Поетапний синтез зростаючої модульної нейронної мережі для регулятора температури теплоносія на ТЕЦ
Вантажиться...
Дата
2016
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Вінницький національний технічний університет
Анотація
Розглянуто використання зростаючих модульних нейронних мереж для поетапного синтезу ней-ромережевого регулятора температури теплоносія на ТЕЦ. Запропоновано архітектуру зростаючої модульної нейромережі на базі тришарового перцептрона, що дозволяє виконувати навчання модулів мережі за допомогою генетичного алгоритму. На прикладі тестової задачі показано скорочення часу та підвищення точності навчання зростаючої нейромережі у порівнянні з нейромережею фіксованої архітектури. На базі запропонованого типу зростаючої мережі успішно розв’язано задачу синтезу нейрорегулятора температури теплоносія на ТЕЦ, який забезпечує заданий добовий відпуск тепла і стабільну середньогодинну температуру зворотного теплоносія.
The paper considers the use of growing modular neural networks for incremental synthesis of the neurocontroller of supply water temperature at CHP-plant. There has been proposed the architecture of the growing modular neural networks on the basis of a three-layer perceptron, allowing the network modules training using genetic algorithm. For test problem it is shown that the training time of growing neural network reduced and its accuracy increased compared to a fixed architecture neural network. The problem of CHP–plant supply water temperature neurocontroller synthesis that provides a reference daily heat output and stable hourly temperature of the return water is successfully solved on the basis of the proposed type of growing network.
The paper considers the use of growing modular neural networks for incremental synthesis of the neurocontroller of supply water temperature at CHP-plant. There has been proposed the architecture of the growing modular neural networks on the basis of a three-layer perceptron, allowing the network modules training using genetic algorithm. For test problem it is shown that the training time of growing neural network reduced and its accuracy increased compared to a fixed architecture neural network. The problem of CHP–plant supply water temperature neurocontroller synthesis that provides a reference daily heat output and stable hourly temperature of the return water is successfully solved on the basis of the proposed type of growing network.
Опис
Ключові слова
генетичний алгоритм, нейрорегулятор, теплоелектростанції, система централізованого теплопостачання, genetic algorithm, neurocontroller, combined heat and power plants
Бібліографічний опис
Махотіло К. В. Поетапний синтез зростаючої модульної нейронної мережі для регулятора температури теплоносія на ТЕЦ / К. В. Махотіло // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2016. – № 1. – С. 9-17.