Автоматизированное энергосберегающее нейроуправление температурным режимом агрегата непрерывного горячего цинкования
Диссертация
Разработано математическое описание процесса термического отжига полосы, построенного на основании ИНС, состоящего из трех взаимосвязанных подсистем: подсистемы имитационного моделирования на базе искусственных нейронных сетей, описывающей участок нагрева полосыподсистемы поиска и распределения температур по зонам участка нагреваподсистемы стабилизации найденных уставок на основе искусственный… Читать ещё >
Список литературы
- Абиев, Р.Г. Синтез систем автоматического управления с обучаемыми на нейронной сети нечетким контроллером / Р. Г. Абиев, P.A. Алиев, P.P. Алиев // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1994. — № 2. — С. 192 197.
- Аведьян, Э.Д. Алгоритмы настройки многослойных нейронных сетей / Э. Д. Аведьян // Автоматика и телемеханика. 1995. -№ 4.-С. 106−118.
- Александров, А.Г. Оптимальные и адаптивные системы / А. Г. Александров -М.: Высш. шк., 1989. -263 с.
- Александров, А.Г. Синтез регуляторов многомерных систем /
- A.Г. Александров М.: Машиностроение, 1986. — 272 с.
- Алиев, P.A. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A. Алиев, Н. М. Абдикеев, М. М. Шахназаров М.: Радио и связь, 1990.-150 с.
- Алюшин, М.В. Аппаратная реализация быстродействующих ней-росетей на основе программируемой логики фирм AMD, ALTERA, XILINX / M.B. Алюшин. M.: МИФИ, 1999 — С. 45−52.
- Андрейчиков, A.B. Интеллектуальные информационные системы / A.B. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова М.: Финансы и статистика, — 2003. -368 с.
- Аптерман, В.Н. Протяжные печи / В. Н. Аптерман, В. М Тымчак -М.: Металлургия, 2000. 320 с.
- Архангельский, В.И. Нейронные сети в системах автоматизации /
- B.И. Архангельский, И. Н. Богаенко, Г. Г. Грабовский, H.A. Рюмшин К.: Техника, 1999.-234 с.
- Барский, А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений / А. Б. Барский М.: Финансы и статистика, 2004. — 176 с.
- Бенькович, Е.С. Практическое моделирование динамических систем / Е. С. Бенькович, Ю. Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков СП.: БХВ-Петербург, — 2002. — 464 с.
- Борцов, Ю.А. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением / Ю. А. Борцов, Н. Д. Поляхов Л.: Энергоатомиздат, 1984.-216 с.
- Васильев, В. И. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики / В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов Уфа: УГАТУ, 1995.-80 с.
- Васильев, В.В. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей / В. В. Васильев, Б. Г. Ильясов, C.B. Жернаков -Уфа: УГАТУ, 1997. 92 с.
- Васильев, В.И. Нейроуправление новый раздел теории управления сложными системами / В. И. Васильев, C.B. Пантелеев // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. — 2005. — № 5. — С. 33−45.
- Винер, Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине / Н. Винер М.: Сов. радио, 1968. — 357 с.
- Галушкин, А.И. Нейроуправление. Базовое направление развития теории и практики управления сложными динамическими системами / А. И. Галушкин А.И., C.B. Пантелеев М.: ИДК-Пресс, 2001. -170с.
- Гельман, Г. А. Автоматизация тепловых режимов протяжных печей / Г. А. Гельман М.: Металлургия, 2000 — 112 с.
- Гилл, Ф. Практическая оптимизация / Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт М.: Мир, 1985. — 210 с.
- Горбань, А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей / А. Н. Горбань М.: Мир, 1990. -120 с.
- Деревицкий, Д.П. Прикладная теория дискретных адаптивных систем / Д. П. Деревицкий, A. J1. Фрадков М.: Наука, 1981. — 216 с.
- Дюк, В. A. Data mining: учебный курс / В. А. Дюк., А.А. Самой-ленко СП.: Питер, 2001.-250 с.
- Еринов, А.Е. Промышленные печи с радиационными трубами / А. Е. Еринов, A.M. Семернин М.: Металлургия, 2001 — 280 с.
- Змеу, К.В. Безмодельное прогнозирующее инверсное нейро-управление / Б. С. Ноткин, К. В. Змеу // Мехатроника, автоматизация, управление. -2006.-№ 5.-С. 8−15.
