Науковий вісник НГУ

Експериментальні дослідження динамічних властивостей муфельних печей

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №3 2023

Останнє оновлення: 27 червня 2023

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1946

Authors:

М.І.Горбійчук*, orcid.org/0000-0002-8586-1883, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н.Т.Лазорів, orcid.org/0000-0001-7334-9308, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М.І.Когутяк, orcid.org/0000-0003-0026-7744, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І.З.Мануляк, orcid.org/0000-0002-0072-1532, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2023, (3): 144 - 150

https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-3/144

Abstract:

Мета. Розроблення методу та програмного забезпечення побудови емпіричних моделей муфельних печей із двома елементами нагріву.

Методика. Для побудови емпіричних моделей муфельної печі використана методика з обробленням експериментальних даних за вдосконаленим алгоритмом, в основі якого лежить метод площ. Експериментальні дослідження динаміки муфельної печі проводились за такою методикою. Муфельна піч охолоджувалась до кімнатної температури, потім включався нижній тен і фіксувалась температура на виходах печі за допомогою експериментального двоканального програмного регулятора температури МИК-344. Другий цикл експериментального дослідження починався з охолодження печі до кімнатної температури з наступним включенням верхнього тену. Спостереження за результатами експерименту велись до стабілізації температури на двох виходах муфельної печі. Архівування трендів температур здійснювалось за допомогою інтерфейсу RS485/Ethernet і програмного забезпечення SmartReview (продукт ТОВ «Мікрол»).

Результати. Розроблене авторами програмне забезпечення дає змогу в ітеративному режимі вибрати оптимальну емпіричну модель за критерієм середньоквадратичного відхилення розрахункових від експериментальних даних. З метою порівняння експериментальних даних із результатами емпіричного моделювання удосконалено метод побудови кривої розгону за коефіцієнтами передавальних функцій зі змінним кроком дискретності. У процесі експериментального дослідження були апробовані дванадцять емпіричних моделей за чотирма каналами передачі сигналів. Було встановлено, що лише чотири з них є стійкими (мають ліві корені характеристичного рівняння). Серед відібраних стійких моделей найкращою (за сформованим критерієм) виявилася модель, поліном чисельника якої дорівнює двом, а знаменника – трьом. На основі синтезованої емпіричної моделі муфельної печі створена структурна схема, що включає в себе чотири передавальні функції та перехресні зв’язки.

Наукова новизна. Уперше розроблена емпірична модель муфельної печі з двома джерелами електричної енергії, яка з високою точністю описує її динамічні властивості як об’єкта автоматичного керування, що дало змогу виявити наявність внутрішніх перехресних зв’язків, які значно ускладнюють процес керування таким об’єктом.

Практична значимість. Практична цінність роботи полягає в тому, що створені емпіричні моделі з двома електричними джерелами (тенами) будуть використані для синтезу високоточної автоматичної системи керування температурним режимом муфельної печі.

Ключові слова: муфельна піч, температура, система керування, динаміка, модель, передавальна функція

References.

1. Muffle furnaces: device, characteristics and purpose (2022). Retrieved from https://analit-pribor.com.ua/uk/developments/mufelni-pechi-prystrij-harakterystyky-i-pryznachennya/.

2. Vestfálová, M. (2015). Thermodynamic properties of real gases and BWR equation of state. EPJ Web of Conferences, 92, 106-109. Liberec, Grech Republic. https://doi.org/10.1051/epjconf/20159202106.

3. Md. Tahmid Wara Ucchas, Mechrab Mustafiz Nuhas, Md. Toufiguzzaman, AI Jaber Mahmud, & Md. Fokhrul Islam (2022). Performance and Comparative Analysis of PI and PID Controller-based Single Phase PWM Inverter Using Matlab Simulink for Variable Voltage. Second International Conference on Advances in Electrical, Computing, Communication and Sustainable Technologies, (pp. 112-134). India. Retrieved from https://ieeexplore.ieee.org/document/9807857.

4. Karvatskyi, A., Pulinets, I., & Shilovch, I. (2012). Mathematical model of the thermal-hydrodynamic state of a multi-chamber furnace during firing of electrode blanks. Eastern European journal of advanced technologies, 1/4(55), 33-37.

5. Zakharov, A., Shayakhmetov, U., & Akhmetshina, H. (2017). Calculation of a high-temperature muffle furnace with new heat-insulating materials. Bulletin of Bashkir University, 22(4), 996-999. Retrieved from https://cyberleninka.ru/article/n/raschet-vysokotemperaturnoy-mufelnoy-pechi-s-novymi-teploizolyatsionnymi-materialami/viewer.

6. Gorbiychuk, M., Lazoriv, N., Chyhur, L., & Chyhur, I. (2021). Determining configuration parameters for proportion-ally integrated differentiating controllers by arranging the poles of the transfer function on the complex plane. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(113), 80-93. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.242869.

7. Demetriou, M. A., & Fahroo, F. (2013). Synchronization of a class of second order distributed parameter systems. IFAC Proceedings Volumes, 46(26), 73-78. https://doi.org/10.3182/20130925-3-FR-4043.00057.

8. Kropyvnytska, V., Kopystynskyy, L., & Sementsov, G. (2017). Development of a set of methods for preforecasting fractal time series analysis to determine the level of persistence. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3/4(87), 10-17. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.104425.

9. Gorbiychuk, M., Zamikhovska, O., Zikratyi, S., Zamikhovskiy, L., & Shtaier, L. (2019). Evaluation of dynamic roperties of gas pumping units according to the results of experimental Researches. Earsten-European Journal of Enterprise Technologies, 2/2(98), 73-81.

10. Shengzhong, H. (2011). Immune Genetic Evolutionary Algorithm of Wavelet Neural Network to Predict the Performance in the Centrifugal Compressor and Research. Journal of Software, 6(5), 908-914. Retrieved from http://www.jsoftware.us/vol6/jsw0605-20.pdf.

• < Попередня
• Наступна >