АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ Й ОПТИМІЗАЦІЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ РЕЖИМІВ БАРАБАННИХ СУШИЛЬНИХ УСТАНОВОК
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2019-147-6-7-18Ключові слова:
оптимальне керування, ефективність, динамічне керуванняАнотація
Питання оптимізації режимів для технологічних систем потокової переробки сировини мають істотний вплив на рентабельність підприємств хімічної, харчової й металургійної промисловості. На сьогодні залишається актуальним завдання переходу від вимог рентабельності до керувальних впливів, що вимагає розробки спеціалізованих методів. Такі методи повинні використовувати показник ефективності, що оцінює результати технологічної операції за сукупністю вартісних оцінок вихідного продукту, витрат і часу. У роботі показано, що структура канальної системи обробки сировини повинна містити блоки обчислення вартості витрат сировини, ресурсу й енергії для обробної й транспортувальної частин установки й розрахунку загального показника ефективності. Розглянуто приклад технологічної лінії сушіння гранульованого продукту в барабанній печі із зонними й аксіальними пальниками, що використовують різні види палива. Враховується взаємовплив компонентів лінії на її продуктивність, якість і витрати. Нелінійний вид виразу для показника ефективності вимагає його модифікації для використання в методі динамічного програмування. Для пошуку оптимального режиму вибрано метод динамічного програмування, що визначає оптимальну фазову траєкторію, яка максимізує сформульований для цього методу аддитивний критерій. Вартісна оцінка ділянок траєкторії виконувалася за допомогою обчислювальної моделі, що описує динамічні процеси в установці. Пошук оптимальних керувань здійснювався від кінця можливої траєкторії до початку у дискретизованому просторі фазових координат. Фазовими координатами є положення порції продукту в середині барабана, вологість продукту; керувальними величинами — кутова швидкість барабана, витрати палива в кожному пальнику. Порівняння значень показника ефективності для знайденої оптимальної траєкторії та траєкторій з відхиленнями показало правильність вибраного підходу.
Посилання
J. Gregory, A. Olivares, “Energy-optimal trajectory planning for the Pendubot and the Acrobot“, Optimal Control Applications and Methods, no. 34(3), pp. 275-295, 2012. https://doi.org/10.1002/oca.2020 .
J. Bing-Feng, B. Xiaolong, J. C. Ju, G. Yaozheng, “Design of Optimal Fast Scanning Trajectory for the Mechanical Scanner of Measurement Instruments,” Scanning, no. 36 (2), pp. 185-193, 2013. doi: 10.1002/sca.21084 .
A. Gasparetto, V. Zanotto, “Optimal trajectory planning for industrial robots,” Advances in Engineering Software, no. 41 (4), pp. 548-556, 2010. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2009.11.001 .
H. Wang, Y. Tian, C. Vasseur, “Non-Affine Nonlinear Systems Adaptive Optimal Trajectory Tracking Controller Design and Application,” Studies in Informatics and Control, no. 24 (1), pp. 05-12. 2015. https://doi.org/10.24846/v24i1y201501 .
О. Н. Бурмистрова, С. А. Король, «Определение оптимальных скоростей движения лесовозных автопоездов из условия минимизации расхода топлива,» Лесной вестник, № 1, с. 25-28, 2013.
I. Lutsenko, “Identification of target system operations. Development of global efficiency criterion of target operations,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 2, iss. 2 (74), pp. 35-40, 2015. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.38963 .
I. Lutsenko, “Definition of efficiency indicator and study of its main function as an optimization criterion,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 6, issue 2 (84). pp. 24-32, 2016. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.85453 .
Л. Г. Елкина, М. Е. Федотова, «Применение функционально-стоимостного анализа к ресурсосбережению,» Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета, том 8, № 1 (17), с. 115-120, 2006.
М. С. Кувшинов, Н. В. Киреева, «Анализ соответствия методов управления затратами актуальным задачам управления,» Экономический анализ: теория и практика, № 17 (368), с. 37-46, 2014.
I. Konokh, I. Oksanych, N. Istomina, “Automatic Search Method of Efficiency Extremum for a Multi-stage Processing of Raw Materials,” Lecture Notes in Computational Intelligence and Decision Making, Springer, pp. 225-241, 2019.
В. С. Яременко, «Огляд наявних мультиагентних систем для задач інтелектуального аналізу даних,» Вчені записки ТНУ імені В. І. Вернадського. Серія: технічні науки, т. 29 (68), ч. 2, №. 3, с. 47-55, 2018.
A. Fariz, J. Abouchabaka, N. Rafalia, “Using multi-agents systems in distributed data mining: a survey,” Journal of Theoretical & Applied Information Technology, no. 73(3), pp. 427-440, 2015.
P. Pawlewski, at al., Trends in practical applications of agents and multiagent systems, Berlin: Springer, 2011. 729 р. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12433-4 .
E. Serrano, M. Rovatsos, J.A. Botia, “Data mining agent conversations: a qualitative approach to multiagent systems analysis,” Information Sciences, no. 230, pp. 132-146, 2013.
O. Kazik, K. Peskova, M. Pilat, R. Neruda, “Meta learning in multi-agent systems for data mining,” Proceedings of the 2011 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, vol. 02. pp. 433-434, 2011.
D. Sharma, F. Shadabi, “Multi-agents based data mining for intelligent decision support systems,” Systems and Informatics (ICSAI), 2nd International Conference on IEEE, pp. 241-245, November, 2014.
И. С. Конох, «Представление образов динамических процессов в системах автоматического управления с помощью самонастраивающихся агентов,» Автоматизированные системы управления приборы автоматики, вып. 167, с. 29-38, 2014.
A. Salvador Palau, M. Dhada, K. Bakliwal, A. Parlikad, “An Industrial Multi Agent System for real-time distributed collaborative prognostics,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 85. pp. 590-606, 2019. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.07.013 .
F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood, Developing multi-agent systems with JADE. John Wiley & Sons, 2007. Vol. 7.
Y. Chen, J. Lu, X. Yu, D. J. Hill, “Multi-agent systems with dynamical topologies: Consensus and applications,” IEEE circuits and systems magazine, vol. 13, no. 3, pp. 21-34, 2013.
M. Benedetti, V. Cesarotti, V. Introna, J. Serranti, “Energy consumption control automation using Artificial Neural Networks and adaptive algorithms: Proposal of a new methodology and case study,” Applied Energy, vol. 165, pp. 60-71, 2016. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.12.066
G. Sideratos, A. Ikonomopoulos, N. D. Hatziargyriou, “A novel fuzzy-based ensemble model for load forecasting using hybrid deep neural networks“, Electric Power Systems Research, vol. 178, 106025, 9 p., 2020. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2019.106025 .
Zh. Quanmin, Zh. Weicun, Zh. Jianhua, S. Bei, “U-neural network-enhanced control of nonlinear dynamic systems,” Neurocomputing, vol. 352, pp. 12-21, 2019. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.008 .
И. С. Конох, Н. Н. Истомина, А. П. Оксанич, «Поиск оптимального закона управления процессами обработки сырья по критерию максимальной эффективности,» Radioelectronics & Informatics, № 1 (84), с. 10-19, 2019.
R. E. Bellman, Dynamic Programming. Princeton University Press, 2003, 401 p.
И. С. Конох, М. В. Самчишин, А. В. Копаевич, «Идентификация влажности гранулированного технического углерода в сушильном барабане для оптимизации управления по критерию максимальной эффективности, » Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського, вип. 5 (100), ч. 2, с. 25-34, 2016.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 359
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
