ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО ВЗВЕШИВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИЛЬТРА КАЛМАНА

  • Е.В. Заргарян Южный федеральный университет
  • Ю. А. Заргарян Южный федеральный университет
  • А. Я. Номерчук Южный федеральный университет
Ключевые слова: Фильтр Кальмана, процесс взвешивания, моделирование процесса, взвешивающий конвейер, математическая модель

Аннотация

В настоящее время в связи с повсеместной компьютеризацией разработка систем
автоматизированного управления является актуальной. В связи с развитием малого бизне-
са приобретение промышленно выпускаемых систем является весьма дорогостоящим ре-
шением. Возможно создание аналогичных систем управления на основе недорогих микро-
процессорных комплектов (в данном конкретном случае используется микропроцессорный
комплект К1816ВЕ35). В дальнейшем подобную систему нетрудно будет усовершенство-
вать, а также легко реализовать сопряжение с различными электронно-вычислительными
машинами (управление с персонального компьютера). Разработке подлежит система из-
мерения и регулирования сыпучего сырья (система автоматизированного взвешивания),
обеспечивающая управление автоматикой пневмотранспорта с 2-х скоростным ротаци-
онным дозатором, посредством которого сыпучее сырье подается на весовой бункер, под-
вешенный на тензодаточное устройство. Измерения веса сыпучей массы в бункере весов, с
последующим управлением автоматикой выгрузки сыпучего сырья из бункера. Рентабель-
ность любой промышленной операции, включающей взвешивание сырья, незавершенного
производства и готовой продукции, напрямую зависит от точности данных о весе. Однако
даже при использовании высокоточного оборудования для взвешивания метод сбора, запи-
си и обработки данных о весе для системы микро ингредиентов может быть подвержен
ошибкам и неточностям. Это может вызвать потенциальную утечку доходов, которую
трудно обнаружить и проверить. Во многих случаях предполагается, что причина пробле-
мы связана с весовым оборудованием, тогда как на самом деле это связано с традиционной
системой сбора данных и управления. На многих заводах, где смешивают сыпучие продук-
ты партиями, дозирование весов представляет собой ручную, трудоемкую операцию, при
которой ингредиенты взвешиваются по отдельности перед загрузкой в блендер или другую
технологическую емкость. Значительное количество таких заводов может выиграть от
установки автоматизированной системы взвешивания и дозирования.

