Система адаптивного нечіткого керування електричним режимом дугової сталеплавильної печі

dc.citation.epage47
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleЕлектроенергетичні та електромеханічні системи
dc.citation.spage37
dc.citation.volume5
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorПаранчук, Я. С.
dc.contributor.authorБойчук, Б. Г.
dc.contributor.authorРудий, Т. В.
dc.contributor.authorЦяпа, В. Б.
dc.contributor.authorГолубєв, О. А.
dc.contributor.authorParanchuk, Ya.
dc.contributor.authorBoichuk, B.
dc.contributor.authorRudyi, T.
dc.contributor.authorTsiapa, V.
dc.contributor.authorGolubiev, O.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2024-03-19T09:43:41Z
dc.date.available2024-03-19T09:43:41Z
dc.date.created2022-02-22
dc.date.issued2022-02-22
dc.description.abstractДля електричного режиму (ЕР) дугових сталеплавильних печей (ДСП) характерні динамічні випадкові нестаціонарні пофазно несиметричні й пофазно взаємозв’язані зміни. Керування проходить в умовах неповної інформації про стан ЕР і технологічного процесу та зміни параметрів елементів силового кола та трифазної системи дуг. Досягти якісної стабілізації координат електричного режиму за вказаних його характеристик можливо на основі реалізації адаптивних нечітких моделей керування. У статті розроблено нечітку адаптивну модель для пофазно незалежного регулювання координат електричного режиму ДСП. Для цього запропоновано системотехнічні рішення для формування сигналу розузгодження ЕР, що надає відповідну до стану горіння системи трифазних дуг оцінку відхилення електричного режиму від заданого. Виконано проєктування системи нечіткого висновку (СНВ) Mamdani для реалізації нечіткої моделі формування сигналу розузгодження ЕР та запропоновано модель адаптації її параметричних степенів свободи до параметрів і характеристик збурень поточної стадії плавлення. Розроблено структурну Simulink-модель трифазної у миттєвих координатах запропонованої електромеханічної системи нечіткого адаптивного регулювання координат ЕР ДСП та виконано комп’ютерні дослідження динаміки відпрацювання екстремальних детермінованих збурень. Результати досліджень підтвердили доцільність реалізації автономного пофазно незалежного регулювання збурень електричного режиму. У фазних каналах, де збурення відсутні, електроди не переміщуються, і, отже, усуваються хибні переміщення електродів у разі регулювання збурень із використанням опрацьованої у статті нечіткої моделі керування, і, крім цього, зменшується час регулювання збурень, тобто зростає швидкодія системи. Ці фактори, як відомо, позитивно впливають на підвищення динамічної точності стабілізації координат ЕР під час регулювання випадкових збурень електричного режиму, тобто знижується їх дисперсія, завдяки чому покращуються показники енергоефективності та електромагнітної сумісності режимів дугової печі та електропостачальної мережі.
dc.description.abstractThe electrical mode (ER) of arc steel-melting furnaces (ASF) is characterized by a dynamic, random, non-stationary, phase-by-phase asymmetric and phase-by-phase interconnected nature of the change. Control takes place in the conditions of incomplete information about the state of the ER and the technological process and changes in the parameters of the elements of the power circuit and the threephase system of arcs. It is possible to obtain high-quality stabilization of the coordinates of the electrical mode with the specified characteristics based on the implementation of adaptive fuzzy control models. The article developed a fuzzy adaptive model for phase-independent adjustment of the coordinates of the electrical mode of chipboard. For this purpose, system engineering solutions are proposed for the formation of the EP mismatch signal, which provides an estimate of the deviation of the electrical mode from the given one, corresponding to the state of combustion of the three-phase arc system. The design of the Mamdani fuzzy inference (Fuzzy inference) system for the implementation of a fuzzy model of the generation of the EP discordant signal was carried out, and a model for adapting its parametric degrees of freedom to the parameters and characteristics of disturbances of the current melting stage was proposed. A structural Simulink model of the three-phase in instantaneous coordinates of the proposed electromechanical system of fuzzy adaptive control of EP chipboard coordinates was developed, and computer studies of the dynamics of working out extreme deterministic disturbances were performed. The obtained research results confirmed the expediency of implementing autonomous phase-independent regulation of electrical regime disturbances.In phase channels where there are no disturbances, the electrodes do not move, and thus, false electrode movements are eliminated during disturbance regulation using the fuzzy control model developed in the article, and, in addition, the disturbance regulation time is reduced, i.e., the speed of the system increases. These factors, as is known, have a positive effect on increasing the dynamic accuracy of stabilization of ER coordinates when adjusting random disturbances of the electrical regime, i.e., their dispersion decreases, as a result, indicators of energy efficiency and electromagnetic compatibility of the modes of the arc furnace and the power supply network improve.
