CC BY
230
V. T. Yerofeev, V. F. Smirnov, I. E. Kondakova, S. V. Kaznacheev, A. D. Bogatov
Complex researches of bioproofness, physicomechanical and physicochemical properties epoxy binding, modified by coal tars and composites on their basis are conducted. The role of influence on bioproofness from number of modifier, its type and the maintenance of a filler, and as biocidal preparation «Tefleks» is shown. Structures possessing the increased bioproofness, are received by the improved physicomechanical and operational properties.
Key words: epoxy, coal tar, biocidalpreparation, filler, composite, bioproofness, durability.
Yerofeev Vladimir Trofimovich, doctor of technical sciences, professor, manager of department, fac-build@,adm. mrsu. ru, Russia, Saransk, Mordovian N. P. Ogarev State University,
Smirnov Vasily Filippovich, doctor of biological sciences, professor, biodeg@mail. ru, Russia, N. Novgorod, N. Novgorod N. I. Lobachevsky State University,
Kondakova Irina Engelsovna, candidate of technical sciences, Russia, Saransk, Mordovian N. P. Ogarev State University,
Kaznacheev Sergey Valeryevich, candidate of technical sciences, docent, KaznacheevSV@rambler. ru, Russia, Saransk, Mordovian N. P. Ogarev State University,
Bogatov Andrey Dmitriyevich, candidate of technical sciences, docent, bogatovad@mail.ru, Russia, Saransk, Mordovian N. P. Ogarev State University
УДК 621.873.25
СИСТЕМА КОНТРОЛЯ УСТОЙЧИВОСТИ БАШЕННЫХ КРАНОВ
ОТ ОПРОКИДЫВАНИЯ
А.В. Мишин, П. А. Сорокин
В статье рассматриваются вопросы реализации системы предупреждения от опрокидывания башенных кранов при воздействии ветровых нагрузок на основе нейросетевой модели.
Ключевые слова: башенный кран, ветровые нагрузки, устойчивость от опрокидывания, искусственные нейронные сети, система управления.
Согласно статистике [1] ежегодно в Российской Федерации происходят 30...50 аварий башенных кранов, 15...20% из которых происходят из-за экстремального воздействия ветровых нагрузок. Устойчивость башенных кранов зависит не только от возмущающих ветровых нагрузок, но и от своевременного оповещения персонала строительной площадки о смене ветрового режима, но в силу внезапности возникновения энергоемких порывов не удается обеспечить указанное выше информирование.
Территория Российской Федерации поделена на 7 ветровых рай-
онов и при проектировании башенных принимают во внимание скорость ветра соответствующего ветрового района и расчет ведут согласно [2,3]. При расчете башенных кранов также учитывается динамическая составляющая ветровой нагрузки, но при внезапном мгновенном усилении ветра и, тем более, при экстремальных шквалистых ветровых воздействиях, расчета по упомянутым методикам недостаточно для сохранения устойчивого положения крана. Исходя из этого, в данной работе рассматриваются вопросы воздействия ветровых нагрузок на башенные краны, их отклик при обтекании ветром (в виде импульсной случайной нагрузки) и вопросы разработки системы безопасности для предотвращения опрокидывания башенных кранов.
Для повышения устойчивости башенных кранов к опрокидыванию возможно увеличение массы балласта. При этом увеличивается металлоемкость конструкции, ее стоимость, увеличивается время монтажа/демонтажа и его сложность. Возможно применение стабилизирующих устройств [4]. Но указанные выше недостатки сохраняются.
По нормам проектирования, скорость ветра нерабочего состояния крана должна быть выше скорости ветра рабочего состояния, т. е. для опрокидывания крана в нерабочем состоянии ему необходимо сообщить большее количество энергии, чем для опрокидывания крана в рабочем состоянии. Из этого следует, что работающий кран более чувствителен к ветровым воздействиям, в том числе и к самым неблагоприятным, но возможным, экстремальным ветровым возмущениям. При этом остается проблема сохранения устойчивого положения башенных кранов в рабочем состоянии при силовом ветровом возбуждении. Поэтому необходимым условием сохранения безопасности является обеспечение динамической устойчивости башенных кранов при действии на него недопустимо высоких по скорости и продолжительности порывов с учетом их направлений, а также экстремальных воздействиях шквалистого ветра.
