CC BY
10
Серiя: TexHÍ4HÍ науки ISSN 2225-6733
Cairo, Egypt, 2010. pp. 319-323. (Eng.)
8. Edelman B., Brandi W. Risk, Information, and Incentives in Online Affiliate Marketing. Journal of Marketing Research, 2015, no. 1, pp. 1-12. (Eng.)
9. Snyder P., Kanich C. Characterizing fraud and its ramifications in affiliate marketing networks, Journal of Cybersecurity, vol. 2, no. 1, 2016, pp. 71-81. (Eng.)
10. Hourigan M. History of Affiliate Marketing [INFOGRAPHIC]. Available at: http://blog.shoeboxed.com/history-of-affiliate-marketing-infographic/ (accessed 28 March 2017). (Eng.)
11. Prussakov G. British Affiliate Marketing Comprises 6% of UK Internet Economy. Available at: http://www.amnavigator.com/blog/2013/01/22/british-affiliate-marketing-comprises-6-of-uk-internet-economy/ (accessed 28 March 2017). (Eng.)
12. Samosseiko D. The partnerka - What is it, and why should you care? Virus Bulletin Conference, 2009, pp. 115-120. (Eng.)
Рецензент: C.B. Гулаков
д-р техн. наук, проф., ГВУЗ «ПГТУ»
Статья поступила 28.03.2017
УДК 004.451.25:[622.788:621.867]
© Лобов В.Й.1, Лобова К.В.2
НЕЧ1ТКЕ УПРАВЛ1ННЯ РЕЖИМОМ ТЕРМ1ЧНО1 ОБРОБКИ ЗАЛ1ЗОРУДНИХ КОТУН1В НА КОНВЕ€РН1Й МАШИН1
Встановлено, що система з нечтким контролером забезпечуе зменшення в серед-ньому на 2 м3/год споживання природного газу, бшьш рiвномiрно забезпечуе газо-прониктсть шару котутв, що призводить до збтьшення швидкостi фтьтрацп газового потоку та ттенсифтацп процесу теплообмту в шарi котутв. Викорис-тання атомно-емiсiйноi спектроскопа котутв збтьшуе продуктивтсть конвеер-ног випалювальноiмашини на 2,5%.
Ключовi слова: конвеер, котуни, термiчна обробка, нечтке управлтня, моделю-вання, результати.
Лобов В.И., Лобова К.В. Нечеткое управление режимом термической обработки железорудных окатышей на конвейерной машине. Установлено, что система с нечетким контроллером обеспечивает уменьшение в среднем на 2 м3/ч потребление природного газа, более равномерно обеспечивает газопроницаемость слоя окатышей, что приводит к увеличению скорости фильтрации газового потока и интенсификации процесса теплообмена в слое окатышей. Использование атомно-эмиссионной спектроскопии окатышей увеличивает производительность конвейерной обжиговой машины на 2,5%.
Ключевые слова: конвейер, окатыши, термическая обработка, нечеткое управление, моделирование, результаты.
V. Y. Lobov, K. V. Lobova. Fuzzy control of the iron ore pellets thermal treatment on a conveying car. The purpose of this article is to solve the problem offuzzy control of iron ore pellets thermal treatment on a conveyor roasting machine, to build an automated control system of conveyor roasting machine and perform simulation and to present the results of research. According to the structural scheme of the fuzzy control an automated
1 канд. техн. наук, доцент, ДВНЗ «Криворiзький нащональний умверситет», м. Кривий Рiг, [email protected]
2 студент, ДВНЗ «Криворiзький нащональний утверситет», м. Кривий Рiг, karinalobova409@gmail. com
Серiя: Техшчш науки ISSN 2225-6733
control system is proposed for being modelled. This is done by using the software MATLAB. The use of atomic emission spectroscopy determines the percentage of the major elements in iron ore pellets considering the main process parameters. This article uses an automated system offuzzy control of iron ore pellets firing on a conveyor roasting machine with the introduction of atomic emission spectroscopy of the pellets. Development and practical implementation offuzzy control will improve their quality by taking into account the basic parameters of thermal treatment ofpellets such as speed of movement of the grate trucks, gas flow rate, the height of the layer of pellets and the venting speed of the pellets layer with gas-air flow, humidity, average diameter, the basicity and the iron composition in the pellets. The expediency of the developed method of using automated fuzzy control system of iron ore pellets firing on a conveyor roasting car has been proved. The system with fuzzy controller provides a reduction on average 2 m3/h, which is 0,3% of natural gas consumption as compared to the existing systems. This provides more uniform gas permeability of the layer of pellets, which leads to filtration rate increase of the gas flow and to heat exchange intensification in the layer of pellets. It makes it possible to introduce the atomic emission spectroscopy of non-burned pellets and to increase the productivity of conveyor roasting machine by 2,5%. At the same time the resistance of technological equipment (pallets) increases, due to more uniform distribution of the thermal field.
Keywords: conveyor, pellets, thermal treatment, fuzzy control, modelling, results.
Постановка проблеми. Аналiз стану автоматизаци процешв TepMi4Hoi' обробки залiзору-дних котушв на конвеернш випалювально! машиш (КВМ) показуе, що наявш системи керуван-ня не завжди дозволяють врахувати реальш потреби виробництва, зокрема не виршуються за-вдання зниження питомо! витрати енергоносив при коливаннях продуктивносп КВМ, не здшс-нюсться стабшзащя температур у шарi котушв при коливаннях !х характеристик i не забезпе-чусться потрiбна продуктивнють за живленням. Недостатня ефективнють вщомих методiв ке-рування та техшчних засобiв !х реалiзацп призводить до зниження технiко-економiчних показ-ниюв процесу термiчно! обробки залiзорудних котушв (ТОЗК). Враховуючи те, що впрова-дження сучасних техшчних засобiв дуже часто пов'язане зi значними фшансовими витратами, як не завжди можна вважати виправданими, особливо! актуальносп набувають питання вдос-коналення наявних систем автоматизаци шляхом застосування сучасних методiв та алгоршмв керування без замши техшчних засобiв автоматизаци.
В умовах ди неконтрольованих збурень, шд впливом яких змшюються параметри об'екта, для досягнення екстремальних значень критерив якосп функцюнування КВМ доцшьно використовувати автоматизоваш системи, в яких здшснюеться адаптащя моделi та алгоритму керування до змш параметрiв об'екта та зовшшшх впливiв. В останш роки для виршення подь бних завдань широко застосовуються сучасш методи теори автоматичного керування, зокрема штелектуальш методи та технологи (штучш нейронш мережi, нечiтка логiка, генетичш алгори-тми), методи синергетичного та робастного керування. Вибiр конкретно! методологи для вирь шення завдань розробки систем керування повинен здшснюватися з урахуванням специфiчних властивостей реальних систем. Тому тема статп е актуальною задачею, мае наукове i практич-не значення.
Аналiз останшх дослщжень i публiкацiй. 1снуе значна кшьюсть робiт, присвячених теоретичному та експериментальному дослщженню процесiв ТОЗК на КВМ. У цих роботах за-пропоноваш математичнi моделi, що описують статику та динамiку тепло- i масообмiну в шарi котунiв, дослщжеш статичнi та динамiчнi характеристики конкретних КВМ за рiзними каналами, визначеш залежностi якiсних показникiв випалених котушв вщ режимних параметрiв процесу [1-4]. Значна увага дослщниюв придшена питанням аналiтичного моделювання процесу випалювання котунiв [5-10], що дозволило розробити надшш методи розрахунку теплотехшч-них параметрiв КВМ. В останнш час присвячуеться велика кiлькiсть робгг перiодичному здiйс-ненню iдентифiкацi! об'екту керування на основi отримано! моделi з виконанням прогнозуван-ня, використання нечггко! логiки, нейро-нечiтких моделей, прогнозуючих нелшшних моделей (Nonlinear Model Predictive Control, NMPC), Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS-моделей) [11-15]. Методи керування з використанням прогнозуючо! моделi належать
Серiя: TexHÏ4HÏ науки ISSN 2225-6733
до класу алгоршмв, в яких динамiчна модель використовусться для прогнозування та оптимь зацп процесу в режимi реального часу. Перевагами цих методiв е вщносна простота схеми фо-рмування зворотного зв'язку та висою адаптивнi властивосп, що дозволяють здiйснювати ква-зюптимальне керування нелiнiйними нестацiонарними об'ектами 3i складною структурою в режимi реального часу з урахуванням обмежень на керуючi та вихiднi змiннi. Позитивний до-свiд практичного використання методiв керування з прогнозуючими моделями дозволяе роз-глядати ïx як альтернативу використанню класичних параметричних П1- та П1Д-регуляторiв [11]. У робот [12] дослiджуеться iнверснi моделi нейроконтролера для системи ш-версного управлшня теxнологiчним процесом, а в шшш [14] - використовуються нечiткi регу-лятори для керування теxнологiчним процесом ТОЗК. Для моделювання розподiлу температур у шарi котунiв використовуються числовi методи та метод кiнцевиx елеменив, вiдповiдно до якого виконано декомпозищю, тобто розбиття дослiджуваноï дiлянки шару котушв на елемен-тарнi мшмальш блоки кубiчноï форми, що надае можливють змоделювати процеси теплообмь ну всередиш шару котунiв [5, 15]. Розроблеш принципи керування температурним режимом процесу ТОЗК з використанням прогнозуючих ANFIS-моделей наданi в лiтературi [4, 16]. У статтях [6, 7] обговорюеться методика синтезу регуляторiв для багатовимiрниx оборотних ль нiйниx динамiчниx об'ектiв. У той же час, нечггка теxнологiя завойовуе все бшьше прихильни-кiв серед розробникiв систем управлшня. Розроблена в 1965 рощ професором Лотфi Заде [17] нечггка лопка в широкому асортиментi з'явилися у рiзниx пристроях: бритви, пилососи, каме-ри, тощо та в нечетких системах [18]. Бурхливе зростання ринку нечетких систем управлiння вказуе на доцшьне використання методiв штучного штелекту, зокрема нечiткиx нейронних мереж FIS для автоматизацп процешв керування ТОЗК на КВМ на основi спецiалiзованиx нечгт-ких контролерiв.
