Синтез нейромережевої системи автоматичного регулювання рівня води в барабані котла енергоблока ТЕС

Синтезовано інтелектуальну систему автоматичного регулювання (САР) рівня води барабанного котла енергоблока, діючу на основі теорії нейронних мереж. Розроблено математичну модель об’єкта дослідження. Аналіз показників якості перехідних процесів при різних режимах роботи парового котла засвідчив, що традиційна САР має істотні недоліки, пов’язані зі значним часом регулювання і першим відхиленням. Для вдосконалення традиційної САР та підвищення її ефективності запропоновано використовувати нейромережевий підхід в управлінні. Синтезований нейромережевий регулятор навчений визначати оптимальні керуючі впливи для компенсації глибоких збурень, викликаних піковими та регулювальними режимами роботи енергоблоків. Для апробації запропонованих рішень у програмі MatLab (Simulink, NT) було проведено комп’ютерні експерименти з розроблення та випробування нейромережевої системи регулювання. Аналіз показників якості перехідних процесів при проведенні експерименту з визначення робастності і стійкості нейромережевого регулятора в процесі впливу глибоких зовнішніх і внутрішніх збурень засвідчив перевагу адаптивної нейромережевої системи порівняно з традиційною комбінованою, яка вимагає проведення етапу адаптації.

Рік видання: 
2012
Номер: 
5
УДК: 
681.5.015
С. 45—50. Іл. 7. Бібліогр.: 13 назв.
Література: 

1. Патон Б., Халатов А. Помогут ли газовые турбины преодолеть проблемы энергосистемы Украины? // Зеркало недели. – № 47, 13 декабря 2008 г.
2. Аракелян Э.К. Методика выбора оптимальных параметров и режимов работы оборудования энергоблоков на частичных нагрузках // Теплоэнергетика. – 2002. – № 4. – С. 66–69.
3. Иванов В.А. Регулирование энергоблоков. – Л.: Машиностроение, 1982. – 164 с.
4. Мадоян A.A., Аракелян Э.К., Макарчьян В.А. Влияние участия энергоблоков ТЭС в регулировании мощности и частоты на эффективность их работы // Теплоэнергетика. – 2005. – № 4. – С. 39–43.
5. Плетнев Г.П. Автоматизированное управление объектами тепловых электростанций. – М.: Энергоиздат, 1981. – 368 с.
6. Ротач В.Я. Теория автоматического управления. – М.: МЭИ, 2004. – 400 с.
7. Ротач В.Я. Настройка регуляторов модифицированным методом Циглера-Николса // Промышленные контроллеры АСУ. – 2008. – № 2. – С. 38–42.
8. Ротач В.Я. Автоматизированная настройка ПИД-регуляторов: экспертные и формальные методы // Теплоэнергетика. – 1995. – № 10. – С. 23–28
9. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учеб. / Под ред. Н.Д. Егупова. – Изд. 2-е. – М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2002. – 744 с.
10. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 383 с.
11. Дьяконов В.П. Simulink 5/6/7. Самоучитель. – М.: ДМК, 2008. – 782 с.
12. Руденко О.Г., Бодянський Є.В. Штучні нейронні мережі: Навч. посібник. – Харків: ТОВ “Компанія СМІТ”, 2006. – 404 с.
13. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. – М.: Діалог-МИФИ, 2002 – 496 с.

Текст статтіРозмір
2012-5-7.pdf250.79 КБ