Учёные ПНИПУ «научили» нейросеть следить за качеством производства
Производство требует постоянного контроля и быстрой реакции на изменения, поэтому важна надёжная система управления. Со временем характеристики процессов могут меняться из-за различных факторов, что иногда приводит к ухудшению качества продукции. Учёные из Пермского Политеха разработали адаптивную систему управления, которая умеет подстраиваться под такие изменения. Эффективность этой системы во многом зависит от точности математических моделей, и теперь для этого используют нейросети, что позволяет более безопасно и точно отслеживать изменения на производстве.
Адаптивные системы управления находят применение в разных отраслях, включая химию и нефтегазовую промышленность. Суть метода заключается в том, что система автоматически меняет свои параметры в ответ на изменения в производственных процессах. Это позволяет не только улучшать качество продукции, но и минимизировать затраты энергии. Учёные из Пермского Политеха протестировали свой метод на регрессионных моделях и получили хорошие результаты.
Как отметил Рустам Исламов, аспирант университета, его метод идентификации не требует проведения экспериментов на действующих производствах, что исключает возможность негативных последствий. Кроме того, согласно Александру Шумихину, профессору ПНИПУ, относительная ошибка при идентификации составляет не более 0,43%, что делает метод вполне применимым. Главное преимущество — для обучения нейросетей не нужны большие объёмы данных, что ускоряет процесс подготовки. В целом, исследования ПНИПУ могут помочь создать более эффективные системы управления, снижая риск ухудшения качества на производстве.
Источник новости: www.ferra.ru
