CC BY
12
Кшивецький Б.Я. Влияние влажности и температуры на прочность термопластичных клеевых соединений хвойных пород древесины
На примере древесины сосны, приведены результаты исследований влияния влажности и температуры окружающей среды на прочность термопластичных клеевых соединений хвойных пород древесины при эксплуатации. Для исследования использована математическая модель прогнозирования прочности термопластичных клеевых соединений древесины. Осуществлен анализ полученных результатов прогнозирования прочности клеевых соединений древесины сосны. Исследовано влияние строения и структуры древесины сосны и химических компонентов, структурированных и неструктурированных ПВА композиций на прочность и водостойкость термопластичных клеевых соединений. Установлена закономерность изменения прочности термопластичных клеевых соединений древесины сосны в зависимости от влажности и температуры окружающей среды.
Ключевые слова: клей, древесина, прочность, влажность, температура, клеевые соединения, прогнозирование, водостойкость, теплостойкость.
Kshyvetsky B. Ya. Temperature and Humidity Influence on the Strength of Thermoplastic Adhesive Joints of Softwoods
Using pine wood as an example, the results of studies of the effect of ambient humidity and temperature on the strength of thermoplastic adhesive joints of softwoods under operating conditions are given. In the studies, a mathematical model was used to predict the strength of thermoplastic adhesive wood joints. As a result of the studies conducted, it was found that the strength and water resistance of thermoplastic adhesive joints of pine wood are strongly dependent on the structure and chemical components of pine wood itself as well as whether cross-linked or uncross-linked PVA compositions are used. The investigation also gives an insight into the pattern of change in the strength of thermoplastic adhesive pine wood joints according to varying ambient humidity and temperature.
Keywords: adhesive, wood, strength, temperature, adhesive joints, prediction, water resistance, heat resistance.
УДК 004.896 Проф. Р.О. Ткаченко, д-р техн. наук; астр. 1.О. Вербенко;
студ. М.Т. Бринецький - НУ "Львiвська полiтехнiка"
ПРОЦЕС УПРАВЛ1ННЯ КОЛИВАННЯМ ВАНТАЖУ КРАНА З КОРЕКТУВАННЯМ ВУЗЛ1В ФАЗИФ1КАЦН
Проаналiзовано особливост автоматизованих систем для управлшня коливання-ми вантажу шд час його транспортування портальними кранами. На осж^ аналiзу встановлено, що системи управлшня на базi нечетко! логши мають найкращi показники транспортування вантажу. Так системи описують вхвдш та вихщш даш у виглядi прос-тих фраз, таких, як !х використовуе i розумie людина-оператор. Проте наявш автомати-зоваш системи на основi нечетко! логши мають таш недолжи: довгий час перевезення вантажу, через поступове зменшення кута вщхилення, складне техшчне обслуговуван-ня та висока вартiсть таких систем. З метою покращення та пришвидшення функщону-вання системи розроблено метод коректування вузлiв фазифжацп вхiдних i вихiдного параметрiв на основi генетичного алгоритму.
Ключовi слова: кранова установка, портальний кран, система нечiткого виведен-ня, нейронечiткий контролер, корекцiя вузлiв фазифшацп, генетичний алгоритм.
Вступ та анамз лiтературних джерел. Проблема позищонування вантажу за допомогою шдаймального крана е однieю з багатьох, що часто розгля-дають в автоматизации i яку потрiбно виртити, коли автоматизация операцiй
Нащональний лкотехшчний унiверситет УкраХни
крана необхвдна в системi виробництва. OKpiM цього, проблеми зменшення часу перевезення i визначення точного мiсця розташування вантажу е також важли-вими для забезпечення якiсноí експлуатацп пристрою. З погляду безпеки та на-дайносп, важливим е зменшення перевантажень, що виникають пiд час перехщ-них сташв системи крану, якi зазвичай зумовленi нерiвномiрним навантаження. Такий недолж впливае на експлуатацда колесо-рейково!' системи крашв та мо-же бути затратним для виробництва. Планування, синхрошзащя та оптимiзацiя транспортних операцiй, реалiзованих засобами оброблення вантажiв, е наступ-ною проблемою, яку потрiбно виртити на шляху пiдвищення продуктивностi та ефективносп автоматизованого виробничого процесу.
