Комп'ютерна модель штучної нейронної мережі для автоматизованої системи контролю та діагностики технологічного процесу нагріву слябів у методичній печі

Анотація

Для технологічного процесу прокатки металу в листопрокатних цехах актуальним є завдання підвищення якості нагріву заготовок у методичних печах. Контроль та оптимальне управління режимами нагріву металу дозволить істотно знизити втрати металу з окалиною та покращити процес прокатки.

Порівняльний аналіз існуючих систем контролю технологічних процесів, побудованих з використанням «традиційних» математичних моделей та методів штучного інтелекту, виявив переваги останніх, такі як наочність реалізації принципів послідовного прийняття рішень, висока достовірність розпізнавання, наявність алгоритмів навчання, що не вимагають зберігання великих обсягів інформації, відсутність необхідності перенавчення системи.

Запропоновано застосування штучних нейронних мереж для побудови системи контролю та діагностики процесу нагріву слябів у технологічних зонах методичної печі. У завдання створюваної системи входить стеження за вхідними параметрами, що характеризують перебіг технологічного процесу нагріву слябів та видача рекомендацій щодо коригування цього процесу.

Спроектована нейронна мережа є одношаровою з прямою передачею сигналу та складається з чотирьох персептронів, кожен з яких відповідає певній технологічній зоні печі. Навчання мережі відбувається за дельта-правилом. Алгоритм навчання та роботи мережі реалізований у математичному пакеті Matlab. Нейронна мережа діагностує відхилення технологічних параметрів від нормального режиму, що може призвести до перегріву слябів та їх пошкодження, а також до перевитрат газу, та може бути налаштованою і на діагностування недогріву металу.

Застосування системи передбачається у складі інтегрованої автоматизованої системи керування товстолистовим прокатним станом. Вихідний сигнал системи може бути використаний у системі автоматичного керування процесом нагріву металу в методичній печі.