Статья опубликована в сетевом научном журнале «Инженерный вестник Дона». Исследование проведено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Адаптивный тип управления применяется в производствах химической, нефтегазовой, целлюлозно-бумажной и других отраслях промышленности. Он заключается в том, что система автоматически меняет свои характеристики и (или) структуру в зависимости от изменений значений параметров моделей технологических процессов, полученных в результате их оперативной идентификации. Такое управление позволяет повысить качество выпускаемой продукции или минимизировать расход энергии, затрачиваемой на производство. Ученые Пермского Политеха протестировали метод параметрической идентификации на регрессионных моделях.
«Проведение экспериментов на действующих производствах может привести к негативным последствиям. Для нашего же метода идентификации этого не требуется, то есть, нет нарушения плановой работы, что делает данный метод безопасным», – комментирует Рустам Исламов, аспирант кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ.
«Мы провели вычислительные эксперименты с применением нашего метода и выяснили, что среднее значение относительной ошибки полученных регрессионных моделей при оперативной идентификации не превышает 0,43 процента. Это означает, что разработанный метод применим в адаптивном управлении. Одно из его достоинств в том, что для обучения нейросетей не нужны статистические экспериментальные значения переменных технологического процесса. Это ускоряет подготовку данных», – рассказывает Александр Шумихин, доктор технических наук, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ.
Исследование ученых ПНИПУ способствует построению более эффективных адаптивных систем управления технологическими процессами, что позволяет сократить риск снижения качества производства.