- Знаменский, В.Ю. Технологии горячего цинкования / В. Ю. Знаменский М.: Руда и металлы, 2004. — 74 с.
- Иванов, И.А. Регулирование тепловых металлургических процессов / И. А. Иванов, С. И. Лисовский М.: Металлургия, 2001 — 300 с.
- Иванченко, А.Г. Персептрон системы распознавания образов /
- A.Г. Иванченко К.: Наук, думка, 1972. — 150 с.
- Интеллектуальные системы автоматического управления /
- B.М.Лохин и др.- под ред. И. М. Макарова. М.: Физматлит, 2001. — 575 с.
- Кислова, В.И. Экономическая эффективность автоматизированных систем управления технологическими процессами / В. И. Кислова М.: Наука, 2010.-272 с.
- Кнут, Д. Искусство программирования. Том 1. Основные алгоритмы. 3-е изд / Д. Кнут М.: Вильяме, 2000. — 450 с.
- Колмогоров, А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций: сб. тр. меж-дунар. научн.- техн. конф / А. Н. Колмогоров М.: Пресс, 1990. — С. 45−54.
- Комашинский, В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов М.: Горячая Линия-Телеком, — 2002. — 94с.
- Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В. В. Круглов, В. В. Борисов М.: Горячая линия — Телеком, 2002.- 382 с.
- Логовский, A.C. Применение искусственных нейронных сетей для решения задач управления динамическими объектами / A.C. Логовский -М.: Финансы и статистика, 2007 350 с.
- Медведев, B.C. Нейронные сети. MATLAB 6 / B.C. Медведев, В. Г. Потемкин М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 — 170 с.
- Медведев, B.C. Адаптивные системы автоматического управления / B.C. Медведев М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, — 1994. — 51 с.
- Минский, М.Л. Персептроны / М. Л. Минский, С. П. Пейперт -М.: Мир, 1971.-261 с.
- Мкртчян, С.О. Нейроны и нейронные сети. (Введение в теорию формальных нейронов) / С. О. Мкртчян М.: Энергия, 1971. — 175 с.
- Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы / под ред. Амосова Н. И. — Киев: Наук, думка, 1991. 271с.
- Омату, С. Нейроуправление и его приложение / С. Омату, М. Ха-лид, Р. Юсоф М.: ИПРЖРБ, 2000, — 272с.
- Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.
- Павлов, Б.В. Системы прямого адаптивного управления / Б. В. Павлов, И. Г. Соловьев М.: ИПУ, 1989. — 120 с.
- Петрогерц, А.Г. Оптимальные и адаптивные системы / А.Г. Пет-рогерц М.: Высш. шк. — 1999. — 266 с.
- Поляхов, Н.Д. Адаптация и идентификация автоматических систем / Н. Д. Поляхов, В. В. Путов Л.: Энергоатомиздат, 1984. — 80 с.
- Пупков, К.А. Методы робастного, нейронечеткого и адаптивного управления / К. А. Пупков, Н. Д. Егупов М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. -744 с.
- Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел М.:Вильямс, 2005. — 1424 с.
- Розенблатт, Ф. Аналитические методы изучения нейронных сетей / Ф. Розенблатт М.: Мир, 1965. — 140 с.
- Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики: Персептрон и теория механизмов мозга / Ф. Розенблатт М.: Мир, 1965. — 180 с.
- Рябинин, А.Д. Некоторые особенности разностной обработки информации в нейронных сетях / А. Д. Рябинин, A.M. Шквар, А. И. Шевченко // Биологическая медицинская кибернетика и бионика. 1970. — № 2. — С. 1326.
- Солодовников, В.В. Методы идентификации объектов управления / В. В. Солодовников, В. Ф. Бирюков М.: Изд-МГТУ им. Н. Э. Баумана, -1986.-55 с.
- Суровцев, И.С. Нейронные сети / И. С. Суровцев, В. И. Клюкин, Р. П. Пивоварова Воронеж: ВГУ, 1994. — 150 с.
- Терехов, В. А. Нейросетевые системы управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин И М.: ИПРЖР, 2002. — 480 е.: ил.
- Терехов, В.А. Динамические алгоритмы обучения многослойных нейронных сетей в системах управления / В. А. Терехов // Изв. РАН. Теория й системы управления. 1996. — № 3. — С. 70−79.
- Терехов, В.А. Нейросетевые системы управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин М.: Высш. шк., 2002. — 183 с.
