Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом
Мета дослідження — обґрунтування методів регулювання тиску пари у випарному апараті з підсистемою прогнозування, що дозволить спрогнозувати поведінку системи та дослідити вплив кількості часових інтервалів алгоритму прогнозування на точність прогнозу роботи випарної станції. Розроблено систему обмін...
Saved in:
| Date: | 2023 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/8 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-8 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-13T13:28:25Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
випарювання тиск пари автоматизоване керування прогнозування |
| spellingShingle |
випарювання тиск пари автоматизоване керування прогнозування Hrama, Mykhailo Sidletskyi, Viktor Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом |
| topic_facet |
evaporation vapor pressure automated control forecasting automatic controlled object випарювання тиск пари автоматизоване керування прогнозування |
| format |
Article |
| author |
Hrama, Mykhailo Sidletskyi, Viktor |
| author_facet |
Hrama, Mykhailo Sidletskyi, Viktor |
| author_sort |
Hrama, Mykhailo |
| title |
Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом |
| title_short |
Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом |
| title_full |
Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом |
| title_fullStr |
Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом |
| title_full_unstemmed |
Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом |
| title_sort |
порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом |
| title_alt |
Comparison of the forecasting subsystems functioning in the automated control system of evaporator |
| description |
Мета дослідження — обґрунтування методів регулювання тиску пари у випарному апараті з підсистемою прогнозування, що дозволить спрогнозувати поведінку системи та дослідити вплив кількості часових інтервалів алгоритму прогнозування на точність прогнозу роботи випарної станції. Розроблено систему обміну даними між рівнем технологічного процесу і рівнем виробництва. Досліджується робота випарної установки з підсистемою прогнозування регулювання тиску пари. У схемі автоматизації регулювання тиску пари як датчик використовуються перетворювачі тиску PC-28. Виконавчими механізмами служать пневматичні сідельні клапани з вбудованим дроселем та електро-пневмоперетворювачем. Використання нейронечітких регуляторів відбувається лише в окремих специфічних випадках інтелектуального керування процесом випаровування, відсутні дані порівняння застосування інтелектуальних регуляторів з класичними, можливості комбінування роботи кількох типів інтелектуальних регуляторів, а також чітких засобів прогнозування їх роботи. Тому у даній роботі використано метод прогнозування для порівняння методів регулювання тиску пари в апараті, що дозволило спрогнозувати поведінку системи при формуванні керування та вивести готовий прогноз на екран оператора і, таким чином, підвищити ефективність роботи випарної станції. Зібрано статистичні дані поведінки контурів системи автоматизації у різних режимах роботи з використанням інтелектуальних та класичних регуляторів і побудовано модель прогнозування роботи випарної станції методом локальної тенденції та модифіковано алгоритм прогнозування. Перевага даного методу — легка і швидка його реалізація, яка не потребує великих економічних та енергетичних затрат. Побудовано модель прогнозування роботи випарної станції методом локальної тенденції та розроблено алгоритм прогнозування. Також оцінено точність отриманої моделі прогнозування: 97 % — для ПІД-регулятора, 97 % — для нейронечіткого регулятора та 96,5 % — для нейромережевого при використанні девʼяти інтервалів, що вище за точність при використанні шести інтервалів. Запропонована модель для прогнозування роботи випарної станції характеризується високою точністю в цілому, але під час коливань у перехідному процесі виникає несуттєве запізнення їх прогнозування. Точність роботи даної моделі напряму залежить від збільшення кількості часових інтервалів при розробці алгоритму прогнозування. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/8 |
| work_keys_str_mv |
AT hramamykhailo porívnânnârobotipídsistemprognozuvannâvavtomatizovaníjsistemíkeruvannâviparnimaparatom AT sidletskyiviktor porívnânnârobotipídsistemprognozuvannâvavtomatizovaníjsistemíkeruvannâviparnimaparatom AT hramamykhailo comparisonoftheforecastingsubsystemsfunctioningintheautomatedcontrolsystemofevaporator AT sidletskyiviktor comparisonoftheforecastingsubsystemsfunctioningintheautomatedcontrolsystemofevaporator |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:36Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:36Z |
| _version_ |
