Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Neural Network Model for Control of Operating Modes of Crushing and Grinding Complex

Tytuł:
Neural Network Model for Control of Operating Modes of Crushing and Grinding Complex
Autorzy:
Kalinchyk, Vasyl
Meita, Olexandr
Pobigaylo, Vitalii
Borychenko, Olena
Kalinchyk, Vitalii
Tematy:
classification
modelling
neural network
radial basis function network
RBF
multilayer perceptron
MLP
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-SA: Creative Commons Uznanie autorstwa - Na tych samych warunkach 4.0
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2022, 24; 26--40
1506-218X
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
This article investigates the application of neural network models to create automated control systems for industrial processes. We reviewed and analysed works on dispatch control and evaluation of equipment operating modes and the use of artificial neural networks to solve problems of this type. It is shown that the main requirements for identification models are the accuracy of estimation and ease of algorithm implementation. It is shown that artificial neural networks meet the requirements for accuracy of classification problems, ease of execution and speed. We considered the structures of neural networks that can be used to recognise the modes of operation of technological equipment. Application of the model and structure of networks with radial basis functions and multilayer perceptrons for identifying the mode of operation of equipment under given conditions is substantiated. The input conditions for constructing neural network models of two types with a given three-layer structure are offered. The results of training neural models on the model of a multilayer perceptron and a network with radial basis functions are presented. The estimation and comparative analysis of models depending on model parameters are made. It is shown that networks with radial basis functions offer greater accuracy in solving identification problems. The structural scheme of the automated process control system with mode identification based on artificial neural networks is offered.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies