Национальный исследовательский технологический университет "МИСиС" стал автором инновационного решения для металлургической промышленности. Разработанная университетскими специалистами нейросеть призвана существенно повысить энергоэффективность металлических печей, что открывает новые перспективы для снижения энергозатрат и повышения качества производства в отрасли. Дальнейшие планы разработчиков предусматривают адаптацию этой системы для работы с различными видами электродвигателей, что еще больше расширит спектр ее применения на промышленных предприятиях.
Интеллектуальное управление для современных металлургических печей
Новая система представляет собой нейросетевого настройщика, способного автоматически подстраивать регуляторы работы нагревательных печей. Особенностью технологии является ее способность не только отслеживать текущие изменения параметров оборудования, но и самостоятельно самообучаться на протяжении всей эксплуатации. Это позволяет поддерживать высокий уровень энергоэффективности даже при внезапных или плавных изменениях режима работы печей.
Для металлургических нагревательных печей с мощностью до 100 МВт данная инновация обеспечивает значительное преимущество: внедрение настройки позволяет экономить от 5 до 10% энергии. При этом интеграция новой системы не требует дорогостоящих вмешательств в существующую инфраструктуру – аппаратные и программные средства остаются прежними.
Преимущества адаптивной нейросети в промышленности
В традиционных условиях управление промышленными печами основывается на работе линейных регуляторов с фиксированными характеристиками. Эта схема не способна гибко реагировать на внешние и внутренние изменения, такие как открытие и закрытие штор при загрузке металла или засоры в газовых горелках, что приводит к существенным потерям энергии и снижению эффективности топливной системы.
Инновационная нейронная сеть, разработанная в НИТУ "МИСиС", работает как "умный" оператор: она не только контролирует параметры работы печи, но и учится на основе происходящих изменений, формируя собственную базу знаний. Таким образом, качество управления сохраняется на стабильно высоком уровне вне зависимости от ситуации, а энергопотери сводятся к минимуму.
Передовые технологии: синтез промышленного опыта и цифрового интеллекта
В основу работы системы заложена слаженная интеграция нейросети и экспертной базы знаний, в которой накапливается и анализируется опыт лучших специалистов по автоматизации технологических процессов. Эта база знаний помогает определить оптимальные моменты и скорость обучения системы, а также содержит алгоритмы для корректировки параметров нейросети в режиме реального времени.
Такой подход позволяет адаптировать промышленное оборудование к самым разнообразным условиям эксплуатации, существенно снижая необходимость ручной настройки и повышая надежность всего технологического процесса.
Доступное внедрение и широкий потенциал для промышленности
Одно из главных достоинств предложенной системы заключается в ее практичности. Нейросетевой настройщик внедряется в качестве отдельного функционального блока, который размещается в оперативной памяти промышленных логических контроллеров, уже используемых в цехах металлургии. Благодаря этому новая технология становится доступной для внедрения без необходимости дорогостоящих изменений в аппаратуре.
Блок легко интегрируется с существующими регуляторами и внешними датчиками, обеспечивая комплексный подход к автоматизации и мониторингу процессов. Такой способ модернизации открывает широкие возможности для повышения эффективности работы не только печей, но и другого промышленного оборудования в будущем.
Будущее металлургии за интеллектуальными технологиями
Разработка НИТУ "МИСиС" — пример передовой интеграции искусственного интеллекта в металлургическую промышленность. Благодаря технологии, предприятия получают эффективный инструмент для управления энергопотреблением, что способствует не только экономии ресурсов, но и развитию экологически ответственного производства. Подобный опыт вдохновляет на дальнейшее внедрение цифровых решений в промышленность, формируя современные стандарты автоматизации и энергоэффективности по всему миру.
Источник: scientificrussia.ru
