Другим примером может стать критическое накопление погрешности с выходом выходной характеристики за пределы допуска. Это может быть работа клапана на верхнем пределе перепада давлений, за которым происходит критическое изменение характеристики регулирования из-за попадания в кавитационную область. При большой погрешности измерения попадание в эту область будет невыявленным и частым, что приведет к появлению дополнительных возмущений в процессе. Еще одним примером будет контур регулирования осветленной воды в связи с весом м2. Говорят специалисты KRUGER WAYGAMATIK, Канада:

«Комбинат имеет следующие показатели:

– Новая бумагоделательная машина для выпуска легкомелованных видов бумаг.

– Коммуникации, основанные на HART протоколе.

– Основная система управления – Metso DNA

– Основное обеспечение – Metso Automation, (регулирующие и отсечные клапаны, датчики концентрации и анализаторы), АВВ – датчики температуры, давления и расхода, Е+Н – расходомеры, Vega – регуляторы давления, Rosemount (управление температурой и давлением от HART DTM).

Устранение малых вариаций отмечалось при отклонении от заданного перемещения на клапане подачи осветленной воды. Отклонение до 0,8% обычно не так важно, но в этом случае оно имело очень большой эффект на вес м2 бумаги. После регулирования, установки цифрового позиционера с возможностью самодиагностики и увеличения надежности измерений, отклонение перемещения от заданного было уменьшено до 0,3% и вариации веса м2 были соответственно уменьшены. Сейчас значение тревожного сигнала при отклонении перемещения от заданного для этого клапана установлено на величине не более 0,3%.»

2. Расчет систематических погрешностей выходных характеристик, обусловленных применяемыми узлами бумагоделательного оборудования.

3. Задачи синтеза точности. По найденным или заданным из опыта, аналогии или по техническим требованиям значениям предельных отклонений выходных характеристик проводится расчет необходимых предельных верхних и нижних отклонений и, следовательно, допусков входной информации. Такая задача наиболее характерна при проектировании контуров регулирования.

4. Задача анализа точности по значениям предельных отклонений показателей входной информации; прогноз значений возможных предельных отклонений или полей рассеяния выходных характеристик.

5. Задача отстройки от критических состояний. Это расчет необходимых малых отклонений входных характеристик для отстройки выходных характеристик на заданную величину от нежелательного уровня или критических состояний. Задачами являются, как отстройка от резонанса амплитуд пульсаций концентрации, давления и др., снижение виброактивности самого клапана, удерживание показателей бумаги, например, веса м2 в характерных более жестких допусках с выделением подсортов бумаги. Сюда же относится и задача доводки средних значений выходных характеристик до определенного уровня без изменения номинальных значений входных параметров. Одной из них может быть нахождение критических состояний процесса, при которых регулирующие клапаны выходят за пределы наиболее эффективного диапазона регулирования (50-70%). На языке теории вероятности такие задачи называются «задачами преднамеренного смещения распределений».

6. Расчет погрешностей выходной информации, обусловленной действием отклонений внешних возмущений от заданного уровня. Как правило, эти задачи относятся к возмущениям, возникающим в процессе эксплуатации оборудования. Вполне правомерно, чтобы при решении задач анализа и синтеза точности принималось во внимание влияние внешних возмущений, износа и старения еще на стадии проектирования изделия. Для клапанов, установленных на определенной технологической линии, эта задача означает найти такое сочетание погрешностей, при которых процесс выходит за пределы допусков.

Для решения этих задач должны быть решены дополнительные задачи:

– Отбор и ранжирование функциональных параметров, выявление взаимосвязей между ними, формирование исходных зависимостей. Для бумагоделательной машины и участка массоподготовки ими может быть в основном уравнение материального баланса.

– Установление законов распределения функциональных параметров и выходных характеристик.

– Определение оценок, ошибок и доверительных интервалов показателей, полученных экспериментально.

– Оптимизация допусков. Нахождение экстремума, максимума – минимума выходной характеристики или параметра технологического процесса. Практические результаты – это получение таких значений предельных отклонений, которые обеспечивают минимальную величину поля рассеяния, определяют коэффициент относительного рассеяния и относительной асимметрии выходной характеристики.

Кроме того, должен быть выбран метод оценки точности. Для предприятий ЦБП, очевидно, наиболее эффективны экспериментальные методы. Из них наиболее эффективен метод регрессий по результатам активного или пассивного экспериментов. В случае установившегося производства может быть обследована выборка качественных показателей достаточно большого объема. Измеряются значения выходных характеристик, входных параметров и внешних возмущений. Затем определяются статистические характеристики, функции плотности вероятности и законы распределения, коэффициенты корреляции между входными параметрами и выходными характеристиками. Далее определяются комплексы показателей для внешних возмущений и их связей между собой и с выходными характеристиками. Зная модели плотности вероятности, можно определить поля рассеяния, верхние, нижние отклонения, коэффициенты относительного рассеяния, коэффициенты относительной асимметрии. Имея набор перечисленных величин, конструируются формулы для расчета точности.