ПРОЕКТУВАННЯ КОМПОНЕНТІВ СИСТЕМИ АДАПТИВНОГО УПРАВЛІННЯ КОНВЕЄРНИМ ТРАНСПОРТОМ
DOI:
https://doi.org/10.30977/BUL.2219-5548.2021.93.0.26Ключові слова:
ефективність, моделювання, конвеєрний транспорт, структура, елементна база, алгоритм, aдаптація, програма, оптимізація, модельАнотація
Розглянуто завдання підвищення ефективності функціонування системи управління конвеєрними лініями за рахунок використання алгоритмів адаптації в умовах невизначеності. Проаналізовано питання проектування компонентів системи адаптивного управління конвеєр-ним транспортом (КТ). Запропоновано принципи створення адаптивних систем управління, технічного забезпечення та вимоги, що висуваються до основних компонентів системи.
Посилання
References
Kim D.P. Teoriya avtomaticheskogo upravleniya. Mnogomernyye, nelineynyye, optimal'nyye i adaptivnyye sistemy. 2-ye izd., ispr. i dop. M.: FIZMATLIT. 2007. T. 2. [Theory of automatic control. Multidimensional, nonlinear, optimal and adaptive systems] [in Russian].
Вісник ХНАДУ, вип. 93, 2021
Metodologiya adaptivnogo upravleniya konveyyernym transportom / V.F. Monastyrskiy, V.YU. Maksyutenko, R.V. Kiriya, T.F. Mishchenko. Geotekhnicheskaya mekha-nika: Dnepropetrovsk: IGTM NANU, 2010. Vip. 91. S. 245–254. [Methodology of adaptive control of conveyor transport] [in Ukrainian].
Pluhina T.V., Yefymenko O.V. Intelektualna systema kontroliu yakosti robochykh protsesiv budivelno-dorozhnikh mashyn (BDM). Visnyk KhNADU. 2019. №. 87. T. 1. S. 66–73. DOI: 10.30977/BUL.2219-5548.2019.87.0.66. [Intelligent control system of quality work processes of construction and road machines (CRM)] [in Ukrainian].
Shchedrinov A.V., Serikov S.A. Algoritmy adap-tivnoy iden-tifikatsii dinamicheskikh ob’yektov. Sistemy upravle-niya i informatsionnyye tekhnologii. 2004. № 3. S. 18–22. [Algorithms for adaptive identification of dynamic objects] [in Russian].
Detecting Process Variations in Low-End PID Autotuners. Alberto Leva, GianAntonio Magnani. 2002 IFAC. 15th Triennial World Congress, Barcelona, Spain.
Zhong, R. Y., Xu, X., Klotz, E., & Newman, S. T. Intelligent manufacturing in the context of industry 4.0: a review. Engineering. 2017. Vol. 3. No. 5. P. 616–630. DOI: https://doi.org/10.1016/J.ENG.2017.05.015.
Greshilov A.A. Matematicheskie metody` prinyatiya reshenij. Uchebnoe posobie. M.: MGTU im. N.E`.Baumana, 2014. 647 s. [Mathematical decision making methods] [in Russian]. 8. Narendra K.S. Adaptive control using multiple models. IEEE Transactions on Automatic Control (Vol. 42, Issue 2, Feb. 1997) P. 171–187 DOI: 10.1109/9.554398.
Akash Deshpande, Aleks Göllü and Luigi Semenzato. The Shift Programming Language and Run-time System for Dynamic Networks of Hybrid Automata. California PATH Research Report UCB-ITS-PRR-97-7, January 1997, 22 p.
Mamonov A.S., Mamonov S.A., Nikul'chev Ye.V. Adaptivnoye upravleniye skoro-st'yu podachi produkta na sisteme konveyyerov. Sovremennyye problemy nauki i obrazo-vaniya. 2013. № 4. URL: http://www.scienceeducation.ru/ru/article/view?id=96 [Adaptive control of the product feed rate on the conveyor system] (data zvernennya: 22.03.2021)
