Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29690| Назва: | Розробка та дослідження автоматизованої системи управління температурою в камері сушіння деревини на основі нейромережевих технологій |
| Інші назви: | Development and research of automated temperature control system in wood drying chamber based on neural network technologies |
| Автори: | Кучірка, Єлизавета Вікторівна Kuchirka, Yelyzaveta |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв |
| Бібліографічний опис: | Кучірка Є.В., Розробка та дослідження автоматизованої системи управління температурою в камері сушіння деревини на основі нейромережевих технологій: дипломна робота магістра за спеціальністю „151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології“ / Є.В. Кучірка. — Тернопіль: ТНТУ, 2019. — 125с. |
| Дата публікації: | 20-гру-2019 |
| Дата подання: | 20-січ-2019 |
| Дата внесення: | 23-гру-2019 |
| Видавництво: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв |
| Установа захисту: | ЕК №43, 2019 р. |
| Науковий керівник: | Трембач, Ростислав Богданович Trembach, Rostyslav |
| Члени комітету: | Карташов, Віталій Вікторович Kartashov, Vitalii |
| УДК: | 621.2 |
| Теми: | 151 автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології штучна нейронна мережа вологість дослідження мікроконтролер artificial neural network moisture research microcontroller |
| Кількість сторінок: | 125 |
| Діапазон сторінок: | 1-125 |
| Короткий огляд (реферат): | Кучірка Є. Розробка та дослідження автоматизованої системи управління температурою в камері сушіння деревини на основі нейромережевих технологій. 151. «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології». – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. – Тернопіль, 2019.
Метою даного дипломноЇ робои є розробка автоматизованої системи управління температурою в камері сушки деревини на основі нейромережевих технологій.
Розроблено програму для навчання нейромережі за вхідними значеннями вологості деревини. На основі цього встановлюється необхідна температура в камері сушіння. Складена структурна модель системи в SIMULINK і досліджена на вплив збурень.
Створено автоматизовану системи управління температурою в камері сушіння деревини, що забезпечило повну автоматизацію управління температурою. Система реалізована на базі програмного пакету MATLAB SIMULINK. Kuchirka Yelyzveta. Development and research of CAS of management a temperature are in the chamber of drying of wood on the basis of neural networks technologies. 151. "Automation and Computer-Integrated Technologies." - Ternopil Ivan Pulyuy National Technical University. - Ternopil, 2019. The aim of this thesis is the automated control system of the temperature in the wood drying chamber based on neuronet’s technologies. The program for the neuronet studies using the wood damp incoming values is developed. Based on this the necessary drying chamber temperature is set. The structural model of the system in SIMULINK is built and disturbance influence is investigated. The automated control system of the temperature in the wood drying chamber, that provided complete automation of temperature control, is created. The system is realized using the program package MATLAB SIMULINK. |
| Опис: | Робота виконана на кафедрі автоматизації технологічних процесів і виробництв факультету прикладних інформаційних технологій та електроінженерії Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться «27» грудня 2019 р. о 8.00год. на засіданні екзаменаційної комісії №43 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя |
| Зміст: | ВСТУП 1 АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 1.1 Рівняння кінетики процесу сушіння деревини 1.2 Аналіз архітектур нейромереж 1.3. Методика вимірювання вологості деревини 1.4 Принцип визначення вологості 2 НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 2.1 Структурний синтез швидких нейромереж 2.2 Структурний аналіз алгоритмів ШПФ 2.3 Алгоритм структурного синтезу ШНМ 2.4 Синтез структурної моделі ШНМ 2.5 Топологія нейронної мережі 2.6 Регулярні топології 2.7 Навчання нейроконтроллера 3 ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 3.1 Технологія автоматичного керування 3.2 Використання мереж в управлінні 4 КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 4.1 Дослідження нейроконтролера 4.2 Дослідження системи в SIMULINK 4.3 Дослідження системи в SIMULINK на збурення 5 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 5.1 Вибір системи керування лісосушильними камерами 5.2 Вибір елементів системи керування 5.3 Вимірювач вологості деревини 6 ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМЧІНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 6.1 Економічна доцільність розробки системи та її впровадження 6.2 Визначення економічного ефекту 6.3 Розрахунок лімітної ціни 6.4 Визначення економічного ефекту в умовах експлуатації спроектованої системи 7 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 7.1 Аналіз потенційно небезпечних та шкідливих виробничих факторів 7.2 Забезпечення нормальних умов праці 7.3 Розрахунок освітленості виробничого приміщення 7.4 Електромагнітний імпульс ядерного вибуху і захист від нього радіоелектронних засобів 7.5 Сучасний стан знань в області ЕМІ 7.6 Використання імітаторів ЕМІ для набору експериментальних даних 7.7 Можливі шляхи вирішення задачі захисту від ЕМІ 7.8 Практична оцінка стійкості промислового цеху до впливу ударної хвилі ядерного вибуху 8 ЕКОЛОГІЯ 8.1 Загальні відомості про забруднення атмосфери 8.2 Забруднення виробничого та навколишнього середовища відходами виробництва 8.3 Вимоги до моніторів (ВДТ) і ПЕОМ ВИСНОВКИ ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29690 |
