CC BY
14
Науковий вкник НЛТУ Украши. - 2015. - Вип. 25.5
при условии получения при высоких температурах максимального содержания темпера-турностойких силикатов алюминия и циркония. Введение в состав покрытия 1-3 масс. % TiO2 способствует синтезу вышеупомянутых фаз и понижает температуру их образования на 50-50 Выполнен расчет предела огнестойкости металлической колонны, изготовленной из двутавра № 24, защищенного разработанным огнезащитным составом.
Ключевые слова: предел огнестойкости, огнестойкость, температура, огнезащитные покрытия, фазообразование, композиция, защитный шар.
Artemenko V.V., YakovchukR.S., KharchukA.I., Miller O.V. Increasing Fire Resistance by Fire Protective Substances of Metal Structures
The work is dedicated to increasing fire resistance and durability of metal structures in conditions of high heat by drawing on their surface protective coatings. The original compositions for protective coverings received in high temperatures of maximum contents of temperature stable aluminium and zirconium silicates are developed. An insertion of 1-3 % TiO2 will facilitate a synthesis of cited above phases and reduce the temperature of their formation on 50-60 degrees. The calculation of fire resistance limits of metal column made of beam № 24 protected by elaborated fire protective substance is made. Fire limit of the centrally compressed protected column is defined to be 3 times higher than that of unprotected one.
Keywords: fire-resistance limit, temperature, fire-protective coverings, phase creation, composition, protective layer.
УДК 004.896 Астр. I. О. Вербенко1 - НУ "Львiвська полтехшка "
СИСТЕМА УПРАВЛ1ННЯ КОЛИВАННЯМ ВАНТАЖУ КРАНА НА БАЗ1 НЕЙРОНЕЧ1ТКОГО КОНТРОЛЕРА
Проаналiзовано особливост систем неч^кого виведення Мамдаш, Сунего i Т-контролер, 1х переваги та недолши та обрано систему Т-контролер для подальшого й використання у розробленш автоматизовано! системи управлшня крановими установками. Розроблено систему управлшня коливаннями вантажу крана на базi нейронечи-кого контролера Т-СойгоПег. Управлшня здшснюеться за допомогою неч^ких правил, як розробляли на основi знань та досвщу оператора крана. Процес управлшня полягае у контролi параметрiв кута та вщсташ вантажу, що дае змогу визначити необхщну по-тужшсть, яку потрiбно надати крана в певний момент часу.
Ключовi слова: кранова установка, портальний кран, система неч^кого виведення, нейронеч^кий контролер, рiвняння руху крана.
Вступ та аналiз лiтературних джерел. Сучасш логiстичнi системи широко використовують крановi установки для пiдiймання та перемщення великих i важких вантажш у межах певно1 зони обслуговування. На сьогоднi бшь-шкть кранiв е неавтоматизованими або натвавтоматизованими, i робота таких кранових установок залежить вiд оператора крана, який ними керуе. Причиною цього е проблема коливання вантажу крана шд час його перемщення, яке збшь-шуе час транспортування та впливае на надiйнiсть, що може призвести до ава-рiйних ситуацiй. Таким чином, актуальним е розроблення методiв та засобш для контролю коливань вантажу пiд час його транспортування.
Бшьшкть рiшень для вирiшення проблем, пов'язаних з управлiнням по-дiбними системами, фунтуються на традицiйнiй теорп управлiння. Проте тради-цiйна теорiя управлiння може бути застосована у раз^ коли вiдомi модель керо-
1 Наук. кергвник: проф. Р. О. Ткаченко, д-р техн. наук
3. Технологи та устаткування лковиробничого комплексу
183
Нащональний лкотехшчний унiверситет Украши
вано!' системи, ц щльова функщя, сформульована в точних термшах та е вирь шення в1дпов1дно1 задач1 математичного моделювання. Якщо ж одну з цих умов неможливо виконати, тодД традицшна методология не може бути застосована [1].
У випадку системи управлшня крановими установками модель керова-но!' системи е невщомою, тому неможливо точно описати ц модель. У цьому випадку для розроблення системи управлшня можуть бути використаш знания оператора-експерта в цш галуз^ який усшшно керуе краном. Тому найкращим буде використання неч1тко1 методологи управлшня, яка дасть змогу використа-ти знання та досвщ оператора шд час розроблення системи управлшня кранови-ми установками.
Мета дослвдження. Основним завданням роботи е анал1з систем неч1т-кого виведення та виб1р одше!' з них для подальшого розроблення автоматизо-вано!' системи управл1ння крановими установками. Метою роботи е моделювання роботи автоматизовано!' системи управлшня коливанням вантажу крана на баз1 нейронечикого контролера.
Постановка проблеми. Роботу вантажошдаймальних крашв виконують за такими етапами: 1) прикршлення вантажу; 2) пвдймання вантажу; 3) перемь щення вантажу вДд точки до точки; 4) опускання вантажу; 5) вщчеплення вантажу. 1деальний вар1ант здшснення цих п'ятьох еташв - це повна автоматизация всх процеав, без учасп людини. Проте бшьшкть кранових установок на сьогодш й надал1 е неавтоматизованими або натвавтоматизованими, тому що перемщення вантажу вщ точки до точки е найбшьш трудомктким етапом у цьому процесс 1 вимагае вмшого оператора для ц виконання. Тому проблема перемщення вантажу крана вДд точки до точки зД забезпеченням контролю ко-ливання вантажу е в центр уваги багатьох сучасних дослщжень.
Системи нечеткого виведення. Серед алгоршшв нечикого виведення найбшьш вщомими 1 популярними е Мамдаш (Е. Машёаш) 1 Сугено (М. Б^е-по). Перевагами методу Мамдаш е вщсутшсть стандарпв у побудов1 правил та вибор1 методу нечгтко'' лопки на основ1 експеримеипв 1 розширення експер-тних знань. Це дае змогу описати досввд бшьш зрозумшим, под1бним до людсь-кого чином. Тим не менше, недолшом варто вважати неодиозначнiсть процеду-ри дефазифiкацií та iстотнi обчислювальш витрати.
Особливiстю методу Сугено е його застосування за умови достатньо!' кiлькостi основних числових даних. Цей метод ефективний в обчисленнi, добре працюе з оптимiзацiею та адаптивними методами, що робить його широко ви-користовуваним у завданнях управлшня. Якщо ж параметри моделi змшюються залежно вiд конфiгурацií, характеру чи величини навантаження, то використан-ня цього методу е недощльним тому, що потрбно створювати окремi моделi для кожно!' з дшянок обласп розбиття для формування вщповщних керуючих впливДв, що може ктотно впливати на швидкодаю системи [2].
Беручи до уваги недолiки наведених вище систем нечiткого виведення, виникае потреба в застосуванш шшо!' системи, котра !'х компенсуватиме. Система нечикого виведення Т-Соп1то11ег мае такi переваги порДвняно з традицшни-ми системами Мамдаш та Сугено:
• об'еднання в единий крок логiчного виведення i композицп;
Науковий вкиик НЛТУ УкраУни. - 2015. - Вип. 25.5
• висока швидюсть геометричного методу неч^ко1 логки з нульовою систематичною помилкою;
• кiлькiсть правил зумовлена особливостями тшьки вихiдних змiнних;
• процедура побудови правил е штуггивно зрозумiлою для фахiвцiв з аналiзу можливих ситуацш для вихщно!' змшно!'.
Основними перевагами цього методу вважаються його швидюсть та простоту [3].
Модель портального крана. Для моделювання роботи системи управлшня крановою установкою використано одинарний маятник як спрощену модель портального крана.
Спрощену модель портального крана зображено на рис., де хс - це поло-ження вантажу вщносно початково! точки, хр i ур - положення центру мас, Мс - маса вантажу, Мр - маса крана, а - кут нахилу вантажу та ¥с - зовшшня сила прикладена до вантажу [4, 5].
