Алгоритм взаимодействия машинно-тракторных агрегатов на заготовке силоса из провяленных трав

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Сельскохозяйственные науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

ISSN 0131−5226. Сборник научных трудов. ИАЭП. 2015. Вып. 86.
УДК 631. 37
И.Ф. СЕРЗИН, канд. техн. наук- Э.А. ПАПУШИН, канд. техн. наук
АЛГОРИТМ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МАШИННО-ТРАКТОРНЫХ АГРЕГАТОВ НА ЗАГОТОВКЕ СИЛОСА ИЗ ПРОВЯЛЕННЫХ ТРАВ
В статье представлен алгоритм взаимодействия агрегатов на заготовке силоса из провяленных трав, позволяющий методами статистического моделирования провести имитационные эксперименты на ЭВМ. Алгоритмом предусмотрено формирование и выдача на печать массивов информации для каждой смены и каждой участвующей в уборке машины, в которых последовательно описываются элементы работы, моменты начала и конца каждого из них, общее время работы машины на протяжении смены и его распределение по элементам, а также выполненный объем работы.
Ключевые слова: алгоритм, машинно-тракторный агрегат, заготовка силоса
I.F. SERZIN, Cand Sc (Eng) — Е.А. PAPUSHIN, Cand Sc (Eng)
INTERACTION ALGORITHM OF IMPLEMENT/TRACTOR SYSTEMS FOR SILAGE MAKING FROM AIR-CURED GRASS
The paper presents the interaction algorithm of implement-tractor systems for making silage from air-cured grass, which allows conducting the computer-based simulation experiments by statistical modeling techniques. The algorithm includes formation and printing of data arrays for each work shift and each harvesting machine. The data arrays consistently describe the work elements, the beginning and the end of each of them, the total working time of the machine during the shift and its distribution by the work elements, as well as the work scope completed.
Keywords, algorithm, implement/tractor system, silage making
Для непрерывной уборки силосных культур необходимо большое количество разнообразных машин, использование которых должно
48
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства
быть оправдано в экономическом отношении, как при определенных объемах производства, так и при рациональном подборе марок и количественном соотношений уборочных и транспортных агрегатов [1,2,3].
Работу взаимодействующих агрегатов в технологическом процессе заготовки силоса из провяленных трав необходимо организовать так, чтобы кормоуборочные комбайны работали с минимальной потерей времени в ожидании транспортных агрегатов. Но, учитывая, что время рейса транспортных агрегатов не является постоянной величиной и колеблется в широких пределах, в работу пришлось бы включить большое количество транспортных агрегатов, которые большую часть рабочего времени смены простаивали, что экономически не целесообразно. Также нецелесообразно такое положение, когда транспортные агрегаты работают без потерь времени смены, а комбайны в их ожидании простаивают. В результате простоев комбайнов по различным причинам, неравномерности производительности и изменения
производственных условий (длины гона поля, неравномерности урожайности кормовой культуры и т. п.) время заполнения кузова транспортного средства так же не является постоянной величиной, что нарушает ритмичность работы всего технологического транспортно-уборочного комплекса взаимодействующих машин на конкретном поле. Возникает задача определить рациональное соотношение уборочных и транспортных агрегатов и одновременно работающих на конкретном поле в заданных природнопроизводственных условиях [3, 4, 5]. Поставленная задача выбора состава комплексов машин (кормоуборочных агрегатов и транспортных средств), работающих совместно, нельзя корректно решить только исходя из оценок загрузок уборочных и транспортных машин по времени или оценок соотношении производительности звеньев уборочно-транспортного комплекса. Лучшим по количеству машин работающих одновременно на конкретном поле следует считать такой вариант, при котором будут наименьшими затраты на уборку определенного количества растительного материала. Для того
49
ISSN 0131−5226. Сборник научных трудов. ИАЭП. 2015. Вып. 86.
чтобы подсчитать эти затраты необходимо для каждого варианта состава технологических комплексов взаимодействующих машин знать какую часть времени машины каждого типа будут тратить на ожидание обслуживания (взаимообусловленные простои техники во взаимодействующих звеньях).
