Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.91.79.134
    [SESS_TIME] => 1711692369
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => ab44942755fae721c6451008860120db
    [UNIQUE_KEY] => 477321e7c027d8206274baf79d2772f4
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Вестник НГУЭУ

2016 год, номер 2

НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ВАКУУМНЫМ ДЕАЭРАТОРОМ ВД-400

П.П. Алексеев, И.А. Щербатов
Астраханский государственный технический университет, ул. Татищева, 16, Астрахань, Астраханская обл
pavel_alekseev22@mail.ru
Ключевые слова: вакуумный деаэратор, многослойные нейронные сети, обучение и моделирование нейронных сетей, линейная функция, vacuum deaerator, multilayered neural networks, training and modeling of neural networks, linear function
Страницы: 263-275
Подраздел: БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА

Аннотация

В статье рассматриваются алгоритмы, применяемые в программной реализации нейросетевой системы управления концентрацией кислорода деаэрированной воды. Выполнен анализ вакуумного деаэратора ВД-400 как объекта управления. Выявлены регулирующие и возмущающие воздействия, а также регулируемые параметры ВД-400. Особое внимание уделено программному обеспечению создающего модели многослойных нейронных сетей прямого распространения и обучающего их в режиме реального времени. Демонстрируются интерфейсы обучения и моделирования. Приведена общая схема управления вакуумным деаэратором ВД-400.