Пащенко Г.Н.  

Нейросетевая модель для технологического процесса варки стекла

УДК 681.5


НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ
ДЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВАРКИ СТЕКЛА
Пащенко Г. Н.
РГП  «Институт проблем информатики и управления» КН  МОН РК, г. Алматы, Республика Казахстан, e-mail: galina_pashenko@mail.ru

С помощью искусственных нейронных сетей (НС) можно решать  задачи выполнения прогнозов,  оптимизации, распознавания образов, построения математических моделей и управления [1]. Одной из областей применения инструментов теории искусственных нейронных сетей является моделирование сложных технологических процессов (ТП). К моделям предъявляются особые требования, так как они должны отражать информационные и функциональные зависимости между технологией производства и свойствами  получаемой продукции, отвечающими за ее качество. Если известны системы уравнений, описывающие поведение объекта, то часто оказывается, что нет данных о величине отдельных параметров [2]. Альтернативным методом моделирования являются искусственные нейронные сети [3].
Совершерствование производства - это то, что необходимо для повышения экономической эффективности любого промышленного предприятия, в том числе стекольного.  Определенные показатели стекловарения можно улучшить за счет модифицирующих оксидов, которые вводят в процессе варки стекол.  Построение адекватной модели технологического процесса варки стекла, на основе которой может быть эффективно осуществлен процесс управления, является актуальной задачей.
Необходимо с помощью многослойных нейронных сетей построить модель функциональных взаимосвязей между технологическими факторами и показателями качества продукции, а также другими требуемыми показателями в сложном технологическом процессе варки стекла.
На основе нейросетевого аппарата построена математическая модель технологического процесса варки стекла. На основе построенной модели были разработаны компьютерные программы для проведения имитационных экспериментов. Программные средства реализованы в среде Delphi 7 в удобном для пользователя интерфейсе.
Таким образом, с использованием многослойных нейронных сетей построена модель функциональных взаимосвязей между технологическими факторами и показателями качества продукции в сложном технологическом процессе варки стекла. Приведенный алгоритм для построения математической модели технологического процесса варки стекла позволяет облегчить построение математических моделей различных ТП, тем самым дает возможность успешно применять их в решении различных задач, что способствует  повышению качества продукции за счет соблюдения технологических процессов и увеличению коэффициента использования материала.

ЛИТЕРАТУРА


1. Омату С., Халид М., Юсоф Р. Нейроуправление и его приложения. Кн. 2 // Нейроконтроллеры и их применение / под ред. А.И. Галушкина, В.А. Птичкина. – М.: ИПРЖР, – 2000. – 272 с.
2. Бахметова Н.А., Токарев С.В. Моделирование технологических процессов с помощью нейронных сетей // Современные наукоемкие технологии. – 2008. – № 2. – С. 139-140.
3. Мухопад Ю.Ф., Пашков Н.Н., Сизых В.Н.  Адаптивный подход к нейронному управлению одним классом абсолютно устойчивых систем //  Фундаментальные исследования. – 2011. №8. (часть 1),  – С.  139-147.


К списку докладов