Публікація: Автоматизація процесів керування технологічними відділеннями цукрового виробництва на основі нейромережевого підходу
Завантаження...
Дата
2015
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Дисертаційна робота присвячена важливій науково-технічній проблемі автоматизації процесів керування відділеннями цукрового виробництва шляхом синтезу адаптивних систем керування, які базуються на використанні моделей та методів адаптивного та інтелектуального керування з урахуванням характеру невизначеностей об'єктів класу, що розглядається. Вперше запропоновано: метод синтезу моделей ТП цукрового виробництва на основі адаптивного підходу з урахуванням нестаціонарності процесів, метод побудови нейромережевих моделей ТП на основі статичних штучних нейронних мереж прямого поширення, метод синтезу нейромережевого та нейромережевого предикторного ПІД-регуляторів, нейромережева модель прогнозування ходу ТП на основі динамічного персептрону. Удосконалено рекурентний метод побудови нестаціонарної регресійної моделі та організацію інформаційного та програмного забезпечення комп’ютерного тренажера. Одержали подальший розвиток: метод керування динамічними об'єктами за допомогою їх статичних моделей та отримано оцінки виникаючих при цьому втрат, нейромережеві методи побудови традиційних нелінійних моделей Вінера та Гаммерштейна, що дозволяє покращити інтерпретованість моделей, адаптивні моделі нестаціонарних ТП цукрового виробництва, які використовують рекурентні алгоритми з підвищеною швидкістю збіжності, що дозволяє скоротити час побудови математичних моделей об'єктів. Розроблені в дисертації моделі та методи дозволяють забезпечити нові проектні рі- шення щодо автоматизації процесів керування ТП цукрового виробництва.
The thesis is devoted to important scientific and technical problem of automation control processes offices sugar production by synthesis of adaptive control systems based on the use of models and methods for adaptive and predictive control, given the nature of uncertainties class objects in question. First proposed: a method of synthesis models of the technological process of the sugar production based on adaptive approach taking into account the nonstationary processes, a method of constructing neural network models of the process based on static neural networks of direct distribution method of synthesis of neural and neural predictive PID-regulators, neural network model predicting the technological process based on dynamic perceptron. Improved recursive method of constructing unsteady regression model and the organization of information and computer software simulator. Further developed: the method of control of dynamic objects through their static models and assess emerging obtained with the loss of traditional neural network methods for constructing nonlinear models Wiener and Hammerstein, which improves the interpretation model, adaptive model of nonstationary processes sugar production using recurrence algorithms with high speed of convergence, which reduces the time of construction of mathematical models of objects. Developed in theses models and methods allow for new design decisions on process automation process control sugar production.
Опис
Ключові слова
автоматизована система керування, цукрове виробництво, модель технологічного процесу, штучна нейронна мережа, алгоритм, інтелектуальне керування, параметрична та структурна ідентифікація, фільтрація, адаптивне керування, прогнозування, модульний тренажер, automated control system, sugar production, model of technological process, artificial neural network, learning algorithm, the system of intellectual control, parametric and structural identification, filtering, adaptive control, predicting, modular simulator
Бібліографічний опис
Ляшенко С. О. Автоматизація процесів керування технологічними відділеннями цукрового виробництва на основі нейромережевого підходу : автореф. дис. ... д-ра техн. наук : 05.13.07 "Автоматизація процесів керування" / С. О. Ляшенко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків : ХНУРЕ, 2015. – 37 с.