автореферат диссертации по технологии материалов и изделия текстильной и легкой промышленности, 05.19.02, диссертация на тему:Оптимизация процесса трепания при обработке льнотресты в зависимости от её влажности и отделяемости

На правах рукописи

00345735Б

ЕФРЕМОВ Александр Сергеевич ^

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ТРЕПАНИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ЛЬНОТРЕСТЫ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ЕЁ ВЛАЖНОСТИ И ОТДЕЛЯЕМОСТИ

Специальность 05.19.02 "Технология и первичная обработка текстильных материалов и сырья"

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

1 2 ДЕК 2908

Кострома, 2008

003457356

Работа выполнена в Костромском государственном технологическом университете на кафедрах технологии производства льняного волокна и автоматики и микропроцессорной техники.

Научный руководитель: кандидат технических наук,

профессор Дроздов Владимир Георгиевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук (спец. 05.19.02),

профессор Иванов Анатолий Николаевич (Военная академия РХБ защиты им.Маршала Советского Союза С.К.Тимошенко, г. Кострома)

кандидат технических наук (спец. 05.19.01), доцент Ломагин Василий Николаевич (Костромской государственный технологический университет)

Ведущая организация: ФГОУ ВПО Костромская государственная

сельскохохяйственная академия

Защита состоится «25» декабря 2008г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.093.01 в Костромском государственном технологическом университете по адресу: 156005, г. Кострома, ул. Дзержинского, 17, ауд. 214.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Костромского государственного технологического университета.

Автореферат разослан «24 » ноября 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор

П.Н. Рудовский

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Несмотря на многочисленные усилия по совершенствованию технологий по первичной обработке льна в России, технология производства длинного льняного волокна остается трудоемкой и мало автоматизированной. Поступающее на льнозаводы сырье имеет очень высокую варьируемость параметров, что приводит к тому, что большая доля льнотресты обрабатывается при неоптимальных условиях. Одним из путей повышения выхода длинного волокна является оптимизация технологических режимов процесса переработки льна. Непрерывный контроль параметров слоя льнотресты позволяет оперативно получать сведения об их изменении. Создание системы оптимизации режимов обработки льняной тресты в зависимости от изменения ее свойств позволяет решить задачу обеспечения необходимых условий производства длинного волокна и улучшения его качества.

В настоящее время не исследованы вопросы управления технологическим процессом трепания льнотресты при одновременном воздействии нескольких возмущающих факторов. Вместе с тем существует необходимость разработки таких многофакторных систем управления. На решение этой актуальной задачи и направлена данная диссертационная работа. Нами предлагается система управления процессом получения длинного льняного волокна, в которой предусмотрен непрерывный совместный контроль влажности и отделяемое™ льнотресты. Акцент именно на эти факторы сделан в силу их определяющего влияния на режимы обработки льнотресты, а также качественные и количественные характеристики льноволокна.

Работа выполнялась при поддержке РФФИ, грант № 08-08-97508-р_центр_а «Разработка метода измерения характеристик льнотресты и исследование их влияния на режим обработки тресты в МТА».

ЦЕЛЬЮ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ является увеличение выхода длинного льняного волокна при сохранении его качества за счет создания системы оптимизации частоты вращения трепальных барабанов и скорости движения зажимного транспортера при совместном изменении влажности и отделяемости обрабатываемой льнотресты.

ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ:

1. Исследовать закономерности влияния свойств льняной тресты и изменения структурных параметров слоя на режимы обработки сырца в процессе трепания.

2. Разработать и исследовать методы контроля параметров слоя льнотресты в потоке и обосновать рациональные условия их реализации.

3. Разработать нейронную сеть для поиска оптимальных режимов обработки льняной тресты в зависимости от совместного влияния возмущающих факторов с целью обеспечения максимальной технологической эффективности производства льняного волокна.

4. Исследовать функционирование системы оптимизации режимов работы трепальной машины при совместном влиянии возмущающих воздействий. Разработать принципы внедрения разработанной системы.

5. Осуществить оценку экономической эффективности разработанной системы при ее внедрении на льнозаводах.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В диссертационной работе были использованы методы разработки систем управления на основе нейронных сетей с применением теории нечетких множеств, теоретические и экспериментальные исследования в области химии полимеров применительно к льняному сырью, методы ближней инфракрасной спектрометрии для построения корреляционных моделей по свойствам льнотресты, принципы теории автоматического управления и теории дифференциальных и интегральных исчислений и расчета погрешностей измерений. Использовались программные средства Matlab 6.5, Neural Network Toolbox 4.0, Fuzzy Logic Toolbox 2.1, MathCad 2000, OPUS 5.5, C++Builder 6.0, Neuro-40, RasterlD 3.6, MS Excel 2003.

Для проведения экспериментальных исследований использовалось производственное и специализированное лабораторное оборудование фирмы «Bruker Optics». Показатели качества льнотресты и льноволокна определялись и оценивались по стандартным методикам.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ И РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ: Практическая ценность диссертационной работы определяется полученными результатами исследования, ориентированными на создание комбинированной системы оптимизации режимов обработки льнотресты в процессе трепания в зависимости от ее влажности и отделяемости. Практическую значимость имеют:

1. вариант реализации системы непрерывного контроля отделяемости льнотресты в технологическом процессе с использованием ИК-спектрометрии, обеспечивающей оценку этого параметра с достаточной степенью точности;

2. система управления режимами работы трепальной машины на основе гибридной нейронной сети в зависимости от совокупного влияния ряда параметров льнотресты, что может быть использовано как для

моделирования, так и непосредственно при реализации технологического процесса обработки льнотресты;

3. метод определения среднего угла положения и дезориентации стеблей с использованием систем технического зрения, что позволяет определить величину пригодности слоя к обработке трепанием в потоке. Результаты работы явились основой для разработки комплекса оптимизации режимов работы трепальной машины, принятого ООО «Промтекс».

