Балюта, Сергій МиколайовичБурляй, Ігор ЮрійовичКопилова, Людмила Олександрівна2021-03-252021-03-252012Балюта С. М. Автоматизована система керування технологічними параметрами з використанням штучних нейронних мереж / С. М. Балюта, І. Ю. Бурляй, Л. О. Копилова // Наукові праці Національного університету харчових технологій. – 2012. – № 47. – С. 6–12.https://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/33095Представлена структурна схема автоматизованої системи керування технологічними параметрами, що базується на адаптивній математичній моделі з використанням штучних нейронних мереж. Для проведення навчання нейронних мереж проводиться статична обробка даних, що характеризують процес прокатки. Аналіз кореляційних залежностей технологічних параметрів показав, що експериментальні дані утворюють різні кластери розташовані в різних районах площини даних. Визначення вказаних кластерів проводять за допомогою методу «інертного газу», що є необхідним для уникнення числових проблем при робот і ШНМ. Усі експерименти проводилися для останньої кліті чистової групи ШСГП з використанням мережі ADALINE. Ця лінійна мережа є дуже нечутливою до часу виконання, вимог щодо пам’яті і може працювати з 25 вхідними величинами. Показано, що найбільш ефективним є застосування штучних нейронних мереж для корекції уставки регулятора товщини. За допомогою адаптивного керування уставки регулятора товщини при використанні нейронної мережі похибка уставки, можна майже повністю усунути середні похибки уставки і приблизно на 10 % зменшити похибку по товщині.otherсистема автоматичного регулювання товщини (САРТ)широкосмуговий стан гарячої прокаткиштучні нейронні мережі (ШНМ)automatic gauge control (AGC)artificial neural network (ANN)broadband hot rolling millsкафедра електропостачання і енергоменеджментуArticle