АЛГОРИТМИ РЕГУЛЮВАННЯ ПАРАМЕТРІВ ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ В ЕНЕРГЕТИЧНИХ УСТАНОВКАХ

Abstract

В статті розглянуто можливість розроблення алгоритмів адаптації систем регулювання параметрів технологічної установки на основі нейро-мережевого підходу та проектування даної системи регулювання на основі сучасних засобів автоматичного управління. Розробка алгоритмів та програмно-апаратних засобів автоматичного регулювання енергетичними установками у реальному часі виконувалась на основі реалізації наступних задач: розробки структури автоматичної системи та структури системи регулювання; здійснення програмноапаратної реалізації системи регулювання, а саме реалізації структури програмного забезпечення та програмної реалізації пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора. Реалізовано систему адаптивного навчання нейронної мережі. Для розв’язання поставлених задач використовувались методи: нейро-мережевого підходу до вирішення проблем пошуку оптимальних параметрів регулятора технологічного процесу в енергетичних установках; об’єктно-орієнтованого програмування для реалізації системи управління. Для пошуку параметрів пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора пропонується застосувати нейро-мережевий підхід, під час якого нейронна мережа вбудовується в систему регулювання. Пропорційно-інтегрально-диференціального регулятор має найбільш широкі можливості по доданню системі регулювання необхідних властивостей. Він застосовується в тих випадках, коли необхідно отримати якісну систему автоматичного регулювання без великих витрат на проведення досліджень по синтезу більш складного закону регулювання. Спираючись на результати досліджень проведено аналіз технологічного процесу, що протікає в паровому котлі, узагальнення алгоритмів управління параметрами, підбір апарату штучних нейронних мереж для розрахунку коефіцієнтів пропорційно-інтегральнодиференціального регулятора.

The article considers the possibility of developing algorithms for adapting the control systems of technological plant parameters based on a neural network approach and designing this control system on the basis of modern automatic control means. The development of algorithms and software and hardware for real-time automatic control of power plants was carried out on the basis of the following tasks: development of the structure of the automatic system and the structure of the control system; implementation of the software and hardware implementation of the control system, namely the implementation of the software structure and the software implementation of the proportional-integraldifferential controller. The system of adaptive training of the neural network was implemented. To solve the tasks, the following methods were used: a neural network approach to solving problems of finding the optimal parameters of a process controller in power plants; object-oriented programming for the implementation of a control system. To search for the parameters of a proportional-integral-differential controller, it is proposed to apply a neural network approach, in which a neural network is embedded in the control system. The proportional-integral-differential controller has the widest possibilities for imparting the necessary properties to the control system. It is used in cases where it is necessary to obtain a high-quality automatic control system without high costs for research on the synthesis of a more complex control law. Based on the research results, we analyze the technological process taking place in a steam boiler, generalize the algorithms for controlling parameters, and select an artificial neural network apparatus for calculating the coefficients of a proportional-integral-differential controller.