Разработанная в ходе диссертационной работы система управления рекомендована ГНУ «ВНИИЛК» к внедрению при создании новых мяльно-трепальных агрегатов и использованию в учебном процессе при подготовке инженеров но специальности 05.19.02 "Технология и первичная обработка текстильных материалов и сырья"

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В диссертационной работе впервые:

1. разработан алгоритм оптимизации технологических режимов работы трепальной машины в зависимости от взаимного влияния влажности и отделяемости льнотресты;

2. разработана методика определения отделяемости льнотресты с использованием инфракрасных спектров;

3. получена двухфакторная корреляционная модель, позволяющая проводить совместный анализ влажности и отделяемости льнотресты;

4. разработана методика для определения среднего угла положения и дезориентации стеблей в слое льнотресты на основе метода «особых точек» с использованием систем технического зрения, что позволяет определить величину пригодности слоя к обработке трепанием в потоке. АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения диссертационной работы

докладывались и обсуждались:

на международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности» (г.Иваново, 2006, 2007); на международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона» (г.Кострома 2006,2007); на общероссийском научном семинаре по «Научным проблемам агропромышленной переработки лубоволокнистых материалов» (г.Кострома, 2007); на Всероссийском научном семинаре «Научные проблемы агропромышленной переработки лубоволокнистых материалов» (г.Кострома, 2007); на Научно-практическом семинаре «Проблемы автоматизации и информатизации управления технологическими и социально-экономическими процессами и производствами» (г.Кострома, 2008); на

производственном совещании ОАО «Шекснинский льнозавод» (г.Шексна, 2008); на международной научно-практической конференции «Высокоэффективные разработки и инновационные проекты в льняном комплексе России» (г.Вологда, 2008); на международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона (ЛЕН-2008)» (г. Кострома, 2008); на расширенном заседании кафедры технологии производства льняного волокна КГТУ (г.Кострома, 2008); на научно-исследовательском семинаре ООО «Брукер» (г.Москва, 2008).

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации опубликовано 17 научных работ, из них 2 в журналах, входящих в «Перечень...» ВАК РФ, 5 в отраслевых журналах и 10 в научных сборниках.

Получено положительное решение о выдаче патента на изобретение «Способ получения длинного льняного волокна» №2007115512/12(016844) от 22.08.2007.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертация изложена на 158 страницах; состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов, приложения и списка цитируемой литературы из 112 наименований; содержит 56 рисунков, 21 таблицу и 3 приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, отражены' научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проведен анализ причин, приводящих к потерям льноволокна при его механической обработке. Показано, что мяльно-трепальный агрегат (МТА) представляет собой объект с множеством взаимовлияющих возмущающих и управляющих факторов. В качестве возмущающих воздействий исследованы наиболее значимые факторы: влажность и отделяемость льняной тресты, а также величина пригодности слоя стеблей к трепанию. Выбор управляющих факторов обусловлен возможностью их регулирования в автоматическом режиме. Такими факторами были выбраны частота вращения трепальных барабанов и скорость движения зажимного транспортера.

Проведен анализ неоднородности влажности и отделяемости по длине слоя льнотресты. Показано, что неоднородность свойств существенно сказывается на выходе длинного волокна. В ходе анализа и исследований установлено, что доля льнотресты, которая подвергается обработке при неоптимальных условиях, составляет до 25%.

Была обоснована необходимость организации системы оптимизации режимов трепания в зависимости от свойств льнотресты с цепью минимизации

потерь и повышения технологической эффективности производства. Были сформулированы направления исследований для решения поставленной цели.

Во второй главе в ходе анализа установлено, что значительные потери длинного волокна обусловлены существенным изменением свойств льнотресты и неадекватным к этим изменениям режимом процесса трепания.

Проведен анализ существующих математических моделей процесса трепания. Установлено, что существующие регрессионные модели не описывают весь диапазон свойств льнотресты и имеют значительные расхождения у разных авторов. Кроме того, эти модели не всегда применимы в реальных условиях производства. С учетом этого обоснована необходимость использования методов аппроксимации экспериментальных данных, полученных на производственном оборудовании, на всю возможную технологическую область режимов процесса трепания при обработке льнотресты. Исследованы диапазоны свойств льнотресты, перекрываемые проанализированными регрессионными моделями.

Проведенный анализ систем управления процессом трепания показал, что предлагаемые системы построены по принципу компенсации только одного возмущающего фактора, при этом все другие факторы считаются неизменными или малозначимыми. Систем оптимизации технологических режимов, позволяющих проводить комбинированное управление процессом обработки льнотресты по нескольким факторам, на сегодняшний день не существует.

Обоснована необходимость разработки системы контроля наиболее важных параметров льнотресты в потоке. В ходе анализа установлено, что перспективным методом для создания такой системы является использование инфракрасной (ИК) спектрометрии, а для реализации системы оптимизации технологических режимов в зависимости от свойств льнотресты необходимо применение нейронных сетей (НС) на основе нечетких множеств.

В третьей главе приводится обоснование возможности организации автоматизированной системы контроля одних из основных параметров льнотресты: влажности, отделяемости и пригодности слоя к трепанию. Предлагается определять показатель пригодности к трепанию в зависимости от дезориентации и среднего угла положения стеблей в слое льнотресты.

Дезориентация и средний угол положения стеблей при этом определяются с использованием обработки видеоизображений с применением технологий распознавания образов. Для поиска особенностей изображения слоя льнотресты за основу был взят метод «особых точек». Для решения данной задачи использовалась доработанная программа Ыеиго-40. В ходе анализа изображений слоя льнотресты был разработан ряд фильтров, позволяющих не учитывать

графические объекты, которые не представляют информационной ценности. Последующий расчет дезориентации и среднего угла положения стеблей осуществляется управляющей программой.

Для определения влажности и отделяемости предложено использовать методы инфракрасной спектрометрии ближней области (БИК). В ходе проведенного анализа установлено, что значение отделяемости можно определить по количеству низкомолекулярных фенольных соединений - флаванолов, которые относятся к химическим соединениям ароматической структуры и проявляют себя в области 7100-6300 см"1. В процессе приготовления тресты флаванолы окисляются под действием ферментов, что свидетельствует о нормальном протекании процесса вылежки. Чем меньше флаванолов осталось в льнотресте, тем выше отделяемость. Влияние влажности на результаты измерения при этом по всей ширине данной области минимально. Кроме того, удалось установить длину волны ИК излучения, на которой влияние влажности на результат измерения отсутствует полностью и интенсивность спектра определяется только ароматическими соединениями, что позволяет проводить независимые измерения отделяемости с достаточной точностью (рисунок 1).

