HONEYWELL КОМПАНИЯСЫНЫҢ ЖАБДЫҚТАРЫ ЖӘНЕ ҮЙІРЛІ ИНТЕЛЛЕКТІҢ МЕТАЭВРИСТИКАЛЫҚ АЛГОРИТМІНІҢ НЕГІЗІНДЕГІ КҮРДЕЛІ ТЕХНОЛОГИЯЛЫҚ ПРОЦЕСТЕРДІ ОҢТАЙЛЫ БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІН ЖАСАУ

Мақалада үйірлі интеллектің заманауи әдістеріне негізделген күрделі MIMO объектісін оңтайлы басқару мәселесі қарастырылады. Типтік басқару объектісі ретінде газды тазарту процесіне арналған дистилляциялық баған таңдалды, оның негізінде интеллектуалды басқару жүзеге асырылады. Өнеркәсіптік реттегіштердің оңтайлы синтездеу мәселелерін шешу үшін инеліктің мінез-құлқына және сұр қасқырды оңтайландыруға негізделген метаэвристік алгоритмдерді қолдану ұсынылады. Мақала Honeywell компаниясының жабдықтарына негізделген Experion PKS ортасында технологиялық процестерді автоматты басқару жүйесі үшін жасалған әдістерді енгізу перспективасын негіздейді. C300 бағдарламаланатын логикалық контроллері үшін интеллектуалды ПИ-реттегіш басқару стратегиясы іске асырылды, технологиялық процестің мнемосхