10.26731/2658-3704.2020.3(8).45-55
Предложен электропривод моталки с нейроуправлением для сматывания прокатанного металла в рулоны стана холодной прокатки, позволяющий поддерживать постоянную линейную скорость намотки. При этом обеспечивается неизменным натяжение полосы и ее толщина. В математической модели электропривода учтено увеличение момента инерции механической части электропривода в процессе намотки. Приведен расчет требуемой скорости вращения электродвигателя для стабилизации линейной скорости полосы и предложен закон регулирования скорости, обеспечивающий необходимые значения скорости. Для реализации нелинейного коэффициента усиления регулятора рекомендуется использовать нейроуправление.
1. McCulloch W. S., Pitts W. A logical calculus of ideas immanent in nervous activity // Bulletin Mathematical Biophysics. – 1943. – Vol. 5. – P. 115-133.
2. Омату С. Нейроуправление и его приложения. Книга 2 / Сигеру Омату, Рубия Юсоф, Мазуки Халид. Пер. с англ. Н.В. Батина под ред. А.И. Галушкина , В.А. Птичкина. – М.: Радиотехника, 2000. – 272 с.
3. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е издание: пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.
4. Терехов В.А. Нейросетевые системы управления. / Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. М.: Высшая школа, 2002. 183 с.
5. Радионов А.А. Автоматизированный электропривод намоточно-размоточных устройств агрегатов прокатного производства. / А.А. Радионов, А.С. Карандаев. – Магнитогорск: МГТУ им. Г.И. Носова, 1999. – 131 с.
6. Гаврилюк К.Я., Черногуб Н.А., Баран Н.М., Лимонов Л.Г. Структуры прямого регулирования натяжения намоточно-размоточных механизмов // Вестник Нац. Техн. ун-та «ХПИ». Проблемы автоматизированного электропривода: сб. науч. тр. – 2013. – №36(1009). – С. 282-283.
7. Синицкий О.В. Элементы современных технологических систем для обеспечения геометрии и формы листового проката / О.В. Синицкий, П.П. Полецков // Калибровочное бюро. – 2015. – №6. – С. 72-99.
8. Чертов А.Д. Применение систем искусственного интеллекта в металлургической промышленности (обзор) // Металлург. – №7. – С.32-37.
9. Сологубов А.Ю. К вопросу использования искусственных нейронных сетей в системах управления электроприводами переменного тока намоточно-размоточных механизмов станов холодной прокатки / А.Ю. Сологубов, В,Н. Фарыма // Электротехника: сетевой электронный научный журнал. – 2017. – Т.4, №1. – С.24-37.
10. Белов М.П. Теория, информационное и программное обеспечение автоматизированных электроприводных систем технологических машин и комплексов: дис. … докт. техн. наук: 05.09.03 / Белов Михаил Петрович; Ст.-Пт. Гос. Электротехн. ун-т «ЛЭТИ». – Санкт-Петербург, 2016. – 435 с.
11. Буянкин В.П. Нейросетевые методы повышения точности систем управления техническими объектами с нелинейными и нечеткими характеристиками: дис. … докт. техн. наук: 05.13.01 / Буянкин Виктор Михайлович; НИИ выч. комплексов им. М. А. Карцева. – М.: 2013. – 405 с.
12. He F. Fuzzy Control with Adjustable Factors in Tension Control System / F. He, J. Han, Q. Wang // Advanced Materials Research. – 2014. – Vol. 902. – P. 201-206. DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.902.201
13. Yan J. Research on Tension Control System of Filament Winding Machine / J. Yan, Qiu Ju Zhu // Advanced Materials Research. – 2012. – Vols. 383-390. – P. 7631-7636. DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.383-390.7631.
14. Li J. Research on Unwinding Tension System Control Based on Inverse System Theory / J. Li, X. Mei, S. Liu // Applied Mechanics and Materials. – 2011. – Vols. 44-47. – P. 2822-2826. DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMM.44- 47.2822.
15. Du Y.H. Speed Control System Design of Winding Mechanism for Composite Films // Key Engineering Materials. – 2010. – Vols. 426-427. – P. 417-421. DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.426-427.417.
16. Gassmann V. H∞ unwinding web tension control of a strip processing plant using a pendulum dancer / V. Gassmann, D. Knittel, R. Prabhakar // American Control Conference Hyatt Regency Riverfront (St. Louis, June 10-12 2009). – St. Louis, MO, USA, 2009. DOI: 10.1109/ACC.2009.5160554.
17. Wang Y. Research on Tension Control Model for Traction and Take-up System of Loom / Y. Wang, J. Huang, H. Chen // Advanced Materials Research. – 2013. – Vol. 627. – P. 444-448. DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.627.444.
18. Li Z. Tension Control System Design Of A Filament Winding Structure Based On Fuzzy Neural Network // Engineering Review. – 2015. – Vol. 35, Is. 1. – P. 9-17.
19. Медведев В. С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин; под общ. ред. В. Г. Потемкина. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2001. – 630 с.