Management of the Vaulting System Bulk Materials Based on a Neural Network

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Background. This article presents the composition and algorithm of the automated control system for the parameters of a pneumatic arch-breaking system installed on bunkers with bulk materials. The relevance and practical significance of the issue considered in the article is determined by the fact that when unloading bulk material from the hopper, various violations of the technological process may occur, manifested in the formation of material freezes inside the container, a decrease in the amount of unloaded material, segregation, up to a complete stop of unloading due to the formation of arches.

Materials and/or methods. Methods of mathematical modeling, system analysis, comparison, systems theory, as well as architecture and mathematical model of a recurrent neural network with feedback are used.

Results. The composition of input and output parameters of the control system is substantiated. Methods for solving problems of classifying parameter sets are considered and an artificial recurrent neural network with feedback and with a sigmoidal activation function of neurons of the hidden layer and a linear activation function of the output layer is selected.

Conclusion. The article analyzes the requirements for the system of automated control of the parameters of the pneumatic arch-breaking system. Based on the analysis of possible states of the system, the composition of the system elements and the sets of input, intermediate and output parameters of the system, as well as the objective function of the system operation, are substantiated. It is shown that the system can be built on the basis of an artificial neural network. The algorithm of the automated control system for the parameters of the pneumatic arch-breaking system has been developed.

Авторлар туралы

Alexander Vorobyov

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: nttk@pgups.ru

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department “Ground Transport and Technological Complexes”

 

Ресей, 9, Moskovsky Ave., St. Petersburg, 190031, Russian Federation

Alexander Migrov

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

Email: adelinakorob@mail.ru

Senior Lecturer of the Department “Ground Transport and Technological Complexes”

 

Ресей, 9, Moskovsky Ave., St. Petersburg, 190031, Russian Federation

Irina Romanova

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

Email: romira-spb@mail.ru

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department “Operational Work Management”

 

Ресей, 9, Moskovsky Ave., St. Petersburg, 190031, Russian Federation

Stanislav Evtyukov

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

Email: ese-89@mail.ru

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Transport Systems

 

Ресей, 9, Moskovsky Ave., St. Petersburg, 190031, Russian Federation

Oleg Moskvichev

Samara State University of Railways

Email: moskvichev063@yandex.ru

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department “Operational Work Management”

 

