Синтез регуляторов системы управления скоростью ленточного конвейера

В работе рассматривается проблема синтеза системы управления скоростью движения конвейерной ленты с целью минимизации колебаний участков ленты при пуске конвейера. Для расчета коэффициентов регуляторов системы управления необходимо получить передаточную функцию объекта управления. Рассматриваются различные способы построения математической модели конвейера. Построение математической модели конвейера как системы с сосредоточенными параметрами с помощью средств компьютерного моделирования позволяет получить передаточные функции выходных параметров конвейера. При разделении конвейера на пять сосредоточенных масс передаточные функции имеют до восьмой степени при операторе Лапласа в знаменателе, что затрудняет синтез системы управления. Для упрощения передаточной функции до второй степени рассмотрены различные способы, авторами предлагается использовать метод сокращения близкорасположенных нулей и полюсов. Это позволяет без использования сложного математического аппарата упростить передаточную функцию до второй степени, что дает возможность применять классические методы при синтезе системы управления. Исследование пуска конвейера без системы управления и с системой управления показало эффективность такого метода упрощения передаточных функций. Использование системы управления позволило снизить колебания ленты с 11% до 4% и сократить время переходного процесса с 30,2 секунд до 21,6.

Котин Д. А., Сухинин С. Е., Иванов И.А. Синтез регуляторов системы управления скоростью ленточного конвейера // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2023. — № 10-1. — С. 5—21. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_101_0_5.

Котин Денис Алексеевич — канд. техн. наук, доцент, http://orcid.org/0000-0003-38793029, Новосибирскийгосударственный технический университет, 630073, Новосибирск, пр. Карла Маркса, 20, Россия,e-mail: d.kotin@corp.nstu.ru;
Сухинин Степан Евгеньевич — аспирант, https://orcid.org/0000-0003-4149-7757, Новосибирский государственный технический университет, 630073, Новосибирск, пр. Карла Маркса, 20, Россия,e-mail: s.suxinin@corp.nstu.ru;
Иванов Илья Алексеевич — аспирант, https://orcid.org/0000-0001-7189-8178, Новосибирский государственный технический университет, 630073, Новосибирск, пр. Карла Маркса, 20, Россия,e-mail: i.a.ivanov@corp.nstu.ru.

1. Yao Y., Zhang B. Influence of the elastic modulus of a conveyor belt on the power allocation of multi-drive conveyors // PLoS One. 2020, vol. 15, no. 7, p. e0235768. DOI: 10.1371/journal.pone.0235768.

2. Богомолов А. В., Белостоцкий В. А., Лукьянов И. М. Тяговая способность приводных барабанов ленточных норий-элеваторов // Вiсник СевНТУ. — 2013. — № 137. — С. 303–307.

3. Тарасенко Е. А., Шушков А. С. Исследование материалов футеровки приводного барабана ленточного конвейера // Неделя науки СПбПУ. — 2020. — С. 143–146.

4. Реутов А. А. Моделирование стационарных режимов работы многоблочных приводов ленточных конвейеров // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. — 2019. — № 2 (62). — С. 40–47.

5. Zhou Q., Gong H., Du G., Zhang Y., He H. Distributed Permanent Magnet DirectDrive Belt Conveyor SystemandIts Control Strategy // Energies. 2022, vol. 15, no. 22, p. 8699. DOI: 10.3390/en15228699.

6. Zeng F., Yan C., Wu Q., Wang T. Dynamic behaviour of a conveyor belt considering non-uniform bulk material distribution for speed control // Applied Sciences. 2020, vol. 10, no. 13, p. 4436. DOI: 10.3390/app10134436.

7. Yan C., Zeng F., Li Z. Belt Conveyor Speed Control Method Considering Elastic Constraint // 2019 9th International Conference on Education and Social Science (ICESS 2019). 2019, pp. 1168–1172. DOI: 10.25236/icess.2019.222.

8. Дмитриева В. В., Сизин П. Е. Анализ моделей ленточного конвейера при различном числе аппроксимирующих масс // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 1. — С. 34–46. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_1_0_34.

9. Котин Д. А., Сухинин С. Е., Иванов И. А. Сравнение различных видов пуска электрического двигателя ленточного конвейера угольной шахты // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 12−2. — С. 129−142. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_122_0_129.

10. Метельков В. П., Либерман Я. Л. К вопросу о выборе режима пуска ленточного конвейера // Электротехнические системы и комплексы. — 2019. — № 2 (43). — С. 54–59. DOI: 10.18503/2311-8318-2019-2(43)-54−5.

11. Дмитриева В. В., Собянин А. А., Сизин П. Е. Моделирование плавного пуска для асинхронного двигателя ленточного конвейера // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 6. — С. 77–92. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_6_0_77.

12. Дмитриева В. В., Собянин А. А., Сизин П. Е. Моделирование различных режимов торможения ленточного конвейера // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 11. — С. 80–95. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_11_0_80.

13. Li Y., Li L. Research on Segmented Belt Acceleration Curve Based on Automated Mechanical Transmission // Processes. 2022, vol. 10, no. 1, p. 106. DOI: 10.3390/pr10010106.

14. Xiao D., Shan H. Performance evaluation of dual-motor driving system for pipe belt conveyor based on current tracking master-slave control // 2019 Chinese Control And Decision Conference (CCDC), IEEE. 2019, pp. 2540–2545. DOI: 10.1109/CCDC.2019.8833227.

15. Parmar G., Mukherjee S., Prasad R. System reduction using factor division algorithm and eigen spectrum analysis // Applied mathematical modelling. 2007, vol. 31, no. 11, pp. 2542–2552. DOI: 10.1016/j.apm.2006.10.004.

16. Manohar H., Sambariya D. K. Model order reduction of mimo system using differentiation method // 2016 10th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO), IEEE. 2016, pp. 1–5. DOI: 10.1109/ISCO.2016.7726988.

17. Sambariya D. K., Gupta T. Reduced order model using modified cauer form for multi-input and multi-output LTI systems // 2017 International Conference on Information, Communication, Instrumentation and Control (ICICIC), IEEE. 2017, pp. 1–6. DOI: 10.1109/ ICOMICON.2017.8279103.

18. Komarasamy R., Albhonso N., Gurusamy G. Order reduction of linear systems with an improved pole clustering // Journal of vibration and control. 2012, vol. 18, no. 12, pp. 1876–1885. DOI: 10.1177/1077546311426592.

19. Alsmadi O. M. K., Abo-Hammour Z. S. A robust computational technique for model order reduction of two-time-scale discrete systems via genetic algorithms // Computational intelligence and neuroscience. 2015, vol. 2015, pp. 27–27. DOI: 10.1155/2015/615079.

20. Chang W. D. Coefficient estimation of IIR filter by a multiple crossover genetic algorithm // Computers & Mathematics with Applications. 2006, vol. 51, no. 9–10, pp. 1437–1444. DOI: 10.1016/j.camwa.2006.01.003.

21. Diab A. Z., Vdovin V. V., Kotin D. A., Anosov V. N., Pankratov V. V. Cascade model predictive vector control of induction motor drive // 2014 12th International Conference on Actual Problems of Electronics Instrument Engineering (APEIE), IEEE. 2014, pp. 669–674. DOI: 10.1109/APEIE.2014.7040771.

22. Нос О. В. Линейные преобразования векторов и систем координат в математических моделях асинхронного двигателя // Актуальные проблемы электронного приборостроения: Материалы IX междунар. конф., 24–26 сентября 2008 г., НГТУ (Новосибирск). — 2008. — Т. 7. — С. 104–107. DOI: 10.1109/APEIE.2008.4897073.