Формулювання мети роботи. Метою даноï стагтi е розв'язати задачу побудови неч^ко-го управлiння режимом ТОЗК, побудувати автоматизовану систему керування КВМ, виконати моделювання i представити результати дослщжень.
Виклад основного матерiалу. Автоматизована система з нечеткою логiкою е зручними для пояснення одержуваних за ïxньою допомогою висновкiв, але вони не можуть автоматично здобувати знання для використання ïx у керуючих мехашзмах. Необхщшсть розбиття ушверса-льних множин на окремi областi, як правило, обмежуе кшьюсть вxiдниx змшних у таких системах невеликим значенням. Нейронна мережа прямого поширення може апроксимувати будь-яку систему, що заснована на нечетких правилах. Для налаштування нечiткоï системи необхщно провести ïï навчання. Навчальнi данш встановимо в рамках, допустимих для технолопчного процесу випалу залiзорудниx котушв. Тому розробка бази таких нечетких правил, щоб сконст-руйований на ïx основi модуль управлiння нечпко1' мережi FIS при отриманнi вхщних сигналiв (параметрiв режимiв обробки) генерував коректш (що мають найменшу погршнють) виxiднi сигнали (температура в вакуум-камер^.
Основнi параметри процесу ТОЗК - швидюсть руху колосникових вiзкiв (м/с), висота шару (мм), витрати газу (н-м3/год), швидюсть продуву (м/с), волопсть (%), середнiй дiаметр котунiв (мм), основшсть та склад Fe в котунах (%). Ц параметри вардаються в рiзниx дiапазо-нах для рiзниx вакуум-камер. Для практично!' реалiзацiï адаптивного управлiння процесом ТОЗК створюемо базу правил для нечiткоï автоматизованоï системи управлiння КВМ з вюьмо-ма вxiдними параметрами i одним виходом. Для цього потрiбнi даш для навчання системи у виглядi множин:
Xi(i), X2(i), Х3(1), Х(), Х5(1), Х6(1), Х(), Х(); ti(i); i = 1, 2, 3...,
де X1(i) - швидюсть руху колосникових вiзкiв, ил; X2(i) - висота шару, H; X3(i) - витрати газу, Cg; X4(i) - швидкiсть продуву, w; X5(i) - вологiсть, m; X6(i) - середнш дiаметр котунiв, d; X7(i) - основнiсть, b; X8(i) - склад Fe в котунах, Fe; t1(i) - очшуване значення температури, T.
Для вирiшення завдання формування нечпких правил для мережi FIS виконуемо наступш кроки: розподiляемо проспр вxiдниx i виxiдниx сигналiв на обласп, визначаемо мiру принале-жносп для рiзниx параметрiв процесу ТОЗК, з навчальноï вибiрки, отриманоï в наслщок експе-рименту, вибираемо мшмальне та максимальне значення кожного з параметрiв, що необxiднi для автоматизованоï системи управлiння КВМ, i зведемо у таблицю.
