Головна Головна -> Реферати українською -> Дисертації та автореферати -> Скачати безкоштовно: СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕСОМ ПЕРЕРОБКИ ВУГІЛЛЯ У ПІРОЛІЗНИЙ ГАЗ

СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕСОМ ПЕРЕРОБКИ ВУГІЛЛЯ У ПІРОЛІЗНИЙ ГАЗ / сторінка 7

Назва:
СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕСОМ ПЕРЕРОБКИ ВУГІЛЛЯ У ПІРОЛІЗНИЙ ГАЗ
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
20,05 KB
Завантажень:
79
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14 

Вагові коефіцієнти матриць Qi і Ri, що входять у (5) і (8), обрані на основі вимог до показників перехідних процесів і обмежень, що накладаються на відхилення від стаціонарних значень відповідних змінних.
Оскільки в ТМ змінні стану доступні виміру не в повному обсязі, то потрібно їхнє відновлення за допомогою спостерігачів. Для цього проведено синтез редукованих спостерігачів Люнбергера.
Синтез координатора і алгоритму глобального оптимального управління ТП зроблено на основі принципу передбачення взаємодій, запропонованого Такахарою. При цьому використовується схема (рис. 4), у якій всі ієрархічні обчислення здійснюються поза контуром управління, а результати обчислень приводять до зміни коефіцієнтів підсилення зворотних зв'язків, що входять до контуру управління.
Рис. 4. Структура дворівневого оптимального управління
ТП переробки вугілля у піролізний газ
Локальне управління в даному випадку визначається зі співвідношення
(11)
де si (k) – вектор розімкнутого контуру компенсації,
(12)
Розробка оптимальної дворівневої системи управління технологічним процесом переробки вугілля у піролізний газ на установках із ЦКШ припускає використання регуляторів з фіксованими коефіцієнтами передач, що є неефективним для компенсації варіацій параметрів об'єкта управління. Крім того, синтез САУ проводився для спрощеної лінеаризованої моделі об'єкта, у якій не були враховані нелінійності об'єкта (у розглянутій системі є нелінійності, обумовлені характеристиками процесів горіння, хімічних перетворень і апаратних затримок), що приводить до зниження ефективності реальної САУ. Компенсація зазначених недоліків можлива за допомогою схем рівнобіжного нейромережного управління.
Нейрорегулятор рівнобіжного типу використовується для коректування вхідного управляючого сигналу u1, який є вихідним сигналом звичайного регулятора. Коректування виконується таким чином, щоб вихідний сигнал об'єкта управління у як можна точніше відповідав заданому опорному сигналу r. Задача нейрорегулятора рівнобіжного типу полягає в тому, щоб підкоректувати управляючий вплив u1, якщо він не забезпечує гарного результату. Структура ЛСУ з нейрорегулятором рівнобіжного типу представлена на рис. 5.
Рис. 5. Схема оптимальної ЛСУ з рівнобіжним нейрорегулятором
Навчання нейрорегулятора здійснюється за алгоритмом зворотного поширення. Оскільки навчання нейронної мережі є покроковим, кожен крок навчання виробляється в дискретні моменти часу цифрової системи управління об'єктом. Ініціалізація мережі виконується виходячи з умов мінімального коригувального впливу нейрорегулятора на основний регулятор, навчання виробляється безпосередньо в процесі функціонування системи управління. У такий спосіб реалізується адаптивність системи управління на основі самопогодження нейрорегулятора до параметрів об'єкта, що змінюються.
, (13)
де u1(k) – вихід оптимального регулятора; u2(k) – вихід нейронної мережі, що мінімізує функцію витрат:
, (14)
де е – помилка на виході; w – вагові коефіцієнти.
Оскільки лінеаризована модель розглянутого об'єкта є неточною, функціонування реальної системи управління з застосуванням лінійного спостерігача буде відрізнятися від бажаного. Як коригувальний пристрій спостерігача запропоновано використання нейронної мережі. На рис. 6 представлена схема спостерігача з використанням нейромережного коригувального пристрою.
Рис. 6. Структура спостерігача з коригувальною нейромережею
Коректування оцінки виконується з використанням нейронної мережі за наступною схемою:
(15)
де – вихід нейронної мережі, яка навчена таким чином, що помилка виходу мінімізується.
Навчальне правило будується на основі алгоритму зворотного поширення, що забезпечує мінімізацію квадратичної помилки, яка задається виразом
(16)
Якщо визначити вихідну частину нейронної мережі як
, (17)
а розглядати як бажаний вихід мережі під час її тренування, то величина , що задається (16), буде мати вигляд:
(18)
Для визначення оптимальної структури усіх використаних у системі управління нейронних мереж було проведене дослідження впливу їхніх параметрів на якість функціонування коригувальних нейроелементів.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14 



Реферат на тему: СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕСОМ ПЕРЕРОБКИ ВУГІЛЛЯ У ПІРОЛІЗНИЙ ГАЗ

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок