AN APPROACH TO THE DEVELOPMENT OF A MODEL OF TIMBER DRYING BASED ON FUZZY LOGIC

Research article
DOI:
https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.121.7.015
Issue: № 7 (121), 2022
Published:
18.07.2022

Abstract

This article discusses the advantages of the model of timber drying based on fuzzy logic, its possibility and development in relation to drying based on the control of PID controllers. The principle of operation of the drying chamber based on the fuzzy logic model is examined. Explanations are also given for the development of this model based on the black box principle. Examples of the rules used are given, as well as their compilation. The article researches the input factors affecting the timber drying process in the drying chamber of batch action. A classification of input and output parameters has been compiled. According to the connection of the parameters, a set of rules has been compiled, which will be used to create fuzzy logic algorithms. The possibility of modification of the EcoSood 50 drying chamber is considered.

Введение

Актуальность статьи заключается в возможном повышении эффективности процессов сушки пиломатериалов за счет учета и формализации неопределенных факторов.

Одним из этапов в обработки древесины является сушка. Благодаря которой можно использовать древесину, не переживая за ее физико-механические свойства, так как при сушке они значительно улучшаются [1]. Также стоит отметить и улучшение сроков хранения высушенной древесины.

В настоящее время деревообрабатывающая отрасль РФ находится в упадке из-за наложенных запретов на экспорт необработанной древесины, политических и экономических проблем, трудностями логистики, а также устаревшими нормативными документами, поэтому стоит обратить большое внимание на отечественное оборудование и развивать данную отрасль, так как у нее имеется большой потенциал при правильном использовании.

Сушильная камера EcoWood 50

В качестве объекта автоматизации предполагается использовать сушильную камеру периодического действия EcoWood 50. Данная камера была выбрана так как имеет хорошие теплоизоляционные свойства, невысокую цену по сравнению с другими производителями, а также производится в Российской Федерации компанией EcoWood. Еще одним плюсом камеры является её полностью алюминиевый каркас и обшивка, что делает камеру более стойкой к коррозии. Сушильная камера имеет толщину стен 165 мм в которую входит теплоизоляция 150 мм, и алюминиевые листы толщиной 1 мм с наружной и внутренней стороны ограждающей конструкции.

Одним из важных факторов при сушке пиломатериалов который следует иметь ввиду это: если камера не может создать нужную температуру сушки, то её можно уменьшить, но оставив при этом точно такую же разность температур на входе и выходе из штабеля. К примеру, если режим сушки предусматривает температуру 100 °С и разность температур 10, но камера не способна создать такую температуру, то можно уменьшить температуру до 80 °С, но важно создать разность температур 10.

ПИД-регулирование и его недостатки

Классическим алгоритмом управления считается ПИД-регулирование (ПИД – пропорционально-интегрально-дифференцирующий регулятор). Пример такого управления сушильной камерой приведен на рис. 1.

Рис. 1 – Принцип работы сушильной камеры, использующей ПИД-регулирование

В начале и конце сушильной камеры устанавливаются датчики температуры и скорости. Показания с датчиков передаются на контроллер и далее с него на ПИД-регулятор, который производит расчеты. Затем расчеты передаются на объект регулирования, который сообщает двигателю о необходимости изменения/не изменения его оборотов или нагревании/охлаждении калорифера. Также контроллер следит за показателями датчиков и в случае выявления критических параметров сигнализирует об аварийной остановке, а далее производит какие-либо манипуляции с объектами регулирования, либо оператор принимает решения о ходе процесса сушки.

Большая эффективность сушильной камеры, использующей алгоритмы вывода на нечеткой логике, связана с возможностью самостоятельного регулирования, отслеживания и других действий, связанных с процессом сушки. ПИД-регуляторы по сравнению с нечеткой логикой имеют малую точность и некоторое запаздывание в отображении показателей. Длительность переходного процесса, статистическая ошибка и максимальное отклонение в процессе, – все эти недостатки ПИД-регуляторов можно свести к минимуму при замене на алгоритмы нечеткой логики с базой знаний, с помощью которой камера сможет более быстро принимать решения и приводить их в действия. Также, можно заменить зарубежные составляющие на отечественные, например, терморезисторы или датчики влажности [2]. Помимо этого, в систему нечеткой логики можно добавить решения, принимаемые оператором о приостановке, продолжении или завершении процесса сушки, что в дальнейшем позволит ей совершенствоваться. Для таких решений опрашиваются эксперты и составляются правила.

