Комментарий на мнение рецензента д.т.н., проф. МГСУ Завьялова В.А.

– раунд 2.

М. Я. Фитерман, к.т.н., с.н.с. ОАО «РУСАЛ ВАМИ»

Замечание рецензента №1. «…то научный поиск нужно прекратить, в том числе и научные поиски автора!!!».

Ответ №1. Думается, что г-н профессор здесь явно погорячился и ответ не нужен.

Замечание рецензента № 2. Если речь идет о переходном процессе, оптимальном по критерию

J = M[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]^t•Q•[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]|_h(τ), то о виде управляющего закона можно справиться у Ф. Чаки Современная теория управления. – М.: Мир, 1975. С.183- 184.

Ответ № 2. Ф. Чаки имел в виду совсем не то, что в моей статье. Дело в том, что у него буква M обозначает матрицу, а в моей статье M – это оператор математического ожидания. Это общепринятый способ обозначения в научной литературе по управлению. Таким образом, г-н профессор слегка напутал.

Замечание рецензента № 3. Далее. Если автор привлекает критерий оптимальности, то этот критерий нужно использовать корректно, а не как угодно автору. Обще известно, что критерий оптимальности определяет свойства синтезируемой системы. Если Вы хотите создать систему по собственному усмотрению, то скажите в каком смысле она «самая хорошая».

Замечание рецензента № 4. Если M[B^t*Q*(A*X(t-1)+B^t*U(t)+h(t))]|_h(τ) =0, то имеется в виду установившийся или стационарный процесс. Следовательно, речь идет о статической оптимизации. В этом случае регулятор кроме устойчивости и точности ничего не обеспечивает. Тогда нет смысла говорить о законах управления, поскольку переходный процесс закончился!!!.

Ответ № 3. Что касается выбранного критерия оптимальности, это не мое изобретение. Этим критерием пользовались сами творцы современной теории управления и фильтрации, начиная с Р. Калмана. До книги Ф. Чаки эта теория еще не была сформирована и в его монографию не могла войти. В более поздних учебниках и справочниках такой вид целевой функции для оптимизации управления был, по-моему, незаслуженно забыт. По крайней мере, он не упоминается в очень обстоятельной классификации целевых функций в книге «Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А. А. Красовского. – М.: Наука/. Поэтому я хочу реабилитировать критерий оптимальности, примененный в моей работе. Для этого следующий материал я посвящаю возможным наблюдателям нашей дискуссии, дабы они так же могли судить об истинности или ложности моих положений.

Ответ № 4. Реальные объекты управления всегда подвержены действию случайных возмущений. Не будь этого, в теории и практике управления была бы не нужна обратная связь, которая через регулятор как раз и парирует эти возмущения. Классическая ТАУ оперирует аппаратом передаточных функций, который игнорирует случайные возмущающие воздействия или, в лучшем случае, пытается их учесть не явно и на качественном уровне. Современная ТАУ владеет аппаратом описания динамических объектов и систем в векторном пространстве состояния и поэтому может максимально адекватно на сегодня проводить математический анализ и синтез таких систем. Но здесь есть некоторая логическая нестыковка. Оказывается, что результаты синтеза оптимального закона управления методами классической и современной ТАУ иногда различаются и даже существенно. Это порождает скепсис у ученых и специалистов к более новому аппарату синтеза систем методом пространства состояния. Глубинные причины такого расхождения теорий пока не выявлены. Так, профессор Ротач В. Я. в статье «Теория автоматического управления: соответствуют ли ее основные положения действительности? // Промышленные АСУ и контроллеры. 2007. №3, отвечает на этот вопрос отрицательно, а автор справочника Красовский А. А. по его словам, вообще, считает положение критическим. Мне кажется, что причина такой нестыковки заключается в различии применяемых систем координат состояния объекта в обоих теоретических аппаратах. Об этом хочу написать в своей следующей статье для «Сборника статей». Для стабилизирующих систем промышленных АСУТП в режиме нормального функционирования нет понятия переходный процесс. Переходный процесс, по определению, предполагает реакцию объекта на отдельное входное воздействие типа скачка, импульса и т. п., но не на постоянно действующее случайное возмущение. Поэтому обвинять меня, что «…переходный процесс закончился !!!. », по меньшей мере, не корректно. Далее, в такой ситуации постоянного функционирования системы критерий оптимальности не должен быть ни терминальным, ни даже интегральным. Для синтеза управления в дискретном времени достаточно оценивать качество управления только для каждого одного будущего шага управления. Это справедливо при условии отсутствия ограничений на управляющее воздействие. Действительно, если Вам удалось рассчитать и выдать такое управляющее воздействие, что в конце следующего такта управления ошибка окажется нулевой X(t+1)=0, то чего же еще желать. Здесь X(t+1) – ошибка, т.е. рассогласование на будущем (t+1)-м шаге управления. А если такой расчет и такая процедура управления повторяется на каждом шаге, то, очевидно, это и будет самая лучшая, оптимальная система управления. В случае, когда состояние объекта характеризуется не одной координатой состояния, а вектором состояния X(t+1) (объект выше первого порядка или многосвязная система), целевая функция представляется квадратичной формой X(t+1)^t*QX(t+1). Здесь Q – матрица весовых коэффициентов, задающих степень учета координат состояния в квадратичной ошибке. (Например, для объекта 3-го порядка задаются 3 коэффициента: интегральной, пропорциональной и дифференциальной координат состояния.) Критерием оптимальности J является минимум этой квадратичной формы.

