НЕЙРОСЕТЕВАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ГАЗОТУРБИННОЙ ЭЛЕКТРОСТАНЦИИ С УЧЕТОМ РАЗЛИЧНЫХ РЕЖИМОВ ЕЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ
Модельно-ориентированный подход хорошо зарекомендовал себя в задачах конструирования, оптимизации, настройки сложных технологических систем. Использование математических моделей на ранних этапах испытаний позволяют в значительной мере ускорить и упростить процедуру испытаний таких объектов. При этом необходимо отметить, что любая математическая модель всегда разрабатывается под решение какой-либо конкретной задачи. Например, для синтеза, настройки или оптимизации системы управления сложным технологическим объектом нужна такая модель, быстродействие которой позволит провести на ней значительное количество экспериментов. При этом адекватность такой модели должна оцениваться через возможность решения поставленной задачи. В большинстве случаев такое быстродействие достигается путем упрощения модели через отбрасывание факторов, влияние которых считается незначительным при решении задачи испытаний системы управления. В рассматриваемой работе для этого выбран подход с использованием искусственных нейронных сетей, на основе которых в ходе реализации алгоритма обучения формируются нейросетевые математические модели. Целью исследований является получение многорежимной нейросетевой математической модели газотурбинной электростанции. При этом используются методы теории искусственных нейронных сетей для получения упрощенной математической модели газотурбинной электростанции. В результате на основе репрезентативных экспериментальных данных наброса и сброса электрической мощности получена модель газотурбинной электростанции, учитывающая оба выбранных режима, при этом быстродействие и адекватность модели таковы, что она может использоваться для проведения на ней испытаний систем управления. Практическая значимость выполненных исследований состоит в использовании разработанной математической модели газотурбинной электростанции для испытаний систем управления, что позволяет значительно сократить время испытаний, а это приводит к существенной экономии денежных, материальных и человеческих ресурсов.