Нейронна система керування процесом випалу клінкеру в обертових печах

Abstract

UK: Постановка проблеми. Обертові печі для випалу клінкеру широко використовуються на багатьох промислових підприємствах із виробництва цементу. Процес виготовлення клінкеру вимагає великих затрат енергії. Отримання кінцевого продукту з високими якісними показниками можливе шляхом контролю і регулювання заданих технологічних параметрів. В значній мірі це залежить від професійного рівня оператора та прийняття ним безпомилкових рішень. Багато підприємств, у яких в експлуатації знаходяться обертові печі, все ще використовують застаріле обладнання, яке не відповідає сучасним вимогам управління технологічними процесами випалу клінкеру. Питання покращення якісних показників, наразі є вкрай актуальним. Удосконалити технологічний процес випалу клінкеру можливо шляхом застосування систем керування з контролерами нечіткої логіки, або сучасних нейросистем керування. Аналіз літератури. На сьогоднішній день відомо багато літературних джерел та наукових праць у галузі розробки автоматизованих систем керування процесом випалу клінкеру. Значний вклад у створення систем керування та інтенсифікації процесу випалу внесли учені: В. К. Класен [4], П.В. Беседин [1], М. А. Вердіян [8]. У роботах цих науковців представлені методи створення систем керування випалом клінкеру, що покращують якісні показники відносно одного якогось параметру або забезпечують використання нечіткої логіки управління чи нейромережі з регулюванням одного контуру процесу обпалу. Аналіз літературних джерел показує, що нейронні системи управління є перспективним напрямком удосконалення технологічного процесу обпалу клінкеру і потребують подальшого розвитку. Мета та завдання. Метою дослідження є пошук можливих шляхів покращення якості випалу готового матеріалу (клінкеру) з одночасним зниженням енерговитрат, поліпшенням умов роботи оператора на підприємстві, зниженням загального часу випалу клінкеру шляхом створення автоматизованої системи керування з нейронним регулятором на основі еталонної моделі та безпосереднім її налаштуванням. Висновки. 1. У середовищі Matlab Simulink розроблено систему керування процесом випалу клінкеру в обертовій печі із використанням нейроконтролера на основі еталонної моделі Model Reference Controller та проведено моделювання системи керування. 2. Розроблено дві додаткові моделі технологічного процесу: загальну та еталонну, які використовуються на етапі навчання нейроконтролера. 3. На основі побудованих моделей проведено навчання ідентифікатора нейромережі та самого нейроконтролера. Експериментальним шляхом визначено необхідні параметри нейроконтролера та нейромережі. 4. У процесі навчання нейросистеми отримано графіки, які відображають різні етапи навчання нейромережі та нейроконтролера на основі еталонної моделі, включаючи графіки похибок під час навчанні, графіки відповідності вхідних параметрів до вихідних, графіки декількох етапів навчання нейроконтролера та інші. 5. Аналіз отриманих графіків процесу навчання і управління нейросистемою вказує, що розроблена система відповідає усім якісним показникам моделювання, може виконувати автоматизоване керування процесом випалу клінкеру в обертовій печі з великою точністю і бути рекомендованою до використання при проектуванні подібних систем