Из сказанного выше следует, что потеря динамической устойчивости башенных кранов возможна при приложении импульсной ветровой нагрузки значительной амплитуды. В этом случае к опрокидывающим моментам [3], добавляется момент от кратковременной ветровой нагрузки, максимальное значение которой в несколько раз превышает ее среднее значение.
По приведенным данным в [1] требуется разработать способ для сохранения устойчивого положения башенных кранов при ветровом возмущении.
Целью работы является разработка способа обеспечения устойчивости башенных кранов от опрокидывания при воздействии динамических ветровых нагрузок.
Новизна заключается в учете случайного характера ветровых нагрузок при разработке системы безопасности башенных кранов.
Задача заключается в разработке системы безопасности башенных кранов для обеспечения динамической устойчивости при внезапном мгновенном усилении ветра (порывистом ветре) и при экстремальном шквалистом ветре.
Следует рассмотреть порядок действия крановщика в период действия предельных ветровых нагрузок, который можно разделить на два этапа согласно инструкции по эксплуатации.
Первый этап заключается в том, что при возникновении порывов ветра включается звуковая и световая сигнализация в кабине управления, и крановщик обязан произвести следующие действия:
- опустить и освободить груз от строп;
- поднять крюковую подвеску в верхнее положение, не доводя до срабатывания концевого выключателя подъема;
- развернуть стрелу по ветру согласно преимущественному направлению розы ветров данного района;
- установить грузовую тележку на минимальный вылет;
- прекратить работу.
Возобновление работы возможно только после прекращения индикации о порывах.
Второй этап характеризуется следующим: при непрекращающихся звуковом и световом сигналах, а также при получении штормового предупреждения необходимо:
- выполнить операции, изложенные выше;
- установить кран на место стоянки;
- включить полуавтоматические противоугонные захваты;
- отключить цепи управления крана нажатием кнопки «Стоп»;
- повернуть ключ-марку в исходную позицию;
- закрыть окна в кабине и запереть дверь на замок;
- растормозить механизм поворота на ходовой раме (для кранов с неповоротной башней данная операция выполняется перед отключением цепи управления);
- выключить вводной рубильник на ходовой раме;
- установить упоры и завести ручные противоугонные захваты;
- закрепить ходовые тележки анкерными креплениями;
- выключить рубильник на подключательном пункте;
- уйти в безопасное место.
Выше перечисленные требования также следует выполнять при приближении грозы, ливневого дождя, снегопада, гололеда, тумана [5].
Как видно, для перевода крана в нерабочее состояние следует выполнить достаточное количество операций. Следует отметить существенный недостаток в инструкции, заключающийся в том, что на первом этапе при резком усилении ветра крановщик остается в кабине и в случае воздействия экстремальных порывов он находится в зоне прямой опасности.
Следующий недостаток связан с отсутствием предписаний при отсутствии информации об усилении ветра. В этом случае, в принципе, невозможно установить требования. Другой недостаток связан с тем, что при эвакуации крановщика возникающие порывы различной интенсивностью и повторяемостью представляют для него серьезную угрозу. Вышеупомянутые недостатки являются несоответствием требованиям промышленной безопасности. Поэтому разрабатываемая система должна обеспечить безопасность эксплуатации башенных кранов и персонала строительной площадки при внезапном резком усилении ветра, а также при продолжительном усилении ветра.
Актуальным направлением является проектирование системы интеллектуального управления, которая интегрируется к существующей системе управления башенного крана, и является системой предупреждения об опасных ветровых нагрузках [6,7]. Наиболее подходящим аппаратом для реализации поставленной цели являются алгоритмы искусственных нейронных сетей (ИНС).
Для сохранения устойчивости башенных кранов от опрокидывания при резко изменяющейся скорости ветра предложен способ для стабилизации их положения. Основу способа составляет алгоритм прогнозирования опасного нарастания ветрового потока и его направления, реализуемый на ИНС. Идея заключается в сборе текущей информации о скоростях и направлениях воздушного потока, получаемой с датчиков скорости и направления ветра, ее обработки и прогнозировании скорости и направления ветра в следующий момент времени. В случае прогноза недопустимо высокой скорости (порыва) это позволит преждевременно автоматически обеспечить поворот стрелы или башни и стрелы (в зависимости от конструкции башенного крана) «по ветру» до возникновения критического момента от ветровой нагрузки и заблаговременно принять меры к эвакуации машиниста. Интеллектуальное устройство, реализуемое предложенный способ, содержит блокировку, исключающую возможный удар крюковой подвески о возводимый объект при экстренном повороте стрелы.