Серiя: Техшчш науки ISSN 2225-6733
Таблиця
Мшмальне i максимальне значення napaMeTpiB
Парамет эи процесу термiчно! обробки залiзорудних котунiв Температура в камер^ °С
Швидкiсть руху вiзкiв, м/с Висота шару, мм у, уза S СО й 1 а я т и В Швидкiсть продуву шару котушв, м/с Волопсть, о/ % £ <u • S и ?S ^ 1 Ё <3 5 * р и ,ь т о « !? О ° я с О Склад Fe в котунах, о/ %
Х1 Х2 Хз Х4 Х5 Хб Х7 Х8 t
0,72-2,52 100-500 740-770 0,3-1,2 4-10 8-16 0,1-1 30-70 1150-1250
Моделювання системи автоматичного керування процесом ТОЗК на КВМ проведено за допомогою пакета прикладних програм МА^АВ вiдповiдно до структурно! схеми, що надана на рис. 1. Котуни потрапляють до зони сушки КВМ, де тд дieю температури проходять сушш-ня для подальшого випалу. Оскiльки котуни не рiвномiрно розподiленi, вони мютять рiзноманi-тну висоту шару, густину та волопсть. Для рiвномiрного випалу та оптимального результату витрат палива, необхщно постшно пiдтримувати потрiбну температуру. Для регулювання температури змшюють тиск на клапанах газу або/та повпря. При перемiщеннi палет КВМ тд час виконання технологiчно! операци ТОЗК у режимi реального часу здшснюють вхiдний експрес-контроль якосп котунiв на мiсцi !х входження на палети у КВМ шляхом атомно-емюшно! спек-троскопi!, за допомогою яко! визначаеться хiмiчний склад неспечених котушв, наявнiсть i кшь-кють в них певних мiкроелементiв: Са (кальцш), Fe (залiзо), Na (натрш), Si (кремнiй), S (сiрка) та деяю iншi. При цьому додатково визначаеться наявнють в них певних хiмiчних з'еднань FeO, СаО, SiO2, тощо. Значення цих параметрiв подаються на вхiд блока 1.
ATOtaHQ-CtalcERHHA I erccnpcci: jjiiA.iL"> I
4 .U k '.. -!
MjJtO, Ti -1
I --1
hf. -1
III >JKS liilJL -[
| (. "Up^-Llhi Ik ПИП kW ip —I ll[K4.|KiLTlh |k>*> —I
I |
hi11l lira i h-k|k ■ —i
| npiMjIIV
Рис. 1 - Структурна схема САК зони ТОЗК Експрес-контроль якосп котушв проводиться шляхом атомно-емюшно! спектроскопп -це метод визначення хiмiчного складу речовини за спектром випромшювання його атомiв пiд впливом джерела збудження (лазер), i при цьому виконують !х автоматизований збiр та оброб-ку. У методi атомно-емюшно! спектроскопа збудження лазарем забезпечуе високий дозвш для елементного аналiзу мшроелеменпв у котунах за допомогою LIBS системи i раманiвсько!' спектроскопа комбiнацiйного розсiювання свiтла. Це е найпоширенiший експресний високочутли-вий метод щентифшацп та кiлькiсного визначення мшроелеменпв домiшок у котунах. Важли-вою перевагою такого способу в порiвняннi з iншими оптичними - спектральними, а також ба-гатьма хiмiчними та фiзико-хiмiчними методами аналiзу, е можливють безконтактного, експре-сного та кшькюного визначення велико! кiлькостi елеменпв в широкому iнтервалi концентра-цш з задовiльною точнiстю.
На вхщ блоку 1 подаються данi про середнш дiаметр котушв, що отримуються з цеху огрудування, даш про швидюсть конвеерних палет, висоту шару та швидюсть газо-повiтряного продуву шару котушв на палетах КВМ. У блоку 1, що надано на рис. 1, виконуеться розрахунок температури, необхщно! для термiчноl обробки котyнiв по математичним виразам (1) та (2), що надаш в робот [4] i пропонують процес теплообмiнy в шарi котyнiв при перехресному рус по-токiв газiв та матерiалy описувати наступною системою диференцiйних рiвнянь
. 1 = t _t ; (1) -гг-7 2 М
oZ ц
— ~ = h - tM, (2) dX $ 2 м
де t2, tM - температура газу та матерiалy, вщповщно, ц та $ - безрозмiрнi параметри, якi е функщями температури:
= aF -(1 -g)-6 • H ; ^ = aF •6 • AL, , (3)
сг ■ m • d -щ cM ■ pM ■ dM ■u • m
в яких позначено: сг, см - nrnoMi теплоeмностi газу та матерiалу котушв, вiдповiдно; m -безрoзмiрний кoефiцieнт масивнoстi часток шару; dM - дiаметр часток матерiалy; u - швидкiсть руху стрiчки; а через Z = z/H та X = x/AL, позначен безрoзмiрнi перемщення за висотою шару та довжиною зони, вiдпoвiднo (AL, - довжина /-о! зони КВМ, протягом яко! швидкiсть фшьтра-цп теплoнoсiя в шарi a>0i стала).