Предварительный анализ процесса работы взаимодействующих машин показал, что практически невозможно, пользуясь только методами теории массового обслуживания аналитически выразить зависимость основных характеристик процесса уборки кормовых культур на силос (объема работы, выполняемого за смену, величины потерь времени по различным причинам и т. д.) от параметров технологических комплексов и условий их работы [3].
Более полно учесть все имеющие взаимосвязи и факторы можно при статистическом моделировании [3, 4, 5, 6] процесса работы мобильных агрегатов при выполнении операций технологического процесса заготовки силоса из провяленных трав в реальных эксплуатационных данных, получаемых от разрабатываемой системы мониторинга. Однако для этого на основе предлагаемого алгоритма необходимо разработать программу, осуществляющею его работу на ЭВМ [7]. При этом процесс взаимодействия кормоуборочных и транспортных агрегатов при работе в поле имитируется на основе экспериментально установленных (замеренных системой мониторинга) характеристик работающих мобильных агрегатов в различных природно-производственных условиях. Таким образом, работа всего технологического комплекса взаимодействующих машин при различных вариантах организационного режима их работы и постоянно меняющихся природно-производственных условий может быть всесторонне изучена и в результате могут быть выбраны такие количественные соотношения кормоуборочных и транспортных агрегатов при работе на конкретном поле, которые наиболее соответствуют их техническим характеристикам и условиям работы. По результатам моделирования проводится корректировка значений величин, используемых при расчете количественного
50
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства
состава машин работающих в поле, т. е. принимается и исполняется управленческое решение [2].
Для анализа работы, определения технических характеристик и для оценки эффективности использования машин возникает необходимость выделения продолжительности непосредственной работы машин (чистое время работы). Возникает необходимость разделить элементы рабочего процесса на определенные группы. В таком случае программно-аппаратные средства системы мониторинга должны осуществлять дифференциальную фиксацию времени смены работы мобильных агрегатов.
Классификация элементов времени смены является условным. При моделировании работы мобильных агрегатов в процессе заготовки силоса из провяленных трав предлагается сгруппировать отдельные элементы времени смены работы в соответствии с тем, как они влияют на взаимодействие совместно работающих машин и на подсчет затрат на выполнение процесса.
Выделяемые состояния мобильных агрегатов:
Кормоуборочных агрегатов — подготовка к работе- совместная работа с транспортным средством (в группу входит чистое время работы, повороты и заезды в гоны) — ремонт (включает устранение неисправностей, очистку и регулировку рабочих органов) — ожидание транспортных средств.
Транспортных средств — подготовка к работе- рейс порожний и загруженный (время движения от уборочного агрегата до весовой, взвешивание, движения от весовой до места закладки измельченного растительного материала на хранение- ожидание разгрузки, разгрузку, движению без груза, подъезд к уборочной машине, работе, т. е. движению по полю совместно с уборочной машиной, когда убираемый продукт накапливается в кузове транспортного средства) — ожидание готового к работе комбайна.
В основу моделирования процесса уборки положены следующие правила, которые вытекают из сущности организационного режима:
51
ISSN 0131−5226. Сборник научных трудов. ИАЭП. 2015. Вып. 86.
1 Уборка кормовой культуры может быть начата в установленное рабочее время, и относительно этого момента отсчитываются моменты, когда происходят другие события-
2 Если в момент возвращения транспортного средства на поле простаивают или находятся в ожидании транспорта несколько уборочных машин, то это транспортное средство начинает работать с тем комбайном, который ожидает дольше других, и наоборот если ожидают работы с комбайном несколько транспортных средств, то первым начинает работать то транспортное средство, которое возвратилось на поле раньше других-
3 Если при выходе кормоуборочного агрегата из строя, загрузка работающего с комбайном транспортного средства уже достигает части его грузоподъемности, то это транспортное средство отправляется в рейс. Когда транспортное средство загружено недостаточно и отказ комбайна несложный, транспортное средство ожидает устранения неисправности и затем работает с тем же комбайном. Если же случалась такая поломка, которая требует длительного времени на ремонт, это транспортное средство сразу с момента поломки ожидает работы с любым другим комбайном наравне с другими транспортными средствами (которые могут быть не загружены совсем и находится в ожидании обслуживания) —
4 Е[ри выходе из строя транспортного средства его заменяют на другое до устранения неисправности-
5 ЕЕроизводительность комбайна за время «основной» работы принимаем постоянной, но рассчитанной по контрольным замерам из данных получаемых от системы мониторинга (при моделировании каждой реализации процесса).
