Ковалюк, Д. О.Ковалюк, О. О.Kovaliuk, Dmytro O.Kovaliuk, Oleh O.2021-04-072021-04-0720202311–3405 (Print)2313-0415 (Online)https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3810Ковалюк, Д. О. Дослідження наслідувального та інверсного нейромережевих регуляторів у системах керування технологічними процесами = Research of imitative and inverse neural controller in technological process control systems / Д. О. Ковалюк, О. О. Ковалюк // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : НУК, 2020. – № 1 (479). – С. 68–74.Анотація. Мета. Розвиток обчислювальної техніки та теорії автоматичного керування дають змогу сьогодні створювати різні типи систем керування. Ці системи завдяки властивостям навчання та адаптації можуть враховувати невизначеність об’єкта, зміну його параметрів, зовнішні збурення. Це підвищує безпеку та ефективність виробництва. Метою статті є підвищення якості керування технологічними процесами за рахунок створення та дослідження систем керування з наслідувальним та інверсним нейромережевими регуляторами. Методика. Розглядається технологічний процес підігрівання нафтової сировини, який відбувається в теплообміннику. Для керування цим об’єктом досліджуються системи керування з нейромережевими та ПІД- регуляторами. Для розв’язання поставленої задачі в роботі використано методи ідентифікації (отримання моделі об’єкта), оптимізації (пошук оптимальних параметрів регуляторів), математичне моделювання, положення теорії автоматичного керування та методів штучного інтелекту (створення систем керування та дослідження їх перехідних характеристик). Результати. Проведено структурну й параметричну ідентифікацію об’єкта керування, а саме теплообмінника. В результаті моделювання розраховано його перехідну характеристику за каналом керування, проведено апроксимацію, отримано передатну функцію. Проаналізовано варіанти застосування нейронних мереж для задач керування технологічними процесами. Нейронні мережі розглядаються для імітації роботи як об’єкта керування, так і регулятора. Досліджено характеристики систем керування з різними типами регуляторів. Описано й відпрацьовано алгоритм синтезу наслідувального та інверсного нейромережевих регуляторів, проведено їх налаштування та порівняння. Дослідження виконано в пакеті прикладних програм Matlab, що дало змогу використовувати вбудовані алгоритми ідентифікації та моделювання. Наукова новизна. Проведено дослідження різних типів нейромережевих регуляторів, проаналізовано їх доцільність, переваги та недоліки для керування технологічними процесами. Практична значимість. В роботі наведено, реалізовано та повністю проілюстровано алгоритм синтезу інверсного та наслідувального нейромережевих регуляторів. Показано етапи створення системи керування в математичному пакеті Matlab. Такий підхід може бути застосований для керування широким колом технологічних процесів навіть за відсутності математичної моделі об’єкта. Розраховані регулятори у вигляді нейронних мереж можуть бути легко реалізовані (запрограмовані з використанням спеціалізованих бібліотек) багатьма мовами програмування, наприклад Python.ukнейронні мережірегуляторикеруваннятехнологічний процесcontrolsimulationcomputer control systemregulatorneural networkArticle