Побудова математичної моделі кульового барабанного млина із застосуванням отриманих експериментальних даних

dc.citation.epage55
dc.citation.journalTitleАвтоматизація виробничих процесів у машинобудуванні та приладобудуванні : український міжвідомчий науково-технічний збірник
dc.citation.spage44
dc.citation.volume53
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorПістун, Є. П.
dc.contributor.authorФедоришин, Р. М.
dc.contributor.authorЗаграй, В. С.
dc.contributor.authorНиколин, Г. А.
dc.contributor.authorPistun, Y. P.
dc.contributor.authorFedoryshyn, R. M.
dc.contributor.authorZagraj, V. S.
dc.contributor.authorNykolyn, G. A.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2020-03-03T10:32:15Z
dc.date.available2020-03-03T10:32:15Z
dc.date.created2019-02-28
dc.date.issued2019-02-28
dc.description.abstractМета. Розробити математичну модель кульового барабанного млина (КБМ) для розмелювання вугілля на тепловій електростанції (ТЕС) на основі отриманих результатів експериментального дослідження. Методика. Аналізом енергетичних потоків встановлено взаємозв’язок між енергією вібрації корпусу млина та кількістю розмелюваного матеріалу в КБМ. Виконано експериментальне дослідження, а саме вимірювання основних технологічних параметрів (кількість матеріалу, температура аеросуміші на виході, перепад тиску) на діючому КБМ. Застосовано закони збереження маси та тепла, а також рівняння витрати та теплообміну для побудови математичної моделі КБМ у вигляді системи нелінійних диференціальних рівнянь. Виконано моделювання перехідних процесів у середовищі Simulink (Matlab), а також порівняння змодельованих процесів із експериментальними. Для оцінювання адекватності розробленої математичної моделі розраховано відносні приведені похибки для кожного параметра. Результати. У роботі встановлено, що середньо- квадратичний рівень вібропришвидшення вертикальної складової підшипника КБМ у діапазоні від 2 до 6 кГц для вугільного млина характеризує його відносну продуктивність. А за максимально можливої продук- тивності млина цей рівень досягає мінімального значення і із подальшим збільшенням подачі матеріалу в млин – не змінюється. Розроблено математичну модель КБМ, порівняно результати моделювання із отриманими експериментальними даними та оцінено адекватність розробленої моделі. Наукова новизна. Вперше побудовано математичну модель КБМ у вигляді системи нелінійних диференціальних рівнянь, яка із достатньою точністю забезпечує можливість моделювання основних технологічних параметрів млина. Відносна приведена похибка змодельованого сигналу температури аеросуміші на виході КБМ відносно експериментальних значень становить 5,0 %. Для сигналу завантаженості млина ця похибка становить 7,4 %, а для перепаду тиску на млині – 11,2 %. Практична значущість. Розроблену модель можна застосовувати на практиці для дослідження КБМ у різних режимах роботи, а також для розроблення алгоритмів керування процесом розмелювання вугілля на ТЕС за допомогою КБМ.
dc.description.abstractAim. Experimental study of main technological parameters of a ball mill during coal milling at a thermal power plant and development of a mathematical model for the mill on the basis of the obtained data. Method. Based on the analysis of the energy flows in the ball mill the relation between the vibration energy of the mill body and the amount of the material in the mill is defined. Experimental study, i.e. measurement of the main technological parameters (mill loading with the material, air mixture temperature at the mill output and differential pressure across the mill), was carried out at an acting ball mill. The heat and mass conservation laws as well as flow rate and heat exchange equations were applied to develop the mathematical model of a ball mill in the form of the system of nonlinear differential equations. The transient processes were simulated in Simulink (Matlab) and compared to the experimental data. The relative reduced errors for each parameter were calculated to estimate the adequacy of the developed mathematical model. Results. It was found that the relative productivity of the ball mill can be defined using the root mean square level of the vertical component of the vibration acceleration for the front bearing of the coal mill in the range from 2 to 6 kHz. For the maximum productivity of the mill this level is minimal and does not vary any more at further loading of the mill. The mathematical model of the ball mill was developed. The transient processes of the main parameters were simulated and compared to the obtained experimental data. The adequacy of the developed model was estimated. Scientific novelty. The mathematical model of the ball mill was developed in the form of system of nonlinear differential equations which provides the possibility for modeling the transient processes with sufficient accuracy. The relative reduced errors of the simulated transient processes with respect to the experimental processes were calculated. For the air mixture temperature variation this error is 5.0 %, for the mill loading signal it is 7.4 %, and for the differential pressure across the mill drum the error equals 11.2 %. Practical significance. The developed mathematical model can be applied at practice for studying the ball mill operation in various modes as well as for development of automatic control algorithms for coal milling process at thermal power plants.