Модель, що представлена математичними виразами (1) i (2), доповнюсться початковими умовами, яю уявляють собою функцп рoзпoдiлy температури котушв у шарi в початковий момент часу (на вхoдi в зону), та граничними умовами, яю уявляють собою функцп розподшу температури газу на вхoдi в шар. Таким чином, ршення диференцiйних рiвнянь (1) i (2) при вщ-пoвiдних початкових та граничних умовах дозволяе отримати розподшення температури мате-рiалy та газу по висот та дoвжинi шару [4, 9, 10].
Вхщш даш та розраховане значення температури передаються на 2 блок — моделювання випалу. За допомогою математичного пакету MATLAB моделюеться процес ТОЗК. На oснoвi даних, отриманих у результат моделювання, у третьому блощ розраховуються значення витрат повпря та газу для досягнення необхщно! для випалу температури. Розраховаш значення передаються на керyючi елементи.
За допомогою пакета прикладних програм для виршення завдань техшчних обчислень MATLAB були прoаналiзoванi результати дoслiджень i побудована модель системи (рис. 2). Як заявлено технолопчною картою процесу, в залежност вщ умов ТОЗК основш показники при-ймають такi значення: d = 8-16 мм, H = 400-500 мм, ил = 43,2-151,2 м/год, w = 0,3-1,2 м/с. При моделюванш цi параметри задаються за допомогою функцп random. Так, на рис. 3, а представлен залежнoстi температур на поверхш та всерединi шару залiзoрyдних кoтyнiв вiд дiаметрy кoтyнiв. На першому графiкy зображено змiнy температури на поверхш шару (лтя 1) та в се-рединi шару (лшя 2). На нижньому графшу показана змiна середнього дiаметра залiзoрyдних кoтyнiв, що коливаеться в межах вщ 0,008 до 0,016 м. Як видно з наданого графша, температура на поверхш шару котушв суттево в^^зняеться вiд температури в середиш шару, до ±100°С, а при зменшенш дiаметрy кoтyнiв веде до суттевого збiльшення температури в середиш шару, при дiаметрi 0,008 м температура на поверхш шару досягатиме 390°С.
Iншi залежнoстi, що надаш на рис. 3, б, визначають змшу температури на поверхш та вглиб шару залiзoрyдних котушв при змш швидкост продуву шару котушв у камера На нижньому графшу вона коливаеться в межах 0,7±0,4 м/с. Як визначено, швидюсть продуву шару котушв шд час випалу не впливае на температуру котушв всередиш шару, але змшюе температуру на поверхш шару котушв у залежносп: чим менша швидюсть продуву, тим бшьша температура, так при швидкост продуву 0,3 м/с температура збшьшуеться до 1251°С. На рис. 3, в представлен графiчнi залежнoстi змши температур на пoверхнi та вглиб шару залiзoрyдних
котушв при змш швидкостi руху конвеера. На нижньому графшу показана змша швидкостi руху палет КВМ, що знаходиться в межах вщ 0,52 до 2,52 м/с i приводить до коливання температур як на поверхш шару, так i вглиб, що суттево впливае на процес випалу котушв, так при швидкосп 3,1 м/с температура на поверхш шару складатиме 1183°С, а в середиш -1174°С.
Рис. 2 - Модель процесу випалу котушв в MATLAB
I у ¡г WAA
ifvpy
* _
1! ? —
Чае, с
а)
щ { \J
Ii г X- м
п ;■■:........к !' 1 Г.....:.......1
в)
Рис. 3 - Результати моделювання процесу ТОЗК в MATLAB: залежносн темпера-тури котушв вщ середнього ix дiаметра (а), швидкосп продуву (б), швидкостi руху конвеера (в)
Для урегулювання наведених вище napaMeTpiB процесу доцiльно використовувати Fuzzy Logic Toolbox на основi середовища MATLAB, використовуючи данi таблищ.
Вихiдна величина - температура в вакуум-камерi № 10 зони ТОЗК визначена таким чином: штервал роздшено на три областi (в^^зки), якi позначили таким чином: low (занизьке значення), normal (нормальне значення), hight (зависоке значення), i для кожного з них узяли трикутну функщю приналежносн (рис. 4). Поставивши у формули чисельнi данi, отримаш внаслiдок експериментiв, описаних в [18], проводимо навчання системи.
