CC BY
78
ЛЕСОСЕЧНЫЕ РАБОТЫ
2. Fedorov S.V Sushchnost i spetsificheskiye osobennosti naukoyemkikh otrasley [The nature and specific features of high-tech industries]. Kreativnaya ekonomiki. 2009. № 12(27). pp. 50-53.
3. Mekhrentsev A.V., Starikov Ye.N. Ob osnovnykh napravleniyakh sozdaniya novykh rabochikh mest v lesopromyshlennom komplekse Sverdlovskoy oblasti [On the main directions of creating new jobs in the lumber industry of the Sverdlovsk region]. Eko-Potentsial. 2013. № 1-2. pp. 24-32.
4. Larionova N.A. Klasternyy podkhod v upravlenii konkurentosposobnostyu regiona [Cluster approach in the management of the region’s competitiveness]. Terra economicus. 2007. № 1. Ch.2. - 295 p.
5. Vazhenin S.G., Bersenev VL., Vazhenina I.S., Tatarkin A.I. Territorialnaya konkurentsiya v ekonomicheskom prostran-stve [Territorial competition in the economic space]. - Yekaterinburg: Institut ekonomiki UrO RAN, 2011. - 488 p.
6. Postanovleniye Pravitelstva Sverdlovskoy oblasti ot 6 aprelya 2009 goda № 371-PP «O Programme razvitiya ko-operatsii na territorii Sverdlovskoy oblasti do 2020 goda» [Resolution of the Government of Sverdlovsk region from April 6, 2009 № 371-PP «On the Program of development of cooperation in the Sverdlovsk Region 2020»]. - Yekaterinburg: Sobraniye zakonodatelstva Sverdlovskoy oblasti, 20.05.2009, № 4 (2009), st. 434.
АВТОМАТИЗАЦИЯ ОТБОРА ДЕРЕВЬЕВ ПРИ ВЫБОРОЧНЫХ РУБКАХ ЛЕСА
Ю.А. ШИРНИН, проф. каф. технологии и оборудования лесопромышленных производств
ПГТУ, д-р техн. наук,
Л.А. СТЕШИНА, доц. каф. проектирования и производства электронно-вычислительных
средств ПГТУ, канд. техн. наук,
И.О. ТАНРЫВЕРДИЕВ, асп. каф. проектирования и производства электронно-вычислительных средств ПГТУ
ShirninYA@volgatech.net, SteshinaLA@ volgatech.net, TanryverdievIO@ volgatech.net ФГБОУ ВПО Поволжский государственный технологический университет, кафедра ТОЛП 424000,
Респ. Марий Эл, г. Йошкар-ола, пл. Ленина, д. 3.
В статье рассмотрены проблемы производительности технологического процесса выборочных рубок леса с использованием валочно-сучкорезно-раскряжевочных машин. Особое внимание уделено циклограммам работы ВСРМ. Рассмотрена система поддержки принятия решений оператора лесных машин, теоретико-множественные и имитационные модели принятия решений на основе нечеткой логики и нечетких правил отбора деревьев в рубку.
Ключевые слова: харвестер, выборочная рубка, автоматизация, маршрут, отбор деревьев
В настоящее время в развитии технологий машинизированных лесозаготовок наблюдается серьезное противоречие между высоким уровнем технологической оснащенности лесозаготовителей техникой, с одной стороны, и весьма низкими показателями производительности за смену - с другой. Закупка новой техники и заимствование западных технологий лесозаготовок не дают желаемого результата, так как средняя производительность оператора валочно-сучкорезно-раскряжевочной машины (далее ВСРМ) составляет 10-15 м3/ч, в то время как, например, опытный финский оператор может заготовить до 40 м3/ч, используя аналогичные метод и технику [1].
Целью данной работы является предложение по повышению производительности ВСРМ при проведении выборочных рубок леса.
Деятельность оператора современных ВСРМ представляет собой сложный многофункциональный процесс, состоящий из множества основных и дополнительных операций. К основным операциям относят перемещение ВСРМ на рабочую позицию, подведение харвестерной головки, захват и срезание дерева, протяжку ствола, раскряжевку и укладку сортиментов.
