ISSN 1995-2732 (Print), 2412-9003 (Online)
УДК 622.1
DOI: 10.18503/1995-2732-2022-20-2-13-22
Аннотация
Общеизвестно, что процессдробления является одним из самых энергоемких технологических процессов в переработке полезных ископаемых. Цель данного процесса заключается в достижении требуемой крупности перерабатываемого сырья. Ход протекания процесса дробления характеризуется влиянием ряда основных факторов: многомерность, многосвязность, нелинейность, физико-механические свойства полезного ископаемого, форма и размер кусков горной породы, положение дробимого материала внутри камеры дробления, скорость движения кусков, износ футеровочной брони и элементов агрегата, а также конструктивные параметры дробилки. В технологической цепочке переработки твердых полезных ископаемых эффективность процесса дробления достигается реализацией рациональных режимных параметров работы дробильного оборудования, обеспечивающих заданную производительность и гранулометрический состав дробленой руды при минимальных затратах электроэнергии. В процессе переработки полезных ископаемых крупность чаще всего контролируется между отдельными операциями. Цель исследования. Инновационное решение в области создания интеллектуальных систем автоматического управления, следствием чего является возможность адаптивного управления в зависимости от изменения гранулометрического состава материала за счет измерений «внутри» технологического оборудования. Используемые методы.Использована методология теории нечеткой логики и нечетких множеств. Новизна. Реализована возможность распознания различий кадров видеопотока для обнаружения дефектов и износа футеровочной брони дробилок. Результат.В работе определен подход в контроле ширины разгрузочной щели для дробильно-измельчительных комплексов с использованием методов интеллектуального управления.
Ключевые слова
полезное ископаемое, дробилка, управление, датчик, нечеткая логика, регулятор.
Для цитирования
ImplementingaDischargeSlotWidthControlSysteminConeCrushers/ Гришин И.А., Бочков В.С., Великанов В.С., Дёрина Н.В., Суровцов М.М., Морева Ю.А.// ВестникМагнитогорскогогосударственноготехническогоуниверситетаим. Г.И. Носова.2022. Т. 20. №2. С. 13–22. https://doi.org/10.18503/1995-2732-2022-20-2-13-22
1. https://solidground.sandvik/
2. Гришин И.А., Исмагилов К.В., Великанов В.С. Электромеханическое оборудование рудообогатительных фабрик: лабораторный практикум. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорс. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2015. 68 с.
3. Клушанцев Б.В., Косарев А.И., Муйземнек Ю.А. Дробилки. Конструкция, расчет, особенности эксплуатации. М.: Машиностроение, 1990. 320 с.
4. Маринич И.А., Савицкий А.И. Распределенная система автоматического управления рудоподготовкой на базе промышленных контроллеров // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2013. №4. С. 24–29.
5. Петрович С.И., Мукушева А.С., Стукалова Н.Г. Особенности построения и реализации математических моделей в управлении добычей и переработкой многокомпонентных руд // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2002. №3. С. 229–231.
6. Особенности автоматического управления дробилками первичного дробления / Т.А. Суэтина, А.В. Кочетков, А.Г. Толмачев [и др.] // Интернет-журнал «Науковедение». 2015. Т. 7. №5. С.2–11.
7. Илюхин А.В., Колбасин А.М., Марсов В.И. Математическое описание объектов автоматизации строительного производства: учебное пособие. М.: МАДИ, 2016. 104 с.
8. Ганбаатар З., Дэлгэрбат Л. Результаты разработки и внедрения автоматизированной агрегатно-технологической системы управления работой дробилки КМД-3000Т2-ДП // Новые решения в технике и технологии добычи и переработки руд: сб. докл. Междунар. науч.-практ. конф., 3–5 окт. 2002 г. Эрдэнэт, 2002. С. 255-29.
9. Управление обогащением медно-молибденовых руд на основе комплексного радиометрического анализа руды / З. Ганбаатар, Л. Дэлгэрбат, А.М. Дуда [и др.] // Материалы международной конференции «Плаксинские чтения». Екатеринбург, 2011. С. 118–121.
10. Совершенствование технологии обогащения медно-молибденовых руд месторождения Эрдэнэтийн-Овоо / З. Ганбаатар, А.В. Зимин, Л.М. Соловьева и [и др.] // Горный журнал. 2010. №10. С. 34–36.
11. Морозов И.Н., Кириллов И.Е. Применение методов нечеткой логики для создания системы автоматического регулирования дробления руды различной крепости дробилкой крупного дробления ККД-1500/180 // Труды Кольского научного центра РАН. 2017. Т. 8. №3–8. С. 135–143.
12. Обеспечение долговечности броней дробилок путем применения новых технологий их изготовления и диагностирования износа / П.Ф. Бойко, Е.М. Титиевский, В.А. Тимирязев [и др.] // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. 2019. №5 (113). С. 42–47.
13. Хурэлчулуун И. Повышение эффективности рудоподготовки на основе применения непрерывного визиометрического анализа гранулометрического состава продуктов дробления и грохочения: дис. …. канд. техн. наук: 25.00.13 / Хурэлчулуун И. Москва, 2019. 127 с.
14. Бойко П.Ф. Инновационные технологии ремонта дробильно-измельчительного оборудования. Старый Оскол: РОСА, 2016. 327 с.
15. Бойко П.Ф., Титиевский Е.М., Тимирязев В.А. Технологические особенности эксплуатации, ремонта, восстановления и модернизации конусных дробилок большой единичной мощности // Горный журнал. 2017. №4. С. 71–75.
16. Применение визиометрического анализа гранулометрического состава руды для автоматизированного управления процессом дробления / И. Хурэлчулуун, В.В. Морозов, Т.С. Николаева, В.Н. Круглов // Руды и металлы. 2019. №1. С. 67–73.
17. Метрологическое обеспечение нефтегазового машиностроения / В.А. Тимирязев, М.З. Хостикоев, А.Г. Схиртладзе [и др.]; под ред. М.З. Хостикоева. М.: Изд. центр РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, 2018. 332 с.
18. Тимирязев В.А., Новиков В.Ю., Схиртладзе А.Г. Технология машиностроения / под ред. В.А. Тимирязева. М.: Изд-во МГТУ «Станкин», 2019. 547 с.
19. Качество материалов, изделий и конструкций в промышленной безопасности: эмпирическая основа / М.Ю. Наркевич, О.С. Логунова, В.Д. Корниенко [и др.] // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2021. Т. 19. №3. С. 90–101.
20. Великанов В. С. Разработка алгоритмов нечеткого моделирования для интеллектуальной поддержки принятия решений по определению уровня эргономичности карьерных экскаваторов // Горная промышленность. 2011. №5(99). С. 64–68.
21. Ширинкина Е.В. Необходимость адаптации человеческих ресурсов (HR) и обучающих процессов к условиям неопределенности и турбулентности // Вестник Удмуртского университета. Серия: Экономика и право. 2022. Т. 32. №1. С. 102–108.
22. Великанов В. С. Использование нечеткой логики и теории нечетких множеств для управления эргономическими показателями качества карьерных экскаваторов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2010. №9. С. 57–62.