Для виршення таких складних вимог, автоматизована система управлш-ня вантажем крана мае бути реалiзована як жегрована виробнича система уп-равлiння, що використовуватиметься для диспетчерського контролю, мониторингу та управлiння всiм процесом виробництва.
Проте основну увагу в цш роботi зосереджено на проблемi позищону-вання вантажу пiд час роботи крана. Ця проблема е дуже цiкавою в аспектi ав-томатизацií процесш та ii детально вивчено у роботах рiзних дослвднитв, у зв'язку з необхiднiстю виртення проблеми регулювання розгойдування у системах управлшня крановими установками. Ця проблема також мае важливе значения в умовах дедалi вищих вимог, якi ставляться до очжуваного часу i точ-ностi виконання циклу операцiй крану пiд час вантажно-розвантажувальних ро-бiт в автоматизованих виробничих процесах.
Однак ця задача, на сьогодш, не е повнктю вирiшеною, оскшьки для за-стосування традицшно! теорй' управлiння потрiбно знати модель керовано!' системи, цшьову функцiю, сформульовану в точних термшах та вирiшити вщпо-вiдну задачу математичного моделювання. Крановi установки не е повнктю ав-томатизованi та управлшня такими системами залежить ввд людини-оператора.
Мета дослщження. Основним завданням роботи е розроблення методов нейронечикого управлiння та програмних компонент для автоматизовано!' системи управлiння крановими установками на !х основi, для зменшення коливань вантажу пiд час руху та пришвидшення функцiонування системи.
Постановка проблеми. Дослвдники запропонували рiзнi способи автоматичного контролю коливання вантажу для портальних кранiв [1]. Наприклад, Сiнгхос (Singhose) та in [2] i Парк (Park) та ш. [3] запропонували керування на основi технiки формування входiв (input shaping), що е прикладом систем з вщ-критим контуром. Однак цей метод не е ефективним, адже не зменшив коли-вання вантажу остаточно. Гупта (Gupta) i Бовал (Bhowal) [4] також представили спрощену техшку керування на основi систем з ввдкритим контуром. Автори розробили метод, основою якого е контролювання швидкосп тд час руху. Iншi вiдомi дослiдження, якi грунтуються на теорй' оптимального управлшня системами вщкритого контуру, проводили Менсон (Manson) [5], а також Ауршг (Auernig) i Трогер (Troger) [6] для управлшня шдшмальним краном мостового типу. Однак вони, як й iншi автори, використовували пiдхiд вiдкритого контуру, який е чутливим до змши параметров системи.
У деяких iнших дослiдженнях запропоновано способи управлшня на ос-HOBi зворотного зв'язку, який е менш чутливим до змш параметрiв системи, що вардаються вiд використання звичайних П1Д (пропорцшно^нтегрально-дифе-ренцiальний) пiдходiв до iнтелектуальних пiдходiв. Омар (Omar) [7] запропону-вав ПД управлшня, що базуеться на контролi двох параметрiв, позицй' вантажу та кута його вiдхилення. О^м цього, нечiтку iнтелектуальну систему для пор-тальних кранiв також запропонували Вагуйдi (Wahyudi) та Жаланi (Jalani) [8]. Запропонованi нечiткi системи складаються iз контролера положення вантажу i контролера кута його вiдхилення. Продуктившсть запропоновано! нечiткоí системи портального крана експериментально оцiнено на лабораторному портальному краш. Показано, що система мае добру продуктившсть позищонування, а також здатшсть до приглушення кута вiдхилення, порiвняно з краном, кон-трольованим PID контролером. Однак до недолЫв представлених нечiтких ав-томатизованих системи вiдносять довгий час перевезення вантажу, через посту-пове зменшення кута вiдхилення, складне техшчне обслуговування та висока вартiсть таких систем.
Отже, можна стверджувати, що актуальним е виршення науково! задачi створення нових методiв i засобiв нейронечiткого управлiння для зменшення коливань вантажу, як володшть оптимальними сшввщношеннями надiйностi, точностi та швидкостi, е простими у налаштуваннi та обслуговуванш.
Схема нейронечiткого управлiння коливанням вантажу крану. Про-цес управлiння крановою установкою вщбуваеться на основi контролю таких параметрiв, як кут вдаилення та позицiя вантажу вiдносно початкових його координат. Установка портального крана обладнана контролерами (давачами) кута та вщсташ. Давач кута визначае, який кут вщхилення, порiвняно з початко-вою позицiею, мае вантаж у певний момент часу. Давач вщсташ визначае пози-щю вантажу вiдносно початково! точки (старту) у певний момент часу. Визна-чеш давачами значення кута вдаилення та позицй вантажу подаються на ней-ронечiткий контролер T-Controller, який, використовуючи нечiткi правила управлшня, визначае таке значення потужностi, що мае надатись крану у цей момент, яке забезпечило б яюсне та швидке подальше перевезення вантажу, з м> шмальними коливаннями пiд час руху (рис. 1).
Нейроне1пткий контролер T-Controller
/ Значення \ кута та позицп Значення \ потужносп /
Модель портального крана
Рис. 1. Схема процесу автоматизованого управлшня системою портального крана
Корекщя вузлiв фазифжацн. З метою покращення та пришвидшення функцiонування системи розроблено метод коректування вузлiв фазифiкацií
Нащональний лкотехшчний унiверситет Украши
вхiдних та вхщного параметрiв. 1з широко використовуваних методiв парамет-рично'1 оптимiзацií обрано генетичний алгоритм.
Генетичнi алгоритми вiдрiзняються вiд традицiйних алгоритмiв оптимь зацп кiлькома базовими принципами [9]. Зокрема, до них можна вщнести таш:
• генетичнi алгоритми оперують зi значеннями параметрiв завдання, а не з !х за-кодованою формою;
• генетичш алгоритми здiйснюють пошук, виходячи не з едино! точки, а з !х де-яко! сукупностi (популяци);
• генетичнi алгоритми використовують тiльки цiльову функцiю, а не !! похiднi чи шшу додаткову iнформацiю;
• в генетичних алгоритмах застосовуються iмовiрнiснi, а не детермшоваш правила вибору.
На рис. 2 зображено схему процесу управлшня коливанням вантажу крана з використанням генетичного алгоритму для коректування вузлiв фазифша-цд вхщних i вихiдного параметрiв.
Рис. 2. Схема процесу автоматизованого управлшня системою портального крана з коректуванням вузлiв фазифжаци
Висновки. Для автоматизацп процесу управлшня тако'1 системи як кра-нова установка, найкраще застосувати неч^ку лопку, яка зможе використати знання оператора-експерта цieí сфери для управлiння коливанням вантажу nig час його перемщення.
Системи неч^ко'1 логiки розроблено як кращий метод для сортування та оброблення даних, але виявилися вiдмiнним вибором для багатьох системи управлшня [10], оскшьки вони iмiтують логiку управлiння системи людиною [11, 12]. Такi системи описують вхiднi та вихiднi данi у виглядi простих фраз, таких, як ix використовуе i розумie людина-оператор.
Застосування методу коректування вузлiв фазифшацп вxiдниx i вихщно-го параметрiв, таких як кута та вщсташ вiд стартово'1 точки, i потужност нада-но'1 крану, вiдповiдно, забезпечуе покращення та пришвидшення функщонуван-ня системи на основi вибору найкращого значення потужностi для певних зна-чень кута та вiдстанi у вщповщний момент.
Лiтература
1. Solihin M.I., Wahyudi Sensorless Anti-swing Control for Automatic Gantry Crane System: Model-based AProach / M.I. Solihin, Wahyudi // International Journal of APlied Engineering Research. - 2007. - Vol. 2. - No. 1. - Pp. 147-161.