К дополнительным операциям можно отнести действия оператора ВСРМ для повышения эффективности своей работы или работы последующей машины, такие как поиск дерева, оптимизация маршрута движения ВСРМ к объекту разработки, оптимизация наведения срезающей головки на дерево и т.д.
Моделирование каждого приема из основной и дополнительной групп позволит
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2-S/2014
19
ЛЕСОСЕЧНЫЕ РАБОТЫ
МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ
Модель
управления
Ситуационная”- j Концептуальная”- I Адаптивная модель >1 модель модель
на прерыБаниИ| |___управлення_ ■ j управления _ j !_управлеши
о
>
I Сенсорный уровенм/ \ Моторный уровень «
Ч дайные / Ч информация /Ч управляющее / Чт— ч. решение/ Ч управляющее / \ Чдействне зг
! Прием ! ! и восприятие L ! информации vl- • ■ ' V \ Реализация "1 J принятого • решения j
прямая
последовательность этапов операторской деятельности
ЭТАПЫ ОПЕРАТОРСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
возврат на предыдущий этап операторской деятельности
Рис. 1. Системная модель операторских функций
получить рекомендации по оптимальном организации всего сквозного технологического процесса лесозаготовок [2, 7].
Согласно современным представлениям, деятельность оператора при выполнении отдельных операций может быть представлена в виде системной модели [3], изображенной на рис. 1, которая может быть применима к большинству типичных действий оператора.
Циклограмма работы оператора ВСРМ свидетельствует, что наибольшую сложность для оператора представляют дополнительные операции, длительность выполнения которых напрямую зависит от опыта работы оператора и определяет эффективность работы ВСРМ.
Так, опытный оператор ЛЗМ последовательно выполняет четыре этапа операторской деятельности, представленные на рис. 1.
Кроме того, возможен возврат на предыдущий этап операторской деятельности или рекурсия вследствие ошибочного выполнения предыдущих действий. Так, например, при ошибочном результате поиска дерева обнаружить ошибку возможно на этапе захвата дерева, поскольку на этом этапе измерение таксационных параметров дерева производится бортовыми системами ВСРМ. Следовательно, в данном случае производится возврат на этап поиска дерева. Аналогичная ситуация может возникнуть и при решении задачи поиска оптимального маршрута перемещения ВСРМ, влекущая рекурсивную итерацию процесса прокладки маршрута. Описанные ситуации представлены на схеме в виде прерывистых линий, а частота их
появления зависит, в первую очередь, от опыта оператора и успешности выполнения им этапа операторской деятельности. Например, если принятие управляющего решения затруднительно на основе имеющейся информации, то возможен альтернативный выбор между принятием решения в условиях неопределенности, дополнительная оценка информации или возврат на этап приема и восприятия информации с целью ее актуализации или уточнения.
В исследовании зависимости производительности операторов лесозаготовительных машин от их опыта работы, проведенном НИИ леса Финляндии (METLA), было выявлено, что в среднем операторы харвестеров выходят на 90 % уровень средней выработки только к 9му месяцу работы, а на 100 % - только на 13-й месяц [4]. Кроме того, исследователи подчеркивают, что при выборочных рубках квалификация оператора является определяющей. Для допуска к проведению выборочных рубок необходим более высокий уровень обучения, чем те навыки, которые позволяют работать оператору в условиях сплошных рубок. Система «оператор - ЛЗМ - объект разработки» представляет собой типичную эргатическую систему управления (ЭСУ) подвижным объектом. Применение компьютерного интеллекта к задачам обеспечения деятельности оператора эргатических систем управления является важнейшим резервом повышения эффективности и безопасности ЭСУ [5].
Таким образом, предложено использование системы поддержки принятия решений
20
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2-S/2014
ЛЕСОСЕЧНЫЕ РАБОТЫ
(СИИР), обеспечивающей поддержку операторской деятельности.
Модель принятия решения о назначении рубки дерева представлена в виде теоретико-множественной модели
МР = <ЦД, МЛ,, МД, МЛМ, БП>, где ЦД - цель деятельности;
МЛ - модель линейных размеров дерева;
МД - модель делянки;
МЛМ - модель лесозаготовительной машины;
БП - база правил назначения рубки.
