name: Нейросетевая адаптивная настройка регуляторов для управления нестационарными технологическими объектами в металлургии
keyword_list: адаптивное управление ПИ-регулятор нейронные сети нестационарные объекты управления металлургические технологические процессы устойчивость нейросетевой настройщик оперативное обучение
abstract: Цель работы: разработка новой методологии создания оперативно обучаемых нейросетевых настройщиков параметров П и ПИ регуляторов для управления теплотехническими и электромеханическими металлургическими агрегатами в условиях нестационарности их параметров и действия возмущений с целью повышения эффективности работы рассматриваемых агрегатов и получения экономического эффекта. 
  Это потребовало решения следующих задач:
  1.	Определить наиболее перспективный подход к решению задачи адаптивного управления нестационарными теплотехническими и электромеханическими металлургическими объектами.
  2.	Разработать теоретические основы (методологию) построения оперативно обучаемых нейросетевых настройщиков П-/ПИ-регуляторов для повышения эффективности работы рассматриваемых агрегатов.
  3.	Разработать метод оценки устойчивости системы управления с оперативно обучаемым настройщиком.
  4.	Разработать формализованные подходы к определению структуры нейронной сети настройщика и дискретности его вызова.
  5.	Разработать базы правил (знаний), отражающие опыт инженера по настройке регуляторов, для определения скорости оперативного обучения нейронной сети настройщика.
  6.	Синтезировать типовой программный модуль, реализующий настройщик для серийно выпускаемых контроллеров.
  7.	Апробировать методологию на математических и физических моделях теплотехнических и электромеханических металлургических агрегатов.
  В результате исследований разработан новый подход к построению настройщиков параметров линейных П- и ПИ-регуляторов, обладающий универсальностью, поскольку они обладают способностью к оперативному обучению, а при переходе на новый ОУ в рамках рассматриваемых классов не потребуется проведение дополнительных исследований и активных экспериментов перед внедрением. Методика доведена до инженерной реализации в виде программного модуля. Нейросетевой настройщик позволяет поддерживать требуемое качество переходных процессов в случаях отслеживания графика задания и при компенсации влияния возмущающих воздействий.
chairman_dissertation_council.name: Семен
chairman_dissertation_council.surname: Подвальный
chairman_dissertation_council.patronymic: Леонидович
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: R-5864-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 650432279
chairman_dissertation_council.rinc_id: 12321
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Дмитрий
organization_supervisor.surname: Проскурин
organization_supervisor.patronymic: Константинович
organization_supervisor.position: Врио ректора
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.19.23
rubrics.name: Адаптивные и обучающие системы
rubrics.code: 53.31.23
rubrics.name: Производство стали
rubrics.code: 50.43.15
rubrics.name: Системы автоматического управления, системы автоматического регулирования и системы автоматического контроля для непрерывных процессов
rubrics.code: 50.03.03
rubrics.name: Теория управления техническими объектами и технологическими процессами
oecds.code: 02.05.PZ
oecds.name: METALLURGY & METALLURGICAL ENGINEERING
oecds.code: 02.02.AC
oecds.name: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
speciality_codes.name: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.06
supervisors.fio: Еременко Ю.И.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Кудряшов В.С.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Рубанов В.Г.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Яковис Л.М.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ", ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, ФГБОУ ВО "ВГТУ", ВГТУ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1033600070448
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ПРОСКУРИН
protection_organization.supervisor_patronymic: КОНСТАНТИНОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: СТИ НИТУ "МИСиС"
author_organization.name: Старооскольский технологический институт им. А.А. Угарова (филиал) федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет "МИСиС"
author_organization.ogrn: 1027739439749
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Филиалы юридических лиц