Синтез нейромережевої системи автоматичного регулювання рівня води в барабані котла енергоблока ТЕС

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМихайленко, В. С.
dc.contributor.authorХарченко, Р. Ю.
dc.date.accessioned2020-10-27T14:21:03Z
dc.date.available2020-10-27T14:21:03Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractenThe purpose of this paper is synthesis of intellectual automatic control system (ACS) of the water level of drum boiler unit based on the theory of neural networks. We develop a mathematical model of the research object. Analysis of the transients quality under different operating boiler shows that the traditional ACS has significant drawbacks associated with significant regulation time and the first rejection. To improve the traditional ACS and its efficiency, we propose to use a neural network approach to control. We synthesize a neural network controller (NNC) trained to determine the optimal control actions to compensate for the deep disturbances caused by peaks and adjusting modes of power. To test the proposed solutions in the program MatLab (Simulink, NT) computer experiments are conducted to develop and to test a neural network control system. Analysis of the transients quality when conducting an experiment to determine the robustness and stability of the NNC in the deep impact of external and internal disturbances, advantages of adaptive neural network system compared to the traditional combined one, requires a period of adaptation.uk
dc.description.abstractruСинтезирована интеллектуальная система автоматического регулирования (САР) уровня воды барабанного котла энергоблока, действующая на основе теории нейронных сетей. Разработана математическая модель объекта исследования. Анализ показателей качества переходных процессов при различных режимах работы парового котла показал, что традиционная САР имеет существенные недостатки, связанные со значительным временем регулирования и первым отклонением. Для усовершенствования традиционной САР и повышения ее эффективности предложено использовать нейросетевой подход в управлении. Синтезированный нейросетевой регулятор обучен определять оптимальные управляющие воздействия для компенсации глубоких возмущений, вызванных пиковыми и регулировочными режимами работы энергоблоков. Для апробации предложенных решений в программе MatLab (Simulink, NT) были проведены компьютерные эксперименты по разработке и испытанию нейросетевой системы регулирования. Анализ показателей качества переходных процессов, при проведении эксперимента по определению робастности и устойчивости нейросетевого регулятора в процессе воздействия глубоких внешних и внутренних возмущений, показал преимущество адаптивной нейросетевой системы по сравнению с традиционной комбинированной, требующей проведения этапа адаптации.uk
dc.description.abstractukСинтезовано 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 при різних режимах 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) було проведено комп’ютерні експерименти з розроблення та випробування нейромережевої системи регулювання. Аналіз показників якості перехідних процесів при проведенні експерименту з визначення робастності і стійкості нейромережевого регулятора в процесі впливу глибоких зовнішніх і внутрішніх збурень засвідчив перевагу адаптивної нейромережевої системи порівняно з традиційною комбінованою, яка вимагає проведення етапу адаптації.uk
dc.format.pagerangeС. 45–50uk
dc.identifier.citationМихайленко, В. С. Синтез нейромережевої системи автоматичного регулювання рівня води в барабані котла енергоблока ТЕС / В. С. Михайленко, Р. Ю. Харченко // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2012. – № 5(85). – С. 45–50. – Бібліогр.: 13 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36999
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, № 5(85)uk
dc.subject.udc681.5.015uk
dc.titleСинтез нейромережевої системи автоматичного регулювання рівня води в барабані котла енергоблока ТЕСuk
dc.title.alternativeSynthesis of Neural Network System of Automatic Control of Water Level in the Boiler Drum Power Block of Thermal Power Plantuk
dc.title.alternativeСинтез нейросетевой системы автоматического регулирования уровня воды в барабане котла энергоблока ТЭСuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2012-5-7.pdf
Розмір:
250.79 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, № 5(85)