Модель линейных размеров дерева формируется путем математической обработки измерительной информации - матрицы глубины пространства
МЛ = <ДС, ВС, КФ, МГП>, где ДС - диаметр ствола на высоте 1,3 м.;
Вс - расчетная высота ствола;
КФ - коэффициенты формы;
МгП - матрица глубины пространства, полученная оптическими средствами измерения.
Модель делянки, в свою очередь, формируется на основании количества обнаруженных деревьев в поле зрения оптического измерителя параметров древостоя МД = <ПН, ПД, КД>, где ПН - плотность насаждений;
ПД - порода дерева (установлена оператором вручную);
КД - количество деревьев, обнаруженных в площади обзора оптического измерителя параметров древостоя. Статическая модель лесозаготовительной машины призвана служить для оптимизации пути движения лесозаготовительной машины
МЛМ = <ТМ, СТ, ГР>, где ТМ - тип машины (ВСРМ, харвестер);
СТ - вылет стрелы (расстояние, на котором дерево может быть захвачено и обработано);
гР - габаритные размеры лесной машины (ширина, высота) для расчета проходимости.
Концептуальная модель СИИР оператора лесозаготовительной машины показана на рис. 2.
Имитационная модель СИИР представлена на рис. 3.
Решатель представляет собой машину нечеткого логического вывода Mamdani с алгоритмами приведения к нечеткости.
Лингвистические переменные аппарата нечеткой логики разделены на 4 группы:
- диаметр ствола дерева;
- высота дерева;
- коэффициент формы дерева;
- плотность насаждений.
Каждая имеет 3 значения - большой, средний, малый.
Иредлагаемый способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной осуществляется следующим образом.
На первом этапе стереоизображение рабочей области лесного массива со стереопары камер 3, установленных на лесозаготовительной машине, передается в ЭВМ и вычисляется методом стереоскопического параллакса [6] матрица глубины пространства перед лесозаготовительной машиной.
На втором этапе производится анализ матрицы глубины пространства и определяется количество деревьев в рабочей зоне путем нахождения прямоугольных областей матрицы с равными элементами.
На третьем этапе производится расчет таксационных показателей каждого дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины, таких как диаметр ствола, коэффициент формы ствола, наличие повреждений по формулам
f 1 л
dl3 = 2 п
tan(90------)
__________<*с_
/п
V о у
где dj 3 - диаметр дерева на высоте 1,3 метра; n - количество пикселей, занимаемых исследуемым деревом на стереоизображении; ac - угол обзора видеокамеры в горизонтальной плоскости;
l0 - расстояние до исследуемого дерева.
f = d0/ ^
где f - коэффициент формы ствола;
d
диаметр дерева у шейки корня;
d 3 - диаметр дерева на высоте 1,3 м.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2-S/2014
21
ЛЕСОСЕЧНЫЕ РАБОТЫ
Рис. 2. Концептуальная модель СППР оператора
Рис. 3. Имитационная модель СППР оператора
Причем, в качестве условного показателя наличия повреждений принимается наличие локальных изменений цвета древесного ствола, что свидетельствует о разрушении коры дерева.
На четвертом этапе автоматизировано, посредством решателя на основе нечеткой логики на основании данных, полученных на предыдущих этапах, принимается вероятностное решение о назначении в рубку каждого обнаруженного дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины и подсвечивается на мониторе оператора дерево с максимальной вероятностью назначения его в рубку.
В таблице приведены примеры правил, входящих в базу правил назначения рубки. Важно отметить, что базы правил различны для каждого вида рубки (выборочная главного пользования, рубка ухода, просветления и т.д.), для каждого вида леса (хвойный, лиственный) и возраста леса.
Таким образом, в настоящее время разработана и апробирована имитационная модель СППР при отборе деревьев, подлежащих машинизированной рубке.
В процессе апробации на вход модели СППР подавались линейные размеры дерева, а на выходе получали вероятность назначения рубки для данного объекта.
22
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2-S/2014
ЛЕСОСЕЧНЫЕ РАБОТЫ
Таблица
Примеры правил назначения рубки
Наименование правила Правило
Несоответствие МЛ по диаметру дерева пороговым требованиям Если ДС(Д МАЛЫЙ, ТО Д П {Пр}
Несоответствие МД по плотности насаждений пороговым требованиям Если ПН БОЛЬШОЙ И КФ(Д) БОЛЬШОЙ, ТО Д П {Пр}
Качество выносимых решений контролировалось экспертами, в лице которых выступали специалисты - таксаторы. Для принятия решений экспертами использовались таксационные карты и таблицы.
