СИНТЕЗ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ КОНФИГУРАЦИЕЙ ДЛЯ ДИСТИЛЛЯЦИОННОЙ КОЛОННЫ НА ОСНОВЕ AIS СО СТРУКТУРНОЙ ПЛАСТИЧНОСТЬЮ
Ключевые слова:
искусственная иммунная система, модифицированные алгоритмы, принцип структурной пластичности, изменяющаяся конфигурация, сложная системаАннотация
В данной статье представлены результаты исследования условий построения искусственных иммунных систем с использованием модифицированных алгоритмов на основе принципа структурной пластичности, которая учитывает различные режимы функционирования и изменяющуюся конфигурацию процессов очистки газа. Сформулирована задача синтеза регулятора с переменной структурой для многоконтурной системы с целью поиска экстремума, выбранного интегрального квадратичного критерия качества. В ходе функционирования системы управления происходит переключение между различными типами регуляторов: PID, I-PD и PI-D, что обеспечивает регулятору переменную структуру. Приведены условия использования алгоритма искусственных иммунных систем со свойством структурной пластичности или адаптивности. Это обусловливает перспективное использование данных свойств для сложных систем управления с переменным регулятором, в которых необходимо учитывать влияние взаимосвязей.
Библиографические ссылки
Koroteev, D., Tekic, Z. Artificial intelligence in oil and gas upstream: Trends, challenges, and scenarios for the future / D. Koroteev, Z. Tekic // Energy and AI. – 2021. – № 3. – 10 p.
Malik, H. Applications of Artificial Intelligence Techniques in Engineering. Advances in intelligent systems and computing / H. Malik // Springer Nature Singapore. – 2019. – Vol. 1. – 698 p.
Lee, J. Industrial Artificial Intelligence for industry 4.0-based manufacturing systems / J. Lee // Manufacturing Letters. – 2018. – Vol. 18. – P. 20-23.
Xing B. Innovative computational intelligence: A rough guide to 134 clever algorithms. – Cham: Springer, 2014. – 451 p.
Kouba, N., Menaa, M., Hasni, M., Boudour, M. A novel optimal combined fuzzy PID controller employing dragonfly algorithm for solving automatic generation control problem / Kouba, N., Menaa, M., Hasni, M., Boudour, M. // Electric Power Components and Systems. – 2018. – Vol. 46. – Issue 19-20. – P. 2054–2070.
Slavov, T. Application of Genetic Algorithm to Tuning a PID Controller for Glucose Concentration Control / T. Slavov // WSEAS Transactions on Systems. – 2012. – Vol. 11. – Issue 7. – P. 223–233.
Amar, M. N. Optimization of WAG process using dynamic proxy, genetic algorithm and ant colony optimization / M. N. Amar // Arabian Journal for Science and Engineering. – 2018. – Vol. 42. – Issue 11. – P. 6399–6412.
Wang J. The Application of the Particle Swarm Algorithm to Optimize PID Controller in the Automatic Voltage Regulation System. – Springer Singapore: Advanced Computational Methods in Energy, Power, Electric Vehicles and Their Integration, 2017. – P. 529–536.
Sethi, R. Cuckoo search algorithm based optimal tuning of PID structured TCSC controller / R. Sethi // Computational Intelligence in Data Mining. – 2015. – Vol. 1. – P. 251–263.
Sahraoui, M. Application of artificial immune algorithm-based optimisation in tuning a PID controller for nonlinear systems / M. Sahraoui // International Journal of Automation and Control. – 2015. – No. 3 (9). – P. 186–200.
Kumar, D. Design of PSO based I-PD Controller and PID Controller for a Spherical Tank System / D. Kumar // Indian Journal of Science and Technology. – 2016. – Vol. 9. – Issue 12. – P. 1–5.
Puangdownreonga D. Optimal Design of I-PD Controller for DC Motor Speed Control System by Cuckoo Search // International Electrical Engineering Congress, iEECON2016. – Thailand, 2016. – P. 83–86.
Jain, T. Optimization of PD-PI Controller using Swarm Intelligence / T. Jain // Journal Of Theoretical And Applied Information Technology. – 2008. – No. 11 (4). – P. 1013–1018.
Padmanabhan, S., Chandrasekaran, M., Ganesan, S., Khan, M., Navakanth, P. Optimal Solution for an Engineering Applications Using Modified Artificial Immune System / S. Padmanabhan, M. Chandrasekaran, S. Ganesan, M. Khan, P. Navakanth // Materials Science and Engineering. – 2017. – Vol. 183. – P. 1–65.
Saleh, M., Saad, S. Artificial Immune System based PID Tuning for DC Servo Speed Control / M. Saleh, S. Saad // International Journal of Computer Applications, 2016. –– Vol. 155, №2. – P. 23-26.
Wang, M., Feng, S., He, Ch., Li, Zh., Yu, X. An Artificial Immune System Algorithm with Social Learning and Its Application in Industrial PID Controller Design / M. Wang, S. Feng, Ch. He, Zh. Li, X. Yu // Mathematical Problems in Engineering. – 2017. – Vol. 2017. – 13 p.
Люпина, Ю.В., Орлова, А.Ш., Горностаев, Н.Г., Карпова, Я.Д. Пластичность нервной и иммунной систем у различных организмов: роль протеасом / Ю. В. Люпина, А. Ш. Орлова, Н. Г. Горностаев, Я. Д. Карпова // Журнал общей биологии. – 2014. – № 1 (75). – С. 3–24.
Minh V. T., Rani A. A. Modeling and control of distillation column in a petroleum process. – Perak.: Hindawi Publishing Corporation, 2009. – 14 p.
Самигулина, Г.А., Самигулин, Т.И. Разработка Smart-технологии для управления сложным объектом с использованием алгоритма муравьиной колонии / Г. А. Самигулина, Т. И. Самигулин // Вестник Алматинского университета энергетики и связи. – 2019. – №1 (44). – 106–113c.
Ширяева О.И. Анализ использования свойств бипластичности AIS для решения задач моделирования, анализа и синтеза сложных систем управления // Materials of the XVII International scientific and practical Conference «Prospects of world science – 2021». – Sheffield: Science and education LTD, 2021. – P. 93–99.
Woodland, D. Plasticity in Adaptive Immunity / D. Woodland // Viral immunology. – 2016. – Vol. 26. – №5. – 301 p.
Samigulin, T.I., Shiryayeva, O.I. Development of a SMART-system for a complex industrial object control based on metaheuristic algorithms of swarm intelligence // WSEAS Transactions on Power Systems. – 2021. – V.16. – pp. 231–240.
Ширяева, О. И. Теоретические основы для синтеза сложных систем управления с использованием алгоритмов искусственной иммунной системы / О. И. Ширяева // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – № 1(40). – С. 61-67. – EDN XXJKKB.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2022 Ольга Ширяева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
