Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Sterowanie optymalne procesem rozdrabiania i roztapiania wsadu miedzianego w oparciu o systemy inteligentne.
Języki publikacji
Abstrakty
The possibilities of use of intelligent systems in automation of production and technological processes are considered. The intelligent system for optimal control of copper concentrate blending and melting is developed. The paper presents the results of the investigation of the intelligent system for optimal control of copper concentrate blending and melting using neural network (Matlab NNTool), adaptive neuro-fuzzy (hybrid network Matlab Anfis) and fuzzy inference (Matlab Fuzzy Logic) modelling.
W artykule opisane zostały możliwości wykorzystania inteligentnych systemów sterowania w automatyzacji procesów produkcyjnych I technologicznych. Przedstawiony został system do optymalnego sterowania topieniem i wzbogacaniem koncentratu miedzi. W artykule przedstawiono również wyniki badań symulacyjnych przedstawionego systemu z wykorzystaniem sieci neuronowych (Matlab NNTool), rozmytych (sieć hybrydowa Matlab ANFIS) i logiki rozmytej (Fuzzy Logic).
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
125--128
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., rys.
Twórcy
autor
- Kazakh National Technical University after K.I.Satpayev, Department of Automation and Control, Satpayev Str. 22, 050013, Almaty, Kazakhstan
autor
- Lublin University of Technology, Institute of Electronics and Information Technology, Nadbystrzycka Str., 38D, 20-618 Lublin
autor
- Kazakh National Technical University after K.I.Satpayev, Department of Automation and Control, Satpayev Str. 22, Kazakhstan
Bibliografia
- [1] Hotra O.Z., Koshimbayev Sh.K., Imanbekova U.N., Modelling in matlab using fuzzy logic for improving the economic factors of the melting of copper concentrates charge. Actual problems of economics, 161 (2014), n.11, 380-387
- [2] Suleimenov B.A., Intellektual'nye i gibridnye sistemy upravleniya tehnologicheskimi processami, Almaty, Gylym, 2009
- [3] Nakhaeie F., Sam A., Mosavi M.R., Concentrate Grade Prediction in an Industrial Flotation Column Using Artificial Neural Network. Arabian Journal for Science and Engineering, 38 (2013), n.5, 1011-1023
- [4] Sbarbaro D., Carvajal G., Supervision of Control Valves in Flotation Circuits Based on Artificial Neural Network. Artificial Neural Networks: Formal Models and Their Applications- ICANN, 3697 (2005), 451-456
- [5] Jiang Zheng, Qudong Wang, Peng Zhao, Optimization of highpressure die-casting process parameters using artificial neural network. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 44 (2009), n.7-8, 667-674
- [6] Wereley N.M., Zahrah T.F., Charron F.H., Intelligent Control of Consolidation and Solidification Processes. Journal of Materials Engineering and Performance, 2 (1993), n.5, 671-682
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a50a2672-0334-4fd1-9ffa-f080edcb25b0