Ученые РФ создали нейросеть для повышения энергоэффективности металлургических печей

Опубликовано 2019-06-14

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.

Источник https://sdelanounas.ru/blogs/120992/