Публікація:
Автоматизація процесів керування технологічними відділеннями цукрового виробництва на основі нейромережевого підходу

dc.contributor.authorЛяшенко, С. О.
dc.date.accessioned2016-06-16T07:10:39Z
dc.date.available2016-06-16T07:10:39Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractДисертаційна 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.uk_UA
dc.identifier.citationЛяшенко 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.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/953
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectавтоматизована система керуванняuk_UA
dc.subjectцукрове виробництвоuk_UA
dc.subjectмодель технологічного процесуuk_UA
dc.subjectштучна нейронна мережаuk_UA
dc.subjectалгоритмuk_UA
dc.subjectінтелектуальне керуванняuk_UA
dc.subjectпараметрична та структурна ідентифікаціяuk_UA
dc.subjectфільтраціяuk_UA
dc.subjectадаптивне керуванняuk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectмодульний тренажерuk_UA
dc.subjectautomated control systemuk_UA
dc.subjectsugar productionuk_UA
dc.subjectmodel of technological processuk_UA
dc.subjectartificial neural networkuk_UA
dc.subjectlearning algorithmuk_UA
dc.subjectthe system of intellectual controluk_UA
dc.subjectparametric and structural identificationuk_UA
dc.subjectfilteringuk_UA
dc.subjectadaptive controluk_UA
dc.subjectpredictinguk_UA
dc.subjectmodular simulatoruk_UA
dc.titleАвтоматизація процесів керування технологічними відділеннями цукрового виробництва на основі нейромережевого підходуuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
LyashenkoSO.pdf
Розмір:
1.48 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Колекції