Однако, при постоянно действующих возмущениях такой критерий не реалистичен. В этом случае критерием становится не квадратичная ошибка для следующего шага, а ее математическое ожидание J=M[X(t+1)^t*QX(t+1)] по всем возможным возмущениям на этом шаге, т. е. среднеквадратичная ошибка. Именно такой критерий оптимальности является корректным не только в данной задаче с полной текущей информацией о состоянии объекта, но и для задачи с неполной (но достаточной) текущей информации. Такой подход к синтезу оптимального управления по среднеквадратичной ошибке, вычисляемой только для одного будущего шага управления, получил название принципа инвариантного управления (не помню, кто автор этого термина). Под инвариантностью здесь имеется в виду независимость ошибки на следующем шаге от ее величины на данном текущем шаге. Для получения явного вида целевой функции, как функции искомого управления U(t+1), вместо X(t+1) следует подставить уравнение объекта. Получается M[(A*X(t)+B*U(t+1))^t*Q*(A*X(t)+B*U(t+1))]→min(U(t+1). Наконец, иногда требуется учесть в законе управления ограничения по мощности управляющих воздействий. Для этого в целевую функцию добавляют еще одну квадратичную форму для управления U(t+1). Такое усложнение запланировано в следующих работах автора.

Замечание рецензента № 5. По пунктам 3 и 4 хотелось бы видеть результаты (а не задание) исследования на реальном объекте управления.

Ответ №5. По-моему, проще всего поиграть с предлагаемым расчетным файлом с имитацией модели объекта 3-го порядка, усложненного автокоррелированным характером случайных возмущений и запаздыванием между регулятором и объектом. Данный файл Microsoft Excel приведен во вложении. К сожалению, у меня нет возможности проверки на реальном объекте, а не на имитаторе.

Я призываю специалистов практиков, занятых обслуживанием и настройкой систем АСУТП, осуществить такую проверку. Необходимое программное обеспечение можно разместить либо на PC, включенном в заводскую сеть АСУТП, либо на переносном Notebook, либо в контроллере. Готов помочь любой консультацией, вплоть до алгоритма в виде задания на программирование. По результатам такой проверки метода настройки, в случае его жизнеспособности и конкурентоспособности, можно будет продвигать это дело в жизнь совместно.

На статью

проф., д.т.н. Завьялова В. А.

«Стабилизация движения колебательных систем с помощью микропроцессорного управляющего устройства»

Фитерман Михаил Яковлевич, к.т.н., с.н.с.

