2411-3336 2541-9404 Записки Горного института Journal of Mining Institute Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University pmi-5702 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/5702 Без раздела Without section Neuronet controller design for complex technological processes Нейросетевой регулятор для управления сложным технологическим процессом Koteleva N. I. Котелева Н. И. Koteleva N. I. asutp_spmi@mail.ru Национальный минерально-сырьевой университет «Горный» (Санкт-Петербург, Россия) National Mineral Resources University (Mining University) (Saint-Petersburg, Russia) Vasileva N. V. Васильева Н. В. Vasileva N. V. asutp_spmi@mail.ru Национальный минерально-сырьевой университет «Горный» (Санкт-Петербург, Россия) National Mineral Resources University (Mining University) (Saint-Petersburg, Russia) 29 04 2013 2013 202 254 256 28 09 2012 25 11 2012 29 04 2013 © 2013 Н. И. Котелева, Н. В. Васильева © 2013 N. I. Koteleva, N. V. Vasileva 2013 Н. И. Котелева, Н. В. Васильева N. I. Koteleva, N. V. Vasileva Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/5702

Представлена структурная схема нейросетевого регулятора для управления сложными технологическими процессами. Описан принцип его действия.

The block diagram of the neural network controller design for complex technological processes is described. Shows the principle of its operation.

 Ключевые слова нейронная сеть нейросетевой регулятор способ управления технологическими процессами Keywords neural network neural network controller method of process control Еременко Ю.И. Автоматизация управления шахтными печами цеха металлизации с использованием динамической экспертной системы // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. № 4. Eremenko Ju.I. Automating the management silo plant furnaces metallization using a dynamic expert system // Mechatronics, Automation, Control. 2004. N 4. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В.Круглов, М.И.Дли, Р.Ю.Голунов. М., 2001. Kruglov VV, Dli MI, Golunov R.Y. Fuzzy logic and artificial neural networks. Moscow, 2001. Методы робастного, нейронечеткого и адаптивного управления: Учебник / Под ред. Н.Д.Егупова. М., 2001. Robust methods, neuro-fuzzy and adaptive control: A Textbook / Ed. N.D.Egupova. Moscow, 2001. Пат.2266558 РФ. Интеллектуальный контроллер с нейронной сетью и правилами самомодификации / В.И.Ключко, Е.А.Шумнов, В.П.Стасевич. Кл. G06F9/00, G05B13/02. Заяв.31.12.2003. Опубл. 20.12.2005. Pat. 2266558 RF. Intelligent controller with a neural network and the rules of self-modification. Cl. G06F9/00, G05B13/02 / V.I.Cluchko, E.A.Shumkov, V.P.Stalkevich. Stat.31.12.2003. Publ.20.12.2005. Пат.2359308 РФ. Нейросетевой регулятор для управления курсом судна / Н.А.Седова, С.В.Глушков. Кл. G05D1/02. Заяв.29.11.2007. Опубл. 27.03.2008. Pat.2359308 RF. Neural network controller to control the ship's course. Cl. G05D1/02 / N.A.Sedova, S.V.Clushkova. Stat.29.11.2007. Publ.27.03.2008.