On comparison of effectiveness of neural tuner based adaptive control system and observer based controller to solve heating plant control problem

机译：基于神经调谐器的自适应控制系统的有效性与基于观察者的控制器求解加热植物控制问题

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Industrial heating plants are high power nonlinear units. Their energy efficiency can be improved by optimal or adaptive control systems application. One of the most efficient optimal control methods is state observer based controller using the plant model. However, its functioning is dependent on the plant identification accuracy and the fact whether the model is being kept actual. The aim of this research is to develop the mentioned controller for a heating furnace mathematical model and compare results of its functioning to the PI-controller neural tuner, which does not require the model at all. Obtained results show that the observer based controller is of high efficiency so far as the plant model coincides with the real plant, but worse results are got when the plant changes its state. At the same time, the neural tuner allows to keep the transients quality at the required level despite the fact that the plant changes its parameters.

机译：工业供暖设备是高功率的非线性单元。通过最佳或自适应控制系统应用可以提高它们的能效。最有效的最佳控制方法之一是使用工厂模型的基于状态观察者的控制器。然而，它的运作取决于工厂识别准确性，以及模型是否保持实际的事实。该研究的目的是开发提到的控制器，用于加热炉数学模型，并将其功能的结果与PI控制器神经调谐器进行比较，这根本不需要模型。得到的结果表明，基于观察者的控制器具有高效率，只要植物模型与真实植物一致，而且当工厂改变其状态时得到了更糟糕的结果。同时，神经调谐器允许在所需水平下保持瞬态质量，尽管工厂改变了其参数。

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来源
《International Conference on Inventive Computing and Informatics》|2017年|549p|共4页
会议地点
作者
Y. I. Eremenko; A. I. Glushchenko; A. V. Fomin; V. A. Petrov;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
Observers; Tuners; Mathematical model; Furnaces; Heating systems; Neural networks;

机译：观察员;调谐器;数学模型;炉子;加热系统;神经网络;

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