Підвищення енергоефективності енерготехнологічного комплексу сушіння на торфобрикетному виробництві

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКулаковський, Леонід Ярославович
dc.contributor.degreegrantorНаціональний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»uk
dc.date.accessioned2017-03-16T15:11:22Z
dc.date.available2017-03-16T15:11:22Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractenThe paper contains solutions of scientific and practical issues for increasing energy efficiency of peat drying process in tube steam driers. Thoroughness of the solution consists in developing a method of drying peat regimes. That method should allow to dry peat to the required quality by the lowest consumption of energy. To achieve this, the analysis of drying peat factors was carried out and set of factors that have influence to the technical and economic parameters of the process was defined. In order to develop mathematical dependencies of changes of the target or output functions due to changes in the input variables, the active experiments were conducted. It was found that some features could were affected by noise during the investigation of peat drying process in steam tube dryer. The problem of features selection was resolved by using Group of Adaptive Model Evolution method. The procedure of selection models obtained from different optimization methods by solving feature’s selection criteria was developed. The values of control parameters were found by using simplex method. These parameters satisfy the criteria for energy efficiency. The number of experiments on the peat plant was limited, so there were only few data sets for getting accurate models that calculate outputs by using neural network. That is why in order to increase data set it is necessary to create a synthetic data. It was used the Monte Carlo method for generating new data set. Then there were found the structure and characteristic of neural network that solve the task of searching optimal control parameters of peat drying process. It was used a classification algorithm for classifying the data into a number of optimal operational regimes by using the experimental data, possibly extended with synthetic data. Classification functions obtained using discriminant analysis, can be classified with sufficient accuracy to the required sample class. After classifying and recognizing industrial regimes an algorithm for operating the peat drying process was developed.en
dc.description.abstractruДиссертационная работа посвящена решению актуальной научной задачи – формирования методов повышения эффективности использования энергоресурсов энерготехнологических комплексов сушки торфа за счет обеспечения работы сушильного оборудования согласно оптимальным по энергозатратам значениям регулируемых параметров с учётом возмущающих воздействий при получении сушенки необходимого качества и удовлетворении требований пожаробезопасности. Для нахождения оптимальных значений регулирующих параметров по критерию энергоэффективности проанализировано факторное поле процесса сушки, выделены основные факторы, существенно влияющие на энергоэкономические показатели энерготехнологического процесса сушки торфа в паровых трубчатых сушилках и получена математическая модель процесса. Математическая модель найдена при помощи метода группового учета аргументов (МГУА). Как показали результаты нахождения модели методом МГУА, используя только один метод индуктивного моделирования, построить адекватную модель процесса сушки торфа затруднительно. Для получения более точных моделей (со среднеквадратической погрешностью воспроизведения целевых функций модели меньше 0,01), описывающих процесс сушки, использовались гибридные самоорганизующиеся нейросети эволюционного типа – эволюции групп адаптивных моделей (ЭГАМ). Среди моделей, полученных разными оптимизационными методами, выбрана модель, наиболее удовлетворяющая критериям отбора признаков, а полученные модели позволяют наиболее точно определить оптимум целевых функций процесса сушки торфа в паровых трубчатых сушилках. Для выбора адекватной математической модели целевых функций энерготехнологического процесса сушки торфа, найденного разными алгоритмами обучения методом ЭГАМ, разработан критерий не вхождения значимых факторов в модель и соответствующая процедура их выбора по минимуму данного критерия. Нахождение оптимальных значений регулируемых параметров по критерию энергоэффективности осуществлялось симплексным методом. Система управления, в которой для определенных значений возмущающих воздействий устанавливаются оптимальные значения регулируемых возмущений, реализована в модели нейронной сети. Для качественного обучения сети произведена генерация случайных значений возмущающих