Application of means of modelling of environment Simulink in problems of the analysis of quality of systems of regulation
- Pages
- 24-33
Abstract
Presented the results of the synthesis and analysis of the system of temperature control for the camera kiln electrode products. By using Simulink held simulation of control systems with man — operator, with a parametrically оптимизируемым regulator and neuron network predictor controller. Defined indicators of the quality of the transient processes camera kiln for different variants of functioning of the system. Shows the advantage of using neural networks predictive controller for control of thermal processes.
Reference
1. Денисенко В. А. ПИД-регуляторы: вопросы реализации // Современные технологии автоматизации. 2008. № 1. С. 86—98.
2. Наслен Ж. С. Р. Непрерывные и импульсные модели человека-оператора как звена цепи управления // Труды II Междунар. конгресса Междунар. федер. по автоматическому управлению. М., 1965. С. 78—91.
3. Пупков К. А., Устюжанин А. Д. Идентификация и оценка обученности в динамических человеко-машинных системах // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2003. № 4. С. 95—103.
4. Симонов С. Н., Частихин А. А. Особенности образовательного процесса в инженерных вузах ВВС и роль психофизической подготовки курсантов // Образование в регионе. 2006. Вып. 18. С. 34—38.
5. Сошкин Г. С., Рутковский А. Л., Хадзарагова Е. A., Сошкин С. В. Синтез и сравнительный анализ систем автоматического регулирования температурным режимом процесса обжига электродов на базе оптимального ПИД-регулятора и нейросетевого прогнозирующего контроллера // Кибернетика и высокие технологии XXI века: тр. XII Междунар. науч.-техн. конф. Воронеж, 2011. Т. 2.С. 715—720.
6. Сошкин С. В. Проектирование оптимальной системы управления обжигом электродных изделий в камерных печах // Цветная металлургия. № 3. 1998. С. 68—71.
7. Сошкин С. В. Системы оптимального управления обжигом электродных заготовок // Там же. 1998. № 3. С. 66—70.
8. Черных И. В. Simulink. Среда создания инженерных приложений. М., 2003.
9. Эйкхоф П. Основы идентификации. М., 1978.
10. Draeger A., Engel S., Ranke H. Model predictive control using neural networks// IEEE Control System Magazine. 1995. Vol. 15, № 5. P. 61—66.