Синтез моделей нелинейных динамических объектов обогатительного производства на основе структур Вольтерра-Лагерра

Рейтинг:   / 0
ПлохоОтлично 

Authors:

В. С. Моркун, доктор технических наук, профессор, orcid.org/0000-0003-1506-9759, Криворожский национальный университет, г. Кривой Рог, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Н. В. Моркун, доктор технических наук, профессор, orcid.org/0000-0002-1261-1170, Криворожский национальный университет, г. Кривой Рог, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

В. В. Тронь, кандидат технических наук, доцент, orcid.org/0000-0002-6149-5794, Криворожский национальный университет, г. Кривой Рог, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Т. С. Сулима, кандидат педагогических наук, orcid.org/0000-0002-8869-040X, Криворожский национальный университет, г. Кривой Рог, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 повний текст / full article



Abstract:

Цель. Повышение энергоэффективности и качества автоматизированного управления технологической линией обогащения, увеличение извлечения полезного компонента в концентрат при переработке железосодержащих руд, представленных минералого-технологическими разновидностями, путем разработки принципов и подходов к распределенному оптимальному управлению взаимосвязанными процессами обогатительного производства на основе динамической пространственно-временной модели.

Методика. Основываясь на том, что конечные результаты работы обогатительной фабрики зависят от совокупности входных параметров и результатов функционирования комплекса взаимосвязанных нелинейных динамических объектов, предложен усовершенствованный подход к моделированию процессов обогащения железорудного сырья на основе структур Вольтерра-Лагерра с применением выходных сигналов отдельных технологических стадий, характеризующих гранулометрический состав перерабатываемой руды.

Результаты. Установлено, что при синтезе моделей нелинейных динамических объектов обогатительного производства целесообразно использовать структуры Вольтерра, при этом ошибка моделирования не превышает 0,039 при среднеквадратическом отклонении 0,0594. Использование проецирования моделей Вольтерра на ортонормированные базисные функции позволило упростить процесс параметризации и снизить чувствительность моделей к шумам. Показано, что в качестве ортонормированных функций целесообразно применять функции Лагерра. Это позволяет минимизировать количество параметров модели в процессе идентификации.

Научная новизна. Усовершенствован метод идентификации нелинейных динамических объектов обогатительного производства на основе пространственно-временной модели Вольтерра, который отличается от существующих тем, что для повышения робастности модели Вольтерра к шумам осуществлено ее проецирование на набор ортонормированных базисных функций Лагерра.

Практическая значимость. Результаты апробации позволяют сделать вывод о целесообразности реализации пространственно-временной модели Вольтерра в пространстве состояний с помощью сети Лагерра, что позволяет повысить точность моделирования в условиях действия шумов по сравнению с моделью Вольтерра, уменьшением ошибки моделирования на 18,11 % при 40 итерациях идентификации. Экспериментальная проверка точности идентификации с применением модели Вольтерра-Лагерра в системе контроля содержания железа в различных точках технологической линии обогащения подтверждает целесообразность данного метода.

References.

1. Pavlenko, V. D., Pavlenko, S. V., & Lomovyi, V. I. (2018). Calculation methods of building Volterra models of nonlinear dynamic systems in the frequency field. Bulletin of National Technical University “KhPI”, (42), 48-63. https://doi.org/10.20998/2411-0558.2018.42.12.

2. Vesely, I., & Pohl, L. (2016). Stator resistance identification of PMSM. IFAC-PapersOnLine49(25), 223-228. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.12.038.

3. Doyle, F. J., Pearson, R. K., & Ogunnaike, B. A. (2014). Identification and Control Using Volterra Models. London: Springer.

4. Jin, G., Lu, L., & Zhu, X. (2017). A Simplified Volterra Identification Model of Nonlinear System. Advances in Computer Science Research, (70), 508-511. https://doi.org/10.2991/icmeit-17.2017.114.

5. Wang, B.-C., & Li, H.-X. A. (2018). Sliding window based dynamic spatiotemporal modeling for distributed parameter systems with time-dependent boundary conditions. IEEE Transactions on Industrial Informatics15(4), 2044-2053. https://doi.org/10.1109/TII.2018.2859444.

6. Boyd, S., Busseti, E., Diamond, S., Kahn, R. N., Koh, K., Nystrup, P., & Speth, J. (2017). Multi-period trading via convex optimization. Foundations and Trends in Optimization3(1), 1-76. https://doi.org/10.1561/2400000023.

7. Kupin, A., Muzyka, I., & Ivchenko, R. (2018). Information Technologies of Processing Big Industrial Data and Decision-Making Methods. Proceedings of International Scientific-Practical Conference on Problems of Infocommunications Science and Technology, (pp. 303-307). https://doi.org/10.1109/infocommst.2018.8632096.

8. Jansson, D., & Medvedev, A. (2015). Identification of Polynomial Wiener Systems via Volterra-Laguerre Series with Model Mismatch. IFAC-PapersOnLine48(11), 831-836. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.09.293.

9. Alvandi, A., & Paripour, M. (2019). The combined reproducing kernel method and Taylor series for handling nonlinear Volterra integro-differential equations with derivative type kernel. Applied Mathematics and Computation, (355), 151-160. https://doi.org/10.1016/j.amc.2019.02.023.

10. Assari, P., & Dehghan, M. (2018). The approximate solution of nonlinear Volterra integral equations of the second kind using radial basis functions. Applied Numerical Mathematics, (131), 140-157. https://doi.org/10.1016/j.apnum.2018.05.001.

11. Wang, X., & Jiang, Y. (2016). Model reduction of discrete-time bilinear systems by a Laguerre expansion technique. Applied Mathematical Modelling40, (13-14), 6650-6662. https://doi.org/10.1016/j.apm.2016.02.015.

12. Prawin, J., & Rama Mohan Rao, A. (2017). Nonlinear identification of MDOF systems using Volterra series approximation. Mechanical Systems and Signal Processing, (84), 58-77. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2016.06.040.

13. Telescu, M., & Tanguy, N. (2017). Order reduction of Volterra and Volterra-Laguerre Models. 2017 IEEE 21st Workshop on Signal and Power Integrity (SPI), Baveno, 1-4. https://doi.org/10.1109/SaPIW.2017.7944014.

14. Egidi, N., & Maponi, P. (2018). The singular value expansion of the Volterra integral equation associated to a numerical differentiation problem. Journal of Mathematical Analysis and Applications460(2), 656-681. https://doi.org/10.1016/j.jmaa.2017.12.007.

15. Golik, V., Komashchenko, V., & Morkun, V. (2015). Geomechanical terms of use of the mill tailings for preparation. Metallurgical and Mining Industry7(4), 321-324.

16. Golik, V., Komaschenko, V., Morkun, V., & Khasheva, Z. (2015). The effectiveness of combining the stages of ore fields development. Metallurgical and Mining Industry7(5), 401-405.

17. Morkun, V., Morkun, N., & Tron, V. (2015). Model synthesis of nonlinear nonstationary dynamical systems in concentrating production using Volterra kernel transformation. Metallurgical and Mining Industry7(10), 6-9.

 

Следующие статьи из текущего раздела:

Посетители

3124249
Сегодня
За месяц
Всего
300
5430
3124249

Гостевая книга

Если у вас есть вопросы, пожелания или предложения, вы можете написать их в нашей «Гостевой книге»

Регистрационные данные

ISSN (print) 2071-2227,
ISSN (online) 2223-2362.
Журнал зарегистрирован в Министерстве юстиции Украины.
 Регистрационный номер КВ № 17742-6592ПР от 27.04.2011.

Контакты

40005, г. Днепр, пр. Д. Яворницкого, 19, корп. 3, к. 24 а
Тел.: +38 (056) 746 32 79.
e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Вы здесь: Главная Архив журнала по выпускам 2020 Содержание №2 2020 Синтез моделей нелинейных динамических объектов обогатительного производства на основе структур Вольтерра-Лагерра