Optimization of system parameters controlling electric furnace temperature using genetic algorithms

• Autorzy: Samotyy V. , Dzelendzyak U.

Identyfikatory

DOI

10.4467/2353737XCT.15.097.3929

Warianty tytułu

PL

Optymalizacja parametrów układu sterowania temperaturą pieca elektrycznego z wykorzystaniem algorytmu genetycznego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The optimization of the parameters of the electric furnace temperature control was considered. The optimization was executed using genetic algorithms. The model takes into account nonlinearity, which is connected with the penetration of heat. Also, it is connected with losses of heat due to convection and radiation. The genetic algorithm determines the selection of parameters of the mathematical model in which the system accurately reproduces the input action.

PL

W artykule przedstawiono optymalizację parametrów układu sterowania temperaturą pieca elektrycznego. Optymalizacja odbywa się za pomocą algorytmu genetycznego. Model pieca uwzględnia nieliniowości związane z przenikaniem ciepła oraz stratami ciepła przez konwekcję i promieniowanie. Algorytm genetyczny określa parametry modelu matematycznego, dla których system maksymalnie dokładnie odtwarza sygnał wejściowy.

Słowa kluczowe

EN

genetic algorithm; individual; population; mutation; target function; electric furnace

PL

algorytm genetyczny; osobnik; populacja; mutacja; funkcja celu; piec elektryczny

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej im. Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Czasopismo Techniczne. Elektrotechnika
• Rocznik: 2015
• Tom: Y. 112, iss. 2-E
• Strony: 211--224
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., wz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Samotyy V.

• Department of Automatic Control and Information Technology, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Cracow University of Technology

autor

Dzelendzyak U.

• Department of Computerized Automatic Systems, Lviv Polytechnic National University

Bibliografia

• [1] Hui P., Ozaki T., Haggan-Ozaki V., Toyoda Y., A Parameter Optimization Method for Radial Basis Function Type Models, IEEE Transactions on Neural Networks, 2003, Vol. 14, No. 2, pp. 432–438.
• [2] Weng W.-C., Yang F., Elsherbeni A., Linear Antenna Array Synthesis Using Taguchi’s Method: A Novel Optimization Technique in Electromagnetics, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2007, Vol. 55, No. 3, pp. 723–730.
• [3] Pahner U., Mertens R., De Gersem H., Belmans R., Hameyer K., A parametric finite element environment tuned for numerical optimization, IEEE Transactions on Magnetics, 1998, Vol. 34, No. 5, pp. 2936–2939.
• [4] Precup R., David R., Preitl S., Petriu E., Tar J., Design aspects of optimal PI controllers with reduced sensitivity for a class of servo systems using PSO algorithms, Facta Universitatis Series: Automatic Control and Robotics, 2009, Vol. 6, pp. 1–12.
• [5] Kennedy J., Eberhart R., Particle Swarm Optimization, IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN ‘95), Perth, Australia 1995, pp. 1942–1948.
• [6] Rabinovich M., Kainga P., Johnson D., Shafer B., Particle Swarm Optimization on a GPU, IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT), Indianapolis 2012, pp. 1–6.
• [7] Garanyuk I., Samotyy V., Strepko I., Dynamics equation of control system’s elements, Publishing Ukrainian Academy of Printing, Lviv 2006, p. 72.