Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом

The aim of the study is to substantiate the use of neural network control of beet juice level in an evaporator by evaluating the accuracy and adequacy of the model. This allows us to assess how well the model properties describe the course of the real process. The use of mathematical statistics meth...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2023
Hauptverfasser: Hrama, Mykhailo, Sidletskyi, Viktor
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023
Schlagworte:
Online Zugang:https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/215
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Problems of Control and Informatics

Institution

Problems of Control and Informatics
id oai:ojs2.jais.net.ua:article-215
record_format ojs
institution Problems of Control and Informatics
baseUrl_str
datestamp_date 2024-06-06T09:20:01Z
collection OJS
language English
topic комп’ютерні науки
автоматизація
нейронні мережі
моделювання
spellingShingle комп’ютерні науки
автоматизація
нейронні мережі
моделювання
Hrama, Mykhailo
Sidletskyi, Viktor
Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом
topic_facet компьютерные науки
автоматизация
нейронные сети
моделирование
computer science
automation
neural networks
modeling
комп’ютерні науки
автоматизація
нейронні мережі
моделювання
format Article
author Hrama, Mykhailo
Sidletskyi, Viktor
author_facet Hrama, Mykhailo
Sidletskyi, Viktor
author_sort Hrama, Mykhailo
title Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом
title_short Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом
title_full Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом
title_fullStr Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом
title_full_unstemmed Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом
title_sort дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом
title_alt Studying the adequacy of the neural network level controller in the automated control system of an evaporator
Исследование адекватности работы нейросетевого регулятора уровня в автоматизированной системе управления испарительным аппаратом
description The aim of the study is to substantiate the use of neural network control of beet juice level in an evaporator by evaluating the accuracy and adequacy of the model. This allows us to assess how well the model properties describe the course of the real process. The use of mathematical statistics methods is the most common way to test models for adequacy. In the automation scheme of level control, capacitive level gauges are used as a sensor. The actuators are pneumatic seat valves with a built-in throttle and an electropneumatic converter. The use of neural network controllers is found only in some specific cases of intelligent control of the evaporation process, and there are no data comparing the use of intelligent controllers with classical ones. In this paper, the Durbin-Watson d-criterion is used to assess the adequacy of the model. Statistical data on the behavior of the level control system circuits in different operating modes using intelligent and classical controllers were collected and a model of the evaporator unit operation was built. The advantage of the Durbin-Watson criterion is its simple and fast implementation, which does not require large economic and energy costs. The accuracy of the model was also evaluated. The static error of the control quality for the levels in the five enclosures of 25–65 % (in 10 % increments) is within the range of no more than 0,2 %. The proposed model of the evaporator station operation is generally characterized by high accuracy.
publisher V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
publishDate 2023
url https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/215
work_keys_str_mv AT hramamykhailo studyingtheadequacyoftheneuralnetworklevelcontrollerintheautomatedcontrolsystemofanevaporator
AT sidletskyiviktor studyingtheadequacyoftheneuralnetworklevelcontrollerintheautomatedcontrolsystemofanevaporator
AT hramamykhailo doslídžennâadekvatnostírobotinejromereževogoregulâtorarívnâvavtomatizovaníjsistemíkeruvannâviparnimaparatom
AT sidletskyiviktor doslídžennâadekvatnostírobotinejromereževogoregulâtorarívnâvavtomatizovaníjsistemíkeruvannâviparnimaparatom
AT hramamykhailo issledovanieadekvatnostirabotynejrosetevogoregulâtoraurovnâvavtomatizirovannojsistemeupravleniâisparitelʹnymapparatom
AT sidletskyiviktor issledovanieadekvatnostirabotynejrosetevogoregulâtoraurovnâvavtomatizirovannojsistemeupravleniâisparitelʹnymapparatom
first_indexed 2025-10-30T02:48:48Z
last_indexed 2025-10-30T02:48:48Z
_version_ 1847373362790137856