Волновое число, см'1

Рисунок 1. - ИК спектры льнотресты в области 7100-6300 см"'.

Анализ спектра показал, что при парном сравнении образцов тресты с одинаковой отделяемостью и разной влажностью имеет место пересечение спектров в области 6758 см"', что позволяет исключить влияние влажности на результат измерения отделяемости на этой длине волны. С учетом интенсивности отраженного ИК спектра в этой области /6„, построена калибровочная модель для определения отделяемости:

О = -40,5-/675, +9,38.

С помощью метода Quant 2 была получена двухфакторная калибровочная модель, позволяющая проводить совместный анализ отделяемости и влажности льнотресты.

На основании исследований получена также калибровочная модель по содержанию волокна в льнотресте. Кроме этого указано на возможность определения диаметра стеблей льнотресты методом БИК спектрометрии.

Проведенные исследования позволяют утверждать, что при соответствующем аппаратном оформлении возможно создание системы автоматического контроля практически всех основных технологических и структурных параметров льнотресты и на ее основе системы управления процессом получения длинного волокна.

В четвертой главе приводится анализ разработанной НС. Обоснована целесообразность использования теории нечетких множеств для решения поставленной задачи. Их применение обусловлено отсутствием точных соответствий между свойствами сырья и режимами обработки, имеются только рекомендации, что позволило проанализировать тенденции по оптимизации частоты вращения и скорости транспортирования сырца. Приведен расчет критерия оптимальности для определения наибольшей эффективности технологического процесса. Предложенный критерий используется для расчета оптимальных режимов трепания.

По влажности и отделяемости льнотресты разработаны функции принадлежности. Формирование обучающей и тестовой выборки для нейронной сети проводилось на основе экспериментальных данных предыдущих исследователей, данных ЦНИИЛВ и рекомендаций в справочной литературе. На основании проведенного анализа установлены границы нечетких множеств и правила соответствия между группами параметров льнотресты и группами режимов обработки.

За основу была выбрана пятислойная гибридная нейронная сеть, использующая алгоритм Сугэно (Sugeno) 1-го порядка (рисунок 2).

Правила логическое "И"

Выходное

Входные данные

(значения влажности я/^; отделяемости)

-ОС-Функции принадлежности

значение

Рисунок 2. - Структурная схема гибридной нейронной сети

В начале входные данные проходят этап фузификации в соответствии с функциями принадлежности. Затем на основании логических правил каждой группе свойств устанавливается в соответствие диапазон режимов обработки льнотресты. На завершающем этапе происходит активация соответствующих нейронов сети и суммирование результата на выходе (рисунок 3).

Влажность

\

\

\

/ \

/ \

/ \

/

/

/ /

9 20 V

Отделяемость О = 6,5 ед.

3.5

Функции фузифнкадан

\ \ V.

/ V

У

/

ч.

\ V

\

/

Частота вращения трепальных барабанов N = 259об./мин.

•е-

и

о

9.5

•А

128

Результат

Рисунок 3. - Правила работы гибридной нейронной сети

1

1

В результате с помощью разработанной гибридной нейронной сети была получена графическая интерпретация зависимости количества воздействий и частоты вращения трепальных барабанов от двух возмущающих факторов: влажности и отделяемости льнотресты (рисунок 4). Скорость транспортирования сырца определяется из полученных значений числа воздействий и частоты вращений барабанов.

а) б)

Рисунок 4. - Зависимости а) - количества воздействий, б) - частоты вращения трепальных барабанов от влажности и отделяемости льнотресты

Впервые реализована система оптимизации частоты вращения трепальных барабанов и скорости транспортирования в зависимости от непрерывно изменяющихся значений влажности и отделяемости льнотресты. Предложены рекомендации по реализации системы оптимизации на основе разработанной гибридной НС с применением нечеткой логики и системы контроля свойств льнотресты на основе ИК спектрометрии.

Изначально определяется значение величины пригодности слоя льнотресты к обработке трепанием. Система управления в случае низкого значения данного показателя, выдает информацию о непригодности слоя к обработке трепанием. Дальнейшие действия возлагаются на оператора мяльно-трепального агрегата, он должен либо приостановить работу МТА и направить исходное сырье (тресту) на прочес с целью устранения высокой дезориентации стеблей, либо отрегулировать работу рулоноразмотчика и слоеформирующей машины.

Данные по влажности и отделяемости передаются на компьютер в НС, а затем через АЦП передаются на частотные регуляторы, которые управляют частотой вращения двигателей трепальных секций (рисунок 5). Сигнал о влажности и отделяемости льнотресты поступает на ЭВМ непрерывно, управляющее воздействие формируется лишь при существенном изменении влажности или отделяемости.

технологическая линия i_^ управляющий сигнал

• информационный канал

Рисунок 5. - Упрощенная структурная схема системы оптимизации режимов процесса трепания с применением НС

В качестве ИК спектрометра может быть использован Antaris MX, для получения видео изображения воспользовались видеокамерой FastVideo-250, регулировка частоты вращения двигателей осуществлялась с использованием частотных преобразователей HITACHISJ-300.

В пятой главе проведен расчет экономической эффективности при внедрении разработанной системы на льнозаводе. Расчет производился на основе моделирования работы системы оптимизации. Затраты на внедрение системы оптимизации режимов процесса трепания на льнозаводе составят 392 тыс. руб., текущие затраты на эксплуатацию системы будут составлять 61,8 тыс. руб./год.

Применение разработанной системы оптимизации позволит получить годовую экономию в размере 1,69 млн. руб. Прибыль, получаемая только за счёт применения системы, составит 450 тыс. руб. в год. В итоге срок окупаемости системы оптимизации режимов трепания в зависимости от свойств льнотресты при использовании на льнозаводе с установленными двумя агрегатами типа МТА-2JI и работающим в одну смену составит около 1,5 лет. ОБЩИЕ ВЫВОДЫ: 1, Впервые решен вопрос оптимизации технологических режимов процесса . трепания в зависимости от непрерывно изменяющихся значений влажности и отделяемости льнотресты. Обоснована необходимость создания автоматизированной системы контроля параметров льнотресты в

движущемся слое и многопараметрической системы оптимизации режимов процесса трепания льнотресты.

2. Использованы современные методы контроля и измерения важнейших параметров качества льнотресты и подтверждена их практическая ценность для создания системы оптимизации режимов работы трепальной машины.

