该大学自动化和信息管理系统教研室副教授安东·格鲁先科称,通常冶金炉会受到各种干扰,导致熔炉的参数发生变化。为此,研究人员提出建立自适应的控制系统——神经网络调谐器。该系统能实时调整线性控制器的参数,将所有模式下的炉子控制在同等水平,从而降低机组的功耗。
该方法归功于两种智能技术——神经网络和知识库调谐器的结合。神经网络计算炉子内线性调节器的参数值,直接在操作过程中学习,以监测炉子中发生的变化。
格鲁先科说,与其他方法不同,神经网络调谐器不需要构建控制对象模型,也不需要明显的参考模型。此外,它还有助于在炉子参数变化时跟踪作业时间表,并对干扰作出补偿。
格鲁先科称,使用调谐器不需要增加经费,因为从硬件和软件的角度来看,现有的熔炉控制系统没有任何变化,使用这种方法可以将冶金炉加热的能效提高10%。
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