- Терехов, В.А. Исследование устойчивости процессов обучения многослойной нейронной сети. I, II / В. А. Терехов, И. Ю. Тюкин //Автоматика и телемеханика. 1999. — № 10. — С. 145−161.
- Терехов, В.А. Устойчивость по Ляпунову процессов обучения многослойной нейронной сети в динамических системах управления / В. А. Терехов, И. Ю. Тюкин // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 1999. — № 9. — С. 86−92.
- Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника / Ф. Уоссермен М.: Мир, 2002.-150 с.
- Управление и оптимизация производственно-технологических процессов / Вихров Н. М., Гаскаров Д. В. Грищенков A.A. и др.- под ред. Д. В. Гаскарова. СП.: Энергоатомиздат, 1995. — 303 с.
- Фомин, В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами / В. Н. Фомин, А. Л. Фрадков, В. А. Якубович М.: Наука, 1981. — 448 с.
- Фрадков, А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы./ А. Л. Фрадков М.: Наука, 1990. — 296 с.
- Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. 2-е изд., испр. / С. Хайкин — М.: Вильяме, 2006. — 1104 с.
- Цыпкин, Я.З. Основы теории обучающихся систем / Я. З. Цыпкин -М.: Наука, 1970.-252 с.
- Широков, Р.В. О возможных подходах к построению систем управления динамическими объектами с применением нейрокомпьютеров./ Р. В. Широков // Компьютерная техника и технология: сб. тр. междунар. науч.- техн. конф Ставрополь: СевКавГТУ, 2003. — С. 121−127.
- Яковлев, В.Б. Адаптивные системы автоматического управления / В. Б. Яковлев Л.: ЛГУ, 1994. — 25 с.
- Astrom, K.J. Computer Controlled Sytems: Theory and Design / K.J. Astrom, B.C. Wittenmark-NJ.: Prentice-Hall, 1997. 75 p.
- Barry, T.C. Model-free Predictive Controller with Laguerre Polynomial / T.C. Barry, L.A. Wang Australia, Springer, 2004. — 89 p.
- Camacho, E.F. Model Predictive Control / E.F. Camacho, C Bordons Australia, Springer, 1999. — 45 p.
- Favoreel, W. SPC: Subspace predictive control / W. Favoreel, B.D. Moor Belgium, Katholieke Universiteit Leuven, 1998. — 120 p.
- Hagan, M.T. An introduction to the use of neural networks in control systems / M. T Hagan., H.B. Demuth -NJ.: John Wiley & Sons, 2002. 985 p.
- Hunt, K. J. R Neural networks for control systems / K.J. Hunt, D. Sbarbaro, R. Zbikowski NJ.: John Wiley & Sons, 1992. — 1083 p.
- Kadali, R. A data driven subspace approach to predictive controller design / R. Kadali, B. Huang, A. Rossiter NJ.: Prentice-Hall, 1997. — 75 p.
- Kohonen, T. Self-organized formation of topologically correct feature maps / T. Kohonen // Biological Cybernetics. 1982. — № 43. — P.59−69.
- Learning-logic: Casting the cortex of the human brain in silicon, Parker D. B.: Technical Report // Center for Computational Research in Economics and Management Science. Cambridge, MA: MIT, — 1985. — 73 p.
- LeCun, Y. Une procedure d’apprentissage pour reseau a seuil assymetrique / Y. LeCun // Cognitiva 85, 1985. -P.599−604.
- Minsky, M. L. Theory of neural-analog reinforcement systems and its application to the brain-model problem: Ph.D. Thesis / M.L. Minsky Princeton University, Princeton, 1954. — 143 p.
- Mistry, S.I. Indirect control of a class of nonlinear dynamic systems / S.I. Mistry, S.S. Nair // IEEE Trans, on Neural Networks. 1996. — № 7 — P. 10 151 023.
- Piche, S.W. Steepest descent algorithms for neural network controllers and filters / S.W. Piche // IEEE Trans, on Neural Networks. 1994. — №. 5, — P. 198−212.
- Rumelhart, D. E. Learning representations by back-propagating errors / D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, R.J. Williams // Nature (London). 1986. — № 323. -P.533−536.
- Willshaw, D. J. How patterned neural connections can be set up by self-organization / D.J. Willshaw // Proceedings of the Royal Society of London. -1976.-№ 194.-P.431−445.