MODEL PREDICTIVE CONTROL APPLICATION IN THE ENERGY SAVING TECHNOLOGY OF BASIC OXYGEN FURNACE

Oleksandr Stepanets; Yurii Mariiash

doi:10.35784/iapgos.931

Open full text

PDF (English)

Opublikowane: cze 30, 2020

DOI: https://doi.org/10.35784/iapgos.931

Numer Tom 10 Nr 2 (2020)

Artykuły

TRANZYSTOROWY UKŁAD DO POMIARU TEMPERATURY
Oleksandra Hotra

4-7
ANALIZA ZASTOSOWANIA FILTRÓW WSZECHPRZEPUSTOWYCH DO ELIMINACJI NEGATYWNYCH SKUTKÓW TENDENCJI LOUDNESS WAR
Marcin Maciejewski, Wojciech Surtel, Krzysztof Nowak

8-11
LOGICZNE DRZEWA KLASYFIKACJI W ZADANIACH ROZPOZNAWANIA
Igor Povhan

12-15
RANKING WITRYN INTERNETOWYCH STWORZONY Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU ISOWQ RANK
Mariusz Duka

16-19
PRZEGLĄD ARCHITEKTURY SZEROKOPASMOWYCH SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH DO CELÓW ZARZĄDZANIA KRYZYSOWEGO
Jacek Wilk-Jakubowski

20-23
NIESTACJONARNY MODEL WYMIANY CIEPŁA I MASY DLA NAWILŻACZA PAROWEGO
Igor Golinko, Volodymyr Drevetskiy

24-27
NIESTACJONARNE PRZEWODZENIE CIEPŁA W SZYBACH WIELOWARSTWOWYCH NARAŻONYCH NA DZIAŁANIE ROZPROSZONYCH ŹRÓDEŁ CIEPŁA
Natalia Smetankina, Oleksii Postnyi

28-31
MONITOROWANIE HODOWLI KOMÓRKOWYCH W CZASIE RZECZYWISTYM PRZY ZASTOSOWANIU NIKLOWYCH KONDENSATORÓW GRZEBIENIOWYCH
Andrzej Kociubiński, Dawid Zarzeczny, Maciej Szypulski, Aleksandra Wilczyńska, Dominika Pigoń, Teresa Małecka-Massalska, Monika Prendecka

32-35
PRZEGLĄD METOD KLASYFIKACJI OBRAZÓW DERMATOSKOPOWYCH WYKORZYSTYWANYCH W DIAGNOSTYCE ZMIAN SKÓRNYCH
Magdalena Michalska, Oksana Boyko

36-39
OPRACOWANIE OPROGRAMOWANIA DO STEROWANIA PROCESAMI W BUDYNKU INTELIGENTNYM
Vitalii Kopeliuk, Vira Voronytska, Volodymyr Havryliuk

40-43
OPARTA NA EGZERGI STRATEGIA STEROWANIA SYSTEMEM WENTYLACJI MIESZKAŃ Z ODZYSKIEM CIEPŁA
Volodymyr Voloshchuk, Mariya Polishchuk

44-47
ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO ENERGII ELEKTRYCZNEJ NA POTRZEBY WŁASNE STACJI ELEKTROENERGETYCZNEJ
Sergiy Stets, Andriy Stets

48-51
BADANIA PROCESU SPALANIA Z WYKORZYSTANIEM SZEREGÓW CZASOWYCH
Żaklin Grądz

52-55
BADANIA I MODELOWANIE LOKALNEGO SYSTEMU NAWIGACJI NAZIEMNEJ ROBOTA MOBILNEGO
Andrii Rudyk, Viktoriia Rudyk, Mykhailo Matei

56-61
PROJEKTOWANIE WIELOFUNKCYJNEGO SYMULATORA DO SZKOLENIA PERSONELU MASZYNOWNI
Artem Ivanov, Igor Kolosov, Vadim Danyk, Sergey Voronenko, Yurii Lebedenko, Hanna Rudakova

62-69
ZASTOSOWANIE MODELU STEROWANIA PREDYKCYJNEGO W ENERGOOSZCZĘDNEJ TECHNOLOGII PROSTEGO PIECA TLENOWEGO
Oleksandr Stepanets, Yurii Mariiash

70-74

Archiwum

2022

Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9

2021

Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14

2020

Tom 10 Nr 4
2020-12-20 16
Tom 10 Nr 3
2020-09-30 22
Tom 10 Nr 2
2020-06-30 16
Tom 10 Nr 1
2020-03-30 19

2019

Tom 9 Nr 4
2019-12-16 20
Tom 9 Nr 3
2019-09-26 20
Tom 9 Nr 2
2019-06-21 16
Tom 9 Nr 1
2019-03-03 13

2018

Tom 8 Nr 4
2018-12-16 16
Tom 8 Nr 3
2018-09-25 16
Tom 8 Nr 2
2018-05-30 18
Tom 8 Nr 1
2018-02-28 18

DOI

https://doi.org/10.35784/iapgos.931

Authors

Oleksandr Stepanets

stepanets.av@gmail.com

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Automation of Heat and Power Engineering Processes, Ukraina

http://orcid.org/0000-0003-4444-0705

Yurii Mariiash

mariahyuriy@gmail.com

National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Department of Automation of Heat and Power Engineering Processes, Ukraina

http://orcid.org/0000-0002-0812-8960

Abstrakt

Spełnienie warunku jednoczesnego osiągnięcia pożądanego składu chemicznego i temperatury metalu jest zapewnione poprzez kontrolę zużycia tlenu i położenia palnika tlenowego. Zaprezentowano metodę rozwiązania Modelu Sterowania Predykcyjnego z funkcjonalnością kwadratową w obecności ograniczeń. Wdrożenie opisanego rozwiązania przyczyni się do zwiększenia udziału złomu i skrócenia czasu topnienia bez zmiany procesu technologicznego.

Słowa kluczowe:

model sterowania predykcyjnego, prosty piec tlenowy, optymalna kontrola, oszczędność energii

Bibliografia

Backman J., et al.: Methods and Tools of Improving Steel Manufacturing Processes: Current State and Future Methods. International Federation of Automatic Control PapersOnLine 52(13)/2019, 1174–1179. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.355

Bogushevskiy V.S., et al.: System for the BOF Process Control. The Advanced Science Open Access Journal 5/2013, 23–27.

Bogushevskiy V.S., Zuboka C.M.: Mathematical modeling of the converter process by energy-saving technology. Technological complexes 2/2013, 32–38.

Camacho E.F., Bordons A.: Model Predictive Control. 2nd ed, Springer-Verlag London 2007. DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-85729-398-5

Cherneha D.F., et al.: Fundamentals of metallurgical production of metals and alloys. High School, Kyiv 2006.

Ghosh S., et al.: BOF process dynamics. Mineral Processing and Extractive Metallurgy 128(1)/2018, 1–17. DOI: https://doi.org/10.1080/25726641.2018.1544331

Kouvaritakis B., Cannon M.: Model Predictive Control Classical, Robust and Stochastic. Springer-Verlag, London 2016. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-5058-9_7

Ruuska J., et al.: Mass-balance Based Multivariate Modelling of Basic Oxygen Furnace Used in Steel Industry. International Federation of Automatic Control PapersOnLine 50(1)/2017, 13784–13789. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.2065

Stepanets O., Mariiash Y.: Analysis of Influence of Technical Features of a PID – controller Implementation on The Dynamics of Automated Control System. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 3(2)/2018, 60–69. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.132229

Zhang J.: Optimal Control Problem of Converter Steelmaking Production Process Based on Operation Optimization Method. Discrete Dynamics in Nature and Society 2015, Article ID 483674. DOI: https://doi.org/10.1155/2015/483674

MathWorks. Design Controller Using MPC Designer. https://www.mathworks.com/help/mpc/gs/introduction.html?ue (available 5.09. 2018).

Stepanets, O., & Mariiash, Y. (2020). ZASTOSOWANIE MODELU STEROWANIA PREDYKCYJNEGO W ENERGOOSZCZĘDNEJ TECHNOLOGII PROSTEGO PIECA TLENOWEGO. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 10(2), 70–74. https://doi.org/10.35784/iapgos.931

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 10 Nr 2 (2020)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

DOI

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja