Сравнительный анализ работы классических многомерных систем управления и систем с нейрорегулятором на примере реального объекта

Сергей [Sergey] Витальевич [V.] Мезин [Mezin]; Данила [Danila] Андреевич [A.] Дементьев [Dement’ev]

doi:10.24160/1993-6982-2024-2-117-125

Сергей [Sergey] Витальевич [V.] Мезин [Mezin]
Данила [Danila] Андреевич [A.] Дементьев [Dement’ev]

DOI: https://doi.org/10.24160/1993-6982-2024-2-117-125

Ключевые слова: автоматические системы управления, нейронные сети, многомерность, технические средства автоматизации

Аннотация

Целью наястоящей работы — сравнительный анализ двух систем управления: системы с классическим подходом в различных вариациях и системы управления с нейрорегулятором для оценки перспективности использования нейронных сетей в качестве регулятора.

Для сравнительного анализа построена имитационная модель автоматической системы управления с многомерным нейрорегулятором с учетом работы таких технических средств автоматизации, как широтно-импульсный модулятор и исполнительный механизм. В качестве объекта управления выбран энергоблок 300 МВт № 3 Каширской ГРЭС с прямоточным котлом. При помощи алгоритма оптимизации, являющегося уникальной авторской разработкой, найдены параметры и структура нейрорегулятора, обеспечивающие минимальное значение квадратичного интегрального показателя качества.

На имитационную модель были поданы возмущения по каналам задания и возмущения, построены переходные процессы системы управления и рассчитаны показатели качества для каждого варианта возмущений.

Выполнено сравнение результатов с уже полученными ранее для различных структурных схем систем управления с классическими регуляторами. Результаты представлены как в графическом, так и в табличном виде. Сравнительный анализ проведен на основе численных значений интегральных показателей качества. По его результатам сделан вывод о перспективности использования нейронных сетей в качестве регулятора многомерных объектов управления энергетики.

Сведения об авторах

Сергей [Sergey] Витальевич [V.] Мезин [Mezin]

кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизированных систем управления тепловыми процессами НИУ «МЭИ», e-mail: MezinSV@mpei.ru

Данила [Danila] Андреевич [A.] Дементьев [Dement’ev]

аспирант кафедры автоматизированных систем управления тепловыми процессами НИУ «МЭИ», e-mail: daniladementev202@gmail.com

