Впровадження штучної нейронної мережі з метою управління швидкістю та енергозбереження в стрічковому конвеєрі

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.224137

Ключові слова:

конвеєрна система, регулювання швидкості, енергозбереження, штучна нейронна мережа (ШНМ)

Анотація

Враховуючи важливість конвеєрних систем в різних виробничих комунікаціях, існує велика необхідність зробити ці системи максимально ефективними. У даній роботі швидкість конвеєрної стрічки (яка в нашому дослідженні є частиною інтегрованої навчальної автоматизованої системи) контролюється за допомогою одного з методів штучного інтелекту, яким є штучна нейронна мережа (ШНМ).

Відеодатчик буде відповідати за збір інформації про стан конвеєрної стрічки і деталей над нею. Згідно з цією інформацією, контролер ШНМ буде приймати інтелектуальне рішення про швидкість руху стрічки. ШНМ контролюватиме швидкість таким чином, щоб забезпечити оптимальну енергоефективність за рахунок руху конвеєрної стрічки. Оптимальний механізм управління швидкістю конвеєрної стрічки являє собою інтелектуальне визначення кількості і ваги деталей за допомогою відеодатчика, який забезпечить достатню візуалізацію системи. Потім обробка зображень доставить важливі дані в ШНМ, яка оптимально визначить найкращу швидкість конвеєрної стрічки. Ця задана швидкість дозволить досягти мети економії енергії під час руху стрічки. Запропонована система управління дозволить оптимально перемикати швидкість конвеєрної системи в режим ВКЛ, ВИКЛ і холостого ходу з метою мінімізації витрати енергії на конвеєрну стрічку.

При повному навантаженні конвеєрної стрічки, вона рухається з максимальною швидкістю. Але якщо конвеєр навантажений частково, швидкість буде відповідно регулюватися ШНМ. При відсутності навантаження, конвеєр буде зупинений. Це дозволить, крім зменшення витрат, заощадити значну кількість енергії. Розроблена конвеєрна система дозволить модернізувати промислові виробничі комунікації, а також знизити витрати і вартість енергії і збільшити термін служби конвеєрних стрічок

Біографії авторів

Israa R. Shareef, University of Baghdad

Master of Mechatronics Engineering

Department of Mechatronics Engineering

Al Khwarizmi College of Engineering

Hiba K. Hussein, University of Baghdad

Master of Mechanical Engineering

Department of Automated Manufacturing Engineering

Al Khwarizmi College of Engineering

Посилання

  1. Halepoto, I. A., Shaikh, M. Z., Chowdhry, B. S., Uqaili, M. u hammad A. (2016). Design and Implementation of Intelligent Energy Efficient Conveyor System Model Based on Variable Speed Drive Control and Physical Modeling. International Journal of Control and Automation, 9 (6), 379–388. doi: https://doi.org/10.14257/ijca.2016.9.6.36
  2. Zhang, S., Xia, X. (2010). Optimal control of operation efficiency of belt conveyor systems. Applied Energy, 87 (6), 1929–1937. doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2010.01.006
  3. Zhang, S., Xia, X. (2009). A new energy calculation model of belt conveyor. AFRICON 2009. doi: https://doi.org/10.1109/afrcon.2009.5308257
  4. Reicks, A. V. (2008). Belt conveyor idler roll behaviours. Bulk material handling by conveyor belt. Colorado: SME, 35–40. Available at: http://www.overlandconveyor.cn/uploadfile/pdf/8-belt-idler-roll-behavior[1].pdf
  5. Mushiri, T., Mbohwa, C. (2016). Design of a Power Saving Industrial Conveyor System. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science. Vol. 2.‏ San Francisco. Available at: http://iaeng.org/publication/WCECS2016/WCECS2016_pp942-947.pdf
  6. Middelberg, A., Zhang, J., Xia, X. (2009). An optimal control model for load shifting – With application in the energy management of a colliery. Applied Energy, 86 (7-8), 1266–1273. doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2008.09.011
  7. He, D., Pang, Y., Lodewijks, G. (2016). Determination of Acceleration for Belt Conveyor Speed Control in Transient Operation. International Journal of Engineering and Technology, 8 (3), 206–211. doi: https://doi.org/10.7763/ijet.2016.v8.886
  8. Yang, C., Liu, J., Li, H., Zhou, L. (2018). Energy Modeling and Parameter Identification of Dual-Motor-Driven Belt Conveyors without Speed Sensors. Energies, 11 (12), 3313. doi: https://doi.org/10.3390/en11123313
  9. He, D., Liu, X., Zhong, B. (2020). Sustainable belt conveyor operation by active speed control. Measurement, 154, 107458. doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.107458
  10. Windmann, S., Niggemann, O., Stichweh, H. (2015). Energy efficiency optimization by automatic coordination of motor speeds in conveying systems. 2015 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). doi: https://doi.org/10.1109/icit.2015.7125185
  11. Reznik, L., Dabke, K. P. (2004). Measurement models: application of intelligent methods. Measurement, 35 (1), 47–58. doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2003.08.020
  12. Li, X., Yu, H. (2015). The Design and Application of Control System Based on the BP Neural Network. Proceedings of the 3rd International Conference on Mechanical Engineering and Intelligent Systems (ICMEIS 2015). doi: https://doi.org/10.2991/icmeis-15.2015.148
  13. Abbas, N. H., Saleh, B. J. (2016). Design of a Kinematic Neural Controller for Mobile Robots based on Enhanced Hybrid Firefly-Artificial Bee Colony Algorithm. Al-Khwarizmi Engineering Journal, 12 (1), 45–60. Available at: https://alkej.uobaghdad.edu.iq/index.php/alkej/article/view/283/278
  14. Faisal, A. A. H., Nassir, Z. S. (2016). Modeling the removal of Cadmium Ions from Aqueous Solutions onto Olive Pips Using Neural Network Technique. Al-Khwarizmi Engineering Journal, 12 (3), 1–9. Available at: https://alkej.uobaghdad.edu.iq/index.php/alkej/article/view/303/298
  15. Beale, M. H., Hagan, M. T., Demuth, H. B. (2012). Neural Network Toolbox™ User’s Guide. The MathWorks, Inc.‏ Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.699.4831
  16. Wang, Q., Lu, P. (2019). Research on Application of Artificial Intelligence in Computer Network Technology. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 33 (05), 1959015. doi: https://doi.org/10.1142/s0218001419590158
  17. Ballabio, D., Vasighi, M. (2012). A MATLAB toolbox for Self Organizing Maps and supervised neural network learning strategies. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 118, 24–32. doi: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2012.07.005
  18. He, D. (2017). Energy saving for belt conveyors by speed control. TRAIL Research School. doi: https://doi.org/10.4233/uuid:a315301e-6120-48b2-a07b-cabf81ab3279
  19. Ji, J., Miao, C., Li, X., Liu, Y. (2021). Speed regulation strategy and algorithm for the variable-belt-speed energy-saving control of a belt conveyor based on the material flow rate. PLOS ONE, 16 (2), e0247279. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247279

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-04-30

Як цитувати

Shareef, I. R. ., & Hussein, H. K. (2021). Впровадження штучної нейронної мережі з метою управління швидкістю та енергозбереження в стрічковому конвеєрі. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(2 (110), 44–53. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.224137

Номер

Том 2 № 2 (110) (2021): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Системи управління в промисловості

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Israa R. Shareef, Hiba K. Hussein

Creative Commons License

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.