dc.format.extent44-55
dc.format.pages12
dc.identifier.citationПобудова математичної моделі кульового барабанного млина із застосуванням отриманих експериментальних даних / Є. П. Пістун, Р. М. Федоришин, В. С. Заграй, Г. А. Николин // Автоматизація виробничих процесів у машинобудуванні та приладобудуванні : український міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — Том 53. — С. 44–55.
dc.identifier.citationenDevelopment of mathematical model of ball mill on the basis of the obtained experimental data / Y. P. Pistun, R. M. Fedoryshyn, V. S. Zagraj, G. A. Nykolyn // Avtomatyzatsiia vyrobnychykh protsesiv u mashynobuduvanni ta pryladobuduvanni : ukrainskyi mizhvidomchyi naukovo-tekhnichnyi zbirnyk. — Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 53. — P. 44–55.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/46552
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofАвтоматизація виробничих процесів у машинобудуванні та приладобудуванні : український міжвідомчий науково-технічний збірник (53), 2019
dc.relation.references1. Pistun, Y., Zagraj, V. & Skobalo, A. (2002). Automatic control and optimization of ball mills, Proc. of VIII Forum of Power Engineers, Techn. Univ. of Opole, May 29–31, 2002, ISBN 83-88492-04-7, Kabza, Z. (Ed.), pp. 575–581, Publ.House of Tech. Univ. of Opole, Opole, Poland.
dc.relation.references2. Fedoryshyn, R.; Nykolyn, H.; Zagraj, V. & Pistun, Y. (2012). The improved system for automation and optimization of solid material grinding by means of ball mills. Annals of DAAAM for 2012 & Proceedings of the 23rd International DAAAM Symposium, ISBN 978-3-901509-91-9, ISSN 2304-1382, CDROM version, pp. 053-056, Editor B. Katalinic, Published by DAAAM International, Vienna, Austria, EU, 2012.
dc.relation.references3. T. Chai, L. Zhai, and H. Yue, (2011). “Multiple models and neural networks based decoupling control of ball mill coal-pulverizing systems,” Journal of Process Control, vol. 21, no. 3, pp. 351–366.
dc.relation.references4. Feng, L., Yang, F., Zhang, W. & Tian, H. (2019). “Model Predictive Control of Duplex Inlet and Outlet Ball Mill System Based on Parameter Adaptive Particle Swarm Optimization”, Mathematical Problems in Engineering, vol. 2019.
dc.relation.references5. Lingfang, S., Jingmiao, S., Yinde, M., Congwei, F., Jibing, R. & Wei, Y. (2015), “Application research of PID-GPC algorithm in the ball mill system”, Open Automation and Control Systems Journal, vol. 7, no. 1, pp. 157–166.
dc.relation.references6. Формусатин В. П. Повышение производительности пылесистем на ТЭС. – Электрические станции, 2007, № 6, с. 1–4.
dc.relation.references7. Левит Г. Т. Пылеприготовление на тепловых электростанциях / Г. Т. Левит. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 384 с.
dc.relation.references8. Bai, Y. & He, F. (2015), “Modeling on the effect of coal loads on kinetic energy of balls for ball mills”, Energies, vol. 8, no. 7, pp. 6859–6880.
dc.relation.references9. Дружбляк О. М., Пистун Е. П., Трусь А. И. Системы загрузки шаровых барабанных мельниц. – Энергетика и электрификация, 1984, № 8, с. 29–32.
dc.relation.references10. Macku, L[ubomir] & Novosad, D[avid] (2017). Influence of Online Identification Methods on the Nonlinear Process Control, Proceedings of the 28th DAAAM International Symposium, pp. 0216–0223, B. Katalinic (Ed.), Published by DAAAM International, ISBN 978-3-902734-11-2, ISSN 1726-9679, Vienna, Austria.
dc.relation.references11. Opalka, J. & Hubka, L. (2015), “Nonlinear state and unmeasured disturbance estimation for use in power plant superheaters control”, Procedia Engineering, pp. 1539.
dc.relation.references12. Filaretov, V[ladimir]; Zhirabok, A[lexey]; Zuev, A[lexander] & Protcenko, A[leksandr] (2016). Identification of Faults in Nonlinear Dynamic Systems, Proceedings of the 26th DAAAM International Symposium, pp. 0470–0477, B. Katalinic (Ed.), Published by DAAAM International, ISBN 978-3-902734-07-5, ISSN 1726-9679, Vienna, Austria.