Е[ри моделировании процесса взаимодействия агрегатов на уборке, основываясь на изученные по факту данные, полученные от системы мониторинга закономерностей имитируются следующие случайные величины: отклонение времени готовности к работе комбайнов, транспортных средств от начала рабочего времени смены- продолжительность работы машин без отказов- продолжительность
52
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства
устранения неисправностей машин- продолжительность пребывания транспортного средства в рейсе.
Законы распределения этих величин определяются по данным замеренным и накопленным программно-аппаратными средствами системы спутникового мониторинга. Таким образом, в программных модулях системы мониторинга должна быть обеспечена возможность моделировать все случайные величины согласно законам их распределения.
При поточной уборке кормовой культуры на силос измельченная растительная масса поступает от кормоуборочного агрегата непосредственно кузов транспортного средства движущегося рядом с комбайном. При отсутствии свободных транспортных агрегатов комбайн приостанавливает работу. На одном поле могут работать одновременно несколько кормоуборочных агрегатов, транспортных средств различного типа (автомобильный транспорт, тракторные транспортные агрегаты). При этом транспортные агрегаты не закрепляются, за каким-либо кормоуборочным агрегатом.
Для работы алгоритма задаются или определяются по данным системы мониторинга следующие исходные данные: N — количество моделируемых смен (для достоверности определения законов распределения случайных величин процесса), шт- Т -продолжительность времени смены, ч- п — количество работающих на поле кормоуборочных агрегатов, шт- m — количество транспортных средств обслуживающих кормоуборочные агрегаты, шт- q -максимальная пропускная способность (производительность за час чистого времени смены) кормоуборочных агрегатов на данной кормовой культуре, кг/с (т/ч) — У — урожайность кормовой культуры по конечному продукту (по данным системы мониторинга), т/га- gT^ -грузоподъемность j- го транспортного агрегата (/= 1,… т), т- z — доля загрузки кузова транспортного агрегата, достаточная для отъезда к месту закладки растительного материала на хранения при ремонте кормоуборочного агрегата- Q — допустимое время ожидания транспортным средством ремонта кормоуборочного агрегата, ч.
53
ISSN 0131−5226. Сборник научных трудов. ИАЭП. 2015. Вып. 86.
В качестве исходных данных задаются также законы и параметры распределения случайных величин (определяются на основе статистической обработки данных по использованию мобильных агрегатов, поступаемых от системы спутникового мониторинга работы машин).
Для описания моделирующего алгоритма введем следующие обозначения:
— время готовности i — го кормоуборочного агрегата к работе в
А2) /рем)
начале смены- - время начала и продолжительность ремонта
i — го кормоуборочного агрегата- Rj — наработка на отказ для i — го кормоуборочного агрегата- 3), tp — время начала и конца ожидания i
— м кормоуборочным агрегатом готового к работе транспортного средства- (р, 7,'- tfa6 — время начала, конца и продолжительности непрерывной работы i — го кормоуборочного агрегата- zf — время готовности j — го транспортного средства к работе в начале смены-
_(2) ТА.
*j, *j — время начала и продолжительность рейса j — го
(3) «(3).
транспортного агрегата-? г7 — время начала и конца ожидания j -м транспортным средством готового к совместной работе кормоуборочного агрегата- т{Р, тр — время начала и конца
совместной работы j — го транспортного средства и кормоуборочного агрегата- Pj — текущее время заполнения кузова j- го транспортного средства- St — площадь, убранная i — м кормоуборочным агрегатом- и®
— количество убранного i — м кормоуборочным агрегатом
растительного материала- N — текущий номер смены- = ,…, n), i// -
порядковые фиксаторы операторов, значения которых представляются в алгоритме.
Работа алгоритма взаимодействия мобильных агрегатов на заготовке силоса из провяленных трав заключается в последовательном изменении массивов, характеризующих состояние машин. В каждый момент времени каждая машина находится в каком-либо одном состоянии. С течением времени машины переходят
54
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства
из одного состояния в другое, что вызывает изменение массивов соответствующих данных. Алгоритм, построен так, что фиксируются только моменты изменения состояний при помощи маркеров (сигналов датчиков или контрольных границ геозон определяемых специальным программным обеспечением) постоянно поступающей информации от системы мониторинга [9−11].
Фрагмент принципиальной блок-схемы алгоритма приведен на рисунке 1.
Алгоритм работает по следующей схеме. В массиве ожидания кормоуборочным агрегатом транспортного средства ^(3)} (в начале работы алгоритма этот массив совпадает с массивом окончания подготовки к работе кормоуборочного агрегата) находится кормоуборочный агрегат, который раньше других начал ждать, т. е.
определяется тт. В массиве ожидания транспортным средством свободного кормоуборочного агрегата {г7(3)} находится транспортный агрегат, который раньше других стал ждать, т. е. определяется тт?).
Пусть это будет i — й кормоуборочный агрегат и j — й транспортный агрегат. Для этой пары состояние ожидания переходит в состояние работы. К этому моменту времени в состоянии работы могут находиться уже несколько пар. Среди них находится i1 — й кормоуборочный агрегат, который начал работать раньше других (этот момент соответствует нахождению min t. 5). Пусть с //-м кормоуборочным агрегатом работает ji — й транспортный агрегат. Состояние работы этой пары может быть прервано отказом кормоуборочного агрегата, если ресурс времени безотказной работы, который является случайным числом исчерпан. Тогда начинается для ij — го кормоуборочного агрегата состояние ремонта, а для ji — го транспортного агрегата либо состояние ожидание (если он загружен недостаточно), либо состояние рейса (если загрузка его превышает какую-то обусловленную часть его грузоподъемности).
55
Hrav*
N= 1*
(c)•
¦Vi
On
ЛЛ-------> ,№ *(3)
Ч_У 4 =^л

(c) —
(c)¦
Моделирует агводготода^
Mannni*
= min/}3*, орт этом
(c)
(c)
-(c)
(c)
(c)
• • •
• • • ______________
19*
Моделирование -раба гы ¦ {-, — -го ¦ кордеуборовдого агрегата*


«ч
Paccormurrti оспгочпЗ-ресурс-боотад!ой работ* т?*г
**=vrr

'-Г 1р внимаете"* «& lt-«* _?» •& lt-*>-_
«Я
Полагаете^
g=-0r
«1
Вшга аояашшаг» едем*
(c)
Подтаете» N^'N+J*
Выдача-адова даиЙТ

Oct& amp-boi*


Рис. 1. Фрагмент блок-схемы алгоритма взаимодействия машинно-тракторных агрегатов
ISSN 0131−5226. Сборник научных трудов. ИАЭП. 2015. Вып. 86.
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства
После этого алгоритм возвращается снова на нахождение min ц и minr{p (т.е. нахождение новых совместно работающих пар).
Состояние работы пары (ij, ji) может быть также прервано загрузкой транспортного агрегата, a j1 — й транспортный агрегат отправляется в рейс. Таким образом, для ij — го кормоуборочного агрегата определяется новое время tf, а для j/ - го транспортного агрегата —
новое rj3). Алгоритм заканчивается тогда, когда min /М| превышает время конца смены.
Таким образом, алгоритм построен так, что развитие состояний отдельной машины или отдельной пары совместно работающих машин прослеживается до тех пор, пока состояние этих машин не влияют на систему в целом. Когда это происходит, алгоритм переключается на просмотр соответствующих массивов, отражающих состояние всех машин. Из всех машин выбирается машина или отдельная пара взаимодействующих машин, для которых прослеживается изменение состояний и т. д.
