НЕЙРОНЕЧЕТКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ СУШКИ ПИЛОМАТЕРИАЛОВ

Актуальность и цели . Рассматривается задача управления процессом сушки пиломатериала. Качество сушки определяется режимами функционирования энергетических установок, обеспечивающих подачу тепла в сушильную камеру и параметрами влагосодержания высушиваемого пиломатериала. В последнее время во многих работах процесс сушки пиломатериала рассматривается как задача оптимального управления, в которой высушиваемый материал должен достичь по своим свойствам заданного параметрами состояния за минимальное время. Материалы и методы. Для определения режимов качественного оптимального управления и эффективного изменения этих режимов в процессе управления сушкой необходимо располагать в каждый момент времени точными значениями параметров модели объекта управления. Данные значения не могут быть точно определены с помощью измерительных приборов. Результаты и выводы . Таким образом, процесс оптимального управления сушкой пиломатериалов включает неопределенности. Для устранения проблемы неопределенностей в работе предлагается использовать для их описания математический аппарат нечетких множеств, который в процессе фаззификации переменных переведет неопределенные значения параметров модели в лингвистические термы с определенными функциями принадлежности. Для получения управляющих воздействий на основе анализа лингвистических переменных предлагается использовать нейро-нечеткую систему управления с логическим выводом Тагаки - Сугено - Канга на основе нейронной сети ANFIS, которая реализует оптимальное управление сушкой пиломатериалов на основе задаваемых разработчиками системы управления базы правил.

Background . The problem of control over the process of lumber drying is considered. The quality of drying is determined by the modes of operation of power plants that provide heat supply to the drying chamber and the parameters of the moisture content of the dried sawn timber. Recently, in many works, the process of drying sawn timber is considered as an optimal control problem, in which the material to be dried must achieve the specified state by its properties in a minimum time. Materials and methods . To determine the modes of high-quality optimal control and effective change of these modes in the process of drying control, it is necessary to have at each moment of time the exact values of the parameters of the model of the controlled object. These values cannot be accurately determined using measuring instruments. Results and conclusions . Thus, the process of optimally managing the drying of lumber involves uncertainties. To eliminate the problem of uncertainties in the work, it is proposed to use the mathematical apparatus of fuzzy sets to describe them, which, in the process of fuzzification of variables, will translate the undefined values of the model parameters into linguistic terms with certain membership functions. To obtain control actions based on the analysis of linguistic variables, it is proposed to use a neuro-fuzzy control system with Tagaki-Sugeno-Kang logical inference based on the ANFIS neural network, which implements optimal control of sawn timber drying based on the rule base set by the developers of the control system.