Автоматизация процесса управления горными машинами на основе нечеткой логики

Рейтинг:   / 0
ПлохоОтлично 

Authors:

А. В. Бубликов, кандидат технических наук, доцент, orcid.org/0000-0003-3015-6754, Национальный технический университет „Днепровская политехника“, г. Днепр, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.; Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

В. В. Ткачев, доктор технических наук, профессор, orcid.org/0000-0002-2079-4923, Национальный технический университет „Днепровская политехника“, г. Днепр, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.; Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Abstract:

Цель. Повышение эффективности функционирования горных машин за счет внедрения алгоритмов нечеткого принятия решений в процессы управления горными машинами как сложными объектами с динамично меняющимися непредсказуемым образом режимами работы.

Методика. К общепринятому алгоритму нечеткого принятия решений добавлен этап определения входных четких переменных системы как статистических показателей, позволяющих идентифицировать режимы работы горных машин или переходы от одного режима к другому. Каждая входная четкая переменная системы является результатом статистической обработки информационных сигналов от датчиков с целью поиска в сигнале уникальных закономерностей, соответствующих одному или нескольким режимам работы машины, или переходам между ними. Для отслеживания траектории изменения во времени режимов работы горной машины вводятся дополнительные лингвистические входные переменные системы: „До этого наблюдался режим ...“. С учетом особенностей формирования входных четких переменных система осуществляет нечеткий процесс принятия решений дискретно во времени, при этом в алгоритм нечеткого принятия решений вводятся условия накопления данных, изменения и отсутствия изменения режима работы машины.

Результаты. Предложен способ интеграции модели поведения горной машины как объекта управления в алгоритм нечеткого принятия решений. При этом сформированы рекомендации по определению четких и лингвистических входных переменных системы, формированию базы правил нечетких продукций и определению условий накопления данных.

Научная новизна. Заключается в использовании в алгоритме нечеткого принятия решений модели поведения горных машин как объектов управления в виде совокупности режимов работы машины и схемы траекторий изменения режимов во времени.

Практическая значимость. Предложенный в работе метод является теоретической основой для решения важной научно-прикладной проблемы разработки и практического применения алгоритмов нечеткого управления в процессах управления горными машинами с целью повышения эффективности их работы.

References.

1. Taran, I., & Klymenko, I. (2017). Analysis of hydrostatic mechanical transmission efficiency in the process of wheeled vehicle braking. Transport Problems, 12, 45-56.

2. Sustainable Intelligent Mining Systems. European Commission: European Innovation Partnership on Raw Materials[n.d.]. Retrieved from https://ec.europa.eu/growth/tools-databases/eip-raw-materials/en/content/sustainable-intelligent-mining-systems.

3. Korniienko, V. I., Matsiuk, S. M., Udovyk, I. M., & Aleksieiev, O. M. (2016). Method and algorithms of nonlinear dynamic processes identification. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 1, 98-103.

4. Babets, D. (2018). Rock mass strength estimation using structural factor based on statistical strength theory. Solid State Phenomena, 277, 111-122 DOI: 10.4028/www.scientific.net/ssp.277.111.

5. Stadnik, M., Semenchenko, D., Semenchenko, A., Belytsky, P., Virych, S., & Tkachov,V. (2019). Improving energy efficiency of coal transportation by adjusting the speeds of a combine and a mine face conveyor, EasternEuropean Journal of Enterprise Technologies, 1/8(97), 60-70. DOI: 10.15587/1729-4061.2019.156121.

6. Syrotkina, O., Alekseyev, M., & Aleksieiev, O. (2017). Evaluation to determine the efficiency for the diagnosis search formation method of failures in automated systems, EasternEuropean Journal of Enterprise Technologies, 88, 59-68. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.108454.

7. Stadnik, N., Kondrakhin, V., & Tokar, L. (2013). Two-propulsion travelling mechanisms of shearers for thin beds. Energy Efficiency Improvement of Geotechnical Systems. Proceedings of the International Forum on Energy Efficiency, (pp. 203-215).

8. Bublikov, A., Gruhler, G., Gorlach, I., & Cawood, G. (2015). Control strategy for a mobile platform with an omni-directional drive. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 2(146), 84-90.

9. Kupin, A., & Senko, A. (2015). Principles of intelligent control and classification optimization in conditions of technological processes of beneficiation complexes. CEUR Workshop Proceedings, 1356, 153-160.

10. Lakhno, V., Zaitsev, S., Tkach, Y., & Petrenko, T. (2018). Adaptive expert systems development for cyber attacks recognition in information educational systems on the basis of signs’ clustering. Advances in Computer Science for Engineering and Education. ICCSEEA 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, 754, 673-682. DOI: 10.1007/978-3-319-91008-6_66.

11. Morkun, V., Tron, V., & Paranyuk, D. (2017). Neuro-fuzzy identification of drilling control system adapted to rock types. IEEE International Young Scientists Forum on Applied Physics and Engineering, YSF (pp.12-16). DOI: 10.1109/ysf.2017.8126584.

12. Kolosov, D., Bilous, O., Tantsura, H., & Ony­shchen­ko, S. (2018). Stress-Strain State of a Flat Tractive-Bearing Element of a Lifting and Transporting Machine at Operational Changes of its Parameters. Solid State Phenomena, 277, 188-201. DOI: 10.4028/www.scientific.net/SSP.277.188.

13. Sdvyzhkova, O., & Patyńska, R. (2016). Effect of increasing mining rate on longwall coal mining - Western Donbass case study. Studia Geotechnica et Mechanica, 38, 91-98.

14. Tkachov, V., Bublikov, A., & Gruhler, G. (2015). Automated stabilization of loading capacity of coal shearer screw with controlled cutting drive. New Developments in Mining Engineering 2015: Theoretical and Practical Solutions of Mineral Resources Mining (pp. 465-477).

15. Tkachov, V., Bublikov, A., & Isakova, M. (2013). Control automation of shearers in terms of auger gumming criterion. Energy Efficiency Improvement of Geotechnical Systems. Proceedings of the International Forum on Energy Efficiency (pp. 137−145).

 повний текст / full article



Посетители

2944935
Сегодня
За месяц
Всего
64
5321
2944935

Гостевая книга

Если у вас есть вопросы, пожелания или предложения, вы можете написать их в нашей «Гостевой книге»

Регистрационные данные

ISSN (print) 2071-2227,
ISSN (online) 2223-2362.
Журнал зарегистрирован в Министерстве юстиции Украины.
 Регистрационный номер КВ № 17742-6592ПР от 27.04.2011.

Контакты

40005, г. Днепр, пр. Д. Яворницкого, 19, корп. 3, к. 24 а
Тел.: +38 (056) 746 32 79.
e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Вы здесь: Главная Индексация журнала RusCat Архив журнала 2019 Содержание №3 2019 Информационные технологии, системный анализ и управление Автоматизация процесса управления горными машинами на основе нечеткой логики