Ученый из «МИСиС» предложил «нейросетевую альтернативу» для управления металлургическими печами, обещающую рост их энергоэффективности в пределах 10%.
Созданный в институте «нейросетевой настройщик» призван повысить энергоэффективность металлургических нагревательных печей с высокой – до 100 МВт – потребляемой мощностью.
Как правило, печи при работе подвергаются самым разным воздействиям. Например, открытие штор для загрузки и выгрузки металла ведет к потерям тепла, а загрязнение газовых горелок – к снижению эффективности сжигания топлива. Из-за этого параметры печей меняются. Но, так как управляют ими обычно с помощью линейных регуляторов с постоянными параметрами, нестационарность не учитывается. Это снижает качество управления и ведет к энергетическим потерям.
Для решения указанных проблем предлагается построение адаптивной системы управления – «нейросетевого настройщика». Система в реальном времени подстраивает параметры линейного регулятора так, чтобы качество управления печью во всех режимах оставалось одинаково высоким, снижая тем самым энергопотребление агрегата.
Новый подход базируется на сочетании в настройщике двух интеллектуальных технологий – нейросетей и баз знаний. Нейросеть вычисляет значения параметров для используемого на печи линейного регулятора и обучается прямо в процессе функционирования, чтобы отслеживать происходящие в печи изменения.
Настройщик реализован в виде функционального блока, который может быть размещен в оперативной памяти логических контроллеров, широко распространенных в металлургии. Выходы и входы этого блока привязываются к уже размещенному в контроллере линейному регулятору и получаемым извне сигналам.
РИА Новости
распечатать статью