Совпадение в выборе назначенных в рубку деревьев на основе СППР и с использованием экспертной оценки таксаторов составило 76 %, что соответствует высокой степени согласованности.
В настоящее время представляется актуальной задача автоматизации процесса дистанционного измерения линейных размеров деревьев и уточнение и корректировка базы правил СППР, обеспечивающей большую степень согласованности.
Библиографический список
1. Сюнев, В.С. Анализ потребности в обучении операторов лесозаготовительных машин / В.С. Сюнев, А.П. Соколов, А.А. Селиверстов, А.П. Коновалов и др. - Metla, 2008. - С. 5-7.
2. Шегельман, И.Р. Трансформация системы лесосырьевой и технологической подготовки в организации лесопользования / И.Р. Шегельман, В.М.
Лукашевич // Фундаментальные исследования. - 2012. - № 3. - Ч. 1. - С. 739-743.
3. Петухов, И.В. Методологические основы оценки профпригодности оператора эргатических систем / И.В. Петухов // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 2; http://www.science-education.ru/108-8581 (дата обращения: 13.03.2013).
4. Сюнев, В.С. Анализ потребности в обучении операторов лесозаготовительных машин / В.С. Сюнев, А.П. Соколов, А.А. Селиверстов, А.П. Коновалов и др. - Metla, 2008. - С. 9.
5. Теряев, Е.Д. Современные проблемы автоматизации и интеллектуализации эргатических систем управления подвижными объектами / Е.Д. Теряев, К.В. Петрин, А.Б. Филимонов, Н.Б. Филимонов // Монография «Интеллектуальные системы управления» под ред. акад. С.Н. Васильева. - М.: Машиностроение, 2010. - С. 84-95.
6. Котюжанский, Л.А. Вычисление карты глубины стереоизображения на графическом процессоре в реальном времени // Фундаментальные исследования. - 2012. - № 6 (ч. 2). - С. 444-449.
7. Ширнин, Ю.А. Обоснование технологических параметров лесосек и режимов работы лесозаготовительных машин: учебное пособие/ Ю.А. Ширнин, К.П. Рукомойников, Н.И. Роженцова, А.Ю. Ширнин; под. Ред. проф. Ю.А. Ширнина. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2009. - 172 с.
AUTOMATIC SELECTIoN of TREES IN SELECTED WooDCUTTING
Shirnin U.A. (Volga State University of Technology), Steshina L.A., (Volga State University of Technology), Tanryverdiev I.O. (Volga State University of Technology)
ShirninYA@volgatech.net, SteshinaLA@ volgatech.net, TanryverdievIO@ volgatech.net Volga State University of Technology, 3 Lenin sq., Yoshkar-Ola, Republic of Mari El, Russian Federation, 424000
The article is devoted to the performance the process of selective forest cutting using harvesters. Particular attention is given to harvester operating cycle. Considered decision support system operator forestry machines, set-theoretic and simulation models of decision-making based on fuzzy logic and fuzzy rule selection of trees for felling.
Keywords: harvester, selective felling, automation, route, selection trees
References
1. Syunev V.S., Sokolov A. P., Seliverstov A.A., Konovalov A.P., Katarov V.K., Gerasimov Yu.Yu., Vyalkkyu E., Karvinen S. Analizpotrebnosti v obuchenii operatorov lesozagotovitelnykh mashin [Analysis of the training needs of operators of harvesting machines]. METLA, 2008, pp. 5-7.
2. Shegelman I.R., Lukashevich VM. Transformatsiya sistemy lesosyryevoy i tekhnologicheskoy podgotovki v organizatsii lesopolzovaniya [Transformation of forest resources and technological training in forest management organization]. Fundamentalnyye issledovaniya. 2012. № 3, ch.1. pp. 739-743.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2-S/2014
23
ЛЕСОСЕЧНЫЕ РАБОТЫ
3. Petukhov, I.V Metodologicheskiye osnovy otsenki profprigodnosti operatora ergaticheskikh sistem [Methodological basis for assessing proficiency operator ergonomics systems]. Sovremennyye problemy nauki i obrazovaniya. 2013. № 2; URL: http://www.science-education.ru/108-8581 (data obrashcheniya: 13.03.2013).
