Ученые РФ создали нейросеть для повышения энергоэффективности металлургических печей

Настройщик представляет собой функциональный блок, который может размещаться в оперативной памяти логических контроллеров

МОСКВА, 14 июня. /ТАСС/. Ученые Национального исследовательского технологического университета "МИСиС" (НИТУ "МИСиС") разработали нейросеть для управления металлургическими печами - нейросетевого настройщика, который поможет повысить их энергоэффективность на 5-10%. Далее они намерены расширить сферу применения настройщика, модифицировав его для различных электродвигателей, сообщает пресс-служба вуза.

"Созданный в НИТУ МИСиС "нейросетевой настройщик" призван повысить энергоэффективность металлургических нагревательных печей с высокой - до 100 МВт - потребляемой мощностью. Внедрение настройщика не потребует капитальных затрат, поскольку с аппаратной и программной точек зрения - в существующей системе управления печью ничего не изменится. Применение данного подхода позволит повысить энергоэффективность работы нагревательных металлургических печей на 5-10%", - говорится в сообщении.

Параметры металлургической печи могут значительно меняться в ходе ее работы. Например, открытие штор для загрузки и выгрузки металла ведет к потерям тепла, а загрязнение газовых горелок - к снижению эффективности сжигания топлива. Но управляют ими, как правило, с помощью линейных регуляторов с постоянными параметрами и не учитывают такие изменения. В итоге это ведет к снижению качества управления и энергетическим потерям.

Для решения этих проблем ученые МИСиС предложили использовать адаптивную систему управления - нейросетевого настройщика. В его основе лежат две интеллектуальные технологии - нейросеть и база знаний. Нейросеть обучается в процессе функционирования и отслеживает изменения параметров печи. Таким образом, качество управления печью во всех режимах остается одинаково высоким, снижая тем самым энергопотребление в агрегате.

"Главные вопросы при этом - когда и с какой скоростью обучать нейросеть. На них отвечает база знаний, отражающая опыт инженера по автоматизации технологических процессов. Она содержит и описания ситуаций, когда необходимо настраивать регулятор, и формулы для вычисления скорости обучения нейросети", - сказал один из разработчиков устройства Антон Глущенко, слова которого приводятся в сообщении.

Нейросетевой настройщик представляет собой функциональный блок, который может быть размещен в оперативной памяти логических контроллеров, широко распространенных в металлургии. Выходы и входы этого блока привязываются к уже размещенному в контроллере линейному регулятору и получаемым извне сигналам. Установка таких настройщиков не требует капитальных затрат, добавили в пресс-службе вуза.

СЛЕДУЮЩИЙ МАТЕРИАЛ РАЗДЕЛА "IT"