Корнюшкин Дмитрий Александрович

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

В статье рассматривается возможность внедрения нейросетевого регулятора в систему управления процессом орошения конденсаторов холодильных установок, используемых на хоккейных стадионах. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения энергоэффективности и надежности работы систем охлаждения, обеспечивающих поддержание оптимальных температурных условий льда на арене. Традиционные методы регулирования процесса орошения обладают рядом недостатков, таких как сложность настройки параметров системы и низкая адаптивность к изменяющимся условиям эксплуатации. Целью работы является разработка и внедрение нейросетевой модели, способной автоматически регулировать процесс орошения конденсаторов в зависимости от текущих внешних факторов, включая температуру окружающей среды, влажность воздуха и нагрузку на холодильную установку. Для достижения этой цели были проведены теоретические исследования, направленные на анализ существующих методов регулирования, а также экспериментальные испытания разработанной нейросети на реальном объекте. В ходе исследования была разработана архитектура нейронной сети, включающая несколько слоев перцептронов, обученных на данных о работе холодильной установки за определенный период времени. Были рассмотрены различные подходы к обучению нейросети, включая использование алгоритмов обратного распространения ошибки и метода градиентного спуска. Экспериментальная часть работы показала высокую точность предсказания оптимальной стратегии орошения при различных условиях эксплуатации. Нейросеть LSTM была выбрана благодаря ее способности учитывать временные зависимости и адаптироваться к изменяющимся условиям эксплуатации. Модель обучалась на исторических данных о работе холодильной установки, включая параметры температуры окружающей среды, нагрузки на установку и характеристики теплоносителя. В ходе обучения нейросети были использованы методы градиентного спуска и регуляризации для предотвращения переобучения. Результаты экспериментов показали, что внедрение нейросетевого регулятора позволило значительно улучшить точность поддержания заданных параметров системы охлаждения, а также снизить энергопотребление холодильной установки. Кроме того, было отмечено уменьшение времени отклика системы на изменения внешних условий, что особенно важно при проведении спортивных мероприятий на хоккейном стадионе.

обучение нейросетевого регулятора, система орошения, холодильные системы, архитектура нейросетевого регулятора