Входные и выходные параметры

Для создания правил используется принцип, схожий с методом чёрного ящика: входные параметры, зависящие друг от друга; выходные параметры; влияние окружающей среды.

Входные параметры: разность температур в начале и конце штабеля, температура в сушильной камере, влажность в сушильной камере, скорость потока воздуха в штабеле, порода, начальная влажность древесины [3], [4], [5], [6].

Разность температур не будет разделена на промежутки, так как изменение разности температур более чем на 1-2°С имеет большое влияние на процесс сушки.

Температура в сушильной камере: разделена на 6 промежутков. Низкая ниже 50°С, ниже нормы 50 – 60°С, нормальная 60 – 80°С, выше нормы 80 – 100°С, высокая 100 – 140 °С, опасная 140 °С и выше.

Влажность в сушильной камере: 0 – 80%.

Скорость потока воздуха: имеет один промежуток 0 – 4 м/с, так как по режиму сушки необходима скорость не более 4 м/с. Будет задаваться оборотами вентиляторов, и отслеживаться датчиками скорости потока воздуха.

Порода: ель, сосна, береза. Выбирается оператором из предложенного списка.

Начальная влажность: стандартная – от 30%, низкая 20 – 30%, сухая до 20%, вносится оператором.

Выходные параметры: время сушки, скорость потока, температура.

Также необходимо предусмотреть экстренное отключение вентиляторов и прекращение подачи тепла в сушильную камеру при возгорании или превышении температуры отметки в 140 °С.

В дальнейшем возможно расширение базы знаний за счет дополнения других пород, более детального подхода к расчетам времени сушки и включении расчетных коэффициентов, влияющих на общее время сушки, добавление времени прогрева и температуры используемой во время прогрева, а также погодные условия и другие менее значительные факторы которые тем или иным образом влияют на процесс сушки.

Используемые правила

Пример составленных правил используемых на данном этапе исследований.

ЕСЛИ порода сосна, толщина примерно 32 мм, влажность древесины более 30%, температура сушки около 75 °С, разность температур 5, скорость потока 2 м/с, исходное время сушки 68 часов, ТО минимальное время сушки примерно 37 часов.

ЕСЛИ порода береза, толщина примерно 53 мм, влажность древесины более 30%, температура сушки около 57 °С, разность температур 3, скорость потока 3 м/с, исходное время сушки 130 часов, ТО минимальное время сушки примерно 83 часа.

Далее будет составлено множество правил, зависящих друг от друга, они все будут составляться одно с несколькими, пока вариации входных и выходных параметров не закончатся. К примеру, с породой сосна, будут вариации по толщине 25, 32, 50 мм и т.д., от выбранной толщины будут вариации по температуре сушки, 60, 65, 70 °С и т.д., затем будут вариации со скоростью воздушного потока, 2 или 3 м/с, со временем сушки и т.д.

Также вносятся правила, являющиеся критическими, предусматривающие экстренное отключение вентиляторов и прекращение подачи тепла в сушильную камеру при возгорании или превышении температуры.

Пример управления сушильной камерой на основе нечеткой логик приведен на рис. 2.


Рис. 2 – Принцип работы сушильной камеры, использующей нечеткую логику

Датчики в сушильной камере, использующей нечеткую логику, устанавливаются аналогично. Данные передаются на фаззификатор и блок логического вывода, далее они сопоставляются с правилами, записанными в базе, и затем принимается решение о ходе процесса сушки, объектами регулирования которой является двигатель вентилятора и калорифер [7], [8]. Допустим в данный момент времени в сушильной камере температура 82 °С, по рассчитанному режиму она должна быть 75 °С, то сушильная камера понимая, что необходима температура 75 °С уменьшит подачу тепла до тех пор пока не установится необходимая температура режима [9].

 

Заключение

Предложенную модель планируется реализовать и протестировать на реальных данных в пакете Fuzzy Logic Toolbox, входящем в систему Matlab [10], [11]. Среда для числовых вычислений позволяющая работать с матрицами, отображать функции данные, и реализовывать алгоритмы. Пакет Fuzzy Logic Toolbox – это некоторые прикладные программы, с помощью которых можно конструировать нечеткие экспертные и/или управляющие системы. Будут использованы несколько программ, такие как: редактор нечеткой системы вывода, редактор функций принадлежности, редактор правил и программа просмотра поверхности системы нечеткого вывода.

