Інтелектуальна система керування виробництвом чавуну з використанням нейромереж та генетичних алгоритмів

Abstract

Об’єктом дослідження є виробничий процес виплавки чавуну в доменній печі, що передбачає автоматизоване керування параметрами технологічного процесу. Метою роботи є розробка інтелектуальної системи керування доменним виробництвом, що використовує штучні нейронні мережі для прогнозування параметрів процесу та генетичні алгоритми для оптимізації технологічних параметрів. Методи дослідження включають побудову математичної моделі процесу виплавки чавуну, використання нейронних мереж для прогнозування ключових параметрів та застосування генетичних алгоритмів для пошуку оптимальних умов роботи. Було використано сучасні інструменти, такі як TensorFlow, PyTorch, Flask, а також SCADA-системи для збору і обробки даних. У результаті розроблено систему, яка дозволяє: - прогнозувати вихідні параметри чавуну, такі як хімічний склад і якість, на основі вхідних параметрів (температура, витрати коксу, тиск газу); - оптимізувати виробничий процес, знижуючи енергетичні витрати та викиди СО₂ при одночасному підвищенні якості продукції; - інтегрувати систему в реальне виробництво через інтерфейс GUI та програмний доступ API на базі Flask;