Формализация процедуры построения адаптивной системы регулирования температуры пароперегревателя на основе рекуррентных нейронных сетей
Ushbu maqolada ("Формализация процедуры построения адаптивной системы регулирования температуры пароперегревателя на основе рекуррентных нейронных сетей") mualliflar, ya'ni Igamberdiyev X.Z. va Abduxakxarov I.I. tomonidan, qozonlardagi bug‘ qizdirg‘ichining haroratini boshqarish jarayonini soddalashtirish va optimallashtirish uchun taklif etilayotgan yangi yondashuvlar tahlil qilinadi. Maqolada issiqlik energetikasi sohasidagi tizimlarning murakkabligi, jarayonlarning uzluksizligi va ulardagi avtomatlashtirishning ahamiyati ta'kidlanadi. Avtoregressiya va slidning o‘rtacha modeli asosida ob'ektni identifikatsiyalash hamda ko‘p rejimli neyron tarmoqli regulyatorning tuzilishi va parametrlari tanlash masalalariga bag‘ishlangan. Tadqiqotlar natijasida bug‘ qizdirg‘ichlarining haroratini boshqarishda foydalaniladigan adaptiv tizimlarning samaradorligini oshirish mumkinligi ko‘rsatilgan.
Asosiy mavzular
- Issiqlik energetikasida avtomatlashtirish tizimlarining ahamiyati: Maqolada issiqlik energetikasi sohasining sanoatdagi o‘rni, bu sohadagi tizimlarning murakkabligi, jarayonlarning uzluksizligi va doimiy ravishda ishlab chiqarish talablariga javob berish zarurati ta'kidlanadi. Issiqlik va elektr energiyasini ishlab chiqarishda talabga moslik va avtomatik boshqaruv tizimlarining qo‘llanilishi muhimligi aytib o‘tiladi.
- Bug‘ qizdirg‘ichining haroratini boshqarish: Bug‘ qizdirg‘ichining haroratini boshqarish texnologik jarayonning asosiy vazifasi hisoblanadi. Bu haroratni boshqarish uchun bug‘ sovutgichiga suv purkashni o‘zgartirish orqali amalga oshiriladi. Qabul qilingan tizimlarni ekspluatatsiya qilish tajribasi shuni ko‘rsatadiki, harorat rejimining parametrlari o‘zgarganda, tizimni qayta sozlash zaruriyati tug‘iladi. Bu esa tizimning avvaldan noma'lum sharoitlarda ishlashidan dalolat beradi.
- Adaptiv boshqaruv va neyron tarmoqlar: Adaptiv boshqaruv usullarini qo‘llash maqsadga muvofiq deb topilgan. So‘nggi yillarda intellektual tizimlar va gibrid (neyro-fazi) tarmoqlar muhim ilmiy yo‘nalish sifatida rivojlanmoqda. Ushbu maqolada esa mazkur jarayonni avtomatik boshqarish tizimini identifikatsiyalash va adaptatsiyalash uchun qayta tiklanuvchi neyron tarmoqlardan foydalanish masalalari ko‘rib chiqiladi.
- Avtoregressiya va slidning o‘rtacha modeli: Maqolada taklif etilgan adaptiv boshqaruv tizimini qurish uchun ob'ektni avtoregressiya va slidning o‘rtacha modeli asosida identifikatsiyalash masalasi yechilgan. Shuningdek, ko‘p rejimli neyron tarmoqli regulyatorning tuzilishi va parametrlari tanlash masalasi ham ko‘rib chiqilgan.