NEURAL NETWORK CONTROL FOR CRUSHING-MILLING COMPLEX

Authors

  • Vasyl Prokopovych Kalinchyk Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Ukraine https://orcid.org/0000-0003-4028-0185
  • Oleksandr Viacheslavovych Meita Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Ukraine https://orcid.org/0000-0002-4132-5202
  • Viktor Petrovych Rozen Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Ukraine https://orcid.org/0000-0002-0440-4251

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.1.2014.133402

Keywords:

crushing-milling complex, artificial neural networks, ball mill

Abstract

The article examines issues of the artificial neural networks. They are applied for monitoring and control system’s construction of crushing-milling complex in order to determine and support optimal electricity consumption mode of crushing and grinding aggregates. Issues related to the regulator’s structure selection and its training were resolved. For the practical solution of the tracking problem approximate NARMA model was proposed. Approximate NARMA is a model with a dedicated control component. It is shown that the application of the adjusted neural controller allows to reach more stable work of output area. This controller can also be applied in cases with random changes of input, thereby reducing electricity consumption of the complex.

References

Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496с.

Розен В.П., Калинчик В. П., Мейта А.В. Применение моделей на базе нейронных сетей для решения многокритериальной задачи управления дробильно-измельчительным комплексом // Вісник НТУУ “КПІ”, серія “Гірництво”, - 2003, вип. 8. – С. 134 – 141.

Neural networks for control / Miller W. T., Sutton R. S., Werbos P. J., Eds. The MIT Press, 1990.

Narendra K. S., Mukhopadhyay S. Adaptive Control Using Neural Networks and Approcsimate Models// IEEE Transactions on Neural Network. 1989. Vol 2. P. 21-26.

Downloads

Issue

No. 1 (2014): Power engineering: economics, technique, ecology

Section

TECHIQUE

License

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  1. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  1. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).