RU: Постановка проблемы. Вращающиеся печи для обжига клинкера широко используются на многих промышленных предприятиях по производству цемента. Процесс изготовления клинкера требует больших затрат энергии. Получение конечного продукта с высокими качественными показателями возможно путем контроля и регулирования заданных технологических параметров. В значительной степени это зависит от профессионального уровня оператора и возможного принятия им безошибочных решений. Многие предприятия, в эксплуатации которых находятся вращающиеся печи, все еще используют устаревшее оборудование, которое не соответствует современным требованиям управления технологическими процессами обжига клинкера. Вопрос улучшения качественных показателей, все еще, является крайне актуальным. Усовершенствовать технологический процесс обжига клинкера возможно путем применения систем управления с контроллерами нечеткой логики, или современных нейросистем управления. Анализ литературы. На сегодняшний день известно много литературных источников и научных работ в области разработки автоматизированных систем управления процессом обжига клинкера. Значительный вклад в создание систем управления и интенсификации процесса обжига внесли такие ученые: В. К. Класен [4], П. В. Беседин [1], М. А. Вердиян [8]. В работах этих ученых представлены методы создания систем управления обжигом клинкера, улучшающие качественные показатели в отношении одного из параметров или обеспечивающие использование нечеткой логики управления или нейросети с регулировкой одного контура процесса обжига. Анализ литературных источников показывает, что нейронные системы управления являются перспективным направлением совершенствования технологического процесса обжига клинкера и требуют дальнейшего развития. Цель и задачи. Целью исследования является поиск возможных путей улучшения качества обжига готового материала (клинкера) с одновременным снижением энергозатрат, улучшением условий работы оператора на предприятии, снижением общего времени обжига клинкера путем создания автоматизированной системы управления с нейронным регулятором на основе эталонной модели и непосредственной ее настройкой. Выводы. 1. В среде Matlab Simulink разработана система управления процессом обжига клинкера во вращающейся печи с использованием нейроконтроллера на основе эталонной модели Model Reference Controller и проведено моделирование системы управления. 2. Разработаны две дополнительные модели технологического процесса: общую и эталонную, которые используются на этапе обучения нейроконтроллера. 3. На основе построенных моделей проведено обучение идентификатора нейросети и самого нейроконтроллера. Экспериментальным путем определено необходимые параметры нейроконтроллера и нейросети. 4. В процессе обучения нейросистемы получено графики, отражающие различные этапы обучения нейросети и нейроконтроллера на основе эталонной модели, включая графики ошибок при обучении, графики соответствия входных параметров к выходным, графики нескольких этапов обучения нейроконтроллера и другие. 5. Анализ полученных графиков процесса обучения и управления нейросистемой свидетельствует, что разработанная система соответствует всем качественным показателям моделирования, может выполнять автоматизированное управление процессом обжига клинкера во вращающейся печи с большой точностью и быть рекомендованной к использованию при проектировании подобных систем

EN: Raising of problem. Rotary kiln clinkers are widely used in many industrial plants for the production of cement. Clinker manufacturing process requires the large consumption of energy. Getting the quality of final product is possible by controlling and regulating the set of process parameters. It largely depends on the professional level of the operator and possible unmistakable solutions. Many industrial plants in which operation are the rotary kilns are still using outdated equipment that does not match to modern requirements of process control clinker. The question of improving the quality indicators is still extremely important. To improve the process of clinker burning is possible through the using of control systems with fuzzy logic controllers or modern neyrosystem control. Analysis of the literature. Currently, there is a lot of literature and scientific works in the field of automated control systems of the clinker burning process. Significant contribution to the development of control systems and intensify the process of firing have made by such scholars: V. K. Сlass [4], P. V. Besedin [1], M. A. Verdiyan [8]. In the works of these scholars are presented methods for creating control systems clinker, improving quality indicators in relation to one of the options or providing use of fuzzy logic control and neural network with one control circuit for the burning process. The analysis of the literature demonstrates that the neural control systems are the promising way to improving the clinker burning process and require further development. The purpose and objectives. The aim of the study is to find opportunities to improve the quality of the firing of the finished material (clinker) while reducing power consumption, improving the work conditions of the operator at the plant, reducing the total time of the clinker burning through the creation of automated control system with neural controller, based on the reference model and its immediate setting. Conclusions. 1. In Matlab Simulink environment management system was developed clinker burning process in the rotary kiln with neyrocontroller based reference model Model Reference Controller and simulated control system. 2. Two additional process models are developed: general and reference that are used during the training phase neyrocontroller. 3. On the basis of the constructed models were trained neural network identifier and the neyrocontroller. Experimentally were determined the necessary parameters of the neyrocontroller and the neural network. 4. During training neural network were obtained graphs showing the different stages of neural network learning and neyrocontroller based on the standard model, including graphic errors during training, the graph corresponds to the input parameters to the source, several stages of training schedules neyrocontroller and others. 5. Analysis of the graphs of the learning process and control neural network system demonstrates that the developed system matches all the quality indicators modeling is able to perform automated control of the clinker burning process in the rotary kiln with high precision and to be recommended for use in the design of such systems