kaz44Вестник Университета Шакарима. Серия технические наукиBulletin of Shakarim University. Technical Sciences2788-79953006-0524«Шәкәрім университеті» КеАҚ10.53360/2788-7995-2024-4(16)-4kaz44-1453Research ArticleАВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ)AUTOMATION AND INFORMATION TECHNOLOGY (ORIGINAL ARTICLE)ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ МОЩНОСТЬЮ РУДНОТЕРМИЧЕСКИХ ПЕЧЕЙ НА БАЗЕ ПРОГРАММИРУЕМЫХ КОНТРОЛЛЕРОВINTELLIGENT SYSTEM FOR CONTROLLING THE ELECTRONIC POWER OF ORE-THERMAL FURNACES BASED ON PROGRAMMABLE CONTROLLERShttps://orcid.org/0009-0000-2409-6041МайлыхановаБ. А.MailykhanovaB. A.

Булгын Адилгазиновна Майлыханова – магистр технических наук, сеньор лектор кафедры «Автоматизация и робототехника» 

050012, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Толе би, 100 

Bulgyn Adilgazinovna Mailykhanova – Master of Engineering Sciences, Senior lecture of the Department «Automation and Robotics» 

050012, Republic of Kazakhstan, Almaty, str. Tole bi, 100 

bulgyn@mail.ruКошимбаевШ. К.KoshimbayevSh. K.

Шамиль Кошимбаевич Кошимбаев – кандидат  технических наук, ассистент-профессор кафедры «Автоматизация и управление» 

050013, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Сатпаева, 22 

Shamil Koshimbayevish Koshimbayev – Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor of the Department «Automation and Control system» 

050013, Republic of Kazakhstan, Almaty, str. Satbayev, 22 

S.koshimbaiev@mail.ruАлматинский Технологический УниверситетКазахстанAlmaty technological universityKazakhstanSatbayev UniversityКазахстанSatbayev UniversityKazakhstan20242712202414(16)2833Copyright © Майлыханова Б.А., Кошимбаев Ш.К., 20252025Майлыханова Б.А., Кошимбаев Ш.К.Mailykhanova B.A., Koshimbayev S.K.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/1453

В статье рассматривается разработка интеллектуальной системы управления электрической мощностью руднотермических печей на базе программируемых логических контроллеров (ПЛК). Управление электрической мощностью в руднотермических печах является сложной задачей, связанной с необходимостью оптимизации энергопотребления и повышения производительности при минимизации износа оборудования. Предложенная система управления базируется на применении ПЛК в сочетании с алгоритмами искусственного интеллекта, что позволяет осуществлять мониторинг и автоматическое регулирование рабочих параметров печи в реальном времени.Целью данной работы является создание системы управления, которая способна адаптироваться к изменяющимся условиям работы печи, оптимизируя процесс потребления энергии и улучшая стабильность работы системы. В статье также представлены методы интеграции ПЛК с датчиками, обеспечивающими сбор данных, а также алгоритмы анализа и прогнозирования, основанные на нейросетевых технологиях. Исследование показывает, что внедрение такой системы управления позволяет значительно снизить энергопотребление, уменьшить нагрузку на электрооборудование и улучшить общую эффективность руднотермической печи.Представлены экспериментальные данные и сравнительный анализ работы печи до и после внедрения интеллектуальной системы управления. Результаты показывают, что интеллектуальная система управления с использованием ПЛК способствует улучшению стабильности процесса, снижению эксплуатационных затрат и увеличению срока службы оборудования.

The article discusses the development of an intelligent control system for the electric power of oresmelting furnaces based on programmable logic controllers (PLC). Control of electric power in ore-smelting furnaces is a complex task associated with the need to optimize energy consumption and increase productivity while minimizing equipment wear. The proposed control system is based on the use of PLCs in combination with artificial intelligence algorithms, which allows for monitoring and automatic regulation of furnace operating parameters in real time.The purpose of this work is to create a control system that can adapt to changing furnace operating conditions, optimizing the energy consumption process and improving the stability of the system. The article also presents methods for integrating PLCs with sensors that provide data collection, as well as analysis and forecasting algorithms based on neural network technologies. The study shows that the implementation of such a control system can significantly reduce energy consumption, reduce the load on electrical equipment and improve the overall efficiency of the ore-smelting furnace.Experimental data and a comparative analysis of the furnace operation before and after the implementation of the intelligent control system are presented. The results show that the intelligent control system using PLC can improve process stability, reduce operating costs and extend the service life of equipment.