Серiя: TexHÏ4HÏ науки ISSN 2225-6733
Рис. 4 - Скршшоти вшон редактора FIS: швидюсть конвеера (а), висота шару котушв (б), витрата газу (в), швидюсть продуву шара котушв (г), волопсть котушв (д), середнш дiаметр котушв (е), основнють котушв (е), вмют залiза (ж) i вихщна величина - температура (з)
Висновки
При виборi варiантiв режимiв ТОЗК очевидно, що тi режими будуть переважними, яю в найкращш мiрi забезпечують полiпшення якiснi показник випалених котушв при оптимальних витратах для досягнення в грошовому (вартюному) i тимчасовому аспектах (часу на обробку). При розробщ автоматизовано! системи нечеткого управлшня ТОЗК на КВМ головна увага була придшена вибору оптимального технолопчного режиму та зниженню енергетичних витрат на його виконання. Для порiвняння взятi даннi про процес ТОЗК системи з PID регулятором, що проводив ПАТ «Центральний ГЗК», контролюючи безпосередньо температуру в камерах зпдно технологiчного процесу, та застосуванням запропонованого нечеткого контролера, що враховуе хiмiчний склад котунiв та iншi технологiчнi параметри.
На верхньому графшу рис. 5 вiдображаються витрати газу в вакуум камерi №11. За тех-нологiчною картою норма витрат газу в цш камерi становить 760 м3/год. Графiк 1 системи з PID регулятором, що на даний час використовуеться для ТОЗК на ПАТ «Центральний ГЗК». На нижньому графiку показаш такi параметри, як вологiсть котушв, склад залiза та основнiсть, що враховуються у запропонованiй системi автоматичного керування з нейро нечетким регулято-
ром. Витрати газу в OTcreMi з використанням нечггкого контролера показаш на верхньому гра-фiку 2, з якого бачимо, що ця система використовуе в середньому на 2 м3/год менше природного газу, що становить 0,3%.
Рис. 5 - Результат розрахунку витрат газу з використанням нечнкого контролера (2) i з PID регулятором (1)
При використаш запропонованого способу встановлюсться бшьш рiвномiрна газопрони-кнiсть шару котунiв, що призводить до збшьшення швидкостi фшьтрацп газового потоку та ш-тенсифшаци процесу теплообмiну в шарi котушв. Це дозволить разом з введенням атомно-емюшно! спектроскопа невипалених збшьшити продуктивнiсть конвеерно! випалювально! ма-шини на 2,5%. Одночасно пiдвищуеться стшкють технологiчного обладнання, наприклад, па-лет, за рахунок бшьш рiвномiрного розподшу теплового поля.
Перелiк використаних джерел:
1. Буткарев А.А. Исследование и совершенствование процесса управления термообработкой окатышей на обжиговых конвейерных машинах / А.А. Буткарев // Сталь. - 2011 - № 5. -С. 4-8.
2. Мiзерний В.М. Аналiз стацюнарних режимiв теплообмшних процешв у дисперсному шарi / В.М. Мiзерний, Т.А. Модебадзе // Вюник Вшницького полiтехнiчного iнституту. - 2006. -№ 4. - С. 82-102.
3. Бойко М.М. Вдосконалення технолопчного режиму обпалу залiзорудних обкотишiв з метою тдвищення !х якостi та зниження енерговитрат : автореф. дис. ...канд. техн. наук : 05.16.02 / М.М. Бойко; Нац. металург. акад. Украши. - Дншропетровськ, 2009. - 20 с.
4. Автоматизоваш системи керування процесами термiчноl обробки котунiв на конвеернш випалюванiй машинi / В.Й. Лобов [и др.]. - Кривий Ра : Видавничий центр ДВНЗ «КНУ», 2015. - 236 с.
5. Lobov V. Investigation of temperature distribution along the height of the layer of pellets on conveyor roasting machine / V. Lobov, K. Lobova, M. Koltiar // Metallurgical and Mining Industry. -2015. - № 4. - Р. 34-38.
6. Neskoromna M.V. Modeling of iron-ore pellet firing in a conveyor-type kiln at pelletizing plant / M.V. Neskoromna // Widening our horizons. - 2016. - Р. 42.
7. Лобов В.Й. Синтез модального регулятора для процесу випалу котушв у конвеернш ^4i фабрики огрудкування // М.В. Нескоромна, В.Й. Лобов // Вюник криворiзького нащональ-ного ушверситету. - 2016. - № 42. - С. 210-214.
Серiя: Техшчш науки ISSN 2225-6733
8. Бережной Н.Н. Математическое моделирование температурного поля окатыша / Н.Н. Бережной, В.М. Серебреников, А.В. Зайцев // Вюник Криворiзького техшчного ушверситету : Зб. наук. пр. - 2008. - Вип. 20. - С. 188-193.
9. Пирматов Д.С. Математическая модель тепловой обработки окатышей в обжиговой машине // Сборник трудов всероссийской конференции : Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве НТ-2010. - Воронеж, 2010. - С. 88-89.
10. Боковиков Б.А. Математическое моделирование динамики процесса обжига окатышей на конвейерной машине / Б.А. Боковиков, В.М. Малкин, М.И. Найдич // Металлургическая теплотехника. - 2002. - № 8. - С. 25-31.
11. Поркуян, О.В. Керування нелшшними динамiчними об'ектами збагачувальних виробництв на основi пбридних моделей Гамерштейна : автореф. дис. ...д-ра техн. наук : 05.13.07 / О.В. Поркуян. - Криворiз. техн. ун-т. - Кривий Ра, 2009. - 36 с.
12. Купин А.И. Исследование инверсных моделей нейроконтролера для систем интеллектуального управления ТП горнорудных предприятий / А.И. Купин, С.А. Рубан // Вюник Кривор> зького техшчного ушверситету. - 2007. - № 18. - С. 157-161.
13. Алгоритм синтезу модального регулятора багатовимiрноl системи управлшня / Н.Б. Репшкова [и др.] // Штучний штелект : Наук.-теорет. журн. - 2009. - № 2. - С. 69-75.
14. Еременко Ю.И. О применении нечеткого логического контроллера в управлении процессом обжига окисленных окатышей / Ю.И. Еременко // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2003. - № 9. - С. 39-43.
15. Лобов В.Й. Дослщження термiчноl обробки шару котушв у газоповггрянш камерi обпалю-вально! машини конвеерного типу / В.Й. Лобов, М.О. Котляр // Науковий вюник Нацюна-льного прничого ушверситету. - 2015. - № 3. - С. 131-136.
16. Рубан С.А. Розробка принцишв керування температурним режимом процесу випалювання котушв з використанням прогнозуючих ANFIS-моделей / С.А. Рубан, В.Й. Лобов // Радю-електрошка. 1нформатика. Управлшня. - 2008. - С. 69-74.
17. Zade L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning / L.A. Zade // Information Sciences, part 1, 2, 3. - 2012. - № 8. - Рp. 199-249.
18. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи [и др.]; под ред. Т. Тэрано [и др.]; пер. с яп. Ю.Н. Чернышова. - М. : Мир, 1993. - 368 с.
References:
1. Butkarev A.A. Issledovanie i sovershenstvovanie protsessa upravleniia termoobrabotkoi okatyshei na obzhigovykh konveiernykh mashinakh [Research and improvement of the management process of heat-treating pellets by roasting conveyor machines]. Stal'- Steel, 2011, no. 5, pp. 4-8. (Rus.)
2. Mizerniy V.M., Modebadze T.A. Analiz statsionarnikh rezhimiv teploobminnikh protsesiv u dis-persnomu shari [Analis of the stationary regimes of heat-exchange processes in a dispersed ball]. Visnik Vinnitskogo politekhnichnogo institutu - Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute, 2006, no. 4, pp. 82-102. (Ukr.)
3. Boyko M.M. Vdoskonalennia tekhnologichnogo rezhimu obpalu zalizorudnikh kotuniv z metoiu pidvishchennia i'kh iakosti ta znizhennia energovitrat. Avtoref. diss. kand. techn. nauk [Improvement technology fallen regime of iron ore pellets to improve their quality and reduce energy consumption. Thesis of cand. tech. sci. diss.]. Dnipropetrovsk, 2009. 20 p. (Ukr.)
4. Lobov V.Y., Yefimenko L.I., Tykhans'kyy M.P., Ruban S.A. Avtomatyzovani systemy keruvannya protsesamy termichnoyi obrobky kotuniv na konveyerniy vypalyuvaniy mashyni [Automated process control thermal treatment of pellets on a conveyor roasting machine], Kryvyy Rih, Vydavny-chyy tsentr DVNZ «KNU» Publ. 236 p. (Eng.)
5. Lobov V., Lobova K., Koltiar M. Investigation of temperature distribution along the height of the layer of pellets on conveyor roasting machine. Metallurgical and Mining Industry, 2015, no. 4, рp. 34-38. (Eng.)
6. Neskoromna M.V. Modeling of iron-ore pellet firing in a conveyor-type kiln at pelletizing plant. Widening our horizons, 2016, p. 42. (Eng.)