1847373350078251008 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-82024-03-13T13:28:25Z Порівняння роботи підсистем прогнозування в автоматизованій системі керування випарним апаратом Comparison of the forecasting subsystems functioning in the automated control system of evaporator Hrama, Mykhailo Sidletskyi, Viktor evaporation vapor pressure automated control forecasting , automatic controlled object випарювання тиск пари автоматизоване керування прогнозування Мета дослідження — обґрунтування методів регулювання тиску пари у випарному апараті з підсистемою прогнозування, що дозволить спрогнозувати поведінку системи та дослідити вплив кількості часових інтервалів алгоритму прогнозування на точність прогнозу роботи випарної станції. Розроблено систему обміну даними між рівнем технологічного процесу і рівнем виробництва. Досліджується робота випарної установки з підсистемою прогнозування регулювання тиску пари. У схемі автоматизації регулювання тиску пари як датчик використовуються перетворювачі тиску PC-28. Виконавчими механізмами служать пневматичні сідельні клапани з вбудованим дроселем та електро-пневмоперетворювачем. Використання нейронечітких регуляторів відбувається лише в окремих специфічних випадках інтелектуального керування процесом випаровування, відсутні дані порівняння застосування інтелектуальних регуляторів з класичними, можливості комбінування роботи кількох типів інтелектуальних регуляторів, а також чітких засобів прогнозування їх роботи. Тому у даній роботі використано метод прогнозування для порівняння методів регулювання тиску пари в апараті, що дозволило спрогнозувати поведінку системи при формуванні керування та вивести готовий прогноз на екран оператора і, таким чином, підвищити ефективність роботи випарної станції. Зібрано статистичні дані поведінки контурів системи автоматизації у різних режимах роботи з використанням інтелектуальних та класичних регуляторів і побудовано модель прогнозування роботи випарної станції методом локальної тенденції та модифіковано алгоритм прогнозування. Перевага даного методу — легка і швидка його реалізація, яка не потребує великих економічних та енергетичних затрат. Побудовано модель прогнозування роботи випарної станції методом локальної тенденції та розроблено алгоритм прогнозування. Також оцінено точність отриманої моделі прогнозування: 97 % — для ПІД-регулятора, 97 % — для нейронечіткого регулятора та 96,5 % — для нейромережевого при використанні девʼяти інтервалів, що вище за точність при використанні шести інтервалів. Запропонована модель для прогнозування роботи випарної станції характеризується високою точністю в цілому, але під час коливань у перехідному процесі виникає несуттєве запізнення їх прогнозування. Точність роботи даної моделі напряму залежить від збільшення кількості часових інтервалів при розробці алгоритму прогнозування. The purpose of the presented research is to substantiate the methods of steam pressure regulation in the evaporator with the forecasting subsystem, which will allow predicting the behavior of the system and the study of the influence of the number of time intervals of the forecasting algorithm on the accuracy of the forecast of the evaporating plant operation. Development of a data exchange system between the level of the technological process and the level of production. The operation of the evaporator with the forecasting subsystem of steam pressure regulation is investigated. In the steam pressure control automation scheme, PC-28 pressure transducers are used as sensors. Pneumatic seat valves with a built-in throttle and an electro-pneumatic transducer are used as executive mechanisms. The use of neurofuzzy regulators occurs only in some specific cases of intelligent control of the evaporation process, there are no data comparing the use of intelligent regulators with classical ones, the possibility of combining the operation of several types of intelligent regulators, as well as clear means of predicting their operation. Therefore, in this work, the forecasting method was used to compare the methods of regulating the steam pressure in the apparatus, which made it possible to predict the behavior of the system during the formation of the control action and to display the ready forecast on the operatorʼs screen and, thus, to increase the efficiency of the evaporation station. Statistical data on the behavior of automation system circuits in different operating modes using intelligent and classical regulators were collected, and a forecasting model of the operation of the evaporation plant was built using the local trend method, and the forecasting algorithm was modified. The advantage of this method is its easy and quick implementation, which does not require large economic and energy costs. A model for forecasting the operation of the evaporation plant was built using the local trend method and a forecasting algorithm was developed. The accuracy of the obtained prediction model was also evaluated. The accuracy of the prediction model was 97 % for the PID controller, 97 % for the neurofuzzy controller, and 96,5 % for the neural network when using 9 intervals, which is higher than the accuracy when using 6 intervals. The proposed model for predicting the operation of the evaporation plant is characterized by high accuracy as a whole, but during the occurrence of fluctuations in the transient process, there is an insignificant delay in forecasting these fluctuations. The accuracy of this model directly depends on the increase in the number of time intervals during the development of the forecasting algorithm. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-07-20 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/8 10.34229/2786-6505-2022-4-5 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 67 № 4 (2022): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 59-75 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 67 № 4 (2022): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 59-75 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 67 No. 4 (2022): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 59-75 2786-6505 2786-6491 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/8/134 Copyright (c) 2022 Mykhailo Hrama, Viktor Sidletskyi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |