| |
Данная статья посвящена разработке и апробации интеллектуальных систем управления, нацеленных на повышение производительности технологических процессов. Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием информационных технологий и необходимостью их внедрения в промышленную сферу для оптимизации производственных циклов. В работе представлен анализ существующих подходов к построению интеллектуальных систем управления, включая использование искусственных нейронных сетей, нечеткой логики и генетических алгоритмов. Особое внимание уделяется гибридным методам, сочетающим преимущества различных парадигм искусственного интеллекта. Материалы и методы исследования включают математическое моделирование технологических процессов, разработку архитектуры интеллектуальных систем управления, программную реализацию алгоритмов на языках высокого уровня, а также проведение экспериментальных исследований на реальных производственных данных. В качестве тестовых стендов использовались автоматизированные линии по производству полимерных изделий и металлообрабатывающие комплексы с числовым программным управлением. Результаты исследования демонстрируют значительное повышение ключевых показателей эффективности технологических процессов при внедрении разработанных интеллектуальных систем управления. В частности, удалось добиться увеличения производительности на 12-17%, снижения удельного энергопотребления на 8-12% и уменьшения процента брака на 5-9%. Предложенные подходы к построению интеллектуальных систем управления могут быть адаптированы для широкого спектра промышленных предприятий различных отраслей, что позволит существенно повысить конкурентоспособность отечественной продукции на мировом рынке.
Ключевые слова:интеллектуальные системы управления, технологические процессы, искусственный интеллект, нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы, автоматизация производства, оптимизация, энергоэффективность, качество продукции
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
