Грама, Михайло ПетровичСідлецький, Віктор МихайловичЕльперін, Ігор Володимирович2023-10-302023-10-302020Грама, M. Аналіз системи автоматизації випарної установки з нейромережевим регулятором / M. Грама, В. Сідлецький, I. Ельперін // Наукові праці Національного університету харчових технологій. – 2020. – Т. 26, № 6. – С. 7–15https://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/41296У 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.otherцукорsugarвипарюванняevaporationрегулюванняregulationПІ-регуляторPI-regulatorнейромережевийNeural networkкафедра інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпекикафедра автоматизації та комп'ютерних технологій систем управління ім. проф. А.П. ЛаданюкаArticle