期刊名称：Automation Technological and Business-Processes
印刷版ISSN：2312-3125
电子版ISSN：2312-931X
出版年度：2015
卷号：7
期号：3
页码：4
DOI：10.15673
出版社：Odessa National Academy of Food Technologies
摘要：Отмечается сложность настройки регуляторов каскадной системы автоматического регулирования.Сложность настройки особенно сильно возрастает, если объект регулирования нестационарный.Нестационарность проявляется в изменении величин коэффициентов дифференциальных уравненийобъекта. Причина нестационарности заключается в том, что технологический агрегат объектаизнашивается («стареет»). Поэтому необходимы повторяющиеся процедуры настройки главного иподчиненного регуляторов. Это обстоятельство является одной из причин ограниченного использованиякаскадных систем регулирования. В статье утверждается, что при использовании линейных алгоритмоврегулирования эта проблема не может быть устранена. Радикальным ее решением может бытьиспользование в управляющей части системы искусственной нейронной сети. На примере регулированиятемпературы в теплице для выращивания овощей показана работоспособность этой концепции. Вуправляющей части системы использованы один нейрон и интегратор. Количество входных сигналовнейрона равно шести. Имитационное моделирование подтвердило, что качество регулирования неснижается при действии на объект больших координатных и параметрических возмущений. Подтверждено,что динамика системы регулирования сильно зависит от вида исполнительного механизма и егопараметров.
其他摘要：Notes the difficulty settings regulators cascade automatic control system. The difficulty settings are particularlyaggressive, if the object of regulation of the non–stationary. The unsteadiness is manifested in the changing values ofthe coefficients of the differential equations of the object. The reason for the instability is that the technological unitof the object wears out («aging»). Therefore, the necessary duplicate procedure to configure the master and slavecontrollers. This fact is one reason for the limited use of cascade control systems. The article states that the use oflinear control algorithms, this problem can not be resolved. Radical its solution can be use in the management partof the system of artificial neural network. In the control part of the system used one neuron and the integrator. Thenumber of input neurons is equal to six. Simulation confirmed that the quality of regulation is not reduced by theaction of the object coordinate large and parametric perturbations. Confirmed that the dynamics of the regulatorysystem strongly depends on the type of the actuator and its parameters.