4. Syunev V.S., Sokolov A. P., Seliverstov A.A., Konovalov A.P., Katarov V.K., Gerasimov Yu.Yu., Vyalkkyu E., Karvinen S. Analizpotrebnosti v obuchenii operatorov lesozagotovitelnykh mashin [Analysis of the training needs of operators of harvesting machines]. METLA, 2008, pp. 9
5. Teryayev, Ye. D., Petrin K.V, Filimonov A.B., Filimonov N.B. Sovremennyye problemy avtomatizatsii i intellektualizatsii ergaticheskikh sistem upravleniya podvizhnymi obyektami [Modern problems of automation and intellectualization ergonomics systems of mobile objects]. Monografiya «Intellektualnyye sistemy upravleniya» pod red. akad. S.N. Vasilyeva. - Moscow. Mashinostroyeniye, 2010. - pp. 84-95.
6. Kotyuzhanskiy L.A. Vychisleniye karty glubiny stereoizobrazheniya na graficheskom protsessore v realnom vremeni [Calculation of the depth mapstereo graphic processor in real-time]. Fundamentalnyye issledovaniya. - 2012. - № 6 (part 2). - pp. 444-449.
7. Shirnin, Yu.A., Rukomoynikov K.P., Rozhentsova N.I., Shirnin A.Yu. Obosnovaniye tekhnologicheskikhparametrov lesosek i rezhimov raboty lesozagotovitelnykh mashin: uchebnoye posobiye [Substantiation of technological parameters of cutting areas and modes of harvesting machines : Tutorial]. - Yoshkar-Ola: Mari State Technical University, 2009. - 172 p.
ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЛЕСОСВОДКИ И ЛЕСООЧИСТКИ ЛОЖ ВОДОХРАНИЛИЩ ГЭС СИБИРИ
B. П. КОРПАЧЕВ, проф. каф. использования водных ресурсов сибгТУ, канд. техн. наук,
А.И. ПЕРЕЖИЛИН, доц. каф использования водных ресурсов,
А.А. АНДРИЯС, доц. каф. использования водных ресурсов СибГТУ, канд. техн. наук,
C. М. СЛАДИКОВА, доц. каф. использования водных ресурсов СибГТУ
ivr@sibgtu.ru, alexpr 1982@mail.ru, andriyas@mail.ru ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный технологический университет»,
660049, г. Красноярск, пр-т Мира, д. 82
В данной статье авторы попытались обобщить огромный теоретический и практический потенциал информации, накопленный за годы исследований данной проблемы. Исходным материалом послужил огромный банк данных, собранных в результате натурных обследований уже построенных и создаваемых водохранилищ, опыт проектирования и проведения работ по подготовке лож к затоплению.
Ключевые слова: ложе водохранилища, лесосводка, лесоочистка, проблемы
Крупнейшие гидроэлектростанции Сибири, построенные в лесопокрытой зоне с запасами древесины до 500 м3/га, стали мощными источниками активного воздействия на окружающую природную среду. И теперь «наука» поставлена перед необходимостью бороться с последствиями загрязнения и засорения водохранилищ и рек, поскольку не были своевременно устранены причины, обусловившие эти неблагоприятные последствия.
Устранить все негативные последствия возведения водохранилищ ГЭС на окружающую среду, наиболее полно рассмотренные в работе [1], практически невозможно.
Однако еще на раннем этапе (стадия проекта) возможно и необходимо предусмотреть пре-
дупредительные и компенсационные мероприятия.
Основным нормативным документом, устанавливающим основные требования к проектированию, строительству и эксплуатации водохранилищ с целью обеспечения качества воды в них, соответствующего требованиям водно-санитарного законодательства, является СанПиН 3907- 85, согласно которым одним из основных мероприятий по подготовке ложа водохранилища является санитарная подготовка территории затопления, включающая:
- санитарную очистку территорий населенных пунктов, предприятий, зданий и сооружений, подлежащих выносу, а также мест массивного загрязнения;
24
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2-S/2014
