Исследование возможности построения нейронечеткого логического регулятора с дискретными термами для управления и автоматизации объектов нефтегазового машиностроения - Сагдатуллин, Артур Маратович (Интеллектуальные системы в производстве, 2021)
Исследуется вопрос повышения эффективности функционирования классических систем управления технологическими процессами и объектами нефтегазового машиностроения. Актуальность данной темы заключается в необходимости повышения качества работы систем управления процессами добычи и транспортировки нефти и газа. Цель научной работы заключается в разработке нейронечеткого логического регулятора с дискретными термами для управления и автоматизации насосных агрегатов и насосных станций. Отмечается, что нечеткая логика, нейросетевые алгоритмы совместно с методами регулирования на основе адаптации и синтеза объектов управления позволяют обучаться системе автоматизации и работать в условиях неопределенности. Изучены методы построения классических систем управления, проанализированы достоинства и недостатки нечетких регуляторов как основной системы управления. Предложен метод построения системы управления на основе нейронечеткого регулятора с дискретными термами в условиях неопределенности и динамических параметров процесса. К положительным особенностям предлагаемого регулятора можно отнести: комбинирование нечетких рассуждений о технологическом объекте и математических предсказательных моделях, нечеткая система управления получает возможность субъективного описания на основе нейросетевых структур, а также адаптация к особенностям объекта. Приведен график зависимости для терм-множества управляемого параметра от степени принадлежности. Представлена возможная реализация отслеживания срабатывания одного из правил нейронечеткой системы в формате функциональных блоковых диаграмм. Рассмотрен процесс формирования экспертной базы знаний в нейронечеткой системе управления. Для анализа приведен график зависимости выходного значения параметров. Согласно полученным результатам отклонение значений для модели и реального процесса не превышает 18 %, что позволяет говорить о достаточно стабильной работе нейронечеткого регулятора в системах автоматического управления.