dc.format.extent37-47
dc.format.pages11
dc.identifier.citationСистема адаптивного нечіткого керування електричним режимом дугової сталеплавильної печі / Я. С. Паранчук, Б. Г. Бойчук, Т. В. Рудий, В. Б. Цяпа, О. А. Голубєв // Електроенергетичні та електромеханічні системи. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. — Том 5. — № 1. — С. 37–47.
dc.identifier.citationenSystem of adaptive fuzzy control of the electrical mode of the arc steel arching furnace / Ya. Paranchuk, B. Boichuk, T. Rudyi, V. Tsiapa, O. Golubiev // Electrical Power and Electromechanical Systems. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 5. — No 1. — P. 37–47.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/sepes2022.01.037
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61478
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofЕлектроенергетичні та електромеханічні системи, 1 (5), 2022
dc.relation.ispartofElectrical Power and Electromechanical Systems, 1 (5), 2022
dc.relation.references1. Cundeva, Snezana, Digalovski, Mihail. Calculation of electric arc furnace secondary circuit – analytical and numerical approach // Przegląd Elektrotechniczny. ISSN 0033-2097, R. 92 Nr 12/2016, рр. 21–25. DOI:10.15199/48.2016.12.06.
dc.relation.references2. Nezamaddin Ravanbakhsh, Rahim Zahedi and Abolfazl Ahmadi. A Review of Recent Developments in Optimizing and Reducing Energy Consumption in Steel Industry Arc Furnaces // Recent Adv Petrochem Sci 7(2): RAPSCI.MS.ID.555710 (2022), рр. 1–22. DOI: 10.19080/RAPSCI.2022.07.555710
dc.relation.references3. Saboohi Y., Fathi A., Škrjanc I. and Logar V., Optimization of the Electric Arc Furnace Process, in IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 66, No. 10, pp. 8030-8039, Oct. 2019. DOI: 10.1109/TIE.2018.2883247.
dc.relation.references4. Wanjari, A. Methods to optimize energy consumption in Conarc furnaces. SN Appl. Sci. 3, 873 (2021). https://doi.org/10.1007/s42452-021-04852-6
dc.relation.references5. Ghiormez, Loredana and Manuela Panoiu. Current control of a 3-phase electric arc furnace using fuzzy (2015).
dc.relation.references6. Yuhua W. Based on Fuzzy Control of Ore Smelting Electric Arc Furnace Electrode Regulator System, 2009 Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, 2009, pp. 668–671. DOI: 10.1109/ICICTA.2009.396
dc.relation.references7. Luta A. V. An improved control system of the drive for moving the electrodes of arc steel-melting furnaces: autoref. thesis ... candidate technical of science. Donetsk, 2013.
dc.relation.references8. Electrical Optimization of Superpowerful Arc Furnaces / A. A. Nikolaev, G. P. Kornilov, A. V. Anufriev, S. V. Pekhterev, E. V. Povelitsa. Steel in Translation, 2014, Vol. 44, No. 4, pp. 289–297.
dc.relation.references9. Mees H., Hohl J., Krüger K., et al. Dynamic condition based scrap melt control: results of the application at Thiessenkrupp Nierosta in Bochum, 10th European Electric Steelmaking Conference, Graz, 2012.
dc.relation.references10. Lozynskyy O., Paranchuk Y., Paranchuk R. Fuzzy Control Law of Electrode Travel in Arc Steelmaking Furnace // 16th International Conference on Computational Problems of Electrical Engineering (CPEE’2015), September 2–5, 2015. Lviv. Ukraine, pp. 103–106.
dc.relation.references11. Paranchuk Ya. S., Paranchuk R. Ya. Neural Network System for Continuous Voltage Monitoring in Electric Arc Furnace // Scientific Bulleting of National mining University. Scientific and Technical Journal, No. 2 (152), 2016, pp. 74–80.
dc.relation.references12. Lothar Tomczyk. Stochastic processes in electric arc furnaces for steel production // DOI: 10.13140/RG.2.2.15534.05445. (9) (PDF) Stochastic processes in electric arc furnaces for steel production L. TOMCZYK (researchgate.net)
dc.relation.references13. Paranchuk Ya. S., Paranchuk R. Ya. Neural Network System for Continuous Voltage Monitoring in Electric Arc Furnace // Scientific Bulleting of National mining University. Scientific and Technical Journal. No. 2 (152), 2016. pp. 74–80. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2016_2_14.
dc.relation.references14. Lozynskyi O., Paranchuk Y., Kobylianskyi O. Simulink Model of Electric Modes in Electric Arc Furnace // 2017 IEEE International Young Scientists on Applied physics and Engineering YSF-2017, pp. 54–57. DOI: 10.1109/YSF.2017.8126591.
dc.relation.referencesen1. Cundeva, Snezana, Digalovski, Mihail. Calculation of electric arc furnace secondary circuit – analytical and numerical approach, Przegląd Elektrotechniczny. ISSN 0033-2097, R. 92 Nr 12/2016, rr. 21–25. DOI:10.15199/48.2016.12.06.
