Аннотация: Объектом работы является семейство нейросетевых алгоритмов управления теплоэнергетическими объектами. Цель работы – определение интеллектуального алгоритма управления теплоэнергетическими объектами, способного работать в условиях неполной информации. Методы, используемые в работе: метод обратного распространения, метод градиентного спуска. Результаты работы: настроенная интеллектуальная система управления газовоздушного тракта котла. Область применения результатов: обучение студентов и сотрудников работе с алгоритмами обучения с подкреплением и внедрение в промышленные контроллеры.
Annotation: The object of the work is a family of neural network algorithms for controlling thermalpower objects. The aim of the work is to determine an intelligent control algorithm for thermal power objects that can work in conditions of incomplete information. Methods: back propagation method, gradient descent method. Results: tuned intelligent control system of the gas air path of the boiler. Application field: training students and staff to work with reinforcement learning algorithms and implementation in industrial controllers.
Малышев И. С. Интеллектуальные алгоритмы управления объектами в условиях неполной информации / И. С. Малышев . - Иваново : ИГЭУ , 2020 . - 61 с.