7. Lobov V.Y., Neskoromna M.V. Sintez modal'nogo reguliatora dlia protsesu vipalu kotuniv u kon-veernii pechi fabriki orrudkuvannia [Modal regulator synthesis process for burning pellets in a
Серiя: Техшчш науки ISSN 2225-6733
conveyor furnace factory pelletizing]. Visnyk Kryvoriz' koho natsional'noho universytetu - Journal of Kryvyi Rih National University, 2016, no. 42, pp. 210-214. (Rus.)
8. Berezhnoy N.N., Serebrenykov V.M., Zaytsev A.V. Matematicheskoe modelirovanie temperatur-nogo polia okatysha [Mathematical modeling of the temperature field of pellets]. Visnyk Kry-voriz'koho tekhnichnoho universytetu - Journal of Kryvyi Rih Technical University, 2008, no. 20, pp. 188-193. (Rus.)
9. Pyrmatov D.S. Matematicheskaia model' teplovoi obrabotki okatyshei v obzhigovoi mashine. Ano-tatsii dopovidei Vseros. Conf. «Novyye tekhnologii v nauchnykh issledovaniyakh, proyektirovanii, upravlenii, proizvodstve NT-2010» [The mathematical model of heat treating the pellets in the roasting car. Abstracts of All-Russian Conf. «New technologies in scientific research, design, management, production NT-2010»]. Voronezh, 2010, pp. 88-89. (Rus.)
10. Bokovikov B.A., Malkin V.M., Naydich M.I. Matematicheskoe modelirovanie dinamiki protsessa obzhiga okatyshei na konveiernoi mashine [Mathematical modeling of the dynamics of pellets firing on a conveyor machine]. Metallurgicheskaya teplotekhnika - Metallurgical heat engineering, 2002, no. 8, pp. 25-31. (Rus.)
11. Porkuyan O.V. Keruvannia neliniinimi dinamichnimi ob'ektami zbagachuval'nikh virobnitstv na osnovi gibridnikh modelei Gamershteina. Avtoref. diss. dokt. techn. nauk [Management nonlinear dynamic objects enrichment plants based on hybrid models Hamershteyna. Thesis of doc. tech. sci. diss.]. Kryvyy Rih, 2009. 379 p. (Ukr.)
12. Kupyn A.Y., Ruban S.A. Issledovanie inversnyh modelej nejrokontrolera dlja sistem intellektu-al'nogo upravlenija TP gornorudnyh predprijatij [Investigation of inverse models of the neurocon-troller for the systems of intellectual control of TP of mining enterprises]. Visnyk Kryvoriz'koho tekhnichnoho universytetu - Journal of Kryvyi Rih Technical University, 2007, no. 18, pp. 157-161. (Rus.)
13. Repnikova N.B., Pysarenko A.V., Zamurenko K.V., Zimaryev F.S. Algoritm sintezu modal'nogo reguliatora bagatovimirnoi' sistemi upravlinnia [Modal regulator synthesis algorithm multidimensional control system]. Shtuchnyy intelekt - Artificial intelligence, 2009, no. 2, pp. 69-75. (Rus.)
14. Eremenko Yu.Y. O primenenii nechetkogo logicheskogo kontrollera v upravlenii protsessom obzhiga okislennykh okatyshei [About the application of a fuzzy logic controller in controlling the burning of oxidized pellets]. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie - Mechatronics, automation, control, 2003, no. 9, pp. 39-43. (Rus.)
15. Lobov V.Y., Kotlyar M.O. Doslidzhennia termichnoi' obrobki sharu kotuniv u gazopovitrianii kameri obpaliuval'noi' mashini konveernogo tipu [Research thermal processing layer of pellets in the gas chamber conveyor roasting machine]. Naukovyy visnyk Natsional'noho hirnychoho universytetu - Scientific Bulletin of National Mining University, 2015, no. 3, pp. 131-136. (Ukr.)
16. Ruban S.A., Lobov V.Y. Rozrobka printsipiv keruvannia temperaturnim rezhimom protsesu vipal-iuvannia kotuniv z vikoristanniam prognozuiuchikh ANFIS-modelei [Development management principles temperature regime pellet burning process using ANFIS-forecasting models]. Radio-elektronika. Informatyka. Upravlinnya - Radio Electronics, Computer Science, Control, 2008, no. 1 (19), pp. 69-74. (Ukr.)
17. Zade L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Information Sciences, part 1, 2, 3, 2012, no. 8, pp. 199-249. (Eng.)
18. Asayi K., Vatada D., Ivayi S. Prikladnye nechetkie sistemy [Applied fuzzy system]. Moscow, Mir Publ., 1993. 368 p. (Rus.)
Рецензент: A.I. Кутн
д-р техн. наук, проф., ДВНЗ «Криворiзький нащональний ушверситет»
Стаття надшшла 14.04.2017
