Моделирование интеллектуальной системы управления технологическими процессами сахарного производства
Автор: Ляшенко Сергей Алексеевич
Журнал: Агротехника и энергообеспечение @agrotech-orel
Рубрика: Научно-техническое обеспечение процессов и производств в АПК и промышленности
Статья в выпуске: 3 (3), 2014 года.
Бесплатный доступ
Проведен анализ нейросетевых структур для идентификации и управления в системе автоматизации технологических процессов сахарного производства. На основании пакета программ, реализующем различные архитектуры нейроконтроллеров, были рассмотрены динамические модели систем управления с нейросетевыми регуляторами. В результате имитационного моделирования разработанных схем нейросетевого управления технологическим процессом в диффузионном отделении выбрали нейросетевой регулятор NАRMA - L2, использующий в качестве модели управляемого объекта модель нелинейной авторегрессии со скользящим средним (Nonlinear Autoregressive-Moving Avarage - NАRMA - L2).
Система управления, нейросетевой регулятор, динамическая модель, технологический процесс, программный пакет
Короткий адрес: https://sciup.org/14770012
IDR: 14770012
Список литературы Моделирование интеллектуальной системы управления технологическими процессами сахарного производства
- Ладанюк А.П., Заєць Н.А, Луцька Н.М. Застосування адаптивних систем керування для нестацiонарних об'єктiв технологiчних комплексiв неперервного типу//Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. 2005. № 1 (15). С. 158-162.
- Ляшенко С.А. Ляшенко А.С., Беляева И.С. Концепция повышения эффективности АСУ ТП при производстве сахара в Украине//Вiсник ХНТУСГ iм. П. Василенка, Сучаснi напрямки технологiї механiзацiї процесiв переробних i харчових виробництв. Харьков. 2008. Випуск 74. С. 54-63.
- Обоснование автоматического регулирования производственных процессов сахарных заводов/С.А. Ляшенко //Вiсник Харкiвського нацiонального технiчного унiверситету сiльського господарства iменi Петра Василенка, “Сучаснi напрямки технологiї та механiзацiї процесiв переробних i харчових виробництв”. Харкiв. 2009. Вип. 88. С. 104-109.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ./М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
- Бодянский Е.В., Руденко О.Г. Искусственные нейронные сети: архитектура, обучение, применение/ТЕЛЕТЕХ, Харьков, 2004. 372 с.
- Омату С., Халид М., Юсоф Р. Нейроуправление и его приложения. М.: ИПРЖРБ, 2000. 272 с.
- Ляшенко С.А., Ляшенко А.С. Управлением нелинейным объектом на основе нейросетевой модели//Cборник научных трудов, Автомобильный транспорт. Харьков. 2003. Выпуск 13. С. 272-274.
- Ляшенко С.А. Ляшенко А.С. Усовершенствование автоматизированной системы управления диффузионного отделения сахарного завода с помощью нейросетевого подхода//Motrol. Motorization and rower industry in agriculture. Simferopol-Lublin. 2009. Vol. 11A. P. 207-209.
- Demuth H., Beale M. Neural Network Toolbox User’s Guide//For Use with MATLAB. 2000. Version 4. URL: http://www.image.ece.ntua.gr/courses_static/nn/matlab/nnet.pdf (дата обращения 27.09.2014).
- Нейронные сети: STATISTICA Neural Networks//пер. с англ. М.: Горячая линия. Телеком, 2001. 122 с.
- Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6/Диалог-МИФИ. Москва, 2002. 496 с.
- Narendra, K.S., Mukhopadhyay S. Adaptive Control Using Neural Networks and Approximate Models//IEEE Transactions on Neural Networks. Vol. 8. 1997. pp. 475-485.
