Метод управления системой орошения конденсатора холодильной установки, расположенной на хоккейном стадионе при помощи нейросетевого регулятора
- Авторы: Корнюшкин Д.А.1
-
Учреждения:
- Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций имени профессора М. А. Бонч-Бруевича
- Выпуск: № 3 (2025)
- Страницы: 125-133
- Раздел: ЭЛЕКТРОНИКА, ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И РАДИОТЕХНИКА
- URL: https://journals.rcsi.science/2072-3059/article/view/355061
- DOI: https://doi.org/10.21685/2072-3059-2025-3-9
- ID: 355061
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Актуальность и цели. Необходимость повышения энергетической эффективности и надежности холодильных систем на спортивных сооружениях обусловливает потребность в совершенствовании методик управления процессом орошения конденсаторов. Основные ограничения существующих подходов связаны с отсутствием гибкости и сложности тонкой калибровки параметров. Основная цель исследования заключается в создании и внедрении нейросетевого регулятора, способного оперативно реагировать на текущие значения переменных внешней среды, таких как атмосферная температура, относительная влажность и уровень тепловой нагрузки на холодильную установку. Материалы и методы. Был проведен комплексный сравнительный анализ известных алгоритмов управления охлаждением, выявивший характерные проблемы традиционного подхода. Реализованная нейросетевая архитектура основана на принципах генеративно-состязательной сети (Generative Adversarial Networks, GAN), прошедшей этап обучения на эмпирическом наборе исторических данных, собранных с действующего промышленного оборудования. Практическая проверка эффективности разработанной модели выполнялась посредством натурного эксперимента на функционирующей холодильной установке крупного спортивного сооружения с детальным мониторингом климатической обстановки и теплофизических свойств хладагента. Результаты и выводы. Экспериментально подтверждено статистически достоверное повышение устойчивости поддерживаемых технологических параметров и заметное снижение уровня энергопотребления системы охлаждения. Сокращено время задержки реакционной способности контроллера на случайные возмущения, что способствует улучшению динамики и адаптивности режима охлаждения к изменяющимся режимам эксплуатации. Практика применения нейросетевых технологий открывает перспективы оптимизации энергосбережения и повышения производительности охлаждающих агрегатов на специализированных объектах массового пользования. Эффективность предлагаемого решения подтверждает целесообразность его дальнейшей реализации на аналогичных технических комплексах.
Об авторах
Дмитрий Александрович Корнюшкин
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций имени профессора М. А. Бонч-Бруевича
Автор, ответственный за переписку.
Email: kornyushkin_98@mail.ru
аспирант
(Россия, г. Санкт-Петербург, пр-кт Большевиков, 22, корп. 1, литера А, Ж)Список литературы
- Кубасов И. А., Иванов А. И. Энтропийно-нейросетевой метод устранения противоречивости оценок экспертов // Надежность и качество сложных систем. 2021. № 4. С. 56–63.
- Сычугов А. А., Греков М. М. Применение генеративных состязательных сетей в системах обнаружения аномалий // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. Т. 9, № 1. С. 1‒9.
- Иванов А. И., Иванов А. П., Куприянов Е. Н. Мультипликативно-нейросетевое объединение статистических критериев Херста и Мурота – Такеучи при проверке гипотезы нормальности малых выборок // Надежность и качество сложных систем. 2021. № 4. С. 27–33.
- Царькова Е. Г. Математическая модель искусственной нейронной сети для управления робототехническим комплексом в экстремальных условиях // Инженерный вестник Дона. 2022. № 11. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n11y2022/8026
- Белов А. М., Белов М. П. Применение нейронных сетей в электроприводных системах насосных агрегатов // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2022. Т. 1. С. 91–94.
- Воевода А. А., Шипагин В. И. Синтез нейросетевого регулятора управления нелинейной моделью перевернутого маятника на тележке // Научный вестник Ново- сибирского государственного технического университета. 2020. № 2–3 (79). С. 25–36. doi: 10.17212/1814-1196-2020-2-3-25-36
- Филюшов В. Ю. Полиномиальный метод синтеза регуляторов для многоканальных объектов с неквадратной матричной передаточной функцией : дис. … канд. техн. наук : 2.3.1. СПб., 2022. 177 с.
- Воевода А. А., Шипагин В. И. Об управляемости и наблюдаемости многоканальных САУ при синтезе модальным методом с использованием полиномиального матричного разложения объекта и регулятора // Безопасность цифровых технологий. 2022. № 3 (106). С. 26–48. doi: 10.17212/2782-2230-2022-3-26-48
- Воевода А. А., Шипагин В. И. Расчет регулятора для многоканального объекта с нестационарными параметрами, содержащего звенья запаздывания // Системы анализа и обработки данных. 2022. № 1 (85). С. 7–24. doi: 10.17212/2782-2001- 2022-1-7-24
- Хасцаев Б. Д., Хмара В. В., Аликов А. Ю., Марсов В. И., Суворов Д. Н. Дистанционный измеритель температуры с улучшенными характеристиками для автоматизированной системы управления технологическим процессом // Вестник ГГНТУ. Технические науки. 2022. Т. 18, № 2 (28). С. 33‒40.
- Лысенко Д. С. Интеллектуальная система адаптации типовых законов автоматического регулирования с функцией идентификации структуры и параметров объекта // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2022. Т. 30, № 1. С. 46–62. doi: 10.14498/tech.2022.1.3
- Моисеенко Н. А., Цуев М. М., Саратова Э. Х. Большие данные и некоторые возможности их применения // Вестник ГГНТУ. Технические науки. 2023. Т. 19, № 3 (33). С. 15‒23.
Дополнительные файлы















