрузку
Если я праильно понимаю, то Вы занимаетесь машинами, у которых нагруз
ка на ось 15 т, и управляемыми являются все 8 (или 12 или 16) колес :)
Любопsтыно, а что если на них использовать электропривод рулевого управления с компактными редукторами типа TwinSpin? Может быть это реальная альтернатива сегдняшнему электрогидравлическому приводу?

Date: 2015-07-19 12:20 pm (UTC)
From: [identity profile] engineerandreev.livejournal.com
Я с такими решениями не сталкивался. Активнее всех альтернативу гидроприводу ищут в авиации. И там, насколько мне известно, на электропривод удалось перевести пока что только привод закрылков. В остальных системах компактнее, легче и надёжнее гидропривода пока ничего нет.

Date: 2015-07-19 04:41 pm (UTC)
From: (Anonymous)
>Активнее всех альтернативу гидроприводу ищут в авиации<
Да, конечно. Сейчас много говорят о концепции "полностью электрического самолета". Именно от этого я отталкивался. В "машины с нагрузкой 15 т на ось" многое пришло из авиации и я подумал, что при разработке новых КамАЗов могли применить тот же подход.
Т.е. исходя из наличия электротрансмиссии разработчики могли рассмотреть вариант "полностью электрического автомобиля" с ВРУ на базе авиационных электромеханических актуаторов.
П.С. Сейчас прочитал Вашу диссертацию. Мне было очень интересно.

Date: 2015-07-20 06:53 am (UTC)
From: [identity profile] engineerandreev.livejournal.com
Ну до полностью электрической подвески точно ещё далеко)

Date: 2015-07-20 08:50 am (UTC)
From: (Anonymous)
Про подвеску я не говорил :)
Я имел в виду только всеколесное рулевое управление. ;)

П.С. Когда читал Вашу диссертацию, то на стр. 19 встретил упоминание алгоритма преодоления траншеи, разработанного М.М. Жилейкиным.
По тексту данный алгоритм позволяет машине 8х8 преодолевать рвы, ширина которых превышает диаметр колеса на на 5%. Т.е. при диаметре колеса 1600 мм ширина рва будет всего 1680 мм. Не понимаю, почему получается так, что машина с управляемой подвеской преодолевает ров, меньшей ширины, чем старый МЗКТ-7930, который переезжает рвы шириной 2 м.

Date: 2015-07-20 08:54 am (UTC)
From: [identity profile] engineerandreev.livejournal.com
Тут речь о преодолении на очень низких скоростях. С неуправляемой подвеской и с заданными рабочими ходами колесо на низкой скорости просто провалится в ров.

Date: 2015-07-20 09:21 am (UTC)
From: (Anonymous)
А какой ход подвески на отбой рассматривался в том исследовании?

Date: 2015-07-20 09:23 am (UTC)
From: [identity profile] engineerandreev.livejournal.com
Я боюсь, что это уже вопросы не для интернет-переписки) В диссертации даны приблизительно похожие цифры.

Date: 2015-07-20 09:38 am (UTC)
From: (Anonymous)
Понятно :)
Получается, что в обсуждаемых материалах целенаправленно был рассмотрен некий идеализированный случай.
Реальная машина с такими техническими решениями должна преодолевать более широкие рвы...
Кстати, как Вам французское шасси 10х10, близкое по осевым нагрузкам к МАЗ-543/7930?
http://www.youtube.com/watch?v=AjVuK-e9J4w
Преодолевает ров шириной 3 м, эскарп высотой 80-см и стенку высотой 54 см.

Date: 2015-07-20 08:53 am (UTC)
From: (Anonymous)
Про подвеску я не говорил :)
Я имел в виду только всеколесное рулевое управление. ;)

П.С. Когда читал Вашу диссертацию, то на стр. 19 встретил упоминание алгоритма преодоления траншеи, разработанного М.М. Жилейкиным.
По тексту данный алгоритм позволяет машине 8х8 преодолевать рвы, ширина которых превышает диаметр колеса на на 5%. Т.е. при диаметре колеса 1600 мм ширина рва будет всего 1680 мм. Не понимаю, почему получается так, что машина с управляемой подвеской преодолевает ров, меньшей ширины, чем старый МЗКТ-7930, который переезжает рвы шириной 2 м.

Date: 2015-10-02 03:08 pm (UTC)
From: [identity profile] fixik-papus.livejournal.com
Насчет пункта 1 - не согласен.
Правильная мат.модель позволяет сделать хорошую диагностику неисправностей без применения лишних датчиков.

Простейший пример: есть ТЭН с регулятором который греет воду в бочке. Есть датчик температуры ее.
Если прописать в контроллер ожидаемое изменение температуры по времени при известной мощности ТЭНа (обычный дифур) и правильно сравнить с фактическим - можно надежно диагностировать обрыв ТЭНа безо всяких датчиков тока через него.

Date: 2015-10-03 08:33 am (UTC)
From: [identity profile] engineerandreev.livejournal.com
Здесь я имел в виду несколько другое. Знание функционирования какой-либо системы на уровне теории не может заменить опыт практической эксплуатации. Другими словами, теоретик в случае появления автоколебаний в системе будет искать ошибку в регуляторе, а опытный слесарь подтянет нужную гайку, устранив люфт в обратной связи, даже не подозревая как линеаризовать эту нелинейность методом гармонической линеаризации.
Естественно, этот вывод не отменяет пользу от использования математических моделей в системах управления.
Page generated Jul. 27th, 2017 08:30 am
Powered by Dreamwidth Studios