Рис. Спрощена модель портального крана
Системи управлшня коливанням вантажу крана. Шсля аналiзу систем нечеткого виведення та iнших дослщжень розроблено автоматизовану систему управлшня коливанням вантажу крана на базi нейронечгткого контролера Т-Соп1хо11ег. Управлiння коливанням вантажу реалiзоване на основi застосуван-ня знань i правил, як використовуе оператор крана пiд час роботи. Управлшня здшснюеться за допомогою контролю двох параметрiв, кута та вщсташ вантажу, якi дають змогу визначити необхiдну потужнiсть, яку потрiбно надати крана в певний момент часу. Система нечеткого виведення Т-Соп1хо11ег використовуе правила нечгтко! логiки для визначення необхщно! потужностi, що по-даеться на вхщ портального крана.
Висновки. Крановi установки використовують на виробництвах для швидкого та якiсного транспортування вантажу в межах задано! траекторй.
3. Технологiя та устаткування лiсовиробничого комплексу
185
Нащональний лкотехшчний унiверситет УкраХни
Проте проблемою шд час транспортування вантажш е i'x коливання, що можуть спричинити шкоду як самому виробництву, так i людям, що там працюють. З ще! причини крановi установки й дос е неавтоматизованими й управляють ними оператори, котрi стежать за процесом транспортування.
Для автоматизаид процесу управлiння тако! системи як кранова установка, найкраще застосувати нечггку логiку, яка зможе використати знания оператора-ек-сперта ще! галузi для управлiння коливанням вантажу тд час його перемiщення.
З-помiж наявних системи нечiткого виведення обрано систему T-Controller для подальшого розроблення на ií базi автоматизовано! системи уп-равлiния крановими установками. Процес управлшня здайснюеться на основД контролю кута та ввдсташ вантажу, за допомогою яких, використовуючи нечiткi правила. розроблеш у системi T-Controller, можна визначити необхщну потуж-шсть, що потрД6но надати крана у вщповщний момент часу.
Лiтература
1. John Wiley, Fuzzy Sets and Applications: Selected Papers by L.A. Zadeh, ed. R.R. Yager et al. New York, 1987.
2. Kaur Ar. Comparison of Mamdani-Type and Sugeno-Type Fuzzy Inference Systems for Air Conditioning System International Journal of Soft Computing and Engineering. - Vol. 2, Issue 2, May 2012. - Pp. 231-237.
3. About T-controller. [Electronic resource]. - Mode of access http://tkatchenko.com/t-control-ler/about-t-controller/
4. Popadic T. A fuzzy control scheme for the gantry crane position and load swing control / T. Po-padic, F. Kolonic, A. Poljugan // University of Zagreb. - 6 p.
5. Burul I. The control system design of a gantry crane based on control theory / I. Burul, F. Kolonic, J. Matusko // MIPRO 2010. - Croatia. - Pp. 183-188.
Вербенко И. О. Система управления колебаниями груза крана на основе нейронечеткого контроллера
Проанализированы особенности систем нечеткого вывода Мамдани, Сунего и Т-контроллер, их преимущества и недостатки, и выбрана система Т-контроллер для дальнейшего ее использования в разработке автоматизированной системы управления крановыми установками. Разработана система управления колебаниями груза крана на базе нейронечеткого контроллера T-Controller. Управление осуществляется с помощью нечетких правил, которые разрабатывались на основе знаний и опыта оператора крана. Процесс управления заключается в контроле параметров угла и расстояния груза, что позволяет определить необходимую мощность, которую нужно предоставить крана в определенный момент времени.
Ключевые слова: крановая установка, портальный кран, система нечеткого вывода, нейронечеткий контроллер, уравнения движения крана.
Verbenko 1.О. Crane load swing control system based on neuro-fuzzy controller
The features, advantages and disadvantages of fuzzy inference systems as Mamdani, Sugeno and T-Controller was analyzed. As a result, T-controller system was selected for its further usage in developing automated crane control system. The system of carne load swing control based on neuro-fuzzy T-Controller controller was developed. Management is carried out using fuzzy rules which were developed based on the knowledge and experience of crane operator. Management process consists in controlling of load angle and distance parameters which allow to determine the necessary power that should be set in appropriate time.
Keywords: crane system, gantry crane, fuzzy inference system, neuro-fuzzy controller, equation of crane motion.