ОАО «РУСАЛ ВАМИ», г. Санкт-Петербург

Данная работа посвящена оптимизации передаточной функции регулятора для объектов колебательного типа, достаточно сложных в управлении. Следуя современному подходу к проектированию и настройке промышленных систем автоматического управления САУ) по комплексу критериев качества управления (средняя установившаяся ошибка, степень перерегулирования, время переходного процесса, мощность управляющих воздействий) автор решает задачу создания регулятора, компромиссно удовлетворяющего этим критериям и реализуемого серийными микропроцессорными управляющими устройствами. Решение этой задачи производится аппаратом передаточных функций, и находятся параметры (коэффициенты передачи и постоянные времени) регулятора.

Рассмотрены объекты, обладающие свойствами колебательности и предварения (форсажа). При этом учтены реальные характеристики регулирующего органа, исполнительного механизма и измерителя состояния объекта. Рассмотрена САУ с двумя цепями обратной связи: вложенной – для исполнительного механизма, и главной обратной связи, реализуемой интегрированным составным регулятором.

Исходя из параметрических требований к передаточной функции замкнутой системы, вытекающих из сформулированных критериев, а также из требования закона управления не выше 3-го порядка (ПИД-регулятора) аналитически найдены параметры составного регулятора. Нулевая установившаяся ошибка достигается астатизмом регулятора. Малое перерегулирование достигается исключением из характеристического уравнения звена второго порядка положительных корней (или с положительной действительной частью). Требуемые длительность переходного процесса и мощность управляющего воздействия обеспечиваются подбором коэффициента передачи интегральной части регулятора. Оптимальная величина этого коэффициента должна находиться путем экспериментальной настройки системы или ее численным моделированием (если имеется математическая модель замкнутой системы).

По существу работы можно сделать следующие замечания, которые касаются не недостатков, а скорее пожеланий.

1. Проведённый в работе синтез оптимального закона управления базируется на аппарате передаточных функций. Этот теоретический аппарат обладает качественной наглядностью взаимосвязи характеристик объекта и регулятора. Но только альтернативный ему аппарат анализа и синтеза систем в векторном пространстве состояния позволяет аналитически получить физически реализуемый закон управления для систем любой сложности и связности. Правда результаты оптимизации управления указанными методами иногда различаются. Но вместо скепсиса к аппарату пространства состояния лучше попытаться понять причину этих различий. Мне представляется, что причина в различии принятой системы координат состояния векторной модели объекта по отношению к системе естественных координат состояния (отклонение управляемой величины, её интеграл и производные).

2. Оптимизация закона управления для выбранного класса объектов – это только половина (важная половина) комплексной задачи создания системы управления. Вторая половина этой задачи – суть получение информации о характеристиках данного конкретного объекта, без которой первая половина бесполезна.

д.т.н., проф. МГСУ Завьялов В.А.

1. Замечание рецензента: «…для создания промышленных систем автоматического регулирования (АСУТП) не требуется и математическое описание, ни синтез оптимальных алгоритмов стабилизации …», затем: «…оптимальный закон регулирования по минимуму среднеквадратичной ошибки, т.е. по минимуму квадратичной формы X(t)^t*Q*X(t)…», который используется для синтеза алгоритма настройки регулятора.

Ответ. Имеется ввиду, что разработчику или проектировщику промышленных систем регулирования, как правило, нет необходимости прибегать к математическому синтезу оптимального закона управления а, следовательно, ему не требуется математическая модель объекта. Для промышленных (чаще всего односвязных) объектов стабилизации такие законы регулирования давно найдены и стандартизованы в виде П-, ПИ- или ПИД-законов. Упомянутый в статье синтез оптимального закона управления по минимуму квадратичной формы от вектора состояния объекта привлечен только для обоснования структуры и алгоритма предлагаемого метода настройки. Эти математические процедуры и результаты не используются (не являются исполняемыми процедурами) при реализации алгоритма настройки.

Моё мнение.

Если автор считает, что все законы управления исчерпываются П-, ПИ- или ПИД-законами, то научный поиск нужно прекратить, в том числе и научные поиски автора!!!