| Власник авторського права: | © Кучірка Є.В., 2019 |
| Перелік літератури: | 1 Трембач Р., Кучірка Є. Дослідження системи автоматичного управління за допомогою MATLAB. VІІ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів "Актуальні задачі сучасних технологій" Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, (Тернопіль, 27 – 28 листопада 2018 р.). – Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2018. Том ІІ. – С 105 - 106. 2 Махотило К.В. Разработка методик эволюционного синтеза нейросетевых компонентов систем управления. Х.: ХГПИ, - 1998. - 179с. 3 Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. с англ. – Диа Софт, - 1992 - 184с. 4 Довідник працівника нафтогазового підприємства. Під. ред. Злотникова. Л.В. - К.: “Тов. РОСТОК” - 2001. - 1091с 5 Дорогов А.Ю., Алексеев А.А., Буторин Д.А. Нейронные сети со структурой быстрого алгоритма: Тезисы докладов Шестого Всероссийского семинара «Нейроинформатика и ее приложения». г.Красноярск, 20-25 октября 1998г - Под ред. А.Н.Горбаня, Красноярск, КГТУ, 1998 - С.53. 6 Солодовников А.И., Канатов И.И., Спиваковский А.М. Синтез ортогональных базисов на основе обобщенного спектрального ядра. // Вопросы теории систем автоматического управления: Межвуз. Сб. / Ленингр. Гос. Ун-т - Л., 1976 -Вып.2 -С.99-112. 7 Лабунец В.Г. Единый подход к алгоритмам быстрых преобразований // Применение ортогональных методов при обработке сигналов и анализа систем: Межвуз. Сб. / Уральск. Политехн. Ин-т - Свердловск, 1980 - С.4-14. 8 Дорогов А.Ю., Солодовников А.И Перестраиваемые ортогональные базисы для адаптивных спектральных преобразований // «Методы и средства обработки пространственно-временных сигналов»: Межвуз. Сб. / Уральск. Политехн. Ин-т -Свердловск, 1988 - С.18-26. 9 Рабинер Л., Гоулд. Теория и примененение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ - М.: Мир, 1978 - 848с. 10 Трахтман А.М.,Трахтман В.А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах - М.: Сов.Радио, 1975 - 207с. 11 Писанецки С. Технология разреженных матриц. Пер. с англ - М.:- Мир, 1988 -411с. 12 Дорогов А.Ю. Генезис слабосвязанных нейронных сетей. //Всеросс. Науч -техн. конф. «Нейроинформатика-99» г.Москва 20-22 января 1999г. Сб.науч.тр.Часть 1 -М.: 1999 -С.64-70. 13 Дорогов А.Ю. Структурные модели и топологическое проектирование быстрых нейронных сетей: Доклады международной конференции "Информационные средства и технологии" г.Москва, 21-23 октября 1997г., Т.1 - М., 1977 - С.264-269. 14 K. Warwick, C. Kambhampati, P. Parks and J. Mason, “Dynamic Systems in Neural Networks”, Neural Network Engineering in Dynamic Control Systems, Springer, pp 27-41, 1995. 15 S. Mukhopadhyay, K. S. Narendra, “Disturbance Rejection in Nonlinear Systems Using Neural Networks”, IEEE Transaction in Neural Networks, Vol. 4, pp 63-72, 1993. 16 M. M. Polycarpou, “Stable Adaptive Neural Control Scheme for Nonlinear Systems”, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 41, pp 447-451, 1996. 17 J.J.E. Slotine and L. Weiping, “Applied Nonlinear Control”, Prentice Hall, 1989. 18 D. A. White and D. A. Sofge, “Handbook of Intelligent Control: Neural, Fuzzy and Adaptive”, VanNostrand Reinhold, 1992. 19 C. J. Harris, C. G. Moore and M. Brown, “Intelligent Control: Aspects of Fuzzy Logic and Neural Nets”, World Scientific, Chap. 1.7 and 8, 1993. 20 H. Demuth, M. Beale, “Neural Network Toolbox for MatLab”, The Mathworks, Version 3, 1998. 21 J. B. D. Cabrera and K. S. Narendra, “Issues in the Application of Neural Networks for Tracking Based on Inverse Control”, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 44, pp 2007-2027, 1999. 22 D. S. Chen and R. C. Jain, “A Robust Back Propagation Learning Algorithm for Function Approximation”, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 5, pp 467-479, 1994. 23 Pierre Baldi, “Gradient Descent Learning Algorithm Overview: A General Dynamical Systems Perspective”, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 6, 1pp 182-195, 1995. 24 R. D. Brandt, F. Lin, “Adaptive Interaction and Its Application to Neural Networks”, Elsevier, Information Science 121, pp 201-215 1999. 25 F. Lin, R. D. Brandt, G. Saikalis, “Self-Tuning of PID Controllers by Adaptive Interaction”, IEEE control society, 2000 American Control Conference, Chicago, 2000. 26 F. Lin, R. D. Brandt, G. Saikalis, “Parameter Estimation using Adaptive Interaction”, preprint, 1998. 27 D. G. Luenberger, “Optimization by Vector Space Methods”, John Wiley and Sons, Chapter 7.3 - Fréchet Derivatives, 1963. 28 Программируемый логический контроллер ПИКОН-2. Руководство по эксплуатации. КОНЦЕРН "БЕЛЭНЕРГО". РУП "Белэлектромонтажналадка", -2004. 29 Расчет экономической эффективности в дипломных и курсовых проектах: Под общ. ред. Н.Н. Фонталина. - Мн.: Выш. шк., 1984. - 126 с. 30 Методичні вказівки до підготовки розділу “Охорона праці” у дипломних проектах і роботах/ Укл. К.Н. Ткачук, В.Г. Сторчак, Полукарпов О.І., Коз’яков В.С. - К.: КПІ,-1993 - 56с. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Diplom_Kuchirka_E.pdf | Дипломна робота | 885,19 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
| Avtoreferat_Kuchirka_E.pdf | Автореферат | 79,95 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора