Preview

iPolytech Journal

Advanced search

FUZZY MODELING OF PULPCHIP DISCHARGE

https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-2-75-83

Abstract

RELEVANCE. Pulpchip hoppers are ones of the most important installations in pulp and paper production (PPP) equipment. The effective use of the hopper is the condition of effective operation of the entire production. The main parameter in the design of the hopper is its discharge rate, which depends on many parameters and, first of all, on humidity and bulk density. However, this issue has not been sufficiently studied due to the lack of sufficiently correct research methods of the process. The latter is a serious handicap to the improvement of pulp and paper technologies. The PURPOSE of the paper is to obtain a functional dependence of the pulpchip discharge rate from the hopper depending on the parameters of chip moisture and bulk density on the basis of a fuzzy inference. METHODS. Due to the fact that input data are uncertain, insufficient, inaccurate and indeterminate we have used fuzzy modeling as a tool of the theory of fuzzy sets. RESULTS. We have performed the procedures of fuzzy modeling problem description, reduction to fuzziness and development of the rule base for fuzzy products. The Fuzzy Logic Toolbox of the Matlab application has been used to synthesize the fuzzy model of the resulting dependence of the pulpchip discharge rate from the hopper on the parameters of pulp humidity and bulk density. CONCLUSIONS. The proposed fuzzy inference-based function of chip discharge rate takes into account the main technological parameters of humidity and density; comparison of simulation results with experimental data shows sufficient adequacy of the developed model and allow to recommend it to be used in the design practice of pulp and paper production equipment.

About the Authors

V. V. Pobedinsky
Ural State Forest Engineering University
Russian Federation


V. P. Sivakov
Ural State Forest Engineering University
Russian Federation


References

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)


Review

For citations:


Pobedinsky V.V., Sivakov V.P. FUZZY MODELING OF PULPCHIP DISCHARGE. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018;22(2):75-83. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-2-75-83

Views: 205


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2782-4004 (Print)
ISSN 2782-6341 (Online)