Интеллектуальные автоматизированные системы управления технологическими объектами, Трофимов В.Б., Кулаков С.М., 2020

Интеллектуальные автоматизированные системы управления технологическими объектами, Трофимов В.Б., Кулаков С.М., 2020.
 
    Представлены теоретические и прикладные основы интеллектуальных АСУ применительно к сложным техническим и человеко-техническим объектам. Выполнены анализ, обобщение и развитие концептуальных основ интеллектуальных систем контроля и управления сложными динамическими объектами, разработаны новые нейроэкспертные методы и алгоритмы распознавания, оптимизации, регулирования, создано алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем для решения актуальных задач контроля и управления агрегатами и производственными участками предприятий черной металлургии.
Для специалистов и исследователей в области систем управления, АСУТП, АСУП, а также для студентов, аспирантов, преподавателей вузов.




Задача автоматического регулирования.
На стыке теории управления (в первую очередь, адаптивного управления) и теории нейронных сетей возникло нейрорегулирование, которое является разделом теории интеллектуального управления.

В книге С. Омату и др. рассматривается концепция нейронных сетей и их применение в системах управления реального времени. «Нейроуправлением называется применение полностью определенных нейронных сетей для выработки управляющих воздействий». Обычно когда говорят об «управлении», под этим термином подразумевают определенную форму интеллекта. Нейронные сети способны обучаться на основе соотношений «вход-выход», поэтому они могут обеспечить относительно простые решения для сложных задач управления. Кроме того, нейроны - это нелинейные элементы, следовательно, нейронные сети в своей основе являются нелинейными системами. пригодными для решения задач управления, принципиально связанных с наличием нелинейных характеристик. В последнее время интеллектуальное управление стало достаточно подходящим для решения реальных задач.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ.
1.1. Интеллектуальные системы управления (ИнтСУ): понятия, концепция, базовые структуры и инструментальные средства.
1.2. Задачи, методы и алгоритмы интеллектуальных систем управления (обзор).
1.3. Структуризация интеллектуальных систем управления с прогнозированием.
1.4. Особенности настройки искусственных нейронных сетей в системах автоматического управления.
1.5. Формирование и обновление базы знаний на основе концепции программно-возмущенного движения.
Глава 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ НА ПРИМЕРЕ ПРОКАТНОГО ПРОИЗВОДСТВА.
2.1. Автоматическое распознавание маркировки проката.
2.2. Постановка задачи распознавания поверхностных дефектов проката.
2.3. Общая схема автоматического распознавания и параметризации поверхностных дефектов.
2.4. Разработка и испытания интеллектуальных систем распознавания дефектов рельсов.
2.5. Особенности обучения производственного персонала взаимодействию с интеллектуальной системой распознавания дефектов.
Глава 3. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫМ РЕЖИМОМ ВОЗДУХОНАГРЕВАТЕЛЕЙ.
3.1 Постановка задачи синтеза системы автоматического управления тепловым режимом воздухонагревателя Калугина.
3.2. Предлагаемая интеллектуальная система управления тепловым режимом воздухонагревателя.
3.3. Моделирование и оценка эффективности алгоритма управления тепловым режимом воздухонагревателя.
Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ УСТАВОК НА ПРИМЕРЕ АГЛОМЕРАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА.
4.1. Задача оптимизации задающих воздействий (уставок) для множества локальных систем автоматического регулирования.
4.2. Предлагаемый алгоритм стратегической и оперативной оптимизации уставок.
4.3. Моделирование и оценка эффективности алгоритма оптимизации уставок агломерационной машины.
4.4. Модуль обучения оператора оптимизации уставок.
Глава 5. МНОГОСТРУКТУРНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.
5.1. Многоструктурный распознаватель.
5.2. Методика разработки многоструктурного распознавателя.
5.3. Многоструктурный распознаватель состояний доменной печи.
5.4. Многоструктурный распознаватель состояний процесса увлажнения агломерационной шихты.
5.5. Прецедентный подход к формированию программ управления объектами циклического действия на основе многоструктурного распознавания.
5.6. Многоструктурный подход к управлению знаниями по информационным услугам для технологического предприятия.
Заключение и выводы.
Библиографический список.
Приложение А. Аппарат искусственных нейронных сетей и его настройка.
Приложение Б. Аппарат экспертных систем.


Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Купить .





Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Трофимов :: Кулаков :: автоматизирование