КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОМБИНИРОВАННЫМИ СИСТЕМАМИ ВОДООЧИСТКИ

Проведен критический анализ недостатков существующих систем водоочистки. Предложено для обеспечения экологической безопасности и экономии энергетических ресурсов использовать комбинированные установки, включающие физические, химические, физико-химические и биологические методы. Акцентировано внимание на том, что наиболее актуальным способом поддержания эффективной водоочистки являются адаптивные системы управления. Проанализированы недостатки управления установками водоочистки и предложено производить их синтез на основе математического аппарата систем искусственного интеллекта. С учетом требований экологической безопасности и необходимости экономии энергетических ресурсов разработан критерий энергоэффективности функционирования комбинированных систем. На промышленном предприятии (очистка сточных вод забойного цеха) проведена проверка соответствия этого критерия производственным условиям, которая подтвердила его адекватность и целесообразность использования при синтезе энергоэффективных систем управления. Предложена последовательность синтеза системы управления комбинированными установками водоочистки. Базируясь на предварительных исследованиях и анализе современных работ в данной проблемной области, разработана архитектура системы управления комбинированными установками водоочистки, использующая интеллектуальные технологии. Отличие данной разработки от аналогов заключается в возможности адаптивной корректировки настроек оборудования на основе обработки показаний датчиков, информации о цене на расходные материалы в условиях действия нештатных ситуаций. Подстройка параметров системы управления осуществляется с использованием экспериментально-аналитических данных, сохраняемых в базе знаний технологических процессов.

1. Очистка растворов от дисперсных примесей методом электрокоагуляции. Ч. 2. Осаждение глинистых примесей при переменных гидродинамических режимах, факторный эксперимент / М. Донченко [и др.] // Вісник Національного технічного університету. Хімія, хімічна технологія та екологія. 2009. № 22. С. 57–65.

2. Штепа, В. Н. Концепция построения интеллектуальных систем управления биотехническими объектами с учетом влияния природних факторов / В. Н. Штепа // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве: труды 9-й Междунар. науч.-техн. конф. М., 2014. Ч. 5. С. 14–19.

3. Theoretical Issues Construction and Operation of Agricultural Mission Robotic System / S. Shvorov [et al.] // Annals of Warsaw University of Life Sciences – SGGW. Agriculture. 2012. No 60. P. 97–102.

4. Штепа, В. М. Оцінка енергетичних характеристик процесів очищення стічних вод агропромислових підприємств електротехнічними комплексами / В. М. Штепа // Науковий вісник Національного університету біоресурсів і природокористування України. 2014. Вип. 194, ч. 3. С. 259–265.

5. Greenhouse Environmental Control System with Neural Network Predictions of External Disturbances / A. Dudnik [et al.] // Contemporary Aspects of Production Engineering: XXII International Students Scientific Conference, 22–25 May 2013: abstract. Warsaw, 2013. P. 40–52.

6. Intelligent Effective Management System of Biotechnical Objects Based on Natural Disturbances Prediction / V. Lysenko [et al.] // Earth Bioresources and Life Quality. 2014. Vol. 3. P. 34–41.

7. Kohonen, T. Self-Organizing Maps / T. Kohonen. New York: ORM, 2001. 501 p.

8. Lakhmi, C. J. Fusion of Neural Networks. Fuzzy Systems and Genetic Algorithms: Industrial Applications / C. J. Lakhmi, N. M. Martin. Deli: CRC Press LLC. 1998. P. 154–165.

9. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Каллан. М.: Вильямс, 2001. 516 с.

10. Гареев, А. Ф. Применение вероятностной нейронной сети для задачи классификации текстов / А. Ф. Гареев // Наука и образование. 2004. № 11. С. 105–117.