Литература

1. Сабанин В.Р., Дементьев Д.А., Казьмирук И.Ю. Некоторые результаты использования искусственных нейронных сетей в качестве регулятора автоматической системы регулирования // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Сб. Трудов XXVI Междунар. науч.-техн. конф. Алушта, 2017. С. 60—61.
2. Казьмирук И.Ю., Сабанин В.Р., Дементьев Д.А. Применение нейронных сетей в качестве регулятора в двухконтурных системах автоматического регулирования // Молодой ученый. 2019. № 4. С. 91—96.
3. Dementev D.A., Maximova E.D., Sysoletin I.A., Mezin S.V. Research of the Influence of Feedback Signals in the Neuroregulator on the Quality of Regulation // J. Phys.: Conf. Series. 2021. V. 1889(2). P. 022053.
4. Shtylenko A.S., Dementev D.A., Krasnenko D.M., Pomogaev A.S. Exploring the Possibility of Applying Different Neuronal Activation Functions to Single-circuit ACS // Ibid. P. 022007.
5. Shtylenko A.S., Dementev D.A., Krasnenko D.M., Pomogaev A.S. Changing the Pulse Duration of a PWM as a Means of Improving the Quality of the ACS Regulation Using ANN // Ibid. P. 022055.
6. Дементьев Д.А., Максимова Е.Д., Сабанин В.Р., Мезин С.В. Исследование применения искусственного интеллекта в задачах управления многомерными системами // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тезисы докл. XXVI Междунар. науч.-техн. конф. М., 2020. С. 924.
7. Жигунов В.В., Шавочкин И.А. Повышение эффективности управления мощностью энергоблоков с применением дифференцирования в котельном регуляторе давления пара перед турбиной // Теплоэнергетика. 2011. № 10. С. 859—868.
8. Свид-во о регистрации программы для ЭВМ № 2021612966. Программа параметрической оптимизации нейрорегулятора для многомерных технологических объектов управления / Дементьев Д.А., Мезин С.В., Максимова Е.Д., Помогаев А.С.
9. Свид-во о регистрации программы для ЭВМ № 2021612965. Программа адаптивной подстройки синаптических коэффициентов нейрорегулятора при динамическом изменении свойств технологического объекта управления / Дементьев Д.А., Мезин С.В., Максимова Е.Д., Помогаев А.С.
10. Биленко В.А., Жигунов В.В. Сравнительный анализ динамических свойств вариантов систем автоматического регулирования частоты и мощности паросиловых энергоблоков с прямоточными котлами // Теплоэнергетика. 2018. № 4. С. 5—20.
---
Для цитирования: Мезин С.В., Дементьев Д.А. Сравнительный анализ работы классических многомерных систем управления и систем с нейрорегулятором на примере реального объекта // Вестник МЭИ. 2024. № 2. С. 117—125. DOI: 10.24160/1993-6982-2024-2-117-125
#
1. Sabanin V.R., Dement'ev D.A., Kaz'miruk I.Yu. Nekotorye Rezul'taty Ispol'zovaniya Iskusstvennykh Neyronnykh Setey v Kachestve Regulyatora Avtomaticheskoy Sistemy Regulirovaniya. Sovremennye Tekhnologii v Zadachakh Upravleniya, Avtomatiki i Obrabotki Informatsii: Sb. Trudov XXVI Mezhdunar. Nauch.-tekhn. Konf. Alushta, 2017:60—61. (in Russian).
2. Kaz'miruk I.Yu., Sabanin V.R., Dement'ev D.A. Primenenie Neyronnykh Setey v Kachestve Regulyatora v Dvukhkonturnykh Sistemakh Avtomaticheskogo Regulirovaniya. Molodoy Uchenyy. 2019;4:91—96. (in Russian).
3. Dementev D.A., Maximova E.D., Sysoletin I.A., Mezin S.V. Research of the Influence of Feedback Signals in the Neuroregulator on the Quality of Regulation. J. Phys.: Conf. Series. 2021;1889(2):022053.
4. Shtylenko A.S., Dementev D.A., Krasnenko D.M., Pomogaev A.S. Exploring the Possibility of Applying Different Neuronal Activation Functions to Single-circuit ACS. Ibid:022007.
5. Shtylenko A.S., Dementev D.A., Krasnenko D.M., Pomogaev A.S. Changing the Pulse Duration of a PWM as a Means of Improving the Quality of the ACS Regulation Using ANN. Ibid:022055.
6. Dement'ev D.A., Maksimova E.D., Sabanin V.R., Mezin S.V. Issledovanie Primeneniya Iskusstvennogo Intellekta v Zadachakh Upravleniya Mnogomernymi Sistemami. Radioelektronika, Eelektrotekhnika i Energetika: Tezisy Dokl. XXVI Mezhdunar. Nauch.-tekhn. Konf. M., 2020:924. (in Russian).
7. Zhigunov V.V., Shavochkin I.A. Povyshenie Effektivnosti Upravleniya Moshchnost'yu Energoblokov s Primeneniem Differentsirovaniya v Kotel'nom Regulyatore Davleniya Para Pered Turbinoy. Teploenergetika. 2011;10:859—868. (in Russian).
8. Svid-vo o Registratsii Programmy dlya EVM № 2021612966. Programma Parametricheskoy Optimizatsii Neyroregulyatora dlya Mnogomernykh Tekhnologicheskikh Ob'ektov Upravleniya. Dement'ev D.A., Mezin S.V., Maksimova E.D., Pomogaev A.S. (in Russian).
9. Svid-vo o Registratsii Programmy dlya EVM № 2021612965. Programma Adaptivnoy Podstroyki Sinapticheskikh Koeffitsientov Neyroregulyatora pri Dinamicheskom Izmenenii Svoystv Tekhnologicheskogo Ob'ekta Upravleniya. Dement'ev D.A., Mezin S.V., Maksimova E.D., Pomogaev A.S. (in Russian).
10. Bilenko V.A., Zhigunov V.V. Sravnitel'nyy Analiz Dinamicheskikh Svoystv Variantov Sistem Avtomaticheskogo Regulirovaniya Chastoty i Moshchnosti Parosilovykh Energoblokov s Pryamotochnymi Kotlami. Teploenergetika. 2018;4:5—20. (in Russian)
---
For citation: Mezin S.V., Dement’ev D.A. A Comparative Analysis of the Performance of Classical Multidimensional Control Systems and Systems with a Neural Controller on the Example of a Real Object. Bulletin of MPEI. 2024;2:117—125. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2024-2-117-125