DOI

Рассмотрена проблема совершенствования роторных окорочных станков, которые во всех технологиях лесопереработки лесопромышленных стран используются в обязательном порядке. Несмотря на достаточно отработанную конструкцию, тем не менее, основные технологические операции станка не оснащены современными адаптивными системами автоматического управления (САУ). Ранее были предложены разработки на основе пневмогидропривода с использованием автоматического управления на основе нечеткой логики. В предложенной системе автоматического управления выполняется стабилизация заданного усилия прижима режущего инструмента - короснимателя. Однако заданное усилие зависит от ряда технологических параметров, которые характеризуются неопределенностью, и проблема управления заданным прижимом инструмента осталась нерешенной. Таким образом определилась цель исследований, которая заключалась в создании интеллектуальной системы автоматического управления заданным прижимом короснимателя окорочного станка. Решались следующие задачи: 1) разработка схемы интеллектуального управления короснимателем; 2) разработка схемы обобщенной интеллектуальной системы управления в виде нейронечеткой сети; 3) постановка задачи управления заданным прижимом инструмента; 4) обоснование входных и выходных переменных задачи (фаззификация); 5) разработка базы правил нечеткой системы;6) выполнение нечетких выводов для промежуточных и заключительного слоев сети в среде Matlab; 7) реализация модели интеллектуальной системы в среде Matlab+Simulink. Результатами работы является модель интеллектуальной системыуправления короснимателем и ее программная реализация в среде Simulink для использования в практике проектирования роторных окорочных станков.
Переведенное названиеINTELLIGENT CONTROL OF THE DEBARKER TOOL
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)221-241
Число страниц21
ЖурналИзвестия Санкт-Петербургской лесотехнической академии
Номер выпуска237
DOI
СостояниеОпубликовано - 2021

    ГРНТИ

  • 68.00.00 СЕЛЬСКОЕ И ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО

    Уровень публикации

  • Перечень ВАК
  • Russian Science Citation Index

ID: 29307403