ПОБУДОВА НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ МОДЕЛІ ПРОЦЕСУ СУШІННЯ ТОРФУ В ПАРОВИХ СУШАРКАХ В ЕНЕРГОЗБЕРІГАЮЧИХ РЕЖИМАХ

Автор(и)

  • Viktor Petrovych Rozen Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-0440-4251
  • Leonid Yaroslavovych Kulakovskyi Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.3.2015.60131

Ключові слова:

парова трубчаста сушка, режимна карта, нейронна мережа, модель, навчання

Анотація

В статті розглянуто основні особливості побудови енергоефективної системи управління процесом сушіння торфу. Визначено значення оптимальних керуючих параметрів процесу сушіння торфу в парових трубчатих сушарках для певних значень збурюючих впливів, що дозволяють отримати сушенку необхідної якості за мінімальної затрати енергії. Система управління, в якій для певних значень збурюючих впливів визначаються оптимальні значення керуючих впливів, реалізована в моделі нейронної мережі. Для представницького навчання мережі проведено генерування випадкових чисел збурюючих впливів та знаходження оптимальних значень керуючих параметрів за згенерованих впливів на процес. Знайдено оптимальну структуру, алгоритм навчання та функції активації нейронної мережі типу персептрон.

Посилання

Гнєушев В.О. Брикетування торфу: Монографія. – Рівне: НУВГП, 2010. – 167 с.

Кулаковський Л. Я. Формування факторного поля для експериментальних досліджень парової трубчатої сушарки торфу/ Л. Я. Кулаковський, Є.І. Алтухов// Вісник НТУУ “КПІ”, серія “Гірництво”, 2014, вип. 1. – С. 34 – 41.

Кулаковський Л.Я. Знаходження за допомогою МГУА математичної моделі процесу сушіння торфу в парових трубчатих сушарках [Текст]/ Л.Я. Кулаковський, В.П. Розен// Сучасні проблеми систем електропостачання промислових та побутових об’єктів. Збірник наукових праць І Міжнародної науково-технічної конференції викладачів, аспірантів і студентів: 17-18 жовтня 2013 р., м. Донецьк: «ДВНЗ» ДонНТУ, 2013. – С. 131-134.

Соболь И. М. Метод Монте-Карло / И. М. Соболь/ М.: Наука, 1968.– 64 c.

Войтишек А.В. Основы методов Монте-Карло в алгоритмах и задачах. Часть V / А.В. Войтишек / / Новосибирск, изд-во НГУ, 1999. – 76 c.

Заенцев И.С. Нейронные сети: основные модели. Учебное пособие/ И.С. Заенцев// Воронежский государственный университет, 1999. – 98 с.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-02-14

Номер

№ 3 (2015): 41

Розділ

ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ ТА КОМПЛЕКСИ

Ліцензія

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).