Литература

1. Zaytsev S.A., Gribanov D.D., Tolstov A.N., Merkulov R.V. Kontrol'no-izmeritel'nye pribory i
instrumenty [Control and measuring instruments and instruments]. Moscow: Akademiya,
2003, pp. 18-19.
2. Manych A.S.. Zargaryan E.V. Kontrol'no-izmeritel'nye sredstva dlya vzveshivaniya sypuchikh
gruzov [Control and measuring means for weighing bulk cargoes], Fundamental'nye i
prikladnye aspekty komp'yuternykh tekhnologiy i informatsionnoy bezopasnosti: materialy VII
Vserossiyskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii [Fundamental and applied aspects of
computer technologies and information security: materials of the VII All-Russian
Scientific and Technical Conference]. Taganrog, 2021, 493 p.
3. Zargaryan Yu.A. Zadacha upravlyaemosti v adaptivnoy avtomatnoy obuchaemoy sisteme
upravleniya [The problem of controllability in an adaptive automatic trainable control system.
In the collection], Tekhnologii razrabotki informatsionnykh sistem TRIS-2020: Mater. X
Mezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii. "Tekhnologii razrabotki informatsionnykh
sistem", 2020 [Technologies for the development of information systems TRIS-
2020. Materials of the X International Scientific and Technical Conference. "Information Systems
Development Technologies", 2020].
4. Zargaryan E.V., Zargaryan Y.A., Dmitrieva I.A., Sakharova O.N. and Pushnina I.V. Modeling design
information systems with many criteria. Information Technologies and Engineering –
APITECH – 2020, Journal of Physics: Conference Series, 2020, Vol. 2085 (3), pp. 032057(1-7).
DOI: 10.1088/1742-6596/1679/3/032057.
5. Manych A.S., Zargaryan E.V. Kontrol'no-izmeritel'nye sredstva dlya vzveshivaniya sypuchikh
gruzov [Control and measuring means for weighing bulk cargoes], Issledovanie i
proektirovanie intellektual'nykh sistem v avtomobile-stroenii, aviastroenii i mashinostroenii:
Mater. vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem [Research
and design of intelligent systems in the automotive, aircraft and mechanical engineering:
Materials of the All-Russian scientific and practical conference with international participation]
ed. col.: Svetlichnaya L.A., Chernova T.V.; Taganrog: El'Direkt – IP Shkurkin D.V.
(DirektSayns), 2021, 358 p.
6. Zargaryan E.V., Zargaryan Y.A., Kapc I.V., Sakharova O.N., Kalyakina I.M and Dmitrieva
I.A. Method of estimating the Pareto-optimal solutions based on the usefulness, International
Conference on Advances in Material Science and Technology - CAMSTech-2020. IOP Conf.
Series: Materials Science and Engineering, 2020, Vol. 919 (2), pp. 022027 (1-8). DOI:
10.1088/1757-899X/919/2/022027.
7. Nagatani T. The physics of traffic jams, Rep. Prog. Phys., Sept. 2002, Vol. 65, No. 9,
pp. 1331-1386.
8. Jiber M., Lamouik I., Ali Y., et Sabri M.A. Traffic flow prediction using neural network, 2018 International
Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV), Fez, 2018, pp. 1-4.
9. Zhang Y.et Liu Y. Comparison of Parametric and Nonparametric Techniques for Non-peak
Traffic Forecasting , 2009, Vol. 3, No. 3, pp. 7.
10. Senyanskiy D.M. Programmnaya realizatsiya algoritmov vzveshivaniya vagonov v dvizhenii
[Software implementation of algorithms for weighing wagons in motion], Vserossiyskaya
molodezhnaya nauchnaya konferentsiya VII Korolevskie chteniya: Tezisy doklada [All-
Russian Youth Scientific Conference VII Royal Readings: Abstracts of the report]. Samara:
SGAU, 2003.
11. Zargarjan E.V., Zargarjan Ju.A., Finaev V.I. Information support for the training of fuzzy
production account balance in the conditions of incomplete data, Innovative technologies and
didactics in teaching (ITDT-2016): Collected papers, 2016, pp. 128-138.
12. Ivanov V.A., Maslenko V.O., Kharchenko K.A. Eksperimental'noe ustroystvo dlya
gidravlicheskogo vzveshivaniya gruza [Experimental device for hydraulic weighing of cargo],
Uchenye zametki TOGU [Scientific Notes of TOGU], 2017, Vol. 8, No. 1, pp. 128-137.
– Available at: http://pnu.edu.ru/ejournal/pub/articles/1505.
13. Finaev V.I., Zargaryan Yu.A., Zargaryan E.V., Solov'ev V.V. Formalizatsiya grupp
podvizhnykh ob"ektov v usloviyakh neopredelennosti dlya vybora upravlyayushchikh resheniy
[Formalization of groups of moving objects under uncertainty for the choice of control solutions],
