Идентификация нейро-нечетких структур для системы адаптивного управления процессом бурения с идентификатором модели объекта

Abstract

Повысить качество автоматизированного управления технологическими процессами на различных этапах добычи и переработки железорудного сырья можно посредством использования в процессе управления оперативной информации о технологическом процессе. При этом, информация о ходе технологического процесса может быть получена как путем непосредственного измерения, так и с применением математической модели. Поскольку характеристики процесса бурения имеют случайный нестационарный характер, целесообразно при синтезе управления данным процессом использовать методы адаптивного управления с идентификатором модели объекта. Задачей работы является исследование методов формирования модели для системы адаптивного управления процессом бурения с идентификатором объекта управления. В условиях достаточно быстро изменяющихся показателей процесса бурения скважин целесообразно использовать стратегию двухуровневого адаптивного управления, которая заключается в одновременном исследовании процесса бурения и управлении данным процессом. Реализация подсистемы прогнозирования осуществлялась на основе адаптивной нейро-нечеткой системы. Используемая нейро-нечеткая система реализует нечеткий вывод Сугено в виде пятислойной нейронной сети прямого распространения сигнала, первый слой которой содержит термы входных переменных: текущего значения сигнала и его задержанные значения. Отмечено, что вид функции принадлежности не оказал существенного воздействия на результат прогнозирования. При обработке и анализе текущей информации об оперативных характеристиках процесса бурения и формировании адаптивного управления целесообразно применение нейро-нечетких структур с двумя Гауссовыми функциями принадлежности термов для каждой переменной и тремя-четырьмя задержанными входами.