Registration Number
0823U101499, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
16-05-2023
popup.evolution
o
Title
Automatic control of evaporator plant based on intelligent regulators
Author
Mykhailo P. Hrama,
popup.head Victor M. Sidletskyi
popup.opponent Viktor Khobin
popup.opponent Oleksandr Stepanets
popup.review Yaroslav V. Smityukh
popup.review Natalia M. Lutska
popup.rada
National university of food technologies
Description
Грама М.П. Автоматизоване керування випарною установкою на основі інтелектуальних регуляторів. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 151 «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології». – Національний університет харчових технологій Міністерства освіти та науки України, Київ, 2023.
Дисертація присвячена підвищенню ефективності функціонування випарної установки для забезпечення якісних показників процесу випарювання шляхом удосконалення системи автоматизованого управління процесом випарювання за рахунок розробки і включення до її складу інтелектуальних регуляторів та підсистем прогнозування та підтримки прийняття рішень. У дослідженні проведено аналіз процесу випарювання вологи з бурякового соку як об’єкта автоматизації. Для того щоб підвищити ефективність функціонування системи автоматизації у даній роботі досліджується використання інтелектуальних регуляторів в системі керування випарною установкою, що покращує показники якості процесу регулювання.
Розроблена модель випарної установки цукрового заводу, у якій використано інтелектуальне керування. У даній роботі широко застосовуються інтелектуальні регулятори. Серед таких регуляторів є нечіткий та нейромережевий регулятори.
Розроблено модель прогнозування для системи нечіткого та нейромережевого регулювання. Використання інтелектуальних систем в автоматизації процесу випарювання бурякового соку передбачає виникнення великої кількості варіантів розвитку подій, частина яких може призводити до виникнення позаштатних та аварійних ситуацій. Саме тому дуже важливо завчасно запобігти їх появі. Для цього у даній роботі застосовано прогнозування стану даної системи. Також відбувається прогнозування технічного стану випарної установки на короткий час. Задача прогнозування технічного стану полягає у діагностиці сукупності показників стану системи. Прогнозування роботи випарної установки за методом нечітких локальних тенденцій відбувається за допомогою нечітких моделей часових рядів.
Розроблено алгоритми та структури системи нечіткого та нейромережевого регулювання. Для того, щоб на основі прогнозованих даних користувач швидко міг приймати рішення розроблено людино-машинний інтерфейс таким чином, щоб він міг надати об’єктивно вірні підказки користувачу. З цією метою було використано підсистему прийняття рішень. У даній роботі було обрано метод розрахунку і прогнозування пріоритетів користувачів для розробки підсистеми прийняття рішень.
Розроблено людино-машинний інтерфейс системи. Для реалізації системи використовувалось сучасне програмне та технічне забезпечення. У даному проекті використовується ПЛК фірми Schneider Electric Modicon M340.
Одержані результати можуть бути використані при проектуванні, розробці та впровадженні нових, або при вдосконаленні існуючих систем автоматизації випарних установок цукрового заводу.
Результати роботи пройшли дослідну перевірку на цукрових заводах ВАТ «Шамраївський цукровий завод» та Філія «Жданівський цукровий завод» ТОВ «Цукорагропром», що підтверджено відповідними довідками.
Ключові слова: цукор, випарювання, регулювання, ПІ-регулятор, нейромере-жевий, сік, модель, випарна установка, нейро-нечіткий, нейро-нечіткі регулятори, керування, прогноз поведінки, тиск пари, автоматизоване керування, випарювання, сироп, прогнозування, модельне прогнозне керування, оптимальне керування, енергозбереження, система керування, нейроконтролер, Neural Network Predictive Controller, модель простору станів, ПІД-регулятор, помилка прогнозування, система автоматичного регулювання, автоматизація, управління, моделювання, об'єкт керування, імітаційна модель, продуктивність, енерговитрати, автоматизована система, алгоритм, інтелектуальний, методи прогнозування, нейронна мережа.
Registration Date
2023-11-28
popup.nrat_date
2023-11-28 / 2026-07-01
