Нейросетевое управление дробильно-помольным комплексом

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКалинчик, В. П.
dc.contributor.authorМейта, А. В.
dc.contributor.authorРозен, В. П.
dc.contributor.authorКалінчик, В. П.
dc.contributor.authorМейта, О. В.
dc.contributor.authorРозен, В. П.
dc.contributor.authorKalinchyk, V.
dc.contributor.authorMeyta, O.
dc.contributor.authorRozen, V.
dc.date.accessioned2014-12-31T12:35:48Z
dc.date.available2014-12-31T12:35:48Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractenThe article examines issues of the artificial neural networks. They are applied for monitoring and control systems’ construction of crushing-milling complex in order to determine and support optimal electricity consumption mode of crushing and grinding aggregates. Issues related to the regulator’s structure selection and its training were resolved. For the practical solution of the tracking problem approximate NARMA model was proposed. Approximate NARMA is a model with a dedicated control component. It is shown that the application of the adjusted neural controller allows to reach more stable work of output area. This controller can also be applied in cases with random changes of input, thereby reducing electricity consumption of the complex.uk
dc.description.abstractruВ статье рассматриваются вопросы применения аппарата искусственных нейронных сетей для построения систем мониторинга и управления дробильно-помольным комплексом, с целью определения и поддержания оптимального по электропотреблению режима работы агрегатов измельчения и помола. Решены вопросы выбора структуры регулятора и его обучение. Для практического решения задачи слежения предложена приближенная NARMA – модель с выделенной составляющей управления. Показано, что применение настроенного нейроконтроллера позволяет достичь более стабильной работы участка по выходному продукту и при случайных изменений входного грузопотока, за счет чего снижается электропотребление комплекса.uk
dc.description.abstractukУ статті розглядаються питання застосування апарату штучних нейронних мереж для побудови систем моніторингу та управління дробильно-помольним комплексом, з метою визначення і підтримки оптимального за електроспоживанням режиму роботи агрегатів подрібнення і помелу. Вирішено питання вибору структури регулятора та його навчання. Для практичного вирішення завдання стеження запропонована наближена NARMA – модель з виділеною складовою управління. Показано, що застосування налаштованого нейроконтролера дозволяє досягти більш стабільної роботи ділянки по вихідному продукту і при випадкових змінах вхідного вантажопотоку, за рахунок чого знижується електроспоживання комплексу.uk
dc.format.pagerangeС. 47–51uk
dc.identifier.citationКалинчик, В. П. Нейросетевое управление дробильно-помольным комплексом / В. П. Калинчик, А. В. Мейта, В. П. Розен // Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал. – 2014. – № 1(35). – С. 47–51. – Бібліогр.: 4 назви.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/10043
dc.language.isoruuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameЕнергетика: економіка, технології, екологія: науковий журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectдробильно-помольный комплексru
dc.subjectискусственные нейронные сетиru
dc.subjectшаровая мельницаru
dc.subjectдробильно-помольний комплексuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectкульовий млинuk
dc.subjectcrushing-milling complexen
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectball millen
dc.subject.udc621.311.1:621.9263:681.51/54uk
dc.titleНейросетевое управление дробильно-помольным комплексомuk
dc.title.alternativeНейромережеве управління дробильно-помольним комплексомuk
dc.title.alternativeNeural network control for crushing-milling complexuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
6_Kalinchyk_V_Neural_network.pdf
Розмір:
209.54 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал, № 1(35)