Синтез систем нейрокерування дифузійною установкою цукрового виробництва на основі радіально-базисних мереж - Автореферат

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук Синтез систем нейрокерування дифузійною установкою цукрового виробництва на основі радіально-базисних мережРоботу виконано в Харківському національному університеті радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України. Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Руденко Олег Григорійович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри електронних обчислювальних машин, м. Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Невлюдов Ігор Шакірович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри технології та автоматизації виробництва радіоелектронних та електронно-обчислювальних засобів; Захист відбудеться “20” жовтня 2010 р. о 15 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.08 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м.У звязку з цим для вирішення задачі оптимізації роботи ДУ доцільно застосовувати методи адаптивного керування, в яких здійснювана в реальному часі ідентифікація дозволяє оцінити зміну характеристик процесів, що приводить до корекції алгоритму керування і в кінцевому результаті - до підвищення якості продукту. При цьому найбільш ефективною уявляється розробка систем керування на основі адаптивного підходу в поєднанні з методами обчислювального інтелекту, зокрема, з методами теорії штучних нейронних мереж (ШНМ). Тема дисертаційної роботи і отримані результати відповідають проблематиці держбюджетної теми №ДР0101U001762 «Розробка теоретичних основ та математичного забезпечення нейро-фаззі систем ранньої діагностики, прогнозування та моделювання в умовах апріорної і поточної невизначеності», яка виконувалась у Харківському національному університеті радіоелектроніки, та госпдоговірної теми №ДР0108U001352 «Розробка математичного, програмного і технічного забезпечення АСУ ТП при виробництві цукрової продукції», що виконувалася в Харківському національному технічному університеті сільського господарства ім. При виконанні дисертаційної роботи були застосовані методи теорії автоматичного керування та теорії ідентифікації, за допомогою яких вивчено лінійні моделі досліджуваних процесів; методи теорії адаптивних систем, які дозволили синтезувати непрямі методи керування ДУ; методи теорії штучних нейроних мереж, за допомогою яких були синтезовані нейромережні моделі та отримані процедури їх навчання; методи теорії оптимізації, за допомогою яких отримано швидкодіючі та стійкі процедури навчання. У роботах, написаних із співавторами, здобувачу належать: в [1] - синтез процедури керування нелінійним динамічним обєктом; в [2,3] - розробка процедур навчання нейромережних моделей; в [6] - аналіз ефективності АСУ ТП цукрового виробництва; в [8] - синтез прогнозної нейромережної моделі нестаціонарного технологічного процесу; в [9] - аналіз нейромережного керування дифузійним відділенням цукрового виробництва; в [10] - розробка процедур керування на основі кусково-лінійної апроксимації базисних функцій РБМ; в [11] - аналіз існуючих систем керування технологічними процесами цукрового виробництва; в [12] - аналіз ефективності застосування РБМ нульового та першого порядків для побудови моделей нелінійних динамічних обєктів.У першому розділі здійснено опис роботи сучасного цукрового виробництва та проведено аналіз проблем керування технологічними процесами ДУ. Перехід від опису процесу диференційними рівняннями з розподіленими параметрами до моделей у вигляді опису в просторі станів зі стаціонарними параметрами дозволяє синтезувати закони керування в деякій компромісній точці. Другий розділ присвячено дослідженню властивостей РБМ при моделюванні та керуванні технологічними процесами дифузійного відділення. У звязку з тим, що велика кількість параметрів навчання або велика кількість БФ можуть привести до погіршення властивостей матриць спостережень, які використовуються при навчанні, розглянуто питання підвіщення стійкості процедур навчання, зокрема запропоновано використання UDUT-факторизації. Апроксимуючи нелінійності за допомогою РБМ, отримуємо нейромережну модель, структура якої є аналогічною структурі лінійної ARX-моделі, проте, на відміну від останньої окрім параметрів, що входять в опис лінійно , має параметри, які входять в модель нелінійно , .(5)На основі аналізу технологічних процесів виробництва цукру виділено та описано як обєкт керування дифузійне відділення як основне, що задає і визначає кількість перероблених цукрових буряків. Розглянуто існуючі методи керування цим відділенням і визначені їх основні недоліки, повязані з використанням лінійних стаціонарних моделей, необхідністю великої кількості апріорної інформації про властивості обєкта і завади, а також значними обчислювальними труднощами, що виникають при реалізації регуляторів. Розглянуто основні положення РБМ: архітектура мережі, модель нейрона шаблонного шару, види базисних функцій і проблема навчання мережі.

Основний зміст роботи