NEURAL NETWORK CONTROL FOR CRUSHING-MILLING COMPLEX
| Autor: | Kalinchyk, Vasyl Prokopovych, Meita, Oleksandr Viacheslavovych, Rozen, Viktor Petrovych |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Науковий журнал «Енергетика: економіка, технології, екологія»; № 1 (2014): Енергетика: економіка, технології, екологія; 47-51 POWER ENGINEERING: economics, technique, ecology; № 1 (2014): Power engineering: economics, technique, ecology; 47-51 |
| ISSN: | 1813-5420 2308-7382 |
| Popis: | The article examines issues of the artificial neural networks. They are applied for monitoring and control system’s 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. У 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. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|