По ходу моделирования накапливаются сводные данные о времени пребывания каждой машины и всех машин в каждом состоянии, о количестве убранного растительного материала и убранной площади. Алгоритмом предусмотрено формирование и выдача на печать массивов информации для каждой смены и каждой участвующей в уборке машины, в которых последовательно описываются элементы работы, моменты начала и конца каждого из них, общее время работы машины на протяжении смены и его распределение по элементам, а также выполненный объем работы. Эти данные подобны сведениям наблюдательных листов заполняемых при хронометраже по ГОСТ Р 52 778−2007 [8]. Кроме того на печать выдаются обобщенные данные для всех кормоуборочных агрегатов и транспортным средствам по каждой смене (поля, загона и т. п.) отдельно и по всем сменам суммарно.
57
ISSN 0131−5226. Сборник научных трудов. ИАЭП. 2015. Вып. 86.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Е Серзин И. Ф. Обеспечение максимальной пропускной способности кормоуборочного агрегата путем согласования работы взаимодействующих машин в составе технологического комплекса. Дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук. СПб: ЕНУ СЗНИИМЭСХ, 201Е С. 170.
2. Серзин И. Ф., Арсеньев Е. М. Алгоритм оперативного управления работой машинно-тракторных агрегатов на заготовке кормов. ОФЭРНиО. Свидетельство о регистрации электронного ресурса № 19 225 от 22 мая 2013 г.
3. Финн Э. А. Статистическое моделирование процессов поточной уборки с. -х. культур / Э. А. Финн, Л. И. Комзакова // Механизация и электрификация социалистического сельского хозяйства. 1970. -№ 7. С. 5−9.
4. Маренич Ю. Я. Методика статистического моделирования уборочно-транспортного процесса на заготовке силоса / Ю. Я. Маренич // Механизация и электрификация сельскохозяйственного производства. 1979. -вып. 31. С. 3−9.
5. Петенев А. И. Повышение эффективности механизированных процессов заготовки силоса и сенажа в условиях Ставропольского края: дис. кандидата технических наук: 05. 20. 01 / Кабард. -Балкар, гос. ун-т им. Х. М. Бербекова. Нальчик, 2006. 176 с.: ил.
6. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. — М.: Изд-во «Наука», 1968. 356 с.
7. Бусленко Н. П. Метод статистического моделирования — М.: Статистика, 1970 111 с.
8. ЕОСТ Р 52 778−2007 Испытания сельскохозяйственной техники. Методы эксплуатационно-технологической оценки. М.: Стандартинформ, 2008 24с.
9. Валге А. М. Мониторинг машинно-тракторных агрегатов с использованием спутниковых навигационных систем / А. М. Валге, Э. А. Папушин, И. Ф. Серзин /В сборнике: Технологии и технические средства механизированного производства продукции
58
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства
растениеводства и животноводства Сборник научных трудов. Санкт-Петербург, 2013. С. 28−36.
10. Валге А. М. Использование глобальной системы позиционирования GPS для хронометража работы технических средств при заготовке кормов из трав / А. М. Валге, Е. В. Тимофеев, Э. А. Папушин — Сборник научных докладов ВИМ. 2010. Т. 2. С. 213 217.
11. Валге А. М. Исходные требования к информационной системе мониторинга мобильных технических средств с GPS системой / А. М. Валге, Э. А. Папушин, Ю. Н. Баскаков /В сборнике: технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства Сборник научных трудов. Санкт-Петербург, 2012. С. 69−75.
УДК 631. 531. 17−52:633(470. 31) В.Н. БРОВЦИН, д-р техн. наук
МОДЕЛИРОВАНИЕ МИКРОПРОФИЛЯ ПОВЕРХНОСТИ ПОЛЕЙ И ДОРОЕ
Представлена методика моделирования случайного микропрофиля поверхности полей и дорог по заданному виду корреляционной функции. Для использования методики разработана программа с использованием приложения Simulink® Parameter Estimation til lit MATLAB®. Приведен пример влияния микропрофиля поверхности поля на работу навесного пахотного агрегата, состоящего из трактора МТЗ-82 и плуга ПЛН-3−35.
Ключевые слова, математическое моделирование, микропрофиль, корреляционная функция, фильтр
Y.N. BROVTSYN, DSc (Eng)
59

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой