Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: XLV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 21 мая 2018 г.)

Наука: Технические науки

Секция: Моделирование

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Хузина А.М. НЕЙРО-НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ПОДАЧИ ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. XLV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(45). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/10(45).pdf (дата обращения: 25.04.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

НЕЙРО-НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ПОДАЧИ ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ

Хузина Алина Мисбаховна

студент магистратуры, УГАТУ,

РФ, г Уфа

Задача экономически выгодного производства может быть решена через обеспечивание всевозможных технических процессов современными интеллектуальными системами управления. При решении множество прикладных задач приходится сталкиваться с неопределенностью, недостаточностью. По этой причине возникает необходимость применения теории нечетких множеств.

Все основные концепции  теории нечетких множеств, такие как функции принадлежности, лингвистические переменные, методы нечеткой импликации включает в себя система нечеткого вывода.

Система нечеткого вывода – это процесс получения нечетких заключений о требуемом управлении объектом на основе нечетких условий или предпосылок, представляющих собой информацию о текущем состоянии объекта [1].

При создании нейро-нечеткой системы или гибридной модели характеризуются четким представлением знаний, содержащихся в нечетких правилах.

Рассмотрим структуру гибридной модели на базе пакета Fuzzy Logic Toolbox системы  Matlab. В пакете Fuzzy Logic Toolbox гибридные сети осуществлены в форме адаптивных систем нейро-нечеткого вывода ANFIS [2, с.11]. Синтезируем нейро-нечеткую систему, реализующею принятие решений по выбору конфигурации параметров процесса подачи тепловой энергии. Загрузим обучающую выборку отопительного периода за 2016-2017гг. На рисунке 1 представлено расположение данных после загрузки.

 

Рисунок 1. Графический интерфейс редактора ANFIS после загрузки обучающих данных

 

Далее визуализирована структура гибридной сети. Входные переменные содержат в себе по три терма, двадцать семь правил нечетких продукций, одну выходную переменную с двадцатью семью термами (рисунок 2). Входные переменные : температура наружного воздуха, фактический расход тепловой энергии водогрейного котла КВГМ №1, фактический расход тепловой энергии водогрейного котла КВГМ №2, выходная переменная расход объема мощности теплоносителя.

 

Рисунок 2. Структура сгенерированной системы нечеткого вывода

 

Для решения поставленной задачи нечеткого моделирования использована система нечеткого вывода типа Сугено. Правила систем нечеткого вывода формируются автоматически программой. На рисунке 3 визуализированы полученные правила.

 

Рисунок 3. Графический интерфейс просмотра правил сгенерированной системы нечеткого вывода для гибридной модели

 

Для анализа разработанной нечеткой модели визуализирована поверхность системы нечеткого вывода. Она характеризует зависимости : расхода объема мощности теплоносителя от температуры наружного воздуха и фактического расхода тепловой энергии водогрейного котла КВГМ №1, расхода объема мощности теплоносителя от температуры наружного воздуха и фактического расхода тепловой энергии водогрейного котла КВГМ №2, расхода объема мощности теплоносителя от фактического расхода тепловой энергии водогрейного котла КВГМ №1 и фактического расхода тепловой энергии водогрейного котла КВГМ №2 (рисунок 4).

 

Рисунок 4. Визуализация поверхности нечеткого вывода гибридной модели

 

Разделяющая поверхность плавная, то и система правил пригодна для рассматриваемого объекта.

Наилучшей моделью прогноза для поддержки принятия решений по фактическому расходу объема теплоносителя является гибридная модель.

 

Список литературы:

  1. Системы нечеткого вывода [Электронный ресурс].- Режим доступа: URL: http://nrsu.bstu.ru/chap27.html (дата обращения: 03.05.2018).
  2. В.С.Тарасян Пакет Fuzzy Logic Toolbox for MATLAB:учебное пособие – Екатеринбург: Изд. УрГУПС, 2013-С.11.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.