Руднотермические печипрограммируемые логические контроллеры (ПЛК)управление электрической мощностьюавтоматизацияоптимизация энергопотреблениясистемы управленияинтеллектуальные системыпроизводственные процессыOre-thermal furnacesprogrammable logic controllers (PLC)electrical power managementautomationenergy optimizationcontrol systemsintelligent systemsmanufacturing processesReferencesИванов А.Н. Автоматизация руднотермических печей: новые подходы / А.Н. Иванов // Металлургия и энергетика. – 2020. – № 15(2). – С. 45-58.Ivanov A.N. Avtomatizatsiya rudnotermicheskikh pechei: novye podkhody / A.N. Ivanov // Metallurgiya i ehnergetika. – 2020. – № 15(2). – S. 45-58. (In Russian).Zhang W. Energy Efficiency in Metallurgy: A Study of PLC Integration / W. Zhang, Y. Liu // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2023. – № 70(4). – Р. 1120-1130.Zhang W. Energy Efficiency in Metallurgy: A Study of PLC Integration / W. Zhang, Y. Liu // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2023. – № 70(4). – R. 1120-1130. (In English).Optimization of Electric Arc Furnaces Using Intelligent Systems / R. Johnson et al // Journal of Automation in Metallurgy. – 2021. – № 38(3). – Р. 212-230.Optimization of Electric Arc Furnaces Using Intelligent Systems / R. Johnson et al // Journal of Automation in Metallurgy. – 2021. – № 38(3). – R. 212-230. (In English).Бахановский В.А. Автоматизация производственных процессов в металлургии / В.А. Бахановский // Журнал автоматизации и систем управления. – 2019. – № 45(4). – С. 36-45.Bakhanovskii V.A. Avtomatizatsiya proizvodstvennykh protsessov v metallurgii / V.A. Bakhanovskii // Zhurnal avtomatizatsii i sistem upravleniya. – 2019. – № 45(4). – S. 36-45. (In Russian).Волков И.И. Программируемые логические контроллеры: методы проектирования и применения / И.И. Волков // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2016. – № 59(2). – С. 45-51.Volkov I.I. Programmiruemye logicheskie kontrollery: metody proektirovaniya i primeneniya / I.I. Volkov // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Ehlektromekhanika. – 2016. – № 59(2). – S. 45-51. (In Russian).Акимов А.П. Интеллектуальные системы управления для металлургических печей / А.П. Акимов // Автоматизация и управление. – 2020. – № 63(1). – С. 22-31.Akimov A.P. Intellektual'nye sistemy upravleniya dlya metallurgicheskikh pechei / A.P. Akimov // Avtomatizatsiya i upravlenie. – 2020. – № 63(1). – S. 22-31. (In Russian).Степанов А.П. Применение нейронных сетей в управлении промышленными печами / А.П. Степанов, В.А. Сидоренко // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2018. – № 57(3). – С. 68-76.Stepanov A.P. Primenenie neironnykh setei v upravlenii promyshlennymi pechami / A.P. Stepanov, V.A. Sidorenko // Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya. – 2018. – № 57(3). – S. 68-76. (In Russian).Astrom K.J. Advanced PID Control / K.J. Astrom, T. Hagglund // ISA – The Instrumentation, Systems, and Automation Society. – 2006.Astrom K.J. Advanced PID Control / K.J. Astrom, T. Hagglund // ISA – The Instrumentation, Systems, and Automation Society. – 2006. (In English).Bequette B.W. Process Control: Modeling, Design, and Simulation / B.W. Bequette // Prentice Hall. – 2003.Bequette B.W. Process Control: Modeling, Design, and Simulation / B.W. Bequette // Prentice Hall. – 2003. (In English).Kala R. Neural Networks in Optimization of Industrial Systems / R. Kala, K. Mikolaj // Springer. – 2017.Kala R. Neural Networks in Optimization of Industrial Systems / R. Kala, K. Mikolaj // Springer. – 2017. (In English).Cheng S.Y. Optimization of Electrical Furnace Operations using Neural Networks / S.Y. Cheng, Y. Wang // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2019. – № 55(7). – Р. 281-290.Cheng S.Y. Optimization of Electrical Furnace Operations using Neural Networks / S.Y. Cheng, Y. Wang // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2019. – № 55(7). – R. 281-290. (In English).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.