Синтезовано інтелектуальну систему автоматичного регулювання (САР) рівня води барабанного котла енергоблока, діючу на основі теорії нейронних мереж. Розроблено математичну модель об'єкта дослідження. Аналіз показників якості перехідних процесів за різних режимів роботи парового котла засвідчив, що традиційна САР має істотні недоліки, пов'язані зі значним часом регулювання і першим відхиленням. Для вдосконалення традиційної САР та підвищення її ефективності запропоновано використовувати нейромережевий підхід в управлінні. Синтезований нейромережевий регулятор навчений визначати оптимальні керуючі впливи для компенсації глибоких збурень, викликаних піковими та регулювальними режимами роботи енергоблоків. Для апробації запропонованих рішень у програмі MatLab (Simulink, NT) проведено комп'ютерні експерименти з розроблення та випробування нейромережевої системи регулювання. Аналіз показників якості перехідних процесів під час проведення експерименту з визначення робастності і стійкості нейромережевого регулятора в процесі впливу глибоких зовнішніх і внутрішніх збурень засвідчив перевагу адаптивної нейромережевої системи у порівнянні з традиційною комбінованою, яка вимагає проведення етапу адаптації.

  Повний текст PDF - 256.811 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"