WEB-ресурс научно-практических конференций

К.т.н. Кошеков К.Т. ^* , д.т.н. Кликушин Ю.Н. ^** , д.т.н Мутанов Г.М. ^***

^* Северо-Казахстанский государственный университет, ^** Омский государственный технический университет, ^*** Восточно-Казахстанский государственный технический университет

Метод определения концентрации веществ в электролитах гальванического производства

В настоящее время, в связи со сложностью и вредностью для обслуживающего персонала, жестко встает вопрос об автоматизации процессов гальванического производства [1]: контроль состояния электролита в ваннах, подогрев/охлаждение, перемешивание и т.д. В данном случае гальваническая ванна является объектом автоматизации, ее структурная схема представлена на рис. 1.

Рис. 1. Структурная схема гальванической ванны ( W ₀ ( p ) – передаточная функция)

Процесс определения концентрации веществ в электролитах происходит при помощи анализатора [2], принцип работы которого основан на преобразовании измеряемой электропроводности y , зависящей от концентрации, в напряжение ( U ( t ) ). Управляющим воздействием n влияют на поведение объекта управления: добавление компонентов, вращение барабана, подогрев/охлаждение, слив электролита и т.д. Влияние окружающей среды отражает возмущающее воздействие M ( t ), однако в [1] указано, что на технологический процесс гальванического производства окружающая среда существенного влияния не оказывает, следовательно, M ( t )=0. Тогда с выхода анализатора напряжение будет равно

(1)

где - помеха измерения, которую, на основании анализа технологического процесса и экспериментальных данных, можно отнести к классу аддитивных и представить выражением:

, (2)

где - технологическая помеха, обусловленная особенностями процесса нанесения гальванических покрытий, требующими подогрева или охлаждения электролита, перемешивания, качания штанг, непрерывной фильтрации;

- физическая, возникающая в виду наложения электромагнитных процессов и ультразвуковых явлений из-за неравновесности среды с электролитом по причине постоянного протока, динамического движения и градиента концентрации электролита;

- электротехническая, обусловленная пульсациями выпрямленного тока источников питания и дребезгом контактов коммутационной аппаратуры.

Помеха измерения является случайной величиной, поскольку все входящие в выражение (2) составляющие являются случайными функциями. Следовательно, определение концентрации в общем случае, является случайным процессом, поскольку при любом фиксированном значении невозможно точно определить . Из [3] следует, что изучение случайных процессов требует применения статистических методов анализа. При статистическом подходе нет необходимости определять точный результат отдельного измерения, а можно основываться на исследовании множества таких измерений. В этом случае удается найти закономерности и количественные соотношения, характеризующие случайный процесс в среднем. Следовательно, для повышения качества работы автоматизированных систем управления технологическим процессом нанесения гальванических покрытий необходима более точная оценка среднего значения измеряемой величины – сигнала с выхода анализатора.

В [3] рассматриваются вопросы оценки погрешностей измерений и указано , что в информационно-измерительной технике оценка среднего значения случайного процесса зависит от вероятностных характеристик, в частности, в зависимости от вида распределения случайного сигнала. При этом качество оценки, определяемое значением ее дисперсии, следующим образом связано с формой распределения:

· при even (равномерном), 2 mod (двумодальном), asin (арксинусном) распределениях сигнала наилучшей оценкой среднего является - центр размаха – полусумма максимального и минимального значений вариационного ряда наблюдений:

(3)

· при simp (треугольном), gaus (нормальном) распределениях сигнала наилучшей оценкой среднего служит – среднеарифметическое значение вариационного ряда:

(4)

· при lapl (двустороннем экспоненциальном), kosh (Коши) распределениях сигнала наилучшей оценкой среднего служит – медиана ( Md ), значение, которое делит упорядоченное множество значение пополам, так что одна половина значений оказывается больше медианы, а другая – меньше:

. (5)

Если в данных есть объединенные классы, особенно в окрестности медианы, то необходимо произвести табулирование частот, интерполировать внутри разряда значений. Оценкой медианы будет величина , а медиана находится по формуле:

, (6)

где - фактическая нижняя граница интервала медианы;

- ширина интервала медианы;

- частота, накопленная к интервалу медианы;

- частота в интервале медианы.

Если это обстоятельство не учитывать, а использовать, как это часто бывает, в качестве единственной оценки среднего только среднее арифметическое, то проигрыш в точности оценки может составлять десятки-сотни раз.

Таким образом, стремление обеспечить максимальную точность оценки среднего, связано с необходимостью получения информации о форме распределения ряда наблюдений измеряемой величины.

Для того, чтобы процедура распознавания образов распределений стала «метризуемой», были разработаны такие инструменты анализа, которые на алгоритмическом уровне выполняют функции отображения дискретизированного по времени измерительного сигнала наблюдений в идентификационное число по выражению

(7)

где - среднее значение,

Приписывание этому числу качественного признака в виде характеристики распределения измеренных значений по таблице 1.

Таблица 1. Идентификационная шкала для определения формы распределения измеренных значений

Представленная ИШ построена для основных симметричных распределений и для объема выборки N =1000. Шкала охватывает полный диапазон возможных значений идентификационного параметра ( IdP ), называемого в данном случае виртуальным объемом и обозначаемым NF .

Авторами была разработана компьютерная измерительная система контроля гальванических ванн, в которой был реализован алгоритм определения среднего измеренных значений по описанной методике, и внедрена в производственный процесс на АО «ПЗТМ» (г.Петропавловск).

Литература:

1. Гальванические покрытия в машиностроении. Справочник. В 2-х томах/Под ред. М.А. Шлюгера. - М.: Машиностроение, 1985. - 240 с.

2. Свинцов В.Я., Липчанский А.А., Тукачев А.А. Оценка чувствительности фазометрического анализатора концентрации веществ //Датчики и системы, г.Жуковский. - 2004. - №3. - С.34-35.

3. Кликушин Ю.Н., Кошеков К.Т. Методы и средства идентификационных измерений сигналов: Монография. – Петропавловск: Изд-во СКГУ им. М.Козыбаева, 2007. – 186 с.