Автоматизация процесса прокалки кокса (стр. 2 из 2)
Для решения обратной задачи – нахождения оптимальных уставок регуляторам локальных АСР, в зависимости от качества сырого кокса и требуемой dист. (2,03 г/см3), во входном слое обратной НС 3 нейрона, в выходном – 7, а количество скрытых слоев – 2 (рисунок 8).
Рисунок 8 – Нейросеть обратной задачи (оптимизации) - НС-2
Подавая на входы обученной обратной НС параметры, характеризующие качество прокаливаемого кокса (Wk, Слk) соответствующего поставщика и требуемое по технологическому регламенту значение dист. = 2,03 г/см3, получают требуемые режимы прокалки (уставки задания регуляторам локальных АСР).
Использование для создания управляющей математической модели нейросети позволяет повысить точность прогнозирования истинной плотности прокаленного кокса и управления процессом, упростить процедуру нахождения оптимальных значений режимных параметров (заданий для АСР) и подстройки модели при изменении характеристик прокалочной печи.