Search academic texts

Information × Registration Number 2119U007779, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title NEURO-FUZZY FORECASTING OF NON-LINEAR PROCESSES OF BLAST FURNACE PRODUCTION popup.author Герасіна О.В.Гусєв О. Ю.Корнієнко В. І.Herasina O. V.Husiev O. Yu.Korniienko V. I. popup.publication 16-04-2019 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/163661 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Розглянуто нейро-нечітке прогнозування хімічного складу чавуну на випуску доменної печі для підвищення якості керування доменним виробництвом. Метою роботи є зниження похибок прогнозування нелінійних процесів доменного виробництва. Метод. Запропоновано для прогнозування нелінійних процесів доменного виробництва використовувати нейро-нечіткі адаптивні фільтри-апроксиматори (у вигляді: адаптивної нейронечіткої системи висновку, нечіткого алгоритму віднімаючої кластеризації і нечіткого алгоритму кластеризації С-середніх), які реалізують послідовне і покрокове інтегрування поточної інформації. Для оптимізації цих фільтрів під реальні процеси виконана ідентифікація їх параметрів за критерієм точності на навчальній і перевірочній послідовностях. Результати. В результаті моделювання нейро-нечіткого прогнозування змісту хімічного складу чавуну на випуску доменної печі було встановлено, що найкращу точність забезпечує нечіткий фільтр з віднімаючою кластеризацією при послідовному інтегруванні поточних даних. При цьому похибка прогнозу становить 4,2%, а час пошуку оптимальних рішень не вносить часових обмежень на застосування цього підходу в доменному виробництві. Підтверджено адекватність отриманих результатів. Висновки. Нейро-нечіткі фільтри дозволяють підвищити точність прогнозу нелінійних процесів доменної плавки й, за рахунок цього, поліпшити якість керування виробництвом чавуну. Подальші дослідження повинні бути спрямовані на розробку автоматичних систем керування нелінійними процесами доменного виробництва. popup.nrat_date 2026-02-09 Close