ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ АВТОКЛАВОМ С ДВУМЯ ПИД-НЕЙРОРЕГУЛЯТОРАМИ

Дунаев Михаил Павлович , Игумнов Иннокентий Васильевич , Киргин Дмитрий Сергеевич , Куцый Николай Николаевич

2017 / Том 21, № 4(123) 2017 [ ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ ]

ЦЕЛЬЮ является изучение работы ПИД-нейрорегуляторов при регулировании давлением в автоклаве, в котором процесс вулканизации резиновых изделий происходит при использовании электрического нагрева. МЕТОДЫ. Ввиду того, что использование регуляторов такого рода вынуждает решать задачу параметрической оптимизации, под которой понимается определение оптимальной настройки (обучения) синаптических весов искусственной нейронной сети (ИНС) по выбранному критерию, в статье применен алгоритм обучения нейронной сети (ОНС), сформированный на основе метода Нелдера - Мида. РЕЗУЛЬТАТЫ. В ходе исследования было выявлено, что логистическая функция активации нейронов обеспечивает наименьшие значения интегрального квадратичного критерия. ВЫВОДЫ. ПИД-нейрорегуляторы эффективно могут использоваться в качестве регуляторов в системах вулканизации; алгоритм ОНС с достаточной для практики точностью решает задачу параметрической оптимизации.

Ключевые слова:

нейронная сеть, ПИД-регулятор, метод Нелдера - Мида, интегральный квадратичный критерий, автоклав с электрическим нагревом, задача параметрической оптимизации, neural network, PID controller, Nelder-Mead method, integral quadratic criterion, autoclave with electric heating, parametric optimization problem

Библиографический список:

1. Вирт Н. Программы = алгоритмы + данные. М.: Мир, 1988. 360 с.
2. Никитин А.В., Шишлаков В.Ф. Параметрический синтез нелинейных систем автоматического управления: монография. СПб.: СПбГУАП, 2003. 358 с.
3. Шаровин И.М., Смирнов Н.И., Репин А.И. Применение искусственных нейронных сетей для адаптации САР в процессе их эксплуатации // Промышленные АСУ и контроллеры. 2012. № 4. С. 27–32.
4. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. М.: ИПРЖР, 2002. 480 с.
5. Игумнов И.В., Куцый Н.Н. Нейросетевая реализация и настройка ШИМ-элементов в автоматических системах// Вестник НГТУ, 2015. № 3 (60). С. 23–31.
6. Игумнов И.В., Куцый Н.Н. Применение метода Нелдера - Мида при настройке нейронных сетей, реализующих ПИД-закон регулирования // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2016. № 1 (49). С. 90-94.
7. Himmelblau D. Applied Nonlinear Programming. Texas, McGraw-Hill Book Company, 1972. 536 p.
8. Михайлов В.С. Теория управления. Киев: Высш. шк., 1988. 312 с.
9. Полоцкий Л.М., Лапшенков Г.И. Автоматизация химических производств. М.: Химия, 1982. 296 с.
10. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. М.: Горячая линия – Телеком, 2010. 496 с.
11. Локтюхин В.Н., Челебаев С.В., Антоненко А.В. Нейросетевые аналого-цифровые преобразователи. М: Горячая линия – Телеком. 2010. 128 с.
12. Сабанин В.Р., Смирнов Н.И., Репин А.И. Автоматические системы регулирования на основе нейросетевых технологий // Вестник Московского энергетического института. 2005. № 3. С. 10–18.

Файлы:

• реферат (скачать | просмотреть) - скачано 24 раза
• 7.pdf (скачать | просмотреть) - скачано 45 раз