ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИБЛИЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ КОТЛОАГРЕГАТА, ФУНКЦИОНИРУЮЩЕГО В РАЗНЫХ РЕЖИМАХ (500,00 руб.)

Первый автор	Лысенко
Страниц	8

ID	909993
Аннотация	В качестве объекта идентификации выступает котел- утилизатор, функционирующий в нескольких режимах работы. Описан подход, который комбинирует традиционные методики идентификации приближенных моделей по частотным характеристикам и нейронные сети. Котел- утилизатор является многомерной термодинамической системой с нелинейными характеристиками. Для создания многомерной динамической модели котла- утилизатора используется авторегрессионная сеть с внешним входом. Нейросетевая модель обучена и протестирована на данных, полученных в процессе эксплуатации реальной установки, и учитывает изменение основных технологических параметров во всех допустимых диапазонах. В вычислительных экспериментах по получению частотных характеристик используется нейросетевая модель котла- утилизатора взамен реального воздействия на объект. По результатам вычислительного эксперимента были получены частотные характеристики нейросетевой модели в нескольких режимах работы. По частотным характеристикам нейросетевой модели проведена идентификации структуры и параметров приближенных моделей. В статье описаны нейросетевая модель котла- утилизатора, процедура идентификации приближенных моделей по частотным характеристикам нейросетевой модели, результаты идентификации приближенных моделей для разных режимов работы

Лысенко, Д.С. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИБЛИЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ КОТЛОАГРЕГАТА, ФУНКЦИОНИРУЮЩЕГО В РАЗНЫХ РЕЖИМАХ / Д.С. Лысенко // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2024 .— №10 .— С. 16-23 .— URL: https://rucont.ru/efd/909993 (дата обращения: 05.04.2025)