Далее. Если автор привлекает критерий оптимальности, то этот критерий нужно использовать корректно, а не как угодно автору. Обще известно, что критерий оптимальности определяет свойства синтезируемой системы. Если Вы хотите создать систему по собственному усмотрению, то скажите в каком смысле она «самая хорошая».

Если речь идет о переходном процессе, оптимальном по критерию

J = M[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]^t•Q•[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]|_h(τ), то о виде управляющего закона можно справиться у Ф. Чаки Современная теория управления. – М.: Мир, 1975. С.183- 184.

2. Замечание рецензента: «формула (2) U(t)=-R^t*A*X(t-1) – неверна!!!»

Ответ. При синтезе физически реализуемого закона управления ищется минимум математического ожидания квадратичной формы J=M[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]^t•Q•[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]|_h(τ) для всех будущих моментов времени τ от t до ∞, т. е. U(t) определяется из уравнения ∂J/∂U(t)=0. Но, в силу суперпозиции операторов дифференцирования ∂(∙)/∂U(t) и усреднения M[∙], вектор U(t) определяется уравнением M[B^t*Q*(A*X(t-1)+B^t*U(t)+h(t))]|_h(τ) =0. По свойству белого шума величины h(t) и h(τ) не коррелированны во времени и их средние равны 0. Кроме того, в силу уравнения объекта X(t)=A*X(t-1)+B*U(t)+h(t), вектор X(t-1) зависит от реализации h(τ) для τ≤t-1 и не зависит от реализации h(τ) для τ≥t. Поэтому M[h(t)]|_h(τ) =0, M[X(t-1)]|_h(τ) =X(t-1) и уравнение для U(t) преобразуется к виду B^t*Q*(A*X(t-1)+B^t*U(t))=0. Отсюда и получается приведенная формула с вектором R=Q*B*(B^t*B)^-1.

Моё мнение.

Если M[B^t*Q*(A*X(t-1)+B^t*U(t)+h(t))]|_h(τ) =0, то имеется в виду установившийся или стационарный процесс. Следовательно, речь идет о статической оптимизации. В этом случае регулятор кроме устойчивости и точности ничего не обеспечивает. Тогда нет смысла говорить о законах управления, поскольку переходный процесс закончился !!!.

3. Объем вычислений по алгоритму настройки определяется рекуррентным вычислением вектора ∆K в течение q-го цикла идентификации и вычислением нового настроечного вектора K_q=_Kq-1+∆K_q в конце этого цикла. Как известно, рекуррентное вычисление вектора коэффициентов по одному уравнению объекта (без обращения матрицы P в (8)) считается достаточно экономным по объему вычислений (см., например, [2]) и легко реализуется в программном обеспечении серийного контроллера. При желании я могу привести проектный документ «Задание на программное обеспечение….» для настройки регуляторов АСУТП строящегося Сосногорского глиноземного завода.

4. Для экспериментальной проверки предлагаемого метода настройки был запрограммирован комплекс «объект + ПИД-регулятор + алгоритм настройки, (включающий блок идентификации + блок дискретного интегратора). Для простоты и наглядности результатов программа создана не языками реального времени (как обычно делается для приложений), а средствами Microsoft Excel. Данный файл «Настр АСР(ПИД, вектор).XLS» вместе с пояснениями могу отправить Вам по e-mail в виде приложения.

Моё мнение.

По пунктам 3 и 4 хотелось бы видеть результаты (а не задание) исследования на реальном объекте управления.

Фитерман Михаил Яковлевич, к.т.н., с.н.с.

ОАО «РУСАЛ ВАМИ», г. Санкт-Петербург

1. Замечание рецензента: «…для создания промышленных систем автоматического регулирования (АСУТП) не требуется и математическое
описание, ни синтез оптимальных алгоритмов стабилизации …», затем: «…оптимальный закон регулирования по минимуму среднеквадратичной ошибки, т.е. по инимуму квадратичной формы X(t)^t*Q*X(t)…», который используется для синтеза алгоритма настройки регулятора.

