In article the algorithm on the basis of a neuro-indistinct network for an assessment and regulation of parameters of technological processes is considered
neural indistinct network, technological process, multiple parameter optimization.
УДК 62-503.55
ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРО-НЕЧЁТКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ И РЕГУЛИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ПРЕДПРИЯТИЯ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ
POSSIBILITIES OF APPLICATION OF NEURO - INDISTINCT NETWORKS FOR THE ASSESSMENT AND REGULATION OF THE CONDITION OF ELEMENTS OF THE ENTERPRISE OF WOODWORKING BRANCH
Данилов А.Д., д.т.н., профессор;
Крысанов В.Н., к.т.н., доцент;
Руцков А.Л., аспирант
ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»,
г. Воронеж, Россия
danilov-ad@ya.ru, sovteh2000@mail.ru, alex_8_90@mail.ru
DOI: 10.12737/16210
Аннотация: В статье рассмотрен алгоритм на базе нейро-нечёткой сети для оценки и регулирования параметров технологических процессов
Summary: In article the algorithm on the basis of a neuro-indistinct network for an assessment and regulation of parameters of technological processes is considered
Ключевые слова: нейронная нечёткая сеть, технологический процесс, многопараметрическая оптимизация.
Keywords: neural indistinct network, technological process, multiple parameter optimization.
Предприятия деревообрабатывающей отрасли являются объектами с высокой степенью энергопотребления. Поэтому для них остро стоит вопрос энергосбережения с целью минимизации затрат и повышения конкурентоспособности выпускаемой продукции Основные сложности, при этом, возникают ввиду неразрывной общности экономических явлений (динамика рынков, микро- и макроэкономические параметры) и технологических процессов, что неминуемо приводит к усложнению описания соответствующих структур и необходимости рассмотрения данного класса задач как трудноформализуемых (особенно в реальном масштабе времени).
Для решения данной задачи необходимо применение СУ основными и вспомогательными процессами производства (например SCADA – системы). Однако даже при этом не всегда получается добиться желаемого результата. Это происходит ввиду большой размерности решаемых задач и наличия трудноформализуемых факторов. Перспективным решением данной проблемы, по мнению авторов, является применение совместно с классическими методами оптимизации алгоритмических структур нейро-нечётких сетей (ННС) [1,2].
Так, в [3] был рассмотрен аспект прогнозирования уровня потребления электроэнергии для предприятия ОАО «Мебель Черноземье» посредствам ННС с лингвистическими термами (модификация алгоритма Мамдани). Отметим возможности применения схожих подходов для следующих этапов функционирования данного объекта управления: а) организация трудового распорядка дня сотрудников; б) СУ основным и вспомогательным оборудованием; в) оценка параметров состояния элементов производства. В рамках данной работы остановимся на последнем пункте.
1. Krysanov, V.N. Analiz programmno-apparatnogo obespecheniya setey Smart Grid / V.N. Krysanov, Yu.V. Sharapov, A.L.Rutskov. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. - 2015. - T.11 - № 4. - S.97-101.
2. Krysanov, V.N. Otsenka ekonomicheskogo effekta ot primeneniya ustroystv plavnogo puska s ispol´zovaniem printsipov neyrosetevogo upravleniya / V.N. Krysanov, K.S. Gamburg, A.L. Rutskov. Energobezopasnost´ i energosberezhenie. - 2013. - №5.- S. 21-25.
3. Danilov A.D. Prognoznoe planirovanie potrebleniya elektroenergii energoemkim promyshlennym predpriyatiem derevoobrabatyvayushchey otrasli pri pomoshchi neyro-nechetkikh setey/ A.D. Danilov, D.N.Afonichev, V.N. Krysanov, A.L. Rutskov //Lesotekhnicheskiy zhurnal.- 2014. - T.4 - № 3 (15). - S.290-302.