 

Конфликт интересов 

Не указан. 

Conflict of Interest 

None declared. 

References

  • Chubinskij A.N. Fizicheskie metody ispytanij drevesiny: Nauchnoe izdanie [Physical methods of testing wood: Scientific publication] / A.N. Chubinskij, A.A Tambi, G.S. Varankina et al. –Saint-Petersburg: SPbGLTU, 2015 –125 p.[in Russian]

  • Smirnov J.A. Tehnicheskie sredstva avtomatizacii i upravlenija: uchebnoe posobie dlja vuzov [Technical means of automation and control: a textbook for universities] / J.A. Smirnov.–Saint-Petersburg: Lan', 2021. –456 p.[inRussian]

  • Asai K. Prikladnye nechetkie sistemy, [Applied fuzzy systems]/ K. Asai,D. Vatada, S. Ivaiet al.;ed.by T. Tjerano, K.Asai, M. Sugjeno. –Moscow : Mir, 1993 –386 p.[in Russian]

  • Savchenko D.V. Nechetkaja logika I nechetkie informacionnye tehnologii [Fuzzy logic and fuzzy information technology]/ D.V. Savchenko, K.M. Reznikova, A.A. Smyshljaeva// Internet-zhurnal «Othody i resursy»[Waste and resources].–2021. –No1. DOI: 10.15862/10ECOR121[in Russian]

  • Zade L. Ponjatie lingvisticheskoj peremennoj i ee primenenie k prinjatiju priblizhennyh reshenij. [The concept of a linguistic variable and its application to making approximate decisions]/ L. Zade. –Moscow : Mir, 1976. –165 p.[in Russian]

  • Grigor'eva D.R Osnovy nechetkoj logiki: Uchebno-metodicheskoe posobie k praktiche-skim zanjatijam i laboratornymrabotam [Basics of Fuzzy Logic: Educational and methodical manual for practical classes and laboratory work] / D.R. Grigor'eva, G.A. Gareeva, R.R. Basyrov –Naberezhnye Chelny: NCI KFU, 2018. –42 p.[in Russian]

  • Gorohovskij A.G. Modelirovanie processa sushki pilomaterialov [Modeling of the lumber drying process]/ A.G.Gorohovskij, V.V. Pobedinskij, E.E. Shishkina et al.// Izv. vuzov. Lesn. Zhurn[News of higher educational institutions. Forest Magazine].–2020.–No 1.–P. 154–166. DOI: 10.37482/0536-1036-2020-1-154-166.[in Russian]

  • Altunin A.E. Modeli i algoritmy prinjatija reshenij v nechetkih uslovijah: Monografija. [Models and algorithms of decision-making in fuzzy conditions: Monograph.]/ A.E. Altunin, M.V.Semuhin.–Tjumen': Tyumen State University Publishing House, 2000. –352 p.[in Russian]

  • Bogdanova E.S Spravochnik po sushke drevesiny: uchebnik [Handbook of wood drying: textbook] / V.A. Kozlov, V.B.Kuntysh, V.I. Melehov; ed.by. E.S. Bogdanova. –Moscow : Lesnaja promyshlennost'[Forestry industry], 1990. –304 p. [in Russian]

  • Shifrin B.M. Prinjatie reshenij v uslovijah neopredeljonnosti: uchebnoe posobie dlja studentov bakalavriata i magistratury napravlenij podgotovki 27.03.04 i 27.04.04 «Upravlenie v tehnicheskih sistemah» vseh form obuchenija [Decision-making in conditions of uncertainty: a textbook for students of bachelor's and master's degree courses 27.03.04 and 27.04.04 «Management in technical systems»of all forms of education] / B.M. Shifrin, I.V. Eliseev. –Saint-Petersburg: SPbGLTU, 2021.–60 p.[in Russian]

  • Shtovba. S.D. Proektirovanie nechetkih system sredstvami Matlab. [Designing fuzzy systems using Matlab] / S.D.Shtovba. –Moscow : Gorjachaja linija.–Telekom, 2007. –288 p.[in Russian]