Автоматизация технологического процесса производства полиэтилена на базе нейросетевой идентификации индекса расплава

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1 Анализ существующих методов идентификации индекса расплава полиэтилена.
1.1 Проблема автоматизации управления технологическим процессом производства полиэтилена.
1.2 Лабораторные методы определения индекса расплава полиэтилена
1.3 Метод определения индекса расплава полиэтилена в реальном масштабе времени
1.4 Анализ методов и средств искусственного интеллекта применительно к задаче идентификации индекса расплава полиэтилена
1.4.1 Экспертные системы.
1.4.2 Виды нейронных сетей.
1.5 Цель и задачи исследования.
Выводы.
2 Анализ параметров, характеризующих технологический процесс идентификации индекса расплава полиэтилена.
2.1 Составление базы данных для анализа параметров технологического процесса производства полиэтилена.
2.2 Анализ частотных характеристик измеряемых параметров
2.3 Методика построения фильтров сигналов с датчиков параметров технологического процесса.
2.3.1 Эмпирическое определение структуры и параметров фильтра.
2.3.2 Анализ погрешности, вносимой фильтрацией в исходный сигнал.
2.4 Анализ временных характеристик сигналов и их
представление в виде полиномиальных моделей.
2.5 Обоснование требований к точности нейросетевого идентификатора ИР.
Выводы.
3 Исследование возможности применения НС для идентификации индекса расплава полиэтилена.
3.1 Выбор архитектуры сети
3.2 Выбор структуры НС
3.3 Способ определения ИР
3.4 Оптимизация параметров фильтров.
3.5 Результаты обучения
4 Техническая реализация микропроцессорного устройства для идентификации индекса расплава полиэтилена и перспективы автоматизации процесса управления производством
полиэтилена.
4.1 Разработка функциональной схемы устройства.
4.2 Особенности реализации устройства.
4.3 Программное обеспечение процесса определения ИР и
внедрение результатов исследований.
4.3.1 ПО высокого уровня для сбора данных.
4.3.2 ПО высокого уровня для моделирования работы НС
4.3.3 ПО микроконтроллера.
4.4 Внедрение результатов исследований.
4.5 Перспективы применения полученных в работе результатов для автоматизации процесса управления производством полиэтилена
Заключение
Литература