3. Перспективными методами для создания автоматизированной системы контроля параметров сырья является использование ИК спектрометрии и систем технического зрения, а для реализации системы оптимизации целесообразно применение нейронных сетей на основе нечетких множеств.

4. Впервые получена корреляционная модель, позволяющая проводить оценку отделяемости льнотресты по ИК спектрам при практически полном исключении влияния влажности.

5. Впервые получена двухфакторная корреляционная модель, позволяющая проводить непрерывную совместную оценку влажности и отделяемости льнотресты в потоке.

6. Впервые разработана методика определения среднего угла положения и дезориентации стеблей на основе технологии «особых точек» с использованием систем технического зрения, что позволяет проводить в потоке измерение показателя пригодности слоя к обработке трепанием.

7. Предложен и испытан вариант системы автоматического контроля отделяемости и влажности и пригодности льнотресты к трепанию и на ее основе системы управления процессом получения длинного волокна.

8. Разработана и исследована пятислойная гибридная нейронная сеть на основе нечетких множеств, позволившая с помощью аппроксимации параметров обеспечить управление технологическим процессом практически во всем технологическом диапазоне значений влажности и отделяемости льнотресты.

9. Применение принципов фузификации параметров льнотресты и использование в работе гибридной нейронной сети данных о тенденции их изменения позволяет обеспечить достаточную точность работы системы оптимизации режимов процесса трепания.

Ю.Оценка эффективности разработанной системы оптимизации режимов процесса трепания в зависимости от значений влажности и отделяемости тресты показала, что прогнозируемый экономический эффект при ее использовании определяется увеличением доли льнотресты, обрабатываемой при оптимальных условиях. Срок окупаемости системы оптимизации при использовании на льнозаводе составит около 1,5 лет.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: Публикации в изданиях, входящих в «Перечень...» ВАК РФ:

1. Ефремов, A.C. Оптимизация процесса получения длинного волокна /A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. - 2007, №6С, С. 130-133.

2. Ефремов, A.C. Определение диаметра стеблей в слое льнотресты /A.C. Ефремов, В.Н. Голубев, В.Г. Дроздов // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. - 2008, №4С.

Публикации в других изданиях:

1. Ефремов, A.C. Контроль дезориентации в слое льнотресты / A.C. Ефремов, A.A. Катков, В.Г. Дроздов // Вестник ВНИИЛК. - 2007. - №3. С. 54-56.

2. Дроздов, В.Г. Автоматический контроль влажности льнотресты методом ИК спектрометрии / В.Г. Дроздов, A.A. Катков, A.C. Ефремов // Вестник ВНИИЛК. - 2007. - №3. С. 52-54.

3. Катков, A.A. Автоматический контроль влажности льнотресты / A.A. Катков, A.C. Ефремов // Актуальные вопросы развития отраслей льноводства и коноплеводства: тез. докл. междунар. научно-технич. конференция молодых ученых / Институт лубяных культур УААН -Глухов, Украина 2007.

4. Ефремов, A.C. Автоматический контроль дезориентации льнотресты / A.C. Ефремов, A.A. Катков // Актуальные вопросы развития отраслей льноводства и коноплеводства: тез. докл. междунар. научно-технич. конференция молодых ученых / Институт лубяных культур УААН -Глухов, Украина 2007.

5. Ефремов, A.C. Построение математической модели МТА с использованием нейронных сетей / A.C. Ефремов, А.Б. Лапшин, В.Г. Дроздов // Глобальный научный потенциал: тез. докл. междунар. науч. конференции -Тамбов, 2006.

6. Ефремов, A.C. Моделирование процесса трепания льняной тресты / A.C. Ефремов // Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона: тез. докл. междунар. науч. конференции — Кострома, 2006.

7. Ефремов, A.C. Автоматизация процесса получения длинного льноволокна / A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона: тез. докл. междунар. науч. конференции - Кострома, 2006.

8. Ефремов, A.C. Автоматизация определения дезориентации стеблей в слое льнотресты / A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // Современные технологии и

оборудование текстильной промышленности: тез. докл. междунар. науч. конференции - Москва, 2007.

9. Ефремов, A.C. Автоматизация процесса определения отделяемости льнотресты / A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности: тез. докл. науч. конференции - Иваново, 2007.

Ю.Ефремов, A.C. Разработка нейросетевой системы автоматизации процесса слоеформирования льнотресты / A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // Компьютерная интеграция производства и ИЛИ технологии: материалы науч. конференции - Оренбург, 2007.

П.Ефремов, A.C. Лабораторная модель для определения влияния дезориентации стеблей в слое льнотресты на выход длинного волокна / A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // Развитие профессионального инженерного образования: от текстильного института к инновационному университету: тез. докл. науч. конференции - Кострома, 2007.

12.Ефремов, A.C. Применение нейронных сетей для автоматизации процесса мятья льнотресты / A.C. Ефремов, A.A. Катков, В.Г. Дроздов // Сборник научных трудов молодых ученых КГТУ. - Кострома, 2007.

1 З.Ефремов, A.C. Система автоматического управления мяльно-трепальным агрегатом на основе нейронных сетей / A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // Теоретические знания - в практические дела: матер, межвузовской научно-практич. конференции - Омск, 2008.

М.Ефремов A.C. Определение отделяемости льнотресты методом ИК-спектрометрии ближнего диапазона / ВИНИТИ. - М., 2008. - 5с. -03.10.2008.

15.Ефремов A.C. Система оптимизации режимов работы трепальной машины на основе нейронной сети с использованием аппарата нечеткой логики /

A.C. Ефремов, В.Г. Дроздов // ВИНИТИ. - М., 2008. - 7с. - 03.10.2008.

Патенты и положительные решения:

1. Положительное решение о выдаче патента на изобретение от 22.08.2007 I

B.Г. Дроздов, A.A. Катков, A.C. Ефремов, В.Л. Бронза. Управление режимом работы мяльно-трепального агрегата в зависимости от влажности льнотресты. Заявка № 2007115512/12(016844).

Ефремов Александр Сергеевич ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ТРЕПАНИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ЛЬНОТРЕСТЫ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ЕЁ ВЛАЖНОСТИ И ОТДЕЛЯЕМОСТИ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 21.11.08 Формат бумаги 60x84 1/16. Печать трафаретная. Печ.л. 1,0. Заказ 460. Тираж 100. Костромской государственный технологический университет. Редакдионно-издательский отдел. Кострома, ул. Дзержинского, 17.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ причин снижения качества переработки льнотресты

1.1 Анализ причин возникновения неоднородности свойств льнотресты

1.2 Причины потерь льноволокна в процессе трепания у^

1.3 Анализ влияния свойств льнотресты на режимы обработки и качество длинного волокна.

1.3.1 Влияние параметра пригодности к трепанию на технологические режимы

1.3.2 Влияние влажности льнотресты на технологические режимы

1.3.3 Влияние отделяемости льнотресты на технологические режимы

1.4 Постановка задачи 29 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Глава 2. Анализ существующих математических моделей и систем управления процесса трепания.

2.1 Обзор систем управления процессом трепания

2.1.1 Основные принципы организации систем управления

2.1.2 Анализ систем управления процессом трепания

2.2 Математические регрессионные модели процесса трепания

2.2.1 Особенности построения математических моделей

2.2.2 Анализ математических моделей процесса трепания 43 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Глава 3. Система определения и контроля параметров льнотресты 52 3.1 Определения среднего угла дезориентации и среднего угла положения стеблей в слое льнотресты

3.1.1 Описание метода «особых точек»

3.1.2 Определения среднего угла дезориентации стеблей льнотресты

3.1.3 Определения среднего угла положения стеблей в слое 59 3.2 Определение влажности и отделяемости тресты методом инфракрасной спектрометрии

3.2.1 Определение влажности льнотресты

3.2.2 Определение отделяемости льнотресты

3.2.3 Обоснование возможности использования инфракрасной спектрометрии для определения диаметра стеблей льнотресты, содержания и прочности волокна

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Глава 4. Разработка системы оптимизации режимов процесса трепания с использованием аппарата нейронных сетей

4.1 Разработка критерия оптимальности процесса трепания

4.1.1 Анализ критериев оптимальности для процесса трепания

4.1.2 Реализация принятого критерия оптимальности

4.2 Разработка структуры нейронной сети для системы оптимизации режимов работы трепальной машины

4.2.1 Формирование первичного набора данных для нейронной сети

4.2.2 Фузификация входных данных для нейронной сети

4.2.3 Формирование обучающей выборки и логических правил работы нейронной сети

4.2.4 Выбор оптимальных режимов обработки льнотресты в процессе трепания

4.3 Оценка качества работы нейронной сети для трепальной машины

4.4 Моделирование работы нейронной сети

4.5 Разработка структурной схемы системы оптимизации и практическая реализация 116 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Глава 5. Расчёт условно-годовой экономии при внедрении на льнозаводе системы оптимизации режимов процесса трепания

5.1. Расчёт производственной программы

5.2. Расчет условно-годовой экономии при использовании системы оптимизации режимов работы трепальной машины

5.2.1. Расчёт изменения объёма товарной продукции

5.2.2. Расчёт изменения себестоимости товарной продукции

5.3. Срок окупаемости затрат, связанных с внедрением системы оптимизации режимов работы трепальной машины 134 5.4 Технико-экономические показатели системы оптимизации режимов работы трепальной машины 136 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ИТОГОВЫЕ ВЫВОДЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Несмотря на многочисленные усилия по совершенствованию технологий по первичной обработке льна в России, технология производства длинного льняного волокна остается трудоемкой и мало автоматизированной. Поступающее на льнозаводы сырье имеет очень высокую варьируемость параметров, что приводит к тому, что большая доля льнотресты обрабатывается при неоптимальных условиях. Одним из путей повышения выхода длинного волокна является оптимизация технологических режимов процесса переработки льна. Непрерывный контроль параметров слоя льнотресты позволяет оперативно получать сведения об их изменении. Создание системы оптимизации режимов обработки льняной тресты в зависимости от изменения ее свойств позволяет решить задачу обеспечения необходимых условий производства длинного волокна и улучшения его качества.

В настоящее время не исследованы вопросы управления технологическим процессом трепания льнотресты при одновременном воздействии нескольких возмущающих факторов. Вместе с тем существует необходимость разработки таких многофакторных систем управления. На решение этой актуальной задачи и направлена данная диссертационная работа. Нами предлагается система управления процессом получения длинного льняного волокна, в которой предусмотрен непрерывный совместный контроль влажности и отделяемости льнотресты. Акцент именно на эти факторы сделан в силу их определяющего влияния на режимы обработки льнотресты, а также качественные и количественные характеристики льноволокна.

Работа выполнялась при поддержке РФФИ, грант № 08-08-97508-рцентра «Разработка метода измерения характеристик льнотресты' и исследование их влияния на режим обработки тресты в МТА».

ЦЕЛЬЮ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ является увеличение выхода длинного льняного волокна при сохранении его качества за счет создания системы оптимизации частоты вращения трепальных барабанов и скорости движения зажимного транспортера при совместном изменении влажности и отделяемое™ обрабатываемой льнотресты. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В диссертационной работе были использованы принципы организации систем управления на основе нейронных сетей с применением теории нечетких множеств, методы ближней инфракрасной спектрометрии для построения корреляционных моделей по свойствам льнотресты, принципы теории автоматического управления. Использовались программные средства Matlab 7.0, Neural Network Toolbox 4.0, Fuzzy Logic Toolbox 2.1, MathCad 2000, OPUS 5.5, C-H-Builder 6.0, Neuro-40, RasterlD 3.6, Statistica 6.0, MS Excel 2003.

Для проведения экспериментальных исследований использовалось производственное и специализированное лабораторное оборудование. Показатели качества льнотресты и льноволокна определялись и оценивались по стандартным методикам.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ:

Практическая ценность диссертационной работы определяется полученными результатами исследования, ориентированными на создание комбинированной системы оптимизации режимов обработки льнотресты в процессе трепания в зависимости от ее влажности и отделяемости. Практическую значимость имеют:

1. вариант реализации системы непрерывного контроля отделяемосги льнотресты в технологическом процессе с использованием ИК-спектрометрии, обеспечивающей оценку этого параметра с достаточной степенью точности;

2. система управления режимами работы трепальной машины на основе гибридной нейронной сети в зависимости от совокупного влияния ряда параметров льнотресты, что может быть использовано как для моделирования, так и непосредственно при реализации технологического процесса обработки льнотресты;

3. метод определения-среднего угла положения и дезориентации стеблей с использованием систем технического зрения, что позволяет определить величину пригодности слоя к обработке трепанием в потоке. Результаты работы явились основой для разработки комплекса оптимизации режимов работы трепальной машины, принятых ООО «Промтекс» (Приложение I).