воздействий и нахождение оптимальных значений регулирующих параметров при сгенерированных возмущениях процесса. Найдена оптимальная структура, алгоритм обучения и функции активации нейронной сети типа персептрон. Также разработана система мониторинга затрат тепловой энергии, основанная на анализе расхода теплоты в единицу времени и удельных расходов теплоты на испарение единицы влаги из торфа, которая позволяет подобрать энергоэффективные уровни потребления топливно-энергетических ресурсов. Для минимизации резкого изменения управляющих воздействий на процесс сушки при изменении возмущающих воздействий предложено производить распознавание и классификацию производственных ситуаций с помощью дискриминантного анализа и в соответствии с этим определять управляющие воздействия. Найдены канонические дискриминантные функции позволяют отнести режим к необходимому классу. О достаточной точности отнесения свидетельствуют результаты расчёта апостериорной вероятности, расстояния Махаланобиса и анализ классификационной матрицы. Представленный в диссертационной роботе метод повышения эффективности использования энергоресурсов в паровой трубчатой сушилке позволяет уменьшить не только энергозатраты процесса, но и вероятность получения некачественной сушенки, а также повысить пожаробезопасность производства.ru
dc.description.abstractukУ роботі розв’язано важливу наукову і практичну задачу підвищення рівня енергоефективності використання енергоресурсів технологічним комплексом сушіння. Сутність розв’язання проблеми полягає в розробленні методу регулювання режимів роботи сушарного комплексу, що дозволяє отримати сушенку необхідної якості за мінімальних витрат енергії. Для досягнення цієї мети проведено аналіз факторного поля енерготехнологічного процесу сушіння торфу та визначено сукупність факторів, які впливають на техніко-економічні показники процесу. За результатами експериментальних досліджень проведено статистичний та кореляційний аналіз, що дозволило виділити основні взаємозв’язки факторів у моделі. Для вирішення задачі відбору факторів для кожної цільової функції енерготехнологічного процесу сушіння та знаходження адекватної математичної моделі застосовано метод еволюції груп адаптивних моделей. Розроблено процедуру вибору цільових функцій математичної моделі енерготехнологічного процесу сушіння торфу, знайдених за допомогою різних алгоритмів навчання. Знаходження оптимальних значень керуючих параметрів за критерієм енергоефективності здійснено симплексним методом. Знайдено структуру та параметри нейронної мережі, що дозволяє для фактичних значень збурюючих впливів процесу сушіння визначити оптимальні за критерієм енергоефективності значення керуючих параметрів. Для подолання труднощів різкої зміни значень керуючих параметрів при переході на нові оптимальні значення процесу сушіння зі зміною збурюючих впливів, які призводять до отримання недосушеної або пересушеної сушенки, здійснено класифікацію і запропоновано метод попереднього розпізнавання виробничих режимів за допомогою дискримінантного аналізу. На основі проведених досліджень розроблено метод регулювання процесу сушіння, який ґрунтується на визначенні необхідного класу режиму регулювання для фактичних значень збурюючих впливів та підборі і встановленні значень керуючих параметрів, які належать до знайденого класу.uk
dc.format.page24 с.uk
dc.identifier.citationКулаковський, Л. Я. Підвищення енергоефективності енерготехнологічного комплексу сушіння на торфобрикетному виробництві : автореф. дис. … канд. техн. наук : 05.14.01 – енергетичні системи та комплекси / Кулаковський Леонід Ярославович. – Київ, 2017. – 24 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/19043
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectрежими сушінняuk
dc.subjectпарова трубчаста сушаркаuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectматематична модельuk
dc.subjectметод еволюції груп адаптивних моделейuk
dc.subjectнавчанняuk
dc.subjectdrying regimesen
dc.subjectsteam tube dryeren
dc.subjectneural networken
dc.subjectmathematical modelen
dc.subjectGroup of Adaptive Model Evolution methoden
dc.subjecttrainingen
dc.subjectрежимы сушкиru
dc.subjectпаровая трубчатая сушилкаru
dc.subjectнейронная сетьru
dc.subjectматематическая модельru
dc.subjectметод эволюции групп адаптивных моделейru
dc.subjectобучениеru
dc.subject.udc622.641.047.54:620.9-027.236(043.3)uk
dc.titleПідвищення енергоефективності енерготехнологічного комплексу сушіння на торфобрикетному виробництвіuk
dc.typeThesisuk
thesis.degree.levelcandidateuk
thesis.degree.nameкандидат технічних наукuk
thesis.degree.speciality05.14.01 – енергетичні системи та комплексиuk

Файли

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

Зібрання

Автореферати (вільний доступ)