Нейро-нечёткое управление многосвязными объектами в металлургии

В большинстве технологических процессов в металлургии используются сложные объекты с динамическими характеристиками и нестационарным поведением. Построение моделей на основе дифференциальных уравнений в частных производных отличается исключительной трудоемкостью и не всегда приводит к желаемому результату в силу нестационарного изменения параметров объекта управления и внешних возмущений. Общей характеристикой таких процессов является их существенная нелинейность, сложная взаимозависимость параметров, наличие изменяющихся постоянных времени, ошибки измерения параметров. Поэтому приходится использовать альтернативные решения – интеллектуальные системы на основе аппарата нейронных сетей и нечеткой логики. Таким образом, актуальным является реализация универсальных методов, моделей и алгоритмов интеллектуального управления и прогнозирования, объединяющих в себе преимущества нейронных сетей и нечёткой логики, что позволяет оптимизировать большинство технологических процессов, связанных со значительными энергозатратами на промышленных предприятиях. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект 14-03-98803).