spelling oai:ojs2.jais.net.ua:article-2152024-06-06T09:20:01Z Studying the adequacy of the neural network level controller in the automated control system of an evaporator Дослідження адекватності роботи нейромережевого регулятора рівня в автоматизованій системі керування випарним апаратом Исследование адекватности работы нейросетевого регулятора уровня в автоматизированной системе управления испарительным аппаратом Hrama, Mykhailo Sidletskyi, Viktor компьютерные науки автоматизация нейронные сети моделирование computer science automation neural networks modeling комп’ютерні науки автоматизація нейронні мережі моделювання The aim of the study is to substantiate the use of neural network control of beet juice level in an evaporator by evaluating the accuracy and adequacy of the model. This allows us to assess how well the model properties describe the course of the real process. The use of mathematical statistics methods is the most common way to test models for adequacy. In the automation scheme of level control, capacitive level gauges are used as a sensor. The actuators are pneumatic seat valves with a built-in throttle and an electropneumatic converter. The use of neural network controllers is found only in some specific cases of intelligent control of the evaporation process, and there are no data comparing the use of intelligent controllers with classical ones. In this paper, the Durbin-Watson d-criterion is used to assess the adequacy of the model. Statistical data on the behavior of the level control system circuits in different operating modes using intelligent and classical controllers were collected and a model of the evaporator unit operation was built. The advantage of the Durbin-Watson criterion is its simple and fast implementation, which does not require large economic and energy costs. The accuracy of the model was also evaluated. The static error of the control quality for the levels in the five enclosures of 25–65 % (in 10 % increments) is within the range of no more than 0,2 %. The proposed model of the evaporator station operation is generally characterized by high accuracy. Мета дослідження — обґрунтування використання нейромережевого регулювання рівня бурякового соку у випарному апараті шляхом оцінки точності та адекватності моделі. Це дозволяє оцінити, наскільки якісно властивості моделі описують перебіг реального процесу. Використання методів математичної статистики є найбільш поширеним способом перевірки моделей на адекватність. У схемі автоматизації регулювання рівня як датчик використовуються ємнісні рівнеміри. Виконавчими механізмами служать пневматичні сідельні клапани з вбудованим дроселем та електропневмоперетворювачем. Нейромережеві регулятори використовуються лише в окремих специфічних випадках інтелектуального керування процесом випарювання, відсутні дані порівняння застосування інтелектуальних регуляторів з класичними. У даній роботі використано d-критерій Дарбіна–Уотсона для оцінки адекватності моделі. Зібрано статистичні дані поведінки контурів системи регулювання рівня у різних режимах роботи з використанням інтелектуальних та класичних регуляторів і побудовано модель роботи випарної станції. Перевага критерію Дарбіна–Уотсона — легка і швидка його реалізація, яка не потребує великих економічних та енергетичних затрат. Також оцінено точність отриманої моделі. Статична похибка якості регулювання для рівнів в п’яти корпусах 25–65 % (з кроком 10 %) знаходиться в межах, що не перевищує 0,2 %. Запропонована модель для роботи випарної станції характеризується високою точністю в цілому. Цель исследования – обоснование использования нейросетевого регулирования уровня свекловичного сока в испарительном аппарате путем оценки точности и адекватности модели. Это позволяет оценить, насколько качественно свойства модели описывают ход реального процесса. Использование методов математической статистики наиболее распространенным способом проверки моделей на адекватность. В схеме автоматизации регулировки уровня в качестве датчика используются емкостные равномеры. Исполнительными механизмами служат пневматические седельные клапаны со встроенным дросселем и электропневмопреобразователем. Нейросетевые регуляторы используются только в отдельных специфических случаях интеллектуального управления процессом выпаривания, отсутствуют данные сравнения применения интеллектуальных регуляторов с классическими. В данной работе использован d-критерий Дарбина-Уотсона для оценки адекватности модели. Собраны статистические данные поведения контуров системы регулирования уровня в разных режимах работы с использованием интеллектуальных и классических регуляторов и построена модель работы испарительной станции. Преимущество критерия Дарбина-Уотсона — легкая и быстрая его реализация, не требующая больших экономических и энергетических затрат. Также оценена точность приобретенной модели. Статическая погрешность качества регулирования для уровней в пяти корпусах 25-65% (с шагом 10%) находится в пределах, не превышающей 0,2%. Предлагаемая модель для работы испарительной станции характеризуется высокой точностью в целом. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-11-16 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/215 10.34229/1028-0979-2024-1-5 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 69 № 1 (2024): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 52-62 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 69 № 1 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 52-62 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 69 No. 1 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 52-62 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2024-1 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/215/301 Copyright (c) 2023 Mykhailo Hrama, Viktor Sidletskyi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0