Нейросетевой блок поддержки адаптивного управления комбинированными системами водоочистки

Abstract

Проанализирована актуальность использования систем очистки сточных вод для обеспечения повторного ее использования в технологических процессах; выявлены главные недостатки при создании систем управления комбинированными установками водоочистки, с учетом которых предложены пути улучшения их функционирования. Предложена и апробирована методика фильтрации входной от датчиков информации с использованием преобразования Гильберта–Хуанга, подтверждена перспективность ее использования. Создана и проверена на адекватность при подаче на вход данных о четырех параметрах качества воды самоорганизационная нейронная сеть Кохонена; сформулированы задачи, для которых ее можно использовать. Разработана архитектура нейросетевого блока поддержки адаптивного управления системами водоочистки в составе фильтра на основе преобразования Гильберта–Хуанга и нейронной сети Кохонена.

The urgency of using the systems of the treatment of sewage for its reuse in technological processes is analyzed; the major disadvantages of the control system for combined water purification units are revealed subject to which the ways of improving their performance are sug­gested. The methods of filtering input information from the data sensors with the use of Hil-bert-Huang transform is proposed and tested, the promising nature of its use is confirmed. Self-organizing Kohonen neural network is created and tested for adequacy during the supply to the input the data on the four water parameters; the problems are defined for which it can be used. The architecture of the neural network unit for the support of adaptive control of the water purification system composed of a filter is developed based on Hilbert–Huang transform and Kohonen neural network.