Informatizatsiya i svyaz' [Informatization and Communication], 2016, No. 3, pp. 56-62.
14. Slimani I., Farissi I. El, et Achchab S. Artificial Neural Networks for Demand Forecasting:
Application Using Moroccan Supermarket Data, 2015.
15. Slimani I., Farissi I. El, et Achchab S. Configuration and implementation of a daily artificial
neural network-based forecasting system using real supermarket data, Int. J. Logist. Syst.
Manag., 2017, Vol. 28, No. 2, pp. 144-163.
16. Pushnina I.V. Sistema upravleniya podvizhnym ob"ektom v usloviyakh neopredelennosti [The
control system of a moving object in conditions of uncertainty], Nauka i obrazovanie na
rubezhe tysyacheletiy: Sb. nauchno-issledovatel'skikh rabot. Kislovodskiy gumanitarnotekhnicheskiy
institut, Yuzhnyy federal'nyy universitet [Science and Education at the turn of the
Millennium. collection of research papers. Kislovodsk Humanitarian and Technical Institute,
Southern Federal University]. Kislovodsk, 2018, pp. 65-74.
17. Wang X., Wang C. Time series data cleaning: A survey, IEEE Access, 2020, Vol. 8, pp. 1866-1881.
DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2962152.
18. Mikhaylov P.G. Mikroelektronnyy datchik davleniya i temperatury [Microelectronic pressure
and temperature sensor], Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol', diagnostika [Devices and systems.
Management, control, diagnostics], 2003, No. 11, pp. 29-31.
19. Alamir Kh.S., Zargaryan E.V., Zargaryan Yu.A. Model' prognozirovaniya transportnogo potoka na
osnove neyronnykh setey dlya predskazaniya trafika na dorogakh [A traffic flow prediction model
based on neural networks for predicting traffic on the roads], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki
[Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2021, No. 6 (223), pp. 124-132.
20. Ol'khovskaya E.S., Palashkin A.A., Kulesh V.V., Nomerchuk A.Ya., Solov'ev V.V. Razrabotka
modul'noy sistemy vyrashchivaniya rasteniy GROWBOX [Development of a modular system
for growing plants GROWBOX], Problemy avtomatizatsii. Regional'noe upravlenie. Svyaz' i
akustika: Sb. trudov X Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii i molodezhnogo nauchnogo
foruma v ramkakh meropriyatiy, posvyashchennykh godu Nauki i tekhnologiy v Rossiyskoy
Federatsii [Problems of automation. Regional management. Communication and acoustics:
Proceedings of the X All-Russian Scientific Conference and Youth Scientific Forum within the
framework of events dedicated to the Year of Science and Technology in the Russian Federation].
Rostov-on-Don, 2021, pp. 168-173.
21. Nomerchuk A.Ya., Kryukov V.V., Kukanov R.S. Analitichesko-eksperimental'nye issledovaniya
funktsionirovaniya elektrotekhnicheskogo kompleksa na primere pishchevykh proizvodstv
[Analytical and experimental studies of the functioning of the electrical complex on the example
of food production], Issledovaniya i tvorcheskie proekty dlya razvitiya i osvoeniya
problemnykh i pribrezhno-shel'fovykh zon yuga Rossii: Sb. trudov XI Vserossiyskoy Shkolyseminara,
posvyashchennoy 25-letiyu filiala YuFU v g. Gelendzhike. Sostaviteli: Yu.B.
Shchemeleva, S.V. Kiril'chik; Yuzhnyy federal'nyy universitet [Research and creative projects
for the development and development of problematic and coastal shelf zones of the South of
Russia: Proceedings of the XI All-Russian School-seminar dedicated to the 25th anniversary of
the branch of the SFU in Gelendzhik. Compiled by Yu.B. Shchemeleva, S.V. Kirilchik; Southern
Federal University], 2020, pp. 214-218.
22. Ivanova N.A., Begun O.V., Dmitrieva I.A., Mileshko L.P., Sklifus R.V. Impact Of Road
Transport On The Environmental Situation In The Urban Environment, European Proceedings
of Social and Behavioural Sciences EpSBS. Krasnoyarsk, Russia, 2021], pp. 2600-2606.
23. Babenko L.K., Shumilin A.S., Alekseev D.M. Algoritm obespecheniya bezopasnosti
konfidentsial'nykh dannykh meditsinskoy informatsionnoy sistemy khraneniya i obrabotki
rezul'tatov obsledovaniy [Algorithm for ensuring the security of confidential data of the medical
information system for storing and processing survey results], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2020, No. 5 (215), pp. 6-16.
Опубликован
2022-05-26
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ III. АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