Ответ. Имеется ввиду, что разработчику или проектировщику промышленных систем регулирования, как правило, нет необходимости прибегать к математическому синтезу оптимального закона управления а, следовательно, ему не требуется математическая модель объекта. Для промышленных (чаще всего односвязных) объектов стабилизации такие законы регулирования давно найдены и стандартизованы в виде П-, ПИ- или ПИД-законов. Упомянутый в статье синтез оптимального закона управления по минимуму квадратичной формы от вектора состояния объекта привлечен только для обоснования структуры и алгоритма предлагаемого метода настройки. Эти математические процедуры и результаты не используются (не являются исполняемыми процедурами) при реализации алгоритма настройки.

2. Замечание рецензента: «формула (2) U(t)=-R^t*A*X(t-1) – неверна!!!»

Ответ. При синтезе физически реализуемого закона управления ищется минимум математического ожидания квадратичной формы J=M[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]^t·Q·[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]|_h(τ) для всех будущих моментов времени τ от t до ∞, т. е. U(t) определяется из уравнения
∂J/∂U(t)=0. Но, в силу суперпозиции операторов дифференцирования ∂(∙)/∂U(t) и усреднения M[∙], вектор U(t) определяется уравнением M[B^t*Q*(A*X(t-1)+B^t*U(t)+h(t))]|_h(τ) =0. По свойству белого шума величины h(t) и h(τ) не коррелированны во времени и их
средние равны 0. Кроме того, в силу уравнения объекта X(t)=A*X(t-1)+B*U(t)+h(t), вектор X(t-1) зависит от реализации h(τ) для τ≤t-1 и не зависит от реализации h(τ) для τ≥t. Поэтому M[h(t)]|_h(τ) =0, M[X(t-1)]|_h(τ) =X(t-1) и уравнение для U(t) преобразуется к виду B^t*Q*(A*X(t-1)+B^t*U(t))=0.
Отсюда и получается приведенная формула с вектором R=Q*B*(B^t*B)^-1.

3. Объем вычислений по алгоритму настройки определяется рекуррентным вычислением вектора ∆K в течение q-го цикла идентификации и вычислением
нового настроечного вектора K_q=_Kq-1+∆K_q

в конце этого цикла. Как известно, рекуррентное вычисление вектора коэффициентов по одному уравнению объекта (без обращения матрицы P в (8)) считается достаточно экономным по объему вычислений (см., например, [2]) и легко реализуется в программном обеспечении серийного контроллера. При желании я могу привести проектный документ «Задание на программное обеспечение….» для настройки регуляторов АСУТП строящегося Сосногорского глиноземного завода.

4. Для экспериментальной проверки предлагаемого метода настройки был запрограммирован комплекс «объект + ПИД-регулятор + алгоритм настройки, (включающий блок идентификации + блок дискретного интегратора). Для простоты и наглядности результатов программа создана не языками реального времени (как обычно делается для приложений), а средствами Microsoft Excel. Данный файл «Настр АСР(ПИД, вектор).XLS» вместе с пояснениями могу отправить Вам по e-mail в виде приложения.

Пояснения
к файлу «Настр АСР(ПИД, вектор).XLS»

В данном файле запрограммирована процедура настройки констант ПИД-регулятора. В качестве имитатора объекта применена модель линейного объекта 3 порядка с отклонением регулируемого параметра от от его задания – вторая компонента вектора состояния X2, интегральная составляющая этого отклонения- первая компонента X1 и дифференциальная составляющая – третья компонента X3. Входное возмущение программируется автокоррелированным
случайным процессом, Кроме того, в модель включено звено переходного запаздывания между регулятором и объектом.

Файл состоит из трех листов: «АСУ», «адап» и «случ». На листе «АСУ» размещены:

• Алгоритм ПИД-регулятора – расчет управления U.
• Модель объекта, включая расчет координат состояния X={X1, X2, X3} и двух звеньев запаздывания U_-1 и U_-2. Константы этой модели – вектор Ko={K1o, K2o, K3o} и вектор B={B1, B2, B3}. Эти константы поименованы и приведены на листе «адап» в зеленых ячейках.
• Алгоритм рекуррентной идентификации – расчет обратной матрицы P (компоненты P11, P12, P13, P22, P23, P33) и идентифицируемого вектора
  ∆K={∆K1, ∆K2, ∆K3}.Эти величины находятся через промежуточные переменные: вектор g={g1, g2, g3} и скаляр d.
• Алгоритм расчета констант регулятора – вектора K={K1, K2, K3} по уравнению сумматора (дискретного интегратора) производится в конце каждого цикла дентификации.

