Studying the adequacy of the neural network level controller in the automated control system of an evaporator

Abstract

The aim of the study is to substantiate the use of neural network control of beet juice level in an evaporator by evaluating the accuracy and adequacy of the model. This allows us to assess how well the model properties describe the course of the real process. In this paper, the Durbin-Watson d-criterion is used to assess the adequacy of the model. Statistical data on the behavior of the level control system circuits in different operating modes using intelligent and classical controllers were collected and a model of the evaporator unit operation was built.

Мета дослідження — обґрунтування використання нейромережевого регулювання рівня бурякового соку у випарному апараті шляхом оцінки точності та адекватності моделі. Це дозволяє оцінити, наскільки якісно властивості моделі описують перебіг реального процесу. У даній роботі використано d-критерій Дарбіна–Уотсона для оцінки адекватності моделі. Зібрано статистичні дані поведінки контурів системи регулювання рівня у різних режимах роботи з використанням інтелектуальних та класичних регуляторів і побудовано модель роботи випарної станції.