Открытый доступ
Платный доступ или доступ для подписчиков
Разработка установки для термической обработки насосных штанг с использованием нечеткой логики
Аннотация
Разработана и реализована система термической обработки для насосных штанг с использованием алгоритмов нечеткой логики, направленная на автоматизацию процесса, сокращение участия человека в производстве и повышение точности управления параметрами. Система позволяет динамически регулировать критические параметры, такие как температура нагрева под закалку, скорость подачи и время пребывания в зоне обработки. В системе использован контроллер нечеткой логики типа Мамдани, который объединяет данные датчиков и заданные оператором правила для обеспечения оптимальной производительности. Проведены испытания системы на насосных штангах различной длины (7,5; 8,0; 9,14 м) и диаметра (16 – 22 мм), изготовленных из углеродистых, легированных и высоколегированных сталей. Использование системы позволило обеспечить последовательный контроль параметров термической обработки, достичь равномерного распределения твердости и снижения числа дефектов, вызванных ручными работами. Кроме того, автоматизированные механизмы загрузки и выгрузки повысили эффективность и сократили время производства. Предложенный подход на основе нечеткой логики, по сравнению с традиционными методами управления, обеспечил значительное улучшение точности термической обработки и механических свойств стержней.
Ключевые слова
Литература
Алиев Э. А., Габибов Г. А. Разработка установки для поверхностной закалки насосных штанг // Упрочняющие технологии и покрытия. 2022. Т. 18, № 1(205). C. 28 – 30. DOI: 10.36652/1813-1336-2022-18-1-28-30
Aliev E. A., Habibov I. A., Salimov Z. E. Surface-recognition algorithm for capture of rod workpieces // Rus. Eng. Res. 2022. V. 42, Is. 8. P. 773 – 775. DOI: 10.3103/ S1068798X2208007X
Aliev E. A., Habibov I. A. Hardening of rods by high-frequency current // Rus. Eng. Res. 2022. V. 42, Is. 11. P. 1120 – 1124. DOI: 10.3103/S1068798X2211003X
Aliev E. A., Habibov I. A. Improving a system for heat treatment of borehole sucker rods // Rus. Eng. Res. 2023. V. 43, Is. 12. P. 1528 – 1530. DOI: 10.3103/S1068798X23120055
Патент (AZ) I 2017 0042. Устройство закалки насосной штанги / Э. А. Алиев, И. И. Мамедов, Ф. Н. Ахмедов. 05.09.2017. Институт машиностроительных технологий.
Mamdani E. H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller // Int. J. Man-Machine Studies. 1975. V. 7, Is. 1. P. 1 – 13.
Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. V. 8, Is. 3. P. 338 – 353.
Ross T. J. Fuzzy Logic with Engineering Applications. John Wiley & Sons, 2004. 585 p.
Huang J., Jiang Y., Yang Y. Application of fuzzy logic in process control: A comprehensive review // Control Eng. Appl. Inform. 2017. V. 19, Is. 3. P. 63 – 74.
Kim D. H., Park J. H. Energy-efficient thermal treatment of industrial materials using adaptive fuzzy controllers // J. Mater. Process. Technol. 2020. V. 285. 116776.
Kusiak A., Song Z. Design of control systems for smart manufacturing using fuzzy logic // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2006. V. 53, Is. 4. P. 1089 – 1096.
Jang J.-S. R., Sun C.-T., Mizutani E. Neuro-fuzzy and soft computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence // IEEE Transactions on Automatic Control. 1997. V. 42, Is. 10. P. 1482 – 1484.
Wang L. X. A Course in Fuzzy Systems and Control. Pearson College Div. 1996. 424 p.
Moeinifar S., Shabani A. Optimization of heat treatment processes using Mamdani fuzzy inference system // Procedia Manuf. 2018. V. 26. P. 1425 – 1432.
Li H., Zhao H. Intelligent control of heat treatment processes for improved material properties // J. Manuf. Process. 2015. V. 20. P. 404 – 412.
DOI: https://doi.org/10.30906/mitom.2025.6.43-48
© Издательский дом «Фолиум», 1998–2025