Система автоматичного керування процесом випалювання з мінімізацією ймовірності дефектів
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.195785Ключові слова:
процес випалювання, штучні нейронні мережі, автоенкодер, система керування з прогнозуванням, імітаційне моделюванняАнотація
Розроблена та досліджена система автоматичного керування печею випалювання вуглецевих виробів з мінімізацією ймовірності дефектів на базі штучних нейронних мереж, яка відрізняється від відомих на сьогоднішній день систем можливістю обрання способу керування процесом випалювання відповідно до початкових умов та цілей ведення процесу.
Для процесу випалювання вуглецевих виробів до таких цілей можна віднести отримання продукції з мінімальною кількістю дефектних структур або безпечне скорочення тривалості технологічного процесу з метою економії енергоресурсів.
Для мінімізації кількості дефектних структур готових виробів пропонується прогнозувати ймовірність наявності дефекту у виробі, а для скорочення тривалості технологічного процесу як показник готовності продукції використовувати ентропію. Розв’язання поставлених задач базується на використанні штучних нейронних мереж з їх здатністю до узагальнення даних, а саме різних значень ймовірності наявності дефекту за різних температурних полів печі випалювання при різних регламентах роботи.
Проблема обмеженої кількості даних, необхідних для навчання штучної нейронної мережі, вирішується шляхом застосування особливої структури штучних нейронних мереж – автоенкодера.
Розроблена системи керування має ряд переваг в порівнянні з існуючими на сьогоднішній день системами. Наприклад, надає можливість вибору кроку спуску, що визначає точність траєкторії оптимального спуску, а тому і точність керування в цілому. Вибір критерію спуску робить розроблену систему гнучкою при використанні в різних умовах та при різних задачах керування. У разі аварійного переривання технологічного процесу випалювання дана система дає змогу в будь-який момент часу спланувати подальший його перебіг, забезпечивши ефективне продовження кампанії випалювання, а тому запобігає невиправданим витратам. Алгоритм керування, що використовується у системі, дозволяє спрогнозувати час ведення кампанії випалювання та значення витрат палива, а відтак спрогнозувати економічну ефективність технологічного процесу.
Для оцінювання ефективності запропонованої системи автоматичного керування процесом випалювання проведено експериментальне дослідження роботи розробленої системи в порівнянні з існуючою системою керування на базі ПІД-регулятора.
Результати дослідження засвідчили, що використання нової системи керування дозволяє знизити споживання палива на 3-4 м3/год. Крім того, зменшується приріст температури заготовок в процесі обробки, що позитивно впливає на якість готової продукціїПосилання
- Soshkin, S. V., Apriamov, V. N., Zhukovetskiy, O. V. et. al. (1988). Impul'snaya sistema upravleniya temperaturnym rezhimom obzhigovyh pechey. Tsvetnaya metallurgiya, 11, 36–37.
- Pekker, I. I., Savin, M. M., Vasil'eva, V. D. et. al. (1976). Vozmozhnosti avtomatizatsii obzhigovoy pechi. Sovershenstvovanie tehnologii i uluchshenie kachestva elektrodnoy produktsii. Chelyabinsk, 77–87.
- Soshkin, S., Antonyan, A., Poltorak, G., Sorokin, N. (2006). Sistema upravleniya protsessom obzhiga elektrodnyh materialov. Sistemnaya integratsiya. Metallurgiya, 3, 26–32.
- Malahov, S. A. (2004). Sovershenstvovanie tehnologii obzhiga uglegrafitovoy produktsii v mnogokamernyh pechah obzhiga zakrytogo tipa. Vladikavkaz.
- Soshkin, G. S., Rutkovskii, A. L., Soshkin, S. V. (2011). Development of a control system for roasting carbon-graphite materials based on modeling quality characteristics of roasted products. Russian Journal of Non-Ferrous Metals, 52 (5), 457–461. doi: https://doi.org/10.3103/s1067821211050117
- Leisenberg, W. (2002). Pat. No. US 6,436,335 B1. Method for controlling a carbon baking furnace. No. 09/547,492; declareted: 12.04.2000; published: 20.08.2002.
- Kostikov, V. I., Krupennikov, S. A., Shibalov, S. N. (2003). Razrabotka ratsional'nyh rezhimov teplovoy raboty plamennoy pechi dlya obzhiga uglegrafitovyh zagotovok. Izvestiya VUZov. Chernaya metallurgiya, 11.
- Ke, X., Luo, Z., Zhu, Y., Liu, Y. (2016). The Temperature Control System of Continuous Diffusion Furnace. Proceedings of the 13th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics. doi: https://doi.org/10.5220/0005996402270233
- Karvatskyi, A. Ya., Pulinets, I. V., Shylovych, I. L. (2012). Mathematical model of heat-hydrodynamic state of the multichamber furnace during the baking of electrode blanks. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (55)), 33–37. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/3316/3117
- Shulepov, S. V. (1972). Fizika uglegrafitovyh materialov. Moscow: Metallurgiya, 256.
- Bengio, Y. (2009). Learning Deep Architectures for AI. Foundations and Trends® in Machine Learning, 2 (1), 1–127. doi: https://doi.org/10.1561/2200000006
- Bengio, Y., Couwille, A., Vincent, P. (2012). Unsupervised Feature Learning and Deep Learning: A Review and New Perspectives. Available at: https://docs.huihoo.com/deep-learning/Representation-Learning-A-Review-and-New-Perspectives-v1.pdf
- Deng, L. (2014). A tutorial survey of architectures, algorithms, and applications for deep learning. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, 3. doi: https://doi.org/10.1017/atsip.2013.9
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., Williams, R. J. (1986). Learning Internal Representations by Propagation Parallel Distributed Processing. Vol. 1. Foundations Cambridge. MIT Press, 318–362.
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., Williams, R. J. (1988). Learning Representations by Back-propagating Errors. Neurocomputing: Foundations of Research. MIT Press, 696–699.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Anton Korotynskyi, Oleksii Zhuchenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
