Купить статью

Интеллектуальные системы управления технологическими процессами позволяют на качественно новом уровне анализировать поступающую информацию об объекте управления и внешней среде и на этой основе повышать эффективность всего производства. В статье представлены результаты исследования, целью которого была разработка программной модели интеллектуальной системы управления сложными процессами переработки мелкорудного сырья. Сложность процессов заключается во взаимосвязи многих переменных, характеризующих технологические агрегаты, участвующие в переработке. Математические модели таких взаимосвязей позволяют с высокой точностью описывать процессы, но приводят к сложным выкладкам, которые затруднительно применять в реальных условиях. Использование новых вычислительных алгоритмов из группы интеллектуальных методов позволило преодолеть это затруднение, обеспечив, с одной стороны, хорошую точность решений, а с другой – сделав возможным автоматизацию настройки системы управления на изменяющиеся входные воздействия и внешние условия. Основу предложенной программной модели составляет глубокая нейронная сеть долгой краткосрочной памяти, решающая задачу регрессии при анализе входных данных и расчете управляющих воздействий. Новизну результатов исследования составляет структура программной модели интеллектуальной системы управления, включающая нейронную сеть как регулятор и иерархическую систему нечеткого вывода для обобщенной оценки качеств управления. Оригинальной особенностью программной структуры является применение вычислителя производных разных порядков для подачи их на вход нейронной сети, что способствует расширению ее рецептивного поля и повышает точность ее результатов. Апробирование предложенной структуры программной модели проводилось в среде MatLab-Simulink. Результаты имитационного эксперимента показали, что, в отличие от ­ПИД-регулятора, применение глубокой нейронной сети как регулятора позволяет успешно компенсировать влияние внешних факторов на качество управления.