Автоматическое управление вальцовым станком

Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания и внедрения конкурентоспособных отечественных решений по автоматизации в технологических процессах и трудностями решения данной задачи в некоторых зрелых отраслях, например, в мукомольной отрасли. В этом контексте в настоящей работе рассмотрен вальцовый станок с целью его моделирования как объекта управления и исследования параметров устройств управления разных типов. В данном исследовании выбран вальцовый станок, который идентифицирован как объект управления, создана его математическая модель, рассмотрены устройства управления различных типов и методами имитационного моделирования исследованы их характеристики применительно к задаче регулирования выбранным объектом управления. Также в работе определены параметры управляемости и устойчивости, определены наиболее предпочтительные подходы для управления станком. В результате сделаны выводы: важна корректная идентификация станка; хотя ПИ-регулятор имеет лучшие показатели для регулирования отдельного станка, но для управления комплексом из нескольких станков, наиболее эффективным может быть регулятор на нечеткой логике. Результаты, полученные в данном работе, могут быть использованы как для модернизации существующих производств и при производстве нового отечественного оборудования, так и для дальнейших исследований.

1. Панкратов Г.Н. Анализ закономерности распределения по размерам частиц продуктов размола зерна. Хлебопродукты. 2016;(9):58–61.

2. Кандроков Р.Х., Панкратов Г.Н., Кусова И.У., Рындин А.А. Влияние межвальцового зазора на крупообразующую способность и гранулометрический состав промежуточных продуктов измельчения зерна тритикале. Хлебопродукты. 2021;(6):36–38.

3. Албагачиев А.Ю., Карцев И.С. Моделирование разрушения зерна в мельнице. Проблемы машиностроения и автоматизации. 2024;(4):100–104. https://doi.org/10.52261/02346206_2024_4_100

4. Campbell G.M., Bunn P.J., Webb C., Hook S.C.W. On predicting roller milling performance – Part I: The breakage equation. Powder Technology. 2001;115(3):234–242. https://doi.org/10.1016/S0032-5910(00)00348-X

5. Kalitsis J., Minasny B., Quail K., McBratney A. Application of response surface methodology for optimization of wheat flour milling process. Cereal Chemistry. 2021;98(6):1215–1226. https://doi.org/10.1002/cche.10474

6. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. Москва: Мир; 1975. 685 с.

7. Tedrake R. Linear Quadratic Regulators. In: Underactuated Robotics: Algorithms for Walking, Running, Swimming, Flying, and Manipulation. URL: https://underactuated.mit.edu/lqr.html [Accessed 26th October 2025].

8. Zhang Ch., Hu J., Xu Q., et al. Mechanical modeling and powder characteristics of wheat milling process: A comparative study of roller, hammer and stone mills. Journal of Agriculture and Food Research. 2025;23. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2025.102166

9. Navia D., Bruna R., Fernández F., et al. Digital twin with automatic disturbance detection for real-time optimization of a semi-autogenous grinding (SAG) mill. [Preprint]. SSRN. URL: https://doi.org/10.2139/ssrn.4930275 [Accessed 26th October 2025].

10. Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Дорофеев Д.В., Нижегородов К.А., Серебрякова Е.А. Информационная модель поддержки процессов управления производственными потоками автоматизированного производства. Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2023;23(4):47–56. https://doi.org/10.14529/ctcr230405