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該大學自動化和信息管理系統教研室副教授安東·格魯先科稱，通常冶金爐會受到各種干擾，導致熔爐的參數發生變化。為此，研究人員提出建立自適應的控制系統——神經網絡調諧器。該系統能實時調整線性控制器的參數，將所有模式下的爐子控制在同等水平，從而降低機組的功耗。
該方法歸功于兩種智能技術——神經網絡和知識庫調諧器的結合。神經網絡計算爐子內線性調節器的參數值，直接在操作過程中學習，以監測爐子中發生的變化。
格魯先科說，與其他方法不同，神經網絡調諧器不需要構建控制對象模型，也不需要明顯的參考模型。此外，它還有助于在爐子參數變化時跟蹤作業時間表，并對干擾作出補償。
格魯先科稱，使用調諧器不需要增加經費，因為從硬件和軟件的角度來看，現有的熔爐控制系統沒有任何變化，使用這種方法可以將冶金爐加熱的能效提高10%。
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