Ресей, 2B, Svobody Str., Samara, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Kurenkov P.V., Vakulenko S.P. Financial and economic solution of the problem of domestic transportation//Economics of railways. – 2012. – No. 12. – p. 96.
  2. Baritko A.L., Kurenkov P.V. Organization and technology of foreign trade transportation// Rail transport. – 1998. – № 8.
  3. Mokhonko V.P., Isakov V.S., Kurenkov P.V. Situational management of the transportation process // Transport: science, technology, management. Scientific information collection. – 2004. – No. 11. – p. 14.
  4. Mokhonko V.P., Isakov V.S., Kurenkov P.V. Problems of creating a situational and analytical control system for the transportation process on a railway transport// Bulletin of transport information. - 2004. – No. 9. – p. 22.
  5. Formation of the financial management system: theory, experience, problems, prospects/ Collective monograph: Safronova A.A., Rudakova E.N., Kurenkov P.V., etc. / Moscow, 2018. – 228 p. ISBN: 978-5-907084-31-5
  6. Pokrovskaya O.D. Logistic storage and distribution centers as the basis of the terminal network of the region. –Monograph / Novosibirsk, 2012. – 184 p. ISBN: 978-5-94301-276-1
  7. Pokrovskaya O.D. The state of transport and logistics infrastructure for coal transportation in Russia // Innovative transport. – 2015. – № 1 (15). – Pp. 13-23.
  8. Pokrovskaya O.D. On the terminology of objects of terminal and warehouse infrastructure // Mir transport. – 2018. – T. 16. – № 1 (74).
  9. Pp. 152-163.
  10. Pokrovskaya O.D. Logistic class of railway stations // Bulletin of the Ural State University of Railways. – 2018. – № 2 (38). – Pp. 68-76.
  11. Pokrovskaya O.D. Logistics transport systems of Russia in the conditions of new sanctions// Bulletin of the results of scientific research. – 2022. – No. 1. – pp. 80-94.
  12. Pokrovskaya O.D. Determinalistica as a new methodology for the study of transport and logistics systems of the regions// Sustainable economic development of regions. Ed. By L. Shloss-man. Vienna, 2014. pp. 154-175.
  13. Pokrovskaya O., Fedorenko R. Accessment of transport and storage systems // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Vol. 1115. pp. 570-577. doi: 10.1007/978-3-030-37916-2_55
  14. Drozdova M.A. International sanctions as a means of regulating the global economy // In the collection: Innovative approaches to the development of economics and management in the XXI century. Proceedings of the III National Scientific and Practical Conference. Federal Agency of Railway Transport, FSUE IN PGUPS, 2020.
  15. p Drozdova M.A., Kravchenko L.A. Anti-globalism in the context of modern international economic and legal discourse // Bulletin of the V.N. Tati-shchev Volga State University. 2020. Vol. 1. No. 3 (96). pp. 247-253.
  16. Drozdova M.A., Kravchenko L.A., Pankov D.A. Digital economy and inflation during the pandemic // In the collection: Innovative approaches to the development of economics and management in the XXI century. Proceedings of the III National Scientific and Practical Conference. FGBOU VO PGUPS, 2020. pp. 11-14.
  17. Varlamov A.V. Design and dynamics of mechanisms for preventing and eliminating vaulting in storage bunkers and the release of bulk materials: monograph. - Sa-mara: SNC RAS, 2010.
  18. Vorobyev A.A., Popov D.E., Migrov A.A. Features of the formation of the stress-strain state of the walls of a hopper with bulk material when modeling the material by the method of discrete elements. - III Betancourt International Engineering Forum: proceedings. In 2 volumes. Volume 1, St. Petersburg, December 2-3, 2021 /. – St. Petersburg: FSUE VO PGUPS, 2021. –pp.92-95 - ISBN 978-5- 7641-1708-9.
  19. Gachev L.V. Fundamentals of the theory of bunkers and silos: Textbook / L. V. Gachev; Alt. po-litehn. I. I. Polzunov Institute. - Barnaul: API, 1986. - 84 p. : ill.; 20 cm.
  20. Bogomyagkikh V. A. Theory and calculation of bunkers for bulk materials / V. A. Bogomyagkikh. – Rostov-on-Don: Publishing house of the Russian State University, 1974. – 149 p.
  21. Schulze Dietmar. Powders and Bulk Solids.Behavior, Characterization, Stor-age and Flow. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Berlin, New York. 2008. -512 p. ISBN 978-3-540-73768-1.
  22. Shamlou P. A. Handling of bulk solids, theory and practice. London: But-terworths, 1988, 193 p.
  23. Khashayar Saleh, Shahab Golshan, Reza Zarghami. A review on gravity flow of free-flowing granular solids in silos - Basics and practical aspects. Chemical Engineering Science, No.192 (2018). p. 1011-1035.
  24. Varlamov, A.V. Classification and analysis of devices for destruction of arches of bulk materials in bunker devices [Text] / A.V. Varlamov. Interuniversity collection of scientific works, “Mechanization and automation of technological processes in transport and in the agro-industrial complex”. - Samara, SamIIT, issue 16, 1998. – pp. 97 – 104.
  25. Andrew R. Webb. Statistical Pattern Recognition. — Wiley & Sons Ltd., 2002. ISBN 0-470-84513-9.
  26. Kandaurov I. I. Mechanics of granular media and its application in construction. 2nd ed., ispr. and reprint L.: Stroyizdat, Leningr. edition, 1988. — 280 p., ill. ISBN 5-274-00152-1
  27. Gilyazetdinov, A. O. Classification methods in solving problems of fuzzy comparison of text data / A. O. Gilyazetdinov, N. A. Petrov. – Text: direct // Young scientist. – 2021. – № 14 (356). – Pp. 19-23. – URL: https://moluch.ru/archive/356/79781 / (date of request: 17.11.2022).
  28. Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms – Cambridge University Press. 2014. ISBN 978-1-107-05713-5.
  29. Nick McCullum. 9 Key Machine Learning Algorithms Explained in Plain English. [Electronic resource]/ URL https://www.freecodecamp.org/news/a-no-code-intro-to-the-9-most-important-machine-learning-algorithms-today / (date of request: 17.11.2022).
  30. Stoyanov A.K. Neural network based on point maps // Izvestiya Tomsk Polytechnic University. - 2008. – Vol. 313. – No. 5. – pp. 96-101.
  31. Stoyanov A.K. Application of recurrent neural network for solving the clustering problem // Izvestiya Tomsk Polytechnic University. – 2009. – Vol. 315. – No. 5. – pp.144-149.
  32. Unidirectional multilayer networks of sigmoidal type. [Electronic resource]/ URL: http://www.igce.comcor.ru/AI_mag/NN/OneWayNets/OneWayNets.html (date of issue 17.11.2022).
  33. Gorbunova E. S. Implementation of an intelligent emotion recognition system using neural networks: Master’s thesis / E. S. Gorbunova; Ural Federal University named after the First President of Russia B. N. Yeltsin, Institute “Higher School of Economics and Management”, Department of Systems Analysis and Decision-making. – Yekaterinburg, 2017. – 80 p. – Bibliogr.: pp. 76-80 (62 titles). [Electronic resource]/ URL:https://elar.urfu.ru/handle/10995/54386

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Vorobyov A.A., Migrov A.A., Romanova I.Y., Evtyukov S.S., Moskvichev O.V., 2023

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».