Статті
Постійне посилання на розділhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7372
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом(2022) Грама, Михайло Петрович; Сідлецький, Віктор МихайловичМета дослідження — обґрунтування методів регулювання тиску пари у випарному апараті з підсистемою прогнозування, що дозволить спрогнозувати поведінку системи та дослідити вплив кількості часових інтервалів алгоритму прогнозування на точність прогнозу роботи випарної станції. Розроблено систему обміну даними між рівнем технологічного процесу і рівнем виробництва. Досліджується робота випарної установки з підсистемою прогнозування регулювання тиску пари. У схемі автоматизації регулювання тиску пари як датчик використовуються перетворювачі тиску PC-28. Виконавчими механізмами служать пневматичні сідельні клапани з вбудованим дроселем та електро-пневмоперетворювачем. Використання нейронечітких регуляторів відбувається лише в окремих специфічних випадках інтелектуального керування процесом випаровування, відсутні дані порівняння застосування інтелектуальних регуляторів з класичними, можливості комбінування роботи кількох типів інтелектуальних регуляторів, а також чітких засобів прогнозування їх роботи. Тому у даній роботі використано метод прогнозування для порівняння методів регулювання тиску пари в апараті, що дозволило спрогнозувати поведінку системи при формуванні керування та вивести готовий прогноз на екран оператора і, таким чином, підвищити ефективність роботи випарної станції. Зібрано статистичні дані поведінки контурів системи автоматизації у різних режимах роботи з використанням інтелектуальних та класичних регуляторів і побудовано модель прогнозування роботи випарної станції методом локальної тенденції та модифіковано алгоритм прогнозування. Перевага даного методу — легка і швидка його реалізація, яка не потребує великих економічних та енергетичних затрат. Побудовано модель прогнозування роботи випарної станції методом локальної тенденції та розроблено алгоритм прогнозування. Також оцінено точність отриманої моделі прогнозування: 97 % — для ПІД-регулятора, 97 % — для нейронечіткого регулятора та 96,5 % — для нейромережевого при використанні девʼяти інтервалів, що вище за точність при використанні шести інтервалів. Запропонована модель для прогнозування роботи випарної станції характеризується високою точністю в цілому, але під час коливань у перехідному процесі виникає несуттєве запізнення їх прогнозування. Точність роботи даної моделі напряму залежить від збільшення кількості часових інтервалів при розробці алгоритму прогнозування.Документ Аналіз системи автоматизації випарної установки з нейромережевим регулятором(2020) Грама, Михайло Петрович; Сідлецький, Віктор Михайлович; Ельперін, Ігор ВолодимировичУ статті проведено порівняння між ПІ і нейромережевим регулятором. Визначено, який тип регулювання дасть змогу досягти найкращих показників контролю якості для регулювання першого корпусу випарної станції. Недотримання необхідних технологічних параметрів може призвести до забиття фільтрів і перешкоджати надходженню соку на випарну станцію. Крім того, необхідно забезпечувати оптимальні показники роботи випарної станції для отримання найбільш високих показників продуктивності та стабілізації рівнів соку в корпусах випарних апаратів. Саме тому, з метою запобігання перегріву та перетримці цукрового сиропу, необхідно застосовувати інтелектуальні засоби регулювання, оскільки це призводить до підвищення параметрів якості процесу порівняно із системами з іншими типами регуляторів. Здійснено регулювання таких відповідальних параметрів, як рівні концентрованого соку в корпусах випарної станції, які безпосередньо впливають на якість і вартість виробленої продукції задля забезпечення таких преваг у роботі випарної станції: зменшення часу перебування соку в зонах високих температур унаслідок переносу відборів пари з перших корпусів в останні; зниження чутливості до змін витрати та конденсації соку, який поступає на випарювання; зменшення тривалості варки концентрованого соку у вакуум-апаратах шляхом підвищення температури гріючої пари. Усі дослідження проводено із застосуванням середовища Matlab. Параметри налаштування регуляторів розраховано за допомогою вбудованих засобів середовища Matlab. У ході досліджень визначено, що нейромережевий регулятор має більш високі якісні характеристики перехідних процесів порівняно з ПІ-регулятором, проте в ході його застосування виникає статична похибка. Для подальшого використання нейромережевого регулятора в розробленій системі автоматизації необхідно розробити механізм компенсації цієї похибки. In this paper, a comparison is made between PI and neural network regulator. The purpose of the study was to determine which type of regulation will achieve the best quality control for first corps of evaporation station control. Failure to comply with the required technological parameters can clog the filters and prevent the flow of juice to the evaporator station. In addition, it is necessary to ensure optimal performance of the evaporator sta- tion to obtain the highest performance and stabilization of juice levels in the bodies of the evaporators. Therefore, in order to pre- vent overheating and overexposuring of sugar syrup, it is nece- ssary to use intelligent means of regulation, as this leads to higher process quality parameters compared to systems with other types of regulators. The regulation of such important parameters as the levels of concentrated juice in the evaporator bodies, which directly affect the quality and cost of production in order to ensure the following advantages in the evaporator station was carried out: reduction of time of juice at high temperatures due to transfer of steam samples; reduction of sensitivity to changes in consumption and condensation of juice entering the evaporation; reducing the du- ration of cooking concentrated juice in vacuum devices by incre- asing the temperature of the heating steam. All studies are performed using Matlab medium. Controller settings were also calculated using Matlabʼs built-in tools. In the course of research, it was determined that the neural network regulator had higher qualitative characteristics of transients in comparison with the PI regulator, but during its application there was a static error. Therefore, it can be concluded that for the further use of the neural network regulator in this automation system it is necessary to develop a mechanism for compen- sation for this error.