Все расчеты на листе «АСУ» проводятся в дискретном времени с тактом опроса измерителей состояния объекта (каждая строка на листе). Один
цикл идентификации и коррекции настроек регулятора занимает Ту периодов опроса (Ту строк на листе). Текущий номер цикла идентификации и относительное время в цикле считается в столбцах J, K.

На листе «адап» производятся расчеты, производимые только в конце каждого цикла идентификации. Поэтому на этом листе в Ту раз меньше строк, чем на листе «АСУ». Все варьируемые величины поименованы на листе «адап» в ячейках зеленого цвета и могут произвольно изменяться. Эти величины следующие:

- начальные значения констант регулятора (в начале настройки) K1, K2, K3;

- константы объекта K1o, K2o, K3o и В1, В2, В3;

- интенсивность исходного возмущения (дискретного белого шума) сигН;

- период идентификации Ту;

- время корреляции возмущения Тф и время запаздывания Тзап;

- матрица 3х3- мерная матрица Q.

На этом же листе рассчитывается постоянный вектор R (строка I23 – L23).

На этом же листе выводятся константы регулятора на каждом цикле идентификации – столбцы D – F, а также среднеквадратичные ошибки координаты X2 (СКОХ2) и величины R^t*X (СКОRX) – столбцы B и C. На этом же листе приводятся графики изменения констант регулятора и объекта и график СКОRX по циклам идентификации.

Для статистической достоверности результатов настройки выбран большой суммарный интервал времени – 3000 дискретных моментов времени (3000 строк на листе «АСУ»). Кроме того, для повышения статистической достоверности результатов входные возмущения автоматически обновляются для каждого варианта расчетов. Для этого на листе «случ» размещен генератор случайных величин, автоматически обновляющийся при каждом изменении любой поименованной величины или нажатии клавиши Delete на любой свободной ячейке любого листа.

Статьи
к.т.н., с.н.с. Фитермана М.Я.

«АДАПТИВНАЯ
НАСТРОЙКА РЕГУЛЯТОРОВ АСР»

Тема статьи весьма актуальна, поскольку современные технологические процессы невозможны без автоматики, а квалифицированных специалистов по настройке регуляторов недостаточно.

По содержанию статьи.

Автор не отличается последовательностью: сначала он утверждает, что: «…для создания промышленных систем автоматического регулирования (АСУТП) не требуется и математическое описание, ни синтез оптимальных алгоритмов стабилизации …», затем: «…оптимальный закон регулирования по минимуму среднеквадратичной ошибки, т.е. по минимуму квадратичной формы X(t)^t*Q*X(t)…», который используется для синтеза алгоритма настройки регулятора. Кроме того, АСУТП – не система автоматического регулирования, а Автоматизированная Система Управления Технологическим Процессом.

Далее. Квадратичная форма X(t)^t*Q*X(t) приводит не к виду {8.4.22 или 8.4.24 в справочнике [1])}, а к следующему виду:

J = X(t)^t*Q*X(t) = X^t(t)·Q·X(t) = [A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)]^t·Q·[A*X(t-1)+B*U(t)+h(t)].

Для объекта X(t)=A*X(t-1)+B*U(t)+h(t) по принятому в статье критерию J

формула (2) U(t)=-R^t*A*X(t-1) – неверна!!!

Дальнейшие рассуждения (про алгоритм настройки регулятора) могут быть не связаны с предыдущими рассуждениями.

Разработанный алгоритм настройки требует большого объёма вычислений, что сложно осуществить в контроллере.

Хотелось бы получить от автора более подробной информации об экспериментальной проверке разработанного алгоритма. Оценивать работу не представляется возможным в отсутствие опубликованных экспериментальных данных проверки.

