Розробка методa розрахунку статистичних характеристик вхідного потоку матеріалу транспортного конвеєра

Автор(и)

  • Олег Михайлович Пігнастий Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-5424-9843
  • Дмитро Анатолійович Кудій Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-5435-0271

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.289931

Ключові слова:

транспортний конвеєр, критерії подібності, статистичні характеристики, функція кореляції, типізація потоку матеріалу

Анотація

Об'єктом цього дослідження виступає потік матеріалу, що надходить на вхід транспортного конвеєра. Вирішується актуальна проблема розрахунку стохастичних характеристик вхідного потоку матеріалу транспортної системи, що базується на типізації вхідного потоку матеріалу. Під час побудови моделі вхідного потоку матеріалу використано методи теорії подібності. Реалізація для вхідного потоку матеріалу представлена суперпозицією детермінованої та стохастичної складової вхідного потоку матеріалу. Розроблено критерій поділу реалізації вхідного потоку матеріалу на детерміновану та стохастичну складову, що дозволяє уявити стохастичну складову вхідного потоку у вигляді реалізації центрованого ергодичного потоку матеріалу. Наведено методи розрахунку амплітудних та фазових частотних спектрів для складових вхідного потоку матеріалу, засновані на заданих типах теоретичної функції кореляції. Точність розрахунку значень нормованої функції кореляції становить e~0.05.

Відмінними рисами отриманих результатів є те, що метод типізації вхідного потоку матеріалу ґрунтується на використанні амплітудного спектра для вхідного потоку матеріалу. Особливістю отриманих результатів слід назвати те, що для моделювання вхідного потоку матеріалу використано єдину реалізацію вхідного потоку матеріалу.

Сферою застосування одержаних результатів є гірничодобувна промисловість. Розроблена методика розрахунку статистичних характеристик вхідного потоку матеріалу дозволить підвищити точність алгоритмів оптимального керування потоковими параметрами транспортної системи гірничодобувного підприємства. Умовою практичного використання отриманих результатів є наявність у секціях транспортного конвеєра вимірювальних датчиків, що визначають швидкість стрічки та кількість матеріалу в бункерах, що акумулюють

Біографії авторів

Олег Михайлович Пігнастий, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра розподілених інформаційних систем та хмарних технологій

Дмитро Анатолійович Кудій, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібербезпеки

Посилання

  1. Siemens – innovative solutions for the mining industry. Available at: https://im-mining.com/advertiser_profile/siemens-innovative-solutions-mining-industry/
  2. Pihnastyi, O., Ivanovska, O. (2022). Improving the prediction quality for a multi-section transport conveyor model based on a neural network. Proceedings of International Scientific Conference Information Technology and Implementation, 3132, 24–38. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-3132/Paper_3.pdf
  3. Bajda, M., Błażej, R., Jurdziak, L. (2019). Analysis of changes in the length of belt sections and the number of splices in the belt loops on conveyors in an underground mine. Engineering Failure Analysis, 101, 436–446. doi: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2019.04.003
  4. Koman, M., Laska, Z. (2014). The constructional solution of conveyor system for reverse and bifurcation of the ore flow, Rudna mine KGHM Polska Miedź SA. CUPRUM, 3 (72), 69–82.
  5. Pihnastyi, O., Khodusov, V. (2020). Development of the controlling speed algorithm of the conveyor belt based on TOU-tariffs. Proceedings of the 2nd International Workshop on Information-Communication Technologies & Embedded Systems, 2762, 73–86. Available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/104681/
  6. 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
  7. He, D., Pang, Y., Lodewijks, G., Liu, X. (2018). Healthy speed control of belt conveyors on conveying bulk materials. Powder Technology, 327, 408–419. doi: https://doi.org/10.1016/j.powtec.2018.01.002
  8. Korniienko, V. I., Matsiuk, S. M., Udovyk, I. M. (2018). Adaptive optimal control system of ore large crushing process. Radio Electronics, Computer Science, Control, 1, 159–165. doi: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2018-1-18
  9. Kiriia, R., Shyrin, L. (2019). Reducing the energy consumption of the conveyor transport system of mining enterprises. E3S Web of Conferences, 109, 00036. doi: https://doi.org/10.1051/e3sconf/201910900036
  10. Pihnastyi, O., Kozhevnikov, G., Khodusov, V. (2020). Conveyor Model with Input and Output Accumulating Bunker. 2020 IEEE 11th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). doi: https://doi.org/10.1109/dessert50317.2020.9124996
  11. Kawalec, W., Król, R. (2021). Generating of Electric Energy by a Declined Overburden Conveyor in a Continuous Surface Mine. Energies, 14 (13), 4030. doi: https://doi.org/10.3390/en14134030
  12. Curtis, A., Sarc, R. (2021). Real-time monitoring of volume flow, mass flow and shredder power consumption in mixed solid waste processing. Waste Management, 131, 41–49. doi: https://doi.org/10.1016/j.wasman.2021.05.024
  13. Stadnik, N. (2012). Frequency-Controlled Electric Drive of Band Conveyors Based on Self-Ventilating Engines. Scientific Bulletin of the Donetsk National Technical University, 2, 226–232.
  14. Bhadani, K., Asbjörnsson, G., Hulthén, E., Hofling, K., Evertsson, M. (2021). Application of Optimization Method for Calibration and Maintenance of Power-Based Belt Scale. Minerals, 11 (4), 412. doi: https://doi.org/10.3390/min11040412
  15. Carvalho, R., Nascimento, R., D’Angelo, T., Delabrida, S., G. C. Bianchi, A., Oliveira, R. A. R. et al. (2020). A UAV-Based Framework for Semi-Automated Thermographic Inspection of Belt Conveyors in the Mining Industry. Sensors, 20 (8), 2243. doi: https://doi.org/10.3390/s20082243
  16. Vasić, M., Miloradović, N., Blagojević, M. (2021). Speed control of high power multiple drive belt conveyors. IMK-14 - Istrazivanje i Razvoj, 27 (1), 9–15. doi: https://doi.org/10.5937/imk2101009v
  17. Pihnastyi, O., Burduk, A. (2022). Analysis of a Dataset for Modeling a Transport Conveyor. Proceedings of the 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP 2022), 3309, 319–328. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-3309/paper20.pdf
  18. Pihnastyi, O. M. (2018). Statistical theory of control systems of the flow production. LAP LAMBERT Academic Publishing, 436.
  19. Azarenkov, N., Pihnastyi, O., Khodusov, V. (2011). To the question of similarity of technological processes of production and technical systems. Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2, 29–35.
Розробка методa розрахунку статистичних характеристик вхідного потоку матеріалу транспортного конвеєра

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-10-31

Як цитувати

Пігнастий, О. М., & Кудій, Д. А. (2023). Розробка методa розрахунку статистичних характеристик вхідного потоку матеріалу транспортного конвеєра. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(2 (125), 87–96. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.289931