ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ МОЩНОСТЬЮ РУДНОТЕРМИЧЕСКИХ ПЕЧЕЙ НА БАЗЕ ПРОГРАММИРУЕМЫХ КОНТРОЛЛЕРОВ

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.

1. Иванов А.Н. Автоматизация руднотермических печей: новые подходы / А.Н. Иванов // Металлургия и энергетика. – 2020. – № 15(2). – С. 45-58.

2. 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.

3. Optimization of Electric Arc Furnaces Using Intelligent Systems / R. Johnson et al // Journal of Automation in Metallurgy. – 2021. – № 38(3). – Р. 212-230.

4. Бахановский В.А. Автоматизация производственных процессов в металлургии / В.А. Бахановский // Журнал автоматизации и систем управления. – 2019. – № 45(4). – С. 36-45.

5. Волков И.И. Программируемые логические контроллеры: методы проектирования и применения / И.И. Волков // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2016. – № 59(2). – С. 45-51.

6. Акимов А.П. Интеллектуальные системы управления для металлургических печей / А.П. Акимов // Автоматизация и управление. – 2020. – № 63(1). – С. 22-31.

7. 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.

8. Astrom K.J. Advanced PID Control / K.J. Astrom, T. Hagglund // ISA – The Instrumentation, Systems, and Automation Society. – 2006.

9. Bequette B.W. Process Control: Modeling, Design, and Simulation / B.W. Bequette // Prentice Hall. – 2003.

10. Kala R. Neural Networks in Optimization of Industrial Systems / R. Kala, K. Mikolaj // Springer. – 2017.

11. 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.