NEURAL-NETWORK BASED METHOD OF CONTROL INFLUENCES FORMING IN COMPUTER SYSTEM CONTROLLING ENVIRONMENTAL PARAMETERS

Authors

  • Iryna Turchenko

DOI:

https://doi.org/10.47839/ijc.7.1.490

Keywords:

Control influences forming, coal mine ventilation, neural networks, methane concentration

Abstract

A simulation model of a section of mine ventilation network is considered in this paper. The simulation modeling of transient aerogasdynamic processes of methane concentration changing is fulfilled at applying position and exponential control influences. There is proposed a neural-based method of control influences forming by neural network training on the set of optimal control influences. There are defined a criterion and developed an algorithm of optimal control influences forming as a training set of neural network. The simulation modeling of applying of control influences formed by neural network is fulfilled and decreasing of control parameter in the section of mine ventilation network is estimated.

References

http://www.sinomedia.net/eurobiz/v200402/regional0402.html.

White D., Sofge D. Handbook of Intelligent Control, New York: Van Nostrand Reinhold, 1992.

Святный В.А., Ефремов С.С. Разработка структуры и операционных алгоритмов микропроцессорной системы безопасного управления проветриванием шахты // Механизация и автоматизация управления. – 1983. – № 4. – С. 31–34.

Абрамов Ф.А., Фельдман Л.П., Святный В.А. Моделирование динамических процессов рудничной аэрологии. – К.: Наукова думка, 1981. – 284 с.

Hu Y., Koroleva O., Krstic M. Nonlinear control of mine ventilation networks // Systems and Control Letters. – 2003. – Vol. 49 (4). – P. 239-254.

Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators // Neural Networks. – 1989. – Vol. 2. – P. 359-366.

Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с. анг. – Под. ред. Куссуль Н.Н. – М.: Издательский дом “Вільямс”, 2006. – 1104 с.

Werbos P.J. Overview of Design and Capabilities in Neural Networks for Control. – Cambridge (MA): MIT Press, 1990. – P. 59-65.

Melin P., Castillo O. Adaptive intelligent control of aircraft systems with a hybrid approach combining neural networks, fuzzy logic and fractal theory // Applied Soft Computing Journal. – 2003. – Vol. 3, No. 4. – P. 353-362.

Calise A., Hovakimyan N., Idan M. Adaptive output feedback control of nonlinear systems using neural networks // Automatica. – 2001. – Vol. 37, No. 8. – P. 1201-1211.

Yildirim S. Adaptive robust neural controller for robots // Robotics and Autonomous Systems. – 2004. – Vol. 46, No. 3. – P. 175-184.

Турченко І.В., Кочан В.В., Саченко А.О. Нейромережеве управління дільницею шахтної вентиляційної мережі // Наукові праці Донецького національного технічного університету / Серiя “Проблеми моделювання та автоматизації проектування динамічних систем” (МАП-2006). Випуск: 5 (116). – Донецьк: ДонНТУ. – 2006. – С. 146-155.

Чепцов А.А. Системная организация и алгоритмы функционирования моделирующего сервисного центра (для угольной промышленности): Дис. … канд. техн. наук: 05.13.06. – К., 2007. – 211 с.

Головко В.А. Нейронные сети: обучение, модели и применение. – М.: Радиотехника, 2001. – 256 c.

Hagan M. T., Demuth H. B., Beale M. H. Neural Network Design. – Boston, MA: PWS Publishing, 1996.

Downloads

Published

2014-08-01

How to Cite

Turchenko, I. (2014). NEURAL-NETWORK BASED METHOD OF CONTROL INFLUENCES FORMING IN COMPUTER SYSTEM CONTROLLING ENVIRONMENTAL PARAMETERS. International Journal of Computing, 7(1), 58-69. https://doi.org/10.47839/ijc.7.1.490

Issue

Section

Articles