В статье рассмотрен алгоритм на базе нейро-нечёткой сети для оценки и регулирования параметров технологических процессов
нейронная нечёткая сеть, технологический процесс, многопараметрическая оптимизация.
УДК 62-503.55
ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРО-НЕЧЁТКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ И РЕГУЛИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ПРЕДПРИЯТИЯ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ
POSSIBILITIES OF APPLICATION OF NEURO - INDISTINCT NETWORKS FOR THE ASSESSMENT AND REGULATION OF THE CONDITION OF ELEMENTS OF THE ENTERPRISE OF WOODWORKING BRANCH
Данилов А.Д., д.т.н., профессор;
Крысанов В.Н., к.т.н., доцент;
Руцков А.Л., аспирант
ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»,
г. Воронеж, Россия
danilov-ad@ya.ru, sovteh2000@mail.ru, alex_8_90@mail.ru
DOI: 10.12737/16210
Аннотация: В статье рассмотрен алгоритм на базе нейро-нечёткой сети для оценки и регулирования параметров технологических процессов
Summary: In article the algorithm on the basis of a neuro-indistinct network for an assessment and regulation of parameters of technological processes is considered
Ключевые слова: нейронная нечёткая сеть, технологический процесс, многопараметрическая оптимизация.
Keywords: neural indistinct network, technological process, multiple parameter optimization.
Предприятия деревообрабатывающей отрасли являются объектами с высокой степенью энергопотребления. Поэтому для них остро стоит вопрос энергосбережения с целью минимизации затрат и повышения конкурентоспособности выпускаемой продукции Основные сложности, при этом, возникают ввиду неразрывной общности экономических явлений (динамика рынков, микро- и макроэкономические параметры) и технологических процессов, что неминуемо приводит к усложнению описания соответствующих структур и необходимости рассмотрения данного класса задач как трудноформализуемых (особенно в реальном масштабе времени).
Для решения данной задачи необходимо применение СУ основными и вспомогательными процессами производства (например SCADA – системы). Однако даже при этом не всегда получается добиться желаемого результата. Это происходит ввиду большой размерности решаемых задач и наличия трудноформализуемых факторов. Перспективным решением данной проблемы, по мнению авторов, является применение совместно с классическими методами оптимизации алгоритмических структур нейро-нечётких сетей (ННС) [1,2].
Так, в [3] был рассмотрен аспект прогнозирования уровня потребления электроэнергии для предприятия ОАО «Мебель Черноземье» посредствам ННС с лингвистическими термами (модификация алгоритма Мамдани). Отметим возможности применения схожих подходов для следующих этапов функционирования данного объекта управления: а) организация трудового распорядка дня сотрудников; б) СУ основным и вспомогательным оборудованием; в) оценка параметров состояния элементов производства. В рамках данной работы остановимся на последнем пункте.
1. Крысанов, В.Н. Анализ программно-аппаратного обеспечения сетей Smart Grid / В.Н. Крысанов, Ю.В. Шарапов, А.Л.Руцков // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2015. – Т.11 – № 4. – С.97-101.
2. Крысанов, В.Н. Оценка экономического эффекта от применения устройств плавного пуска с использованием принципов нейросетевого управления / В.Н. Крысанов, К.С. Гамбург, А.Л. Руцков // Энергобезопасность и энергосбережение. – 2013. - №5.- С. 21-25.
3. Данилов А.Д. Прогнозное планирование потребления электроэнергии энергоёмким промышленным предприятием деревообрабатывающей отрасли при помощи нейро-нечётких сетей/ А.Д. Данилов, Д.Н.Афоничев, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков //Лесотехнический журнал.– 2014. – Т.4 – № 3 (15). – С.290-302.