Разработанная в ходе диссертационной работы, система управления рекомендована ГНУ «ВНИИЛК» к внедрению при создании новых мяльно-трепальных агрегатов и использованию в учебном процессе при подготовке инженеров по специальности 260701 "Технология и оборудование производства натуральных волокон".

НАУЧНАЯ НОВИЗНА:

1. разработан алгоритм оптимизации технологических режимов работы трепальной машины в зависимости от взаимного влияния влажности и отделяемости льнотресты;

2. разработана методика определения отделяемости льнотресты с использованием инфракрасных спектров;

3. получена двухфакторная корреляционная модель, позволяющая проводить совместный анализ влажности и отделяемости льнотресты;

4. разработана методика для определения среднего угла положения и дезориентации стеблей в слое льнотресты на основе метода «особых точек» с использованием систем технического зрения, что позволяет определить величину пригодности слоя к обработке трепанием в потоке.

ИТОГОВЫЕ ВЫВОДЫ

В итоге выполненных в диссертационной работе исследований получены следующие основные результаты:

1. Впервые решен вопрос оптимизации технологических режимов процесса трепания в зависимости от непрерывно изменяющихся значений влажности и отделяемости льнотресты. Обоснована необходимость создания автоматизированной системы контроля параметров льнотресты в движущемся слое и многопараметрической системы оптимизации режимов процесса трепания льнотресты.

2. Использованы современные методы контроля и измерения важнейших параметров качества льнотресты и подтверждена их практическая ценность для создания системы оптимизации режимов работы трепальной машины.

3. Перспективными методами для создания автоматизированной системы контроля параметров сырья является использование РЖ спектрометрии и систем технического зрения, а для реализации системы оптимизации целесообразно применение нейронных сетей на основе нечетких множеств.

4. Впервые получена корреляционная модель, позволяющая проводить оценку отделяемости льнотресты по ИК спектрам при практически полном исключении влияния влажности.

5. Впервые получена двухфакторная корреляционная модель, позволяющая проводить непрерывную совместную оценку влажности и отделяемости льнотресты в потоке.

6. Впервые разработана методика определения среднего угла положения и дезориентации стеблей на основе технологии «особых точек» с использованием систем технического зрения, что позволяет проводить в потоке измерение показателя пригодности слоя к обработке трепанием.

7. Предложен и испытан вариант системы автоматического контроля отделяемости и влажности и пригодности льнотресты к трепанию и на ее основе системы управления процессом получения длинного волокна.

8. Разработана и исследована пятислойная гибридная нейронная сеть на основе нечетких множеств, позволившая с помощью аппроксимации параметров обеспечить управление технологическим процессом практически во всем технологическом диапазоне значений влажности и отделяемости льнотресты.

9. Применение принципов фузификации параметров льнотресты и использование в работе гибридной нейронной сети данных о тенденции их изменения позволяет обеспечить достаточную точность работы системы оптимизации режимов процесса трепания.

Ю.Оценка эффективности разработанной системы оптимизации режимов процесса трепания в зависимости от значений влажности и отделяемости тресты показала, что прогнозируемый экономический эффект при ее использовании определяется увеличением доли льнотресты, обрабатываемой при оптимальных условиях. Срок окупаемости системы оптимизации при использовании на льнозаводе составит около 1,5 лет.

1. Марков В.В. Первичная обработка лубяных культур. — М.: Легкая индустрия, 1969.

2. Марков В.В., Суслов Н.Н., Трифонов В.Г., Ипатов A.M. Первичная обработка лубяных волокон: Учебник для студентов вузов текстильной промышленности. М.: Легкая индустрия, 1974. - 415с.

3. Лапшин А.Б. Развитие теории процесса получения трепанного льняного волокна: Дис. . докт.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. — Кострома, 2002. 385 с.

4. Дьячков В.А. Теоретическое обоснование технологических и конструктивных параметров машин для производства длинных волокон льна: Дис. . докт.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. Кострома, 2003.-360 с.

5. Виноградова А.Е. Совершенствование метода оценки качества льняной тресты Дис. . канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. -Кострома, 2005. 179 с.

6. Дроздов Ю.В. Разработка автоматизированной системы контроля и управления положением слоя стеблей при получении трепанного льна: Дис. . канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. Кострома, 2004.

7. ГОСТ 2975 73. Треста льняная. Технические условия. - М.: ИПК Изд-во стандартов, 1973.

8. Дроздов В.Г., Катков А.А., Ефремов А.С. Автоматический контроль влажности льнотресты методом ИК спектрометрии // Вестник Всерос. НИИ Ж. 2007. - №3. - С. 52-54.

9. Конушин А.С. Алгоритмы построения трехмерных компьютерных моделей реальных объектов для систем виртуальной реальности: Автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук. -М., 2005.

10. Ю.Конушин А.С. Слежение за точечными особенностями сцены // Графика и мультимедиа. 2003. - №12.

11. П.Лапшин А.Б., Пашин E.JL, Румянцев А.Ф. Изменение угла дезориентации стеблей при их взаимодействии с утоняющими дисками слоеформирующей машины // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. — 1999. — №4. С. 23-26.

12. Мухитдинов М.М., Мусаев Э.С. Оптические методы и устройства контроля влажности. -М.: Энергоатомиздат, 1986.13000 «Брукер»: www.bruker.ru

13. Булатов М.И., Калинкин И.П. Практическое руководство по фотометрическим методам анализа. —JL: Химия, 1986.

14. Ипатов A.M. Теоретические основы механической обработки стеблей лубяных культур: Учебное пособие для вузов. — М: Легпромбытиздат, 1989.

15. Заводская первичная обработка льна: Справочник / Под общ. ред. В.Н. Храмцова. М.: Легкая и пищевая промышленность. - 1984.

16. Лапшин А.Б., Верижникова Н.М. Изменение пригодности слоя к обработке трепанием за счет взаимодействия стеблей с мяльными вальцами // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1998. - № 3. - С. 117-119.

17. Пальмов А.К. Исследование и совершенствование формирования стеблевого слоя на мяльно-трепальных агрегатах льнозаводов: Дис. . канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. — Кострома, 1979. — 174 с.

18. Новиков Э.В., Корабельников Р. В. Теоретико-экспериментальные модели для определения выхода длинного волокна при трепании // Вестник КГТУ. 2004. - №9.

19. Новиков Э.В., Корабельников Р.В. Комплекс для прогнозирования важнейших параметров и характеристик при трепании льна // Мат. Междунар. научн.-практ. конф.: Инновации в производстве товаров нового поколения из льна. Вологда, 2005.

20. Новиков Э.В., Корабельников Р.В. Определение комплексного показателя эффективности воздействий на льняное волокно в процессе его переработки // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. -2005.-№4.-С. 13-15.

21. Вихарев С.М. Проблемы автоматизации получения длинного льняного волокна. Кострома: Костромской гос. технол. ун-т, 2007. — 13 с.

22. Катков А.А., Дроздов В.Г, Вихарев С.М. Исследование имитационной модели регулирования мяльно-трепального агрегата // Науч. тр. молодых ученых КГТУ / Костромсокй гос. технол. ун-т. 2008. - Вып.9. - С. 14-17.

23. Виноградова А.Е., Ломагин В.Н., Пашин Е.Л. Инструментальный способ оценки степени вылежки льнотресты // Вестник ВНИИЛК 2005. - №2. -С.104-106.

24. Щечкин В.В. Совершенствование режимов мятья и трепания при обработке тресты на льнозаводах: Дис. . канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. — Кострома, 1982. 174 с.

25. Щечкин В.В. Оптимизация скоростных режимов трепальных машин // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. — 1983. № 3. -С. 27-28.

26. Автоматизированные системы управления технологическими процессами / И.П. Байков, В.Г. Дроздов, В.Н. Ломагин и др.; Под ред. Б.А. Староверова. Кострома: Костромской гос. технол. ун-т, 2000. - 169 с.

27. Петров С.С. Управление режимом работы мяльно-трепального агрегата по показателю отделяемости льнотресты: Дис. . канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. — Кострома, 2007. — 207 с.

28. Благовещенский В.П. Технологические значения влажности льняной тресты: Дис. . канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. — Кострома, 1961.-122 с.

29. Благовещенский В.П. К вопросу влияния влажности льняной тресты на организацию ее переработки // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. — 1960. — № 6. С. 52 — 57.

30. Благовещенский В.П. Влияние влажности материала на обескостривание и выход длинного волокна // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. — 1961. — № 4. С. 30 - 38.

31. Благовещенский В.П. Влияние влажности тресты при ее обработке на качество длинного волокна // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1963. - № 1. - С. 49 - 52.

32. Union АТТС & Vanhauwaert: www.vanhauwaertmachines.com37.3аявка на пат. № 2007115512/12(016844) D01B 1/10. Способ получения длинного льняного волокна.

33. Суслов Н.Н. Элементы анализа плющильного процесса: Дис. . канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ин-т. — Кострома, 1950 . 185 с. .39.3АО «ЭСИ» (производство пектинов): www.esi.ru.

34. ГОСТ 10330-76 Лен трепаный. Технические условия. М.: ИПК Изд-во стандартов, 1976.

35. Пашин Е.Л. Формирование выхода длинного волокна при обработке стеблей на мяльно-трепальном агрегате // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1999. - №3. - С. 24 - 27.

36. Суслов Н.Н. Исследование процесса трепания льна: Дис. докт.техн.наук / Моск. текстильный инст-т.-М., 1961.

37. Левитский И.Н. Новое в обескостривании лубоволокнистых материалов. — Кострома: Костромской гос. технол. ун-т. Т.2, 1994.

38. Сорокин Н.К., Харитова А.А., Полторацкий А.К. О степени влияния некоторых факторов мятья и трепания на результаты механической обработки льняной стланцевой тресты // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1977. - №1. — С. 29 — 32.

39. Дьячков В.А. Проектирование машин первичной обработки лубяных волокон и средств механизации трудоемких процессов. — Кострома: Костром, гос. технол.ун-т, 1996. 40 С.

40. Дьячков В.А. Проектирование машин для первичной обработки лубяных волокон: учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. - Кострома.: Костром, гос. технол.ун-т, 2006.

41. Катков А.А. Управление режимом работы мяльно-трепального агрегата в зависимости от влажности льнотресты: Дисс.канд.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. Кострома, 2008. - 168 С.

42. Румянцева И.А., Пашин E.JI. Прогнозирование результатов переработки льна с использованием нейросетевого анализа // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 2007. — №2. — С. 127 - 129.

43. Методика определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений. -М.: ВНИИПИ, 1988. 51 С.

44. Bruker Corporation: www.brukeroptics.com

45. Материалы международной научно-практической конференции «Высокоэффективные разработки и инновационные проекты в льняном комплексе России» / Правительство Вологодской области. — Вологда, 2008.

46. Лапшин А.Б., Пашин E.JT. Влияние разворота слоя на пригодность стеблей к трепанию//Изв. вузов. Технология текстильной промышленности.2001.-№ 2.-С. 33-35.

47. Конюшин А.С. Слежение за точечными особенностями сцены (point feature tracking) // Графика и мультимедиа. Электронный журнал.

48. Конюшин А.С. Алгоритмы построения трехмерных компьютерных моделей реальных объектов для систем виртуальной реальности: Автореф. дис. . канд.физ.-матем.наук. -М., 2005.-23 с.

49. Bessaid A., Bechar Н., Fellah М.К. Image analysis and pattern recognition at tool in map interpritation // Technical Acoustics. 2003. - №15.

50. Richard P. Lippmann An Introduction to Computing with Neural Nets // IEEE Acoustics. Speech, and Signal Processing Magazine. 1987. - №4.

51. Гремлих Г.-У. Язык спектров. 2-е изд., перераб. - М.: Брукер Оптик,2002. 94 с.

52. Plank R. OPUS Spectroscopy software: User manual. — 6 version. — Ettlingen: BRUKER Optik GmbH, 2006.

53. Микробиология — в помощь микробиологу: www.microbiologu.ru.