В общем случае принцип прогнозирования проиллюстрирован на рис. 1 и рассмотрен для случая прогноза скорости порыва. На входы ИНС подаются сигналы (значения скоростей ветра), замеренные в предшествующие моменты времени (V— 1),Г(£— 2),У(1 — /с))). После обработки сигналов с выхода снимается сигнал (скорость ветра) в будущий момент времени (У(Т 4- 1)). Для оценки качества обучения сети используется ошибка прогнозирования, равная разности желаемого сигнала и прогнозного значения е(£) = /(О — + 1). Достаточно натренированная
сеть обладает минимальной ошибкой. Для прогноза направления порыва принцип тот же.
Рис. 1. Структурная схема прогнозирования:
!/{ґ) - желаемое значение скорости ветра;
T{t - 1).. .. - к) - значения скоростей ветра в предшествующие
моменты времени; V(t + 1) — прогнозируемое значение скорости ветра; wt_ltwt_k — весовые коэффициенты;
D — линия задержки; «(г) —результат взвешенного суммирования входных данных; e(t) — ошибка прогнозирования.
На рис. 2 представлена структурная схема управления приводом поворота башенного крана для компенсации ветровых возмущений. В данном случае ИНС используется для прогнозирования порыва и его направления.
Рис.2. Структурная схема компенсации ветровых возмущений
Система нейросетевого прогнозирования интегрируется к существующей системе управления краном путем дополнительного оснащения программируемого логического контроллера (ПЛК) платой расширения с нейросетевым алгоритмом. Требуемые датчики для работы системы имеются в существующем ограничителе грузоподъемности ОНК160Б - датчик
329
скорости ветра, датчик положения стрелы и датчик высоты подъема, датчик вылеты грузовой тележки. Дополнительно, башенный кран необходимо оснастить датчиком направления ветра.
В ПЛК заложен алгоритм заблаговременного управления приводом поворота и предназначен для выдачи прогностического сигнала управления поворотом. Подача прогностического сигнала основана на нейросете-вой модели, программа которой записана в память платы расширения, и регистрируемых значениях датчиков скорости и направления ветра.
Для обеспечения устойчивого положения башенных кранов при случайном усиления скорости ветра, в том числе и экстремальном, необходима отработка системы управления приводом поворота стрелы (башни и стрелы) по направлению будущего порыва ветра. При этом невозможно обеспечивать поворот мгновенно из-за упруго-диссипативного характера металлоконструкции. Достаточным условием безопасности является выдача системой управления прогностического сигнала управления для начала срабатывания привода поворота до возникновения критического опрокидывающего момента от ветра. За счет этого при повороте наветренная площадь крана уменьшается, что ведет к снижению давления от ветровой нагрузки, которая будет действовать в следующие моменты времени.
Рассмотрим частный случай функционирования системы компенсации ветровых возмущений в рабочем состоянии крана при возведении объекта с наложенными ограничениями по установке крана относительно сооружения (здания) и по геометрическим размерам сооружения (здания).
В ПЛК вводится значение высоты построенного (текущего) уровня
- Ноб(тек) и расстояние от продольной оси крана до стены объекта - А. Регистрируя показания датчика высоты подъема груза - Нгр и датчика вылета грузовой тележки - Ьгт, контроллером принимаются соответствующие действия.
При прогнозировании опасных порывов ветра, если высота подвеса груза больше высоты построенного уровня объекта (Нгр>Ноб(тек)), происходит поворот стрелы в требуемую сторону согласно алгоритму системы прогнозирования. При прогнозировании опасных порывов ветра и его направлений, а также удовлетворении условия Нгр>Ноб(тек):
- выводится сообщение на панели оператора о будущем недопустимом нарастании скорости ветра и включается световая и звуковая сигнализация в кабине управления;
- включается сирена (звонок громкого боя) - для оповещения персонала;
- процессор формирует сигнал, поступающий на исполнительные устройства, для поворота стрелы с учетом направления будущего порыва и включения противоугонных захватов.
При включении сирены персонал, находящийся на возводимом объекте должен немедленно его покинуть.
При прогнозировании опасных порывов ветра, если высота подвеса груза меньше высоты построенного уровня объекта (Нгр<Ноб(тек)), дополнительно анализируется сигнал датчика вылета грузовой тележки. При соблюдении условий Нгр<Ноб(тек) и А>Ьгт происходит поворот стрелы в требуемую сторону согласно алгоритму системы прогнозирования. А при соблюдении условий Нгр<Ноб(тек) и А<Ьгт сначала необходимо уменьшить вылет крюка для свободного поворота стрелы согласно алгоритму системы прогнозирования. При этом второе условие имеет больший приоритет. При прогнозировании опасных порывов ветра и его направлений, а также удовлетворении условия Нгр<Ноб(тек) независимо от соотношения «А» и «Ьгт» контроллером производятся те же действия, что и для выше рассмотренного варианта.
Таким образом, алгоритм ПЛК обеспечивает блокировку против столкновения крюковой подвески о возводимый объект при экстренном повороте стрелы (башни и стрелы).
При этом требуется внесение дополнительных правил по технике безопасности в типовые инструкции для рабочего персонала строительной площадки и крановщиков (операторов) башенных кранов.
Итого, с изменением цикла работы с учетом работы алгоритма системы управления повышается безопасность эксплуатации башенных кранов в условиях внезапного увеличения скорости ветра.
Для проведения вычислительного эксперимента по зарегистрированным значениям скоростей и направлений ветра с частотой дискретизации 1Гц на Высотной метеорологической мачте ВММ-310 строится ИНС для прогнозирования скорости и направления ветра, целью которой является прогноз возникновения порыва. Для целей прогнозирования используем сеть прямого распространения с линией задержки [8].
Список литературы
1. Информационный бюллетень Федеральной службы по экологическому технологическому и атомному надзору №1'2012 от 29.02.2012.
2. ГОСТ 1455-77 Краны грузоподъемные. Нагрузка ветровая. Нормы и метод определения. - Введ. 1978-01-01.
3. РД 22-166-86. Руководящий нормативный документ. Краны башенные строительные. Нормы расчета. - Введ. 1987-01-01.
4. ГОСТ Р (ИСО 4304:1987). Краны грузоподъемные. Общие требования к устойчивости. - Введ. 2013-01-01. - М.: Стандартинформ, 2012.
5. Объединение машиностроительных заводов группы компаний СУ-155 [Электронный ресурс]. иКЬ: http://www.omzv.ru/ (дата обращения: 01.09.2013)
6. Мишин А.В. Устойчивость башенных кранов от опрокидывания в условиях действия случайных порывов ветра / А.В. Мишин, Чан Дык Хиеу
// Будущее машиностроения России: сб. тр. Всерос. конф. молодых ученых и специалистов. Москва, 26-29 сентября 2012г. / Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. С. 334-336.
7. Сорокин П. А. Разработка системы безопасности башенных кранов при воздействии ветровой нагрузки / П.А. Сорокин, А.В. Мишин, К.С. Хряков, Чан Дык Хиеу // Инновационное развитие образования, науки и технологий: доклады 3-й Всеросийск. науч.-технич. конференции/под общ. ред. А.Л. Чеботарева. В 2 ч. Ч II.Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. 261с, с. 136140.
8. Медведев В. С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. Matlab 6 / Под общ. ред. к.т.н. В.Г. Потемкина. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с. -(Пакеты прикладных программ; Кн. 4).
Мишин Алексей Владимирович, асп., alexeymishin89@,gmail. com, Россия, Москва, Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ),
Сорокин Павел Алексеевич, д-р техн. наук, проф., pavalsor@rambler.ru, Россия, Москва, Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ)
THE CONTROL SYSTEM FOR THE TOWER CRANES STABILITY A. V. Mishin, P.A. Sorokin
The article deals with the implementation of warning system from tipping for tower cranes under the influence of wind loading based on neural network model.
Key words: tower crane, wind loading, the overturning stability, artificial neural network, control system.
Mishin Alexey Vladimirovich, postgraduate student, postgraduate student of department “Track Machines, Building Machines and Robotics Systems ”, alexeymishin89@,gmail. com, Russia, Moscow, Moscow State University of Railway Communications (MIIT)
Sorokin Pavel Alexeevich, doctor of technical science, professor, professor of department “Track Machines, Building Machines and Robotics Systems”, Russia, Moscow, Moscow State University of Railway Communications (MIIT)
