Вдосконалення алгоритму обробки даних системи діагностування стану кристалізатора машини безперервного лиття заготовок

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДіденко, Віктор Олександрович
dc.contributor.authorБондаренко, Юлія Валеріївна
dc.contributor.authorВербицький, Євген Володимирович
dc.contributor.authorБондаренко, Олександр Федорович
dc.date.accessioned2020-05-05T14:49:56Z
dc.date.available2020-05-05T14:49:56Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThe paper is devoted to solving the task of creating the prototype of effective diagnostic system of the state of continuous casting machine mold used in iron and steel works. The relevance of the task is explained by the high cost of known similar systems of foreign production and of their maintenance as well. In addition, there are some technical complications of those systems integration into the equipment of local metallurgy enterprises. The authors have experience of designing the diagnostic systems of such kind, which were tested in several Ukrainian iron and steel works and showed satisfactory results. This work is aimed to improving the technical characteristics of the prototype of diagnostic system of the state of continuous casting machine mold designed by the authors, in order to increase the accuracy of diagnosing malfunctions of the oscillating mechanism of the mold. The state of the mold oscillating mechanism is evaluated by measuring the deviation of its movement trajectory from the reference signal. In the paper, the structure and operation principle of the diagnostic system prototype are shown and substantiated. The mathematical basics for processing data from the sensors used in the system, MEMS accelerometers, are represented. The procedures for improving the accuracy of measurements the mold movement parameters are described. The noise in the output signals of the sensors is defined as an undesirable factor to eliminate because of its effect on the accuracy of measurements. The Kalman filtering is suggested for decreasing the noise in the output signals of MEMS accelerometers. The filtering implementation is described mathematically. The improved algorithm including Kalman filtering for processing data from MEMS accelerometers, that reduces the measurement errors of the parameters of the mold movement under conditions of noise in the output signals of the sensors is represented. The simulation of the suggested algorithm is performed; the diagram of the sensor output noisy signal of acceleration and the diagram of filtered and integrated signal of displacement illustrating the processes of measuring the parameters of the mold movement and processing the measured data are obtained. The results of the simulation confirmed the effectiveness of the proposed solution. The application of Kalman filtering makes it possible to improve the signal-to-noise ratio from 13.9 dB to 38.7 dB, what is about 25 dB increase, that respectively gives the opportunities to increase the accuracy of mold movement trajectory measurements. In the future works, it is planned to develop this approach by combining it with machine learning, which is able to make the system as effective as possible.uk
dc.description.abstractruС целью повышения точности диагностирования неисправных состояний механизма качания кристаллизатора машины непрерывного литья заготовок усовершенствован алгоритм обработки данных с MEMS-акселерометров, что обеспечивает уменьшение ошибок измерения параметров движения кристаллизатора при наличии шумов в выходных сигналах сенсоров. Выполнено имитационное моделирование работы предложенного алгоритма, получены диаграммы, которые иллюстрируют процесс измерения параметров движения кристаллизатора и подтверждают эффективность предложенного решения.uk
dc.description.abstractukЗ метою підвищення точності діагностування несправних станів механізму хитання кристалізатора машини безперервного лиття заготовок вдосконалено алгоритм обробки даних з MEMS-акселерометрів, що забезпечує зменшення похибок вимірювання параметрів руху кристалізатора за наявності шумів у вихідних сигналах сенсорів. Здійснено імітаційне моделювання роботи запропонованого алгоритму, отримано діаграми, що ілюструють процес вимірювання параметрів руху кристалізатора та підтверджують ефективність запропонованого рішення.uk
dc.format.pagerangeС. 35-41uk
dc.identifier.citationВдосконалення алгоритму обробки даних системи діагностування стану кристалізатора машини безперервного лиття заготовок / Діденко В. О., Бондаренко Ю. В., Вербицький Є. В., Бондаренко О. Ф. // Мікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал. – 2019. – Т. 24, № 1(108). – С. 35–41. – Бібліогр.: 15 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2523-4455.2019.24.1.160603
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/33260
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/uk
dc.sourceМікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал, 2019, Т. 24, № 1(108)uk
dc.subjectмашина безперервного лиття заготовокuk
dc.subjectкристалізаторuk
dc.subjectMEMS сенсорuk
dc.subjectсистема моніторингуuk
dc.subjectалгоритм роботиuk
dc.subjectдіагностуванняuk
dc.subjectcontinuous casting machineuk
dc.subjectmolduk
dc.subjectMEMS sensoruk
dc.subjectmonitoring systemuk
dc.subjectoperation algorithmuk
dc.subjectdiagnosinguk
dc.subjectмашина непрерывного литья заготовокuk
dc.subjectкристаллизаторuk
dc.subjectсистема мониторингаuk
dc.subjectалгоритм работыuk
dc.subjectдиагностированиеuk
dc.subject.udc681.518.22: 681.518.3: 681.518.5uk
dc.titleВдосконалення алгоритму обробки даних системи діагностування стану кристалізатора машини безперервного лиття заготовокuk
dc.title.alternativeImprovement of the Data Processing Algorithm for Diagnostic System of the State of Continuous Casting Machine Molduk
dc.title.alternativeУсовершенствование алгоритма обработки данных системы диагностирования состояния кристаллизатора машины непрерывного литья заготовокuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
MEA2019_24-1_p35-41.pdf
Розмір:
555.37 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Мікросистеми, Електроніка та Акустика: науково-технічний журнал, Т. 24, № 1(108)