dc.relation.referencesen2. Nezamaddin Ravanbakhsh, Rahim Zahedi and Abolfazl Ahmadi. A Review of Recent Developments in Optimizing and Reducing Energy Consumption in Steel Industry Arc Furnaces, Recent Adv Petrochem Sci 7(2): RAPSCI.MS.ID.555710 (2022), rr. 1–22. DOI: 10.19080/RAPSCI.2022.07.555710
dc.relation.referencesen3. Saboohi Y., Fathi A., Škrjanc I. and Logar V., Optimization of the Electric Arc Furnace Process, in IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 66, No. 10, pp. 8030-8039, Oct. 2019. DOI: 10.1109/TIE.2018.2883247.
dc.relation.referencesen4. Wanjari, A. Methods to optimize energy consumption in Conarc furnaces. SN Appl. Sci. 3, 873 (2021). https://doi.org/10.1007/s42452-021-04852-6
dc.relation.referencesen5. Ghiormez, Loredana and Manuela Panoiu. Current control of a 3-phase electric arc furnace using fuzzy (2015).
dc.relation.referencesen6. Yuhua W. Based on Fuzzy Control of Ore Smelting Electric Arc Furnace Electrode Regulator System, 2009 Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, 2009, pp. 668–671. DOI: 10.1109/ICICTA.2009.396
dc.relation.referencesen7. Luta A. V. An improved control system of the drive for moving the electrodes of arc steel-melting furnaces: autoref. thesis ... candidate technical of science. Donetsk, 2013.
dc.relation.referencesen8. Electrical Optimization of Superpowerful Arc Furnaces, A. A. Nikolaev, G. P. Kornilov, A. V. Anufriev, S. V. Pekhterev, E. V. Povelitsa. Steel in Translation, 2014, Vol. 44, No. 4, pp. 289–297.
dc.relation.referencesen9. Mees H., Hohl J., Krüger K., et al. Dynamic condition based scrap melt control: results of the application at Thiessenkrupp Nierosta in Bochum, 10th European Electric Steelmaking Conference, Graz, 2012.
dc.relation.referencesen10. Lozynskyy O., Paranchuk Y., Paranchuk R. Fuzzy Control Law of Electrode Travel in Arc Steelmaking Furnace, 16th International Conference on Computational Problems of Electrical Engineering (CPEE’2015), September 2–5, 2015. Lviv. Ukraine, pp. 103–106.
dc.relation.referencesen11. Paranchuk Ya. S., Paranchuk R. Ya. Neural Network System for Continuous Voltage Monitoring in Electric Arc Furnace, Scientific Bulleting of National mining University. Scientific and Technical Journal, No. 2 (152), 2016, pp. 74–80.
dc.relation.referencesen12. Lothar Tomczyk. Stochastic processes in electric arc furnaces for steel production, DOI: 10.13140/RG.2.2.15534.05445. (9) (PDF) Stochastic processes in electric arc furnaces for steel production L. TOMCZYK (researchgate.net)
dc.relation.referencesen13. Paranchuk Ya. S., Paranchuk R. Ya. Neural Network System for Continuous Voltage Monitoring in Electric Arc Furnace, Scientific Bulleting of National mining University. Scientific and Technical Journal. No. 2 (152), 2016. pp. 74–80. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2016_2_14.
dc.relation.referencesen14. Lozynskyi O., Paranchuk Y., Kobylianskyi O. Simulink Model of Electric Modes in Electric Arc Furnace, 2017 IEEE International Young Scientists on Applied physics and Engineering YSF-2017, pp. 54–57. DOI: 10.1109/YSF.2017.8126591.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s42452-021-04852-6
dc.relation.urihttp://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2016_2_14
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.rights.holder© Паранчук Я. С., Бойчук Б. Г., Рудий Т. В., Цяпа В. Б., Голубєв О. А., 2022
dc.subjectдугова піч
dc.subjectдовжина дуги
dc.subjectсистема нечіткого висновку
dc.subjectдисперсія
dc.subjectмодель регулювання
dc.subjectелектричний режим
dc.subjectадаптація
dc.subjectarc furnace
dc.subjectarc length
dc.subjectfuzzy inference system
dc.subjectdispersion
dc.subjectregulation model
dc.subjectelectric mode
dc.subjectadaptation
dc.subject.udc621.3.052.31
dc.titleСистема адаптивного нечіткого керування електричним режимом дугової сталеплавильної печі
dc.title.alternativeSystem of adaptive fuzzy control of the electrical mode of the arc steel arching furnace
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2022v5n1_Paranchuk_Ya-System_of_adaptive_fuzzy_37-47.pdf
Size:
1.56 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2022v5n1_Paranchuk_Ya-System_of_adaptive_fuzzy_37-47__COVER.png
Size:
312.34 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.89 KB
Format:
Plain Text
Description: