Систему автоматизации для прокатных станов разрабатывают ученые ЮУрГУ

В рамках конкурсной программы поддержки проектов «УМНИК» молодые ученые Политехнического института ЮУрГУ разрабатывают систему автоматизированного электропривода для прокатных станов. Разработанная система позволит увеличить прибыль производства за счет сокращения количества поломок оборудования и простоя стана. Ученые не первый год проводят исследования в этой области и достигли значительных результатов.

Рабочая клеть является основным устройством прокатного стана, так как в ней осуществляется собственно прокатка металла. От конструкции рабочей клети в значительной степени зависят все показатели работы прокатного стана: производительность, качество продукции, расход энергетических и материальных ресурсов. Воспользовавшись программой MatLab, ученые ЮУрГУ проанализировали режимы работы главного привода прокатной клети и разработали его математическую модель.

Во время захвата металла на толстолистовом прокатном стане возникают дополнительные ударные нагрузки на корпус конструкции, что увеличивает величину динамической нагрузки на прокатную клеть.

 «Прокатная клеть толстолистового стана характеризуется высокой нагрузкой, например, момент прокатки может достигать до 6·106 Нм, а усилие прокатки – 12000 тонн. Такие нагрузки могут привести к преждевременному разрушению валков, соединительных муфт, зубчатых передач, шпинделя и его узлов», – рассказала Екатерина Гартлиб, сотрудник кафедры «Электропривод, мехатроника и электромеханика».

Разработка ученых уникальна тем, что для расчета момента прокатки и просадки используется нейронная сеть. На аналогах прокатной клети, которых в мире всего три (две находятся в России, одна – в Китае) интеллектуальные системы не используются. Ученые полагают, что разработанную систему автоматизации можно использовать и на других прокатных клетях горячей прокатки, чтобы сократить величину динамического момента.

«Экспериментальные данные, проводившиеся на прокатной клети стана 5000 ПАО «ММК» показали, что большая динамическая нагрузка приводит к быстрому износу этого оборудования, и, следовательно, к непреднамеренным простоям и потерям прибыли», – говорит ученый.

В дальнейшем запланирована разработка системы автоматизированного электропривода с применением нейронной сети, которая будет рассчитывать величину предразгона прокатных валков на основе данных, поступающих с датчиков клети. Это позволит сократить динамическую нагрузку в момент захвата металла на листовых прокатных станах.

Система автоматизированного электропривода найдет применение в металлургической промышленности – в прокатном производстве. Победа в конкурсе УМНИК, позволила получить финансирование в размере 500 тыс. руб. на развитие проекта.

«Конкурсы грантовой поддержки – это возможность познакомиться с единомышленниками, научится презентовать себя, свои проекты и идеи. Открываются перспективы  сделать из проекта налаженное производство, обретя поддержку от других людей. Можно выйти за рамки исследования и узнать что-то новое для себя, развить определенные компетенции и навыки», – поделилась Екатерина Гартлиб.

Южно-Уральский государственный университет – это университет трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году ЮУрГУ победил в конкурсе по программе «Приоритет 2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ), который призван решить задачи национального проекта «Наука и университеты».


Читайте нас:

Екатерина Порошина, фото: photogenica.ru
Дата события: 
вторник, 28 февраля, 2023 - 09:30
Контактное лицо по новости: 
Отдел внешних коммуникаций, тел.: 272-30-11
Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.