НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫГРУЗКИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ЩЕПЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ. В оборудовании целлюлозно-бумажного производства (ЦБП) одной из важнейших установок является бункер для технологической щепы. От эффективного использования бункера зависит работа всего производства. Главным параметром при проектировании бункера является скорость его разгрузки, которая зависит от многих параметров и, в первую очередь, от влажности и насыпной плотности. Однако этот вопрос недостаточно изучен из-за отсутствия достаточно корректных методов исследования процесса, что является серьезным препятствием для совершенствования технологий ЦБП. ЦЕЛЬ. Получение функциональной зависимости скорости выгрузки технологической щепы из бункера в зависимости от параметров влажности и насыпной плотности щепы на основе нечеткого вывода. МЕТОДЫ. Учитывая неопределенность, недостаточность, неточность, нечеткость исходных данных, использовано приложение аппарата теории нечетких множеств - нечеткое моделирование. РЕЗУЛЬТАТЫ. Выполнены процедуры содержательной постановки задачи нечеткого моделирования, приведение к нечеткости, разработки базы правил нечеткой продукции. Синтез нечеткой модели результирующей зависимости скорости выгрузки технологической щепы из бункера от параметров влажности и насыпной плотности щепы выполнен средствами Fuzzy Logic Toolbox приложения Matlab. ВЫВОДЫ. Предлагаемая функция скорости выгрузки щепы, построенная на основе нечеткого вывода, учитывает основные технологические параметры - влажность и плотность, а сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными показывает достаточную адекватность разработанной модели и позволяет рекомендовать ее для использования в практике проектирования оборудования ЦБП.

выгрузка технологической щепы, лингвистическая переменная, нечеткая модель, нечеткий вывод, нечеткое моделирование

1. Голынский М.Ю., Сиваков В.П. Определение давления технологической щепы на днище и стенки бункера // Вибродиагностика, триботехника, вибрация и шум: сборник / ред. А.А. Санникова, Н.В. Куцубиной. Екатеринбург, Уральск, 2009. С. 180-185.

2. Сиваков В.П., Голынский М.Ю. Установка виброактиватора для обрушения сводов в бункере технологической щепы // Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. 2007. № 8. С. 162-164.

3. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / Пер. с англ. М.: БИНОМ, 2009. 798 с.

4. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MatLab и fussyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.

5. Гринек А.В., Рыбина А.В. Нечеткая модель вывода значения скорости резания на основе данных имитационного моделирования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. Т. 20. № 12 (119). С. 109-118. http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2016-12-109-118

6. Рубанов В.Г., Титов В.С., Бобырь М.В. Адаптивные системы принятия нечетко-логических решений. Белгород: Белгородский государственный технический университет, 2015. 237 с.

7. Харламенко В.Ю. Формирование согласованного управления рабочими валками обжимной клети на блюминге на основе системы нечеткого логического вывода Такаги-Сугено-Канга // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2014. № 8 (91). С. 17-21.

8. Побединский В.В., Асин К.П., Побединский Е.В. Нечеткое моделирование динамических нагрузок на инструмент роторного окорочного станка // Аграрный научный журнал. 2014. № 12. С. 58-61.

9. Побединский В.В., Асин К.П., Побединский Е.В. Имитационное нечетко-геометрическое моделирование объекта труда окорочных технологий // Аграрный научный журнал. 2015. № 3. С. 56-61.

10. Бахтин А.М., Трошин Г.Е., Побединский В.В. Нечеткое моделирование процесса диагностирования воспаления верхних мочевых путей // Уральский медицинский журнал. 2015. № 1. С. 43-47.

11. Баженов Е.Е., Побединский В.В., Берстенев А.В. Нечеткое управление силовыми потоками в трансмиссии автомобиля // Тракторы и сельхозмашины. 2014. № 10. С. 25-29.

12. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая Линия - Телеком, 2004. 143 с.

13. Mamdani E.H. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Transactions on Computers. 1977. Vol. 26. No. 12. P. 1182-1191.

14. Mamdani E.H. Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers. International Journal of Man-Machine Studies. 1976. Vol. 8. P. 669-678.

15. Ross T.J. Fuzzy logic with engineering applications. McGraw-Hill, 1995. 600 p.

16. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1985. Vol. 15. No. 1. P. 116-132.

17. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1966. Vol. 8. P. 338-353.

18. Zadeh L.A. The concept of linguistic variable and its application to approximate reasoning // Information Sciences. 1975. Vol. 8. P. 43-80.

19. Zadeh L.A. Fuzzy logic // IEEE Transactions on Computers. 1988. Vol. 21. No. 4. P. 83-93.

20. Сиваков В.П., Голынский М.Ю. Рациональная конструкция бункера щепы // Вестник Казанского государственного технического университета. 2012. № 6. С. 163.

21. MATLAB® & Simulink® Release Notes for R2008a. URL: http: // www.mathworks.com. (12.11.2017)