54. Голубев В.Н., Шелухина Н.П. Пектин: химия, технология, применение: учебное пособ. М.: PATH ИЭЧ, 1995. - 373 с.

55. Азаров В.И., Буров А.В., Оболенская А.В. Химия древесины и синтетических полимеров: Учебник для вузов. СПб.: СПбЛТА, 1999. -628 с.

56. Оболенская А.В. Определение количества пектинов: метод, указания к л.р. по химии древесины и целлюлозы. СПб.: СПбЛТА, 1991.

57. Фролов Ю.Г. Курс коллоидной химии. Поверхностные явления и дисперсные системы. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Химия, 1989. — 465 с.

58. Аналитическая химия. Проблемы и подходы / Кельнер Р., Мерме Ж.-М., Отто М. и др.; перевод под ред. Золотова Ю.А. М.: Мир, ACT. - Т.2, 2004.

59. Сайт о химии: www.xumuk.ru

60. Иванов А.Н. Физико-химические основы технологии приготовления льнотресты: Дис. . докт.техн.наук / Костромской гос. технол. ун-т. -Кострома, 1989. — 535 с.

61. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1992.

62. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. СПб.: Питер, 2003.78.0ссовский С. Нейронные сети для обработки информации: Перев. с польского. М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.

63. Swingler К. Applying Neural Networks, A Practical Guide. London: Academic Press Limited, 1996.

64. Нейронные сети: История развития теории / Под ред. А.И. Галушкина и Я.З. Цыпкина. М.: ИПРЖР, 2001. - 840 с.

65. Зайцев И.В. Нейронные сети, основные модели: Учебное пособие. -Воронеж: Воронежский гос. ун-т, 2002.

66. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. -М.: Финансы и статистика, 2004.- 179 с.

67. Анил К., Мао Д.-Д. Введение в искусственные нейронные сети. -Мичиган, США: Мичиганский гос. ун-т; Исследовательский центр IBM в Альмадене, США, 2006.

68. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. -М.: Мир, 1993.-368 с.

69. Андреев В.В., Мастейкене-Пакалкайте И.Ю. Изучение некоторых конструктивных и технологических факторов процесса трепания волокна // Научно-исследовательские труды ЦНИИЛВ. — М.: Гизлегпром. 1963. — Т.19. - С.3-35.

70. Андреев В.В., Мастейкене-Пакалкайте И.Ю. Изучение некоторых конструктивных и технологических особенностей процесса трепания волокна // Научно-исследовательские труды ЦНИИЛВ. М.: Легкая индустрия. - 1965. - Т.20. - С.3-41.

71. Пашин Е.Л. Зависимость эффективности трепания льна от его свойств и режимов работы трепальной машины // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1998. № 1. - С.19 - 21

72. Лапшин А.Б., Пашин Е.Л. Развитие теории процесса трепания льна. -Кострома: Костромской гос. технол. ун-т, 2004. — 204 с.

73. Портал льняной промышленности «Русский лен»: www.russianflax.ru.

74. Безбабченко А.В., Пашин Е.Л. Зависимость потерь волокна при трепании льна от его свойств и условий обработки // Вестник Всероссийского НИИ по переработке лубяных культур. 2003г. - №1.

75. Вейнберг З.А., Горячева А.В. Влияние способа приготовления льняного волокна на его химический состав и свойства // Научно-исследовательские труды Костромского технол. ин-та. 1958. - Вып. 13.

76. Математические пакеты расширения MatLab: Справочник./ Дьяконов В., Круглов В. СПб.: Питер, 2001. - 408 с.

77. Медведев B.C., Потёмкин В.Г. Нейронные сети MatLab 6.0. М.: Диалог Мифи, 2002.

78. Консультационный центр MatLab: matlab.exponenta.ru

79. Ефремов А.С., Дроздов В.Г. Система автоматического управления мяльно-трепальным агрегатом на основе нейронных сетей // материалы межвузовской научно-практической конференции: Теоретические знания- в практические дела. Омск, 2008.

80. Ефремов А.С., Катков А.А., Дроздов В.Г. Применение нейронных сетей для автоматизации процесса мятья льнотресты // Сборник научных трудов молодых ученых КГТУ. Кострома, 2007.97.0А0 "Завод им. Г.К. Королева": www.krzvp.ru

81. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows: Основы теории и интенсивная практика на компьютере. — М.: Финансы и статистика, 2000. 384с.

82. Ефремов А.С., Голубев В.Н., Дроздов В.Г. Определение диаметра стеблей в слое льнотресты// Изв. вузов. Технология текстильной промышленности.- 2008, №4С.

83. Ефремов А.С., Дроздов В.Г. Система оптимизации режимов работы трепальной машины на основе нейронной сети с использованием аппарата нечеткой логики / ВИНИТИ. М., 2008. - 7с. - 03.10.2008г.

84. Robert Callan The Essence of Neural Networks First Edition. London: ABS, 2001.-288c.

85. Stuart Russell, Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach. -DC: AIGMA, 2007. 1408c.

86. Joseph C. Giarratano, Gary D. Riley Expert Systems: Principles and Programming, 4th edition . London: ABS, 2006. - 1152c.

87. Пивкин В.Я., Бакулин Е.П., Кореньков Д.И. Нечеткие множества в системах управления. -М.: Высшая школа, 2004г.

88. Недосекин А.Н. Нечеткий финансовый менеджмент. М.: Аудит и финансовый анализ, 2003.

89. Непомнящий Е.Г. Инвестиционное проектирование. Таганрог.: Изд-во ТРТУ, 2003.

90. А.Старинская Экономическая эффективность проекта: технологии управления будущим // Стратегии. 2006. - №2.

91. Румянцев А.А. Эффективное управление: принятие обоснованных и оптимальных решений, интеллект и логика. Краматорск: Контраст, 2003. - 132с.

92. Иванюшин С.Ф. Оптимальные методы управления текстильным производством. — Киев, Украина: Техника, 1985. 125с.

93. Рей У.Х. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир, 1983.-386 с.

94. Методы управления промышленным предприятием / Под ред. Козловой О.В. -М.: Экономика, 1973.-128 с.

95. Табель календарь // Заработная плата.Учет. Расчеты. Налоги . 2008. -№1.