Цвіркун С. Л. Адаптивне керування процесом сортування кускової руди на базі нечіткого визначення мінералого-технологічних різновидів.

Об'єкт дослідження - процеси керування автоматичним сортуванням кускової залізорудної сировини з розпізнаванням її мінералого-технологічних різновидів на основі супроводу множини кусків руди по відеопотоку. Мета дослідження - удосконалення методів адаптивного керування процесом сортування в потоці на конвеєрі крупнокускової залізорудної сировини, представленої декількома мінералого-технологічними різновидами, на основі безконтактного неруйнівного контролю характеристик кусків із формуванням керуючих впливів на основі супроводження кусків руди по відеопотоку. Методи дослідження: математичної статистики та теорії ймовірності; аналітичного конструювання та комп'ютерного моделювання; системного аналізу та методи оптимального, адаптивного і багатокритеріального керування; чисельного моделювання; комп'ютерні інформаційні та програмні технології. Новизна - уперше запропоновано оригінальний метод розпізнавання мінералого-технологічних різновидів крупнокускової залізної руди, що ґрунтується на відеосупроводі кусків руди у потоці й нечіткій кластеризації відновлених значень електромагнітної проникності, крупності, кольору й маси рудних кусків; удосконалено методи: оперативного відновленя характеристик крупнокускової руди у потоці на основі неруйнівного контролю та відеосупроводу з компенсацією викликаних зміною вологості, хіміко-мінералогічного складу рудного матеріалу, рухом його кусків відносно конвеєрної стрічки й датчика відеосигналу, а також зміною параметрів довкілля перешкод, що діють на датчик відеосигналу, компенсація яких на окремому кадрі здійснюється із застосуванням у комплексі методу Річардсона-Люсі й адаптивної медіанної фільтрації; автоматизованого керування процесом сортування крупнокускової руди з розпізнаванням її мінералого-технологічних різновидів на основі нечіткого логічного висновку, який відрізняється тим, що адаптація нечітких функцій належності термів у посилках правил розподілу здійснюється шляхом апроксимації гаусовими функціями належності проекцій результатів кластеризації характеристик кусків руди на множину вхідних даних з корегуванням норми відстані за алгоритмом Густафсона-Кесселя, що дозволяє точніше визначити форму кластерів і забезпечує зниження середньої помилки кластеризації до 0,63%. Результати роботи передано для використання при проектуванні та освоєнні технічного й алгоритмічного забезпечення систем автоматичного керування процесом сортування крупнокускової руди ТОВ "Криворізький інститут автоматики". Галузь - автоматизація процесів керування (технічні науки).