КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ
<p>Отмечается сложность настройки регуляторов каскадной системы автоматического регулирования.Сложность настройки особенно сильно возрастает, если объект регулирования нестационарный.<br />Нестационарность проявляется в изменении величин коэффициентов дифференциальных уравнений объекта....
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Odessa National Academy of Food Technologies
2015-09-01
|
| Series: | Автоматизация технологических и бизнес-процессов |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://journals.uran.ua/atbp/article/view/50426 |
| _version_ | 1817968521193193472 |
|---|---|
| author | А. И. Павлов |
| author_facet | А. И. Павлов |
| author_sort | А. И. Павлов |
| collection | DOAJ |
| description | <p>Отмечается сложность настройки регуляторов каскадной системы автоматического регулирования.Сложность настройки особенно сильно возрастает, если объект регулирования нестационарный.<br />Нестационарность проявляется в изменении величин коэффициентов дифференциальных уравнений объекта. Причина нестационарности заключается в том, что технологический агрегат объекта<br />изнашивается («стареет»). Поэтому необходимы повторяющиеся процедуры настройки главного и подчиненного регуляторов. Это обстоятельство является одной из причин ограниченного использования каскадных систем регулирования. В статье утверждается, что при использовании линейных алгоритмов регулирования эта проблема не может быть устранена. Радикальным ее решением может быть использование в управляющей части системы искусственной нейронной сети. На примере регулирования температуры в теплице для выращивания овощей показана работоспособность этой концепции. В управляющей части системы использованы один нейрон и интегратор. Количество входных сигналов<br />нейрона равно шести. Имитационное моделирование подтвердило, что качество регулирования не снижается при действии на объект больших координатных и параметрических возмущений. Подтверждено, что динамика системы регулирования сильно зависит от вида исполнительного механизма и его параметров.</p> |
| first_indexed | 2024-04-13T20:09:06Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-8887f9bee9764511b72acc4c9be65046 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2312-3125 2312-931X |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-13T20:09:06Z |
| publishDate | 2015-09-01 |
| publisher | Odessa National Academy of Food Technologies |
| record_format | Article |
| series | Автоматизация технологических и бизнес-процессов |
| spelling | doaj.art-8887f9bee9764511b72acc4c9be650462022-12-22T02:31:54ZengOdessa National Academy of Food TechnologiesАвтоматизация технологических и бизнес-процессов2312-31252312-931X2015-09-01232310.15673/2312-3125.4/2015.5042647548КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМА. И. Павлов0Одеська Національна академія харчових технологій<p>Отмечается сложность настройки регуляторов каскадной системы автоматического регулирования.Сложность настройки особенно сильно возрастает, если объект регулирования нестационарный.<br />Нестационарность проявляется в изменении величин коэффициентов дифференциальных уравнений объекта. Причина нестационарности заключается в том, что технологический агрегат объекта<br />изнашивается («стареет»). Поэтому необходимы повторяющиеся процедуры настройки главного и подчиненного регуляторов. Это обстоятельство является одной из причин ограниченного использования каскадных систем регулирования. В статье утверждается, что при использовании линейных алгоритмов регулирования эта проблема не может быть устранена. Радикальным ее решением может быть использование в управляющей части системы искусственной нейронной сети. На примере регулирования температуры в теплице для выращивания овощей показана работоспособность этой концепции. В управляющей части системы использованы один нейрон и интегратор. Количество входных сигналов<br />нейрона равно шести. Имитационное моделирование подтвердило, что качество регулирования не снижается при действии на объект больших координатных и параметрических возмущений. Подтверждено, что динамика системы регулирования сильно зависит от вида исполнительного механизма и его параметров.</p>http://journals.uran.ua/atbp/article/view/50426Система регулированияобъектмодельисполнительный механизм |
| spellingShingle | А. И. Павлов КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ Автоматизация технологических и бизнес-процессов Система регулирования объект модель исполнительный механизм |
| title | КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ |
| title_full | КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ |
| title_fullStr | КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ |
| title_full_unstemmed | КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ |
| title_short | КАСКАДНАЯ» СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ |
| title_sort | каскадная система автоматического регулирования с нестационарным объектом |
| topic | Система регулирования объект модель исполнительный механизм |
| url | http://journals.uran.ua/atbp/article/view/50426 |
| work_keys_str_mv | AT aipavlov kaskadnaâsistemaavtomatičeskogoregulirovaniâsnestacionarnymobʺektom |