д.т.н., проф. МГСУ Завьялов В.А.

В настоящей статье представлена интересная информация, определяющая различия прецизионных и комфортных кондиционеров, аргументация в пользу применения прецизионного оборудования для обеспечения требуемых параметров микроклимата на телекоммуникационных и IT объектах, особенности обеспечения безаварийного функционирования технологического оборудования.

Тем не менее, нельзя не отметить, что ряд представленных на рассмотрение читателя данных, к сожалению, не являются полными, а иногда просто не соответствуют действительности. Тот факт, что информация, касающаяся сравнения кондиционеров различных производителей, а также обзор рынка оборудования, предоставлена отнюдь не независимыми экспертами, а техническими специалистами компании Liebert Hiross в России, во многом характеризует содержание представленного материала.

Несмотря на то, что оборудование компании STULZ не рассматривается авторами статьи как конкурентное, сравнительный анализ «Коэффициента энергетической эффективности», представленный на рис. 5, основан именно на сравнении оборудования STULZ, Uniflair и Liebert Hiross. Проведенный анализ выглядит весьма сомнительным, прежде всего, потому что сравнение производится на основании данных по современной линейке оборудования Uniflair и Liebert Hiross и устаревшим данным по оборудованию STULZ (снятым с производства более года назад оборудованием STULZ Modular Line и весной 2005 г. – оборудованием STULZ Compact Line). С начала 2004 года компания STULZ производит новую линейку кондиционеров STULZ Cyber Air, а с 2005 г. – STULZ Compact Line. К сожалению, возникает ощущение, что выбор для сравнения устаревшей линейки оборудования STULZ сделан вполне осознанно, объективное сравнение могло бы привести совсем к другим результатам. Вполне вероятно и то, что специалисты компании Liebert Hiross просто не уделяют достаточно внимания изучению рынка конкурентной продукции.
Более того, в оценке и представлении компаний производителей прецизионной техники, почему-то, ведущими представлены только итальянские компании, которые, по сути, не совсем могут претендовать на эту роль, в то время как, гранды данного рынка, такие как Weiss, Stulz, Emicon, Al-ko, Beutot, Denco представлены как компании, которые «можно отнести к числу производителей прецизионного климатического оборудования». А указанная в статье компания Daikin отнюдь не приступила к производству прецизионных кондиционеров, а с начала 2005 года прекратила их поставку в РФ.

Сравнительная таблица «Основные технические характеристики прецизионных кондиционеров различных производителей» приведена без указания параметров забираемого воздуха: температуры и относительной влажности. Таким образом, отсутствует главный расчетный показатель коэффициента энергетической эффективности (EER sensible), рассчитанный по явной холодильной мощности. Приведенные данные по напору вентиляторов также нельзя считать верными. Напор вентилятора, в любом случае, определяется проектным решением. Наиболее часто задаваемый параметр напора вентилятора составляет 80 Па. В случае необходимости использования сети воздуховодовобвязки, производитель способен обеспечить увеличение напора вентилятора в десятки раз. Указанный (напомним, для снятых с производства кондиционеров STULZ MRD331) напор вентиляторов в 70 Па, соответственно, не является предельным и его изменение, в соответствии с ценовой политикой STULZ, не отражается на стоимости оборудования и холодопроизводительности.

В разделе статьи «Анализ технических характеристик» специалисты представительства компании Liebert Hiross приводят данные по ограничению работы прецизионных кондиционеров в зависимости от температуры наружного воздуха. Авторы указывают, что большинство производителей ограничены диапазоном наружной температуры от +45°С до -30°С. Осмелимся заметить, что в подобном диапазоне работают именно кондиционеры фирм Uniflair и Liebert Hiross. Кондиционеры STULZ в стандартном исполнении работают в диапазоне температур наружного воздуха от +50°С до -25°С, однако он может быть увеличен до диапазона от +60°С до -60°С, в том числе и за счет пресловутого зимнего комплекта, описанного авторами. Более того, в настоящий момент ведется разработка систем, которые смогут обеспечивать бесперебойную работу и при температуре наружного воздуха до -70°С.

