OPTIMAL MATERIAL FLOW CONTROL AT THE INPUT OF THE MAIN CONVEYOR
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-1-135-153Keywords:
conveyor, a subject of labour, production line, PDE-model of the production, parameters of the state of the production line, technological position, transition period, production management systems, optimal control, Pontryagin function, Lagrange function, differential constraints, accumulating bunker, distributed systemAbstract
The article solves the problem of optimal control of the input flow of the material of the main conveyor with an accumulating bunker. The PDE-model of the production line is used to describe the main conveyor. The main conveyor is presented as a complex dynamic distributed system. The proposed algorithm for constructing optimal control of the material flow from the accumulating bunker. The algorithm allows ensuring the minimum deviation of the output cargo flow of the material from a given planned value. The optimal controls were synthesized taking into account restrictions on the size of the accumulating bunker and restrictions on the value of the control. When designing optimal controls, it is assumed that the speed of the conveyor belt of the main conveyor is constant. The dynamic of filling the accumulating bunker for various control algorithms is analyzed in detail. The options for switching points of the optimal control value are presented. The cases of optimal control are analyzed separately when the phase coordinates have no phase constraints and when the phase coordinates are in phase constraint.
Downloads
References
Араманович И.Г., Лунц Г.Л., Эльсгольц Л.Э., 1968. Функции комплексного переменного. Операционное исчисление. Теория устойчивости. М., Изд-во «Наука», Главная редакция физико-математической литературы, 416.
Пигнастый О.М., 2007. Статистическая теория производственных систем. Х., Изд. ХНУ им. Каразина, 388.
Пигнастый О.М., Ходусов В.Д., 2016. Модель одноузловой конвейерной линии с постоянной скоростью перемещения предметов труда. Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління. Харків, ХНУ. 32: 60–74.
Пигнастый О.М., Ходусов В.Д., 2017. Диффузионное описание производственного процесса Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління. Харків: ХНУ. 35(1): 61–73. https://periodicals.karazin.ua/mia/article/view/9842
Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., 1983. Математическая теория оптимальных процессов. М., Наука, 392.
Прокуда В.Н., Мишанский Ю.А., Проценко С.Н., 2012. Исследование и оценка грузопотоков на магистральном конвейерном транспорте ПСП «Шахта «Павлоградская» ПАО ДТЭК «Павлоградуголь». Горная электромеханика. 88: 107–111.
Проценко С.Н., 2008. Снижение энергопотребления на конвейерном транспорте угольных шахт. Горная электромеханика и автоматика, Науч.-техн. сб. 81: 31–40. http://vde.nmu.org.ua/ua/science/ntz/archive/81/5.pdf.
Разумный Ю.Т., Рухлов А.В., Козарь А.В., 2006. Повышение энергоэффективности конвейерного транспорта угольных шахт. Горная электромеханика и автоматика, Науч.-техн. сб. 76: 24-28. http://masters.donntu.org/2011/fkita/makarov/library/5.pdf.
Старков В.Н., 2000. Операционное исчисление и его применения. СПб., Санкт-Петербургский государственный университет, 65.
Шахмейстер Л.Г., 1983. Вероятностные методы расчета транспортирующих машин. М., Машиностроение, 312.
Шахмейстер Л.Г., Дмитриев В.Г., 1978. Теория и расчет ленточных конвейеров. М.: Машиностроение, 392.
Шахмейстер Л.Г., Дмитриев В.Г., Лобачёва А.К., 1972. Динамика грузопотоков и регулирование скорости ленточных конвейеров. М., Недра, 173.
BARTEC GmbH (Germany). https://www.bartec.de (2020) – Available at http://www.bartec.kz/files/mining/for-conveyance.pdf (accessed 10 January 2020).
DIN 22101:2002-08., 2002. Continous conveyors. Belt conveyors for loose bulk materials. Basics for calculation and dimensioning. Normenausschuss Bergbau (FABERG) im DIN Deutsches Institut für Normung e. V. Normenausschuss Maschinenbau (NAM) im DIN51.
Halepoto I.A., Shaikh M.Z., Chowdhry B.S., 2016. Design and Implementation of Intelligent Energy Efficient Conveyor System Based on Variable Speed Drive Model. Control and Physical Modeling International Journal of Control and Automation. 9(6): 379-388. DOI10.14257/ijca.2016.9.6.36
Hiltermann J., Lodewijks G., Schott D.L., Rijsenbrij J.C., Dekkers J., Pang Y., 2011. A methodology to predict power savings of troughed belt conveyors by speed control. Particulate science and technology. 29(1): 14–27. DOI: 10.1080/02726351.2010.491105
http://conveyorbeltguide.com (2020) Available at http://conveyorbeltguide.com/first-aid.html. (accessed 10 January 2020).
Lauhoff H., 2005. Speed Control on Belt Conveyors – Does it Really Save Energy? Bulk Solids Handling Publ. 25(6): 368–377.
Pihnastyi O.M., Khodusov V.D., 2017. Model of conveyer with the regulable speed. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software (Bulletin SUSUMMCS), 10(4): 64-77. DOI: 10.14529/mmp170407
Pihnastyi O.M., 2018. Statistical theory of control systems of the flow production. LAP LAMBERT Academic Publishing, 436. ISBN: 978-613-9-95512-1.
Semenchenko A., Stadnik M., Belitsky P., Semenchenko D., Stepanenko O., 2016. The impact of an uneven loading of a belt conveyor on the loading of drive motors and energy consumption in transportation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 4/1(82): 42–51.
Shanghai Keda Heavy Industry Group Co., Ltd. http://en.kdhi.net (2020). (accessed 10 January 2020).
Abstract views: 593
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2020 ECONOMICS. INFORMATION TECHNOLOGIES
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
