Библиографическое описание:ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРО-НЕЧЕТКИХ СИСТЕМ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПЛОТНОСТЬЮ АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ В ПРОЦЕССЕ ИХ УКЛАДКИ : научное издание / А. П. Прокопьев. - Текст : непосредственный // Прикладная математика и вопросы управления. - 2023. - №1. - С. 48-60. - ISSN 2499-9873. - ISSN 2782-4500, DOI 10.15593/2499-9873/2023.1.03.
Аннотация:Увеличение количества легкового и грузового транспорта и интенсивность его использования напрямую отражаются на асфальтобетонных дорожных покрытиях автомобильных дорог. Это проявляется в сокращении межремонтных сроков эксплуатации и больших финансовых затратах. Повышение качества и увеличение срока службы асфальтобетонных покрытий автомобильных дорог является народно-хозяйственной проблемой. Эта проблема решается за счет совершенствования нормативной базы, улучшения свойств дорожных материалов, оптимизации и автоматизации технологических процессов в дорожном строительстве. Системы контроля и управления плотностью дорожными катками базируются на технологиях интеллектуального уплотнения (Intelligent Compaction) и непрерывного контроля уплотнения (Continuous Compaction Control). В Российской Федерации качество строительства дорожных покрытий во многом зависят от результатов работы асфальтоукладчиков, которые обеспечивают приемку, укладку и уплотнение смесей. Многие дефекты покрытий при их эксплуатации устраняются за счет обеспечения качественного уплотнения. Системы автоматического контроля и управления процессом уплотнения для асфальтоукладчиков не разработаны. Целью исследования является построение системы управления плотностью на основе интеллектуальной системы автоматического управления с обратной связью. За счет прогнозирования в режиме реального времени значения объемной плотности слоя организуется эффективное ручное (оператором) и автоматическое управление плотностью для достижения требуемых показателей качества. В статье представлены результаты разработки новой системы интеллектуального управления плотностью асфальтобетонных смесей укладчиками. В состав системы автоматического управления с обратной связью входит система непрерывного контроля плотности, предназначенная для вычисления показателя качества уплотнения на базе реализации алгоритма нейросетевой структуры в режиме реального времени, а также нейро-нечеткий ПИД-регулятор. В исследовании рассмотрена система с моделями объектов управления высокого порядка - четвертого и шестого порядков. Предложена структура нейронечеткой сети типа ANFIS. Генерация системы нечеткого вывода выполнена на основе метода решетчатого разбиения. Обучение ANFIS выполнено гибридным методом по массиву переменных, полученных в результате моделирования системы автоматического управления с аналоговым ПИД-регулятором. Возможные режимы использования интеллектуальной системы управления уплотнения: непрерывный автоматический контроль с ручным управлением рабочими режимами уплотнением; автоматическое управление плотностью. Автоматизация контроля плотности и управления режимами уплотнения направлена на улучшение качества асфальтобетонных покрытий автомобильных дорог и повышение эффективности технологических процессов дорожного строительства.
The increase in the number of cars and trucks, and the intensity of their use, directly affects the asphalt-concrete road surfaces of roads. This is manifested in the reduction of overhaul terms of operation and large financial costs. Improving the quality and increasing the service life of asphalt concrete pavements of roads is a national economic problem. This problem is solved by improving the regulatory framework, improving the properties of road materials, optimizing and automating technological processes in road construction. Road roller density monitoring and control systems are based on Intelligent Compaction and Continuous Compaction Control technologies. In the Russian Federation, the quality of road surface construction largely depends on the results of the work of pavers, who ensure the acceptance, laying and compaction of mixtures. Many defects in the operation of road surfaces are eliminated by high-quality compaction. Automatic control and control of the sealing process for asphalt pavers have not been developed. The aim of the study is to build a density management system for asphalt pavers based on an intelligent automatic control system with feedback. Real-time prediction of the volume density of the layer, effective manual (operator) and automatic density control is organized to achieve the required quality indicators. The results of the development of a new system for intelligent control of the density asphalt concrete mixtures by pavers is considered. The automatic control system with feedback includes a continuous density control system designed to calculate the seal quality index based on the implementation of the neural network structure algorithm in real time, as well as a neuro-fuzzy PID regulator. The study considers a system with models of control objects of high order - the fourth and sixth orders. The structure of a neuro-fuzzy network of the ANFIS type is proposed. The generation of a fuzzy output system is performed on the basis of the lattice partition method. ANFIS training is performed by a hybrid method on an array of variables obtained as a result of modeling an automatic control system with an analog PID controller. Possible modes of use an intelligent compaction control system: continuous automatic control with manual control of the operating modes of compaction; automatic density control. Automatic measure of density and control compaction modes is aimed at improving the quality of asphalt concrete pavements of roads and improving the quality of asphalt pavements efficiency of technological processes road construction.
Ключевые слова:mathematical modeling, neuro-fuzzy system, hybrid network, Anfis, production rules, hybrid training method, rmse, membership function, PID controller, high-order transfer function, paver, asphalt concrete mixture, density control, automatic control systems, математическое моделирование, нейро-нечеткая система, гибридная сеть, продукционные правила, гибридный метод обучения, функция принадлежности, ПИД-регулятор, передаточная функция высокого порядка, асфальтоукладчик, асфальтобетонная смесь, контроль плотности, система автоматического управления
