Search academic texts

Information × Registration Number 0419U002826, Candidate dissertation Status Кандидат технічних наук Date 16-05-2019 popup.evolution o Title Multicriteria identification of the hydrotransport’s state and management of the concentrating mill on the basis of a neural-like structure Author Prykhodchenko Serhii Dmytrovych, popup.head Meshcheriakov Leonid Ivanovych popup.opponent Kondratets Vasyl Oleksandrovych popup.opponent Holovko Viacheslav Illich Description Дисертація присвячена розробленню системи інтелектуальної ідентифікації та підтримки керуючих рішень для гідротранспорту збагачувальної фабрики. Розв’язано завдання визначення залежності амплітуди інфранизьких частот спектра миттєвої споживаної потужності електродвигуна шламового насоса від густини пульпи та рівня ансамблю середніх частот спектра потужності електродвигуна шламового насоса від положення заслінки, що дозволяє при роботі технологічного устаткування в передаварійних і аварійних режимах підвищити точність керування й достовірність ідентифікації стану системи гідротранспорту. Запропоновано математичні моделі системи гідротранспортування, перша з яких заснована на методі операторної форми ланцюгових дробів, а друга – на моделюванні методом Джеффкотта-Лаваля, що дозволяють внесення поправочних коефіцієнтів для більш точного й адекватного опису контрольованої гідротранспортної мережі. Проведено математичне моделювання нормальних і аварійних режимів роботи в системі гідротранспорту збагачувальної фабрики, підтверджене результатами експериментальних досліджень в умовах ПрАТ «Полтавський ГЗК». Розроблено метод автоматичного багатокритерійного контролю стану системи гідротранспорту на базисі нейроподібної структури, заснований на аналізі спектральних характеристик миттєвої потужності двигуна шламового насоса. Розроблена система, порівняно з будь-яким із методів, використаних у ній, дає приріст точності від 15 % до 0,7 % на даних без урахування зношування елементів конструкції. Для даних, змодельованих із урахуванням зношування та старіння деталей, порівняно з даними, які не враховують зношування елементів системи, точність зростає ще в середньому на 3 %. Рекомендації, що містять методи, запропоновані в даній роботі, упроваджено на збагачувальній фабриці «Тандем Торг ТПК». Registration Date 2019-05-16 popup.nrat_date 2020-04-03 Close