2. Singhose W.E. Input shaped control of a planar gantry crane with hoisting / W.E. Singhose, L.J. Porter, W.P. Seering // Proceedings of the American Control Conference. - 1997. - Pp. 97-100.
3. Park B.J. Time-efficient input shaping control of container crane system / B.J. Park, K.S. Hong, C.D. Huh // Proceedings of IEEE International Conference on Control APlication. - 2000. - Pp. 80-85.
4. Gupta S. Simplified open loop anti-sway technique / S. Gupta, P. Bhowal // Proceedings of the IEEE India Annual Conference (INDICON). - 2004. - Pp. 225-228.
5. Manson G.A. Time-optimal control of and overhead crane model / G.A. Manson // Optimal Control Aplications & Methods. - 1982. - Vol. 3. - No. 2. - Pp. 115-120.
6. Auernig J.W. Time optimal control of overhead cranes with hoisting of the load / J.W. Auernig, H. Troger // Automatica. - 1987. - Vol. 23. - Pp. 437-447.
7. Omar H.M. Control of gantry and tower cranes / H.M. Omar // PhD Dissertation, Virginia Polytechnic Institute and State University. - 2003. - Pp. 123.
8. Wahyudi, Jalani J. Design and implementation of fuzzy logic controller for an intelligent gantry crane system / Wahyudi, J. Jalani // Proceedings of The 2nd International Conference on Mechatronics. - 2005. - Pp. 345-351.
9. Genetic algorithm. [Electronic resource]. - Mode of access https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm.
10. Bars R. Theory, algorithms and technology in the design of control systems / R. Bars, P. Colaneri, C.E. de Souza, L. Dugard, F. Allgower, A. Kleimenov // Annual Reviews in Control. -2006. - Vol. 30. - Pp. 19-30.
11. Singh H. Real-Life Aplications of Fuzzy Logic, Advances in Fuzzy Systems / H. Singh, M. Gupta, T. Meitzler, Z.G. Hou, K.K. Garg, M.G. Solo, L.A. Zadeh. [Electronic resource]. - Mode of access http://dx.doi.org/10.1155/2013/581879.
12. Tomsovic K. Fuzzy Systems Aplications to Power Systems / K. Tomsovic. [Electronic resource]. - Mode of access http://web.eecs.utk.edu/~ktomsovi/Vitae/Publications/TOMS00 a.pdf.
ТкаченкоР.О., ВербенкоИ.О. Процесс управления колебаниями груза крана с коррекцией узлов фазификации
Проанализированы особенности автоматизированных систем для управления колебаниями груза при его транспортировке портальными кранами. На основе анализа установлено, что системы управления на базе нечеткой логики обладают лучшими показателями транспортировки груза. Такие системы описывают входные и выходные данные в виде простых фраз, таких, как их использует и понимает человек-оператор. Однако существующие автоматизированные системы на основе нечеткой логики имеют такие недостатки как долгое время перевозки груза, из-за постепенного уменьшения угла отклонения, сложное техническое обслуживание и высокая стоимость таких систем. С целью улучшения и ускорения функционирования системы разработан метод коррекции узлов фазификации входных и выходного параметров на основе генетического алгоритма.
Ключевые слова: крановая установка, портальный кран, система нечеткого вывода, нейронечеткий контроллер, коррекция узлов фазификации, генетический алгоритм.
Tkachenko R.O., Verbenko 1.О. The Process of Crane Load Swing Control with Fuzzification Knots Correction
Some features of automated systems for managing crane load swing during its transportation with gantry cranes are analyzed. The analysis found that the control system based on fuzzy logic has the best parameters of transporting the load. Such systems describe the input and output data in the form of simple phrases such as their uses and understands human operator. However, the existing automated systems based on fuzzy logic have such disadvantages as the long-time transportation by gradually reducing the swings, complex maintenance and high cost of these systems. In order to improve and speed up the system a method of fuzzifi-cation knots correction of input and output parameters based on genetic algorithm has been developed.
Keywords: crane installation, gantry crane, fuzzy inference system, neuro-fuzzy controller, correction of fuzzification parameters, genetic algorithm.