Большие сомнения вызывает обоснование эффективности применения вытеснительного метода раздачи воздуха (без использования фальшпола и других дополнительных воздухораздающих конструкций) в разделе «Шкафные кондиционеры в помещениях для центрального коммутационного оборудования». Возведение фальшполов в подобном помещении обусловлено не столько применение системы кондиционера, сколько возможностью сократить межрядное расстояние, т.е увеличить плотность оборудования в помещении и прокладкой определённых коммуникаций ЦОД, без которых, собственно, основное оборудование не может функционировать. Поэтому не использовать такую возможность, как наличие фальшпола на объекте, мо меньшей мере не целесообразно. Предлагаемая в качестве альтернативы сооружению фальшпола система с размещением различных всасывающих зондов и доводчиков, отнюдь не способствует снижению надежности и стоимости проекта.

В предложенном специалистами Liebert Hiross в разделе «Системы кондиционирования на базовых станциях» примере функционирования моноблочного кондиционера отсутствует весьма немаловажная информация, касающаяся запуска оборудования. При подобном применении моноблочного или, так называемого, контейнерного кондиционера STULZ, исходя большого опыта по применению данного оборудования STULZ разработал специальный алгоритм работы кондиционеров, который зависит от температуры наружного воздуха. Работает он следующим образом: сначала включается рабочий модуль в режиме свободного охлаждения. При достижении заданной температуры, т.е. когда один работающий в режиме свободного охлаждения кондиционер не справляется, включается второй (резервный) модуль в режиме свободного охлаждения. При повторном достижении заданной величины температуры, отключается резервный модуль и основной модуль запускается на рециркуляцию воздуха в режиме охлаждения прямого расширения (компрессорный цикл). Такая философия экономит электроэнергию и увеличивает ресурс жизни компрессора. Выбор рабочего и резервного модуля определяется контроллером по наработке часов, параметр наработки для обоих модулей, таким образом, выравнивается.

Для того, чтобы не быть голословными нам хотелось бы предоставить данные действительно независимых экспертов.
Упомянутая в рассматриваемой статье Европейская некоммерческая ассоциация Eurovent, а именно лаборатория DMT, в 2004 году произвела независимое исследование продукции ведущих Европейских производителей кондиционирования воздуха: STULZ, Liebert Hiross, Uniflair и DENCO, RC Group и других.

Измерения проводились при температуре воздуха 24°C, относительной влажности 50% и температуре воды 7°/12°. Результаты некоторых исследований, а также достоверные технические характеристики и данные приведены в Таблицах.

Таблица 1: Сравнение технических характеристик, указанных в документации и действительных.

Таблица 2: Сравнение технических характеристик кондиционеров типа DX

Таблица 3: Сравнение технических характеристик кондиционеров типа DX

Таблица 2: Сравнение технических характеристик кондиционеров типа CW

Дополнительная информация по сравнению прецизионных кондиционеров различных производителей представлена здесь.

В заключение хотелось бы отметить, что противостояние компании STULZ и компании Liebert Hiross на Европейском (в том числе и на российском) рынке стало уже доброй традицией. Особенно в последние годы, когда компания STULZ активно занимается разработкой инновационной техники прецизионного кондиционирования воздуха, способной удалять теплоизбытки до 6000 Вт/м2 (Проект для суперкомпьютера IBM “MareNostrum”, Испанское Министерство Наук, Барселона, а также фирм Siemens и Alcatel). Применяемые в подобных проектах кондиционеры новых линеек STULZ, по всей видимости, не позволяют говорить о развитии противостояния в пользу компании Liebert Hiross.

Компания STULZ и ее эксклюзивный представитель в России – Группа компаний ХОССЕР®, никогда не считали для себя возможным публичное предоставление даже достоверной информации, негативно характеризующей конкурента. Однако появление подобных материалов вынуждает нас опровергать недостоверные данные и факты, и, по возможности, представлять более четкую картину процессов, происходящих на рынке прецизионного кондиционирования воздуха.

Прочитано здесь http://www.hosser.ru/index207.php?id=403