dc.relation.referencesen1. Pistun, Y., Zagraj, V. & Skobalo, A. (2002). Automatic control and optimization of ball mills, Proc. of VIII Forum of Power Engineers, Techn. Univ. of Opole, May 29–31, 2002, ISBN 83-88492-04-7, Kabza, Z. (Ed.), pp. 575–581, Publ. House of Tech. Univ. of Opole, Opole, Poland.
dc.relation.referencesen2. Fedoryshyn, R.; Nykolyn, H.; Zagraj, V. & Pistun, Y. (2012). The improved system for automation and optimization of solid material grinding by means of ball mills. Annals of DAAAM for 2012 & Proceedings of the 23rd International DAAAM Symposium, ISBN 978-3-901509-91-9, ISSN 2304-1382, CDROM version, pp. 053–056, Editor B. Katalinic, Published by DAAAM International, Vienna, Austria, EU, 2012.
dc.relation.referencesen3. T. Chai, L. Zhai, and H. Yue, (2011). “Multiple models and neural networks based decoupling control of ball mill coal-pulverizing systems”, Journal of Process Control, vol. 21, no. 3, pp. 351–366.
dc.relation.referencesen4. Feng, L., Yang, F., Zhang, W. & Tian, H. (2019). “Model Predictive Control of Duplex Inlet and Outlet Ball Mill System Based on Parameter Adaptive Particle Swarm Optimization”, Mathematical Problems in Engineering, vol. 2019.
dc.relation.referencesen5. Lingfang, S., Jingmiao, S., Yinde, M., Congwei, F., Jibing, R. & Wei, Y. (2015), “Application research of PID-GPC algorithm in the ball mill system”, Open Automation and Control Systems Journal, vol. 7, no. 1, pp. 157–166.
dc.relation.referencesen6. Formusatin V. P. (2007) Improvement of dust systems productivity at thermal power stations. – Power stations, No. 6, pp. 1–4 [in Russian].
dc.relation.referencesen7. Levit, G. (1991). Production of dust at thermal power stations, Energoatomizdat, ISBN 5-283-00151-2, Moscow, 384 p [in Russian].
dc.relation.referencesen8. Bai, Y. & He, F. (2015), “Modeling on the effect of coal loads on kinetic energy of balls for ball mills”, Energies, vol. 8, no. 7, pp. 6859–6880.
dc.relation.referencesen9. Druzhbliak O. M., Pistun Y. P., Trus A. I. (1984) Systems for feeding the ball mills. – Power engineering and electrification, No. 8, pp. 29–32 [in Russian].
dc.relation.referencesen10.Macku, L[ubomir] & Novosad, D[avid] (2017). Influence of Online Identification Methods on the Nonlinear Process Control, Proceedings of the 28th DAAAM International Symposium, pp.0216-0223, B. Katalinic (Ed.), Published by DAAAM International, ISBN 978-3-902734-11-2, ISSN 1726-9679, Vienna, Austria.
dc.relation.referencesen11.Opalka, J. & Hubka, L. (2015), “Nonlinear state and unmeasured disturbance estimation for use in power plant superheaters control”, Procedia Engineering, pp. 1539.
dc.relation.referencesen12. Filaretov, V[ladimir]; Zhirabok, A[lexey]; Zuev, A[lexander] & Protcenko, A[leksandr] (2016). Identification of Faults in Nonlinear Dynamic Systems, Proceedings of the 26th DAAAM International Symposium, pp. 0470–0477, B. Katalinic (Ed.), Published by DAAAM International, ISBN 978-3-902734- 07-5, ISSN 1726-9679, Vienna, Austria.
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2019
dc.rights.holder© Пістун Є. П., Федоришин Р. М., Заграй В. С., Николин Г. А., 2019
dc.subjectкульовий барабанний млин
dc.subjectпроцес розмелювання
dc.subjectвугілля
dc.subjectматематична модель
dc.subjectнелінійний об’єкт
dc.subjectball mill
dc.subjectmilling process
dc.subjectcoal
dc.subjectmathematical model
dc.subjectnonlinear plant
dc.subject.udc681.121.84
dc.titleПобудова математичної моделі кульового барабанного млина із застосуванням отриманих експериментальних даних
dc.title.alternativeDevelopment of mathematical model of ball mill on the basis of the obtained experimental data
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2019v53_Pistun_Y_P-Development_of_mathematical_44-55.pdf
Size:
1.25 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2019v53_Pistun_Y_P-Development_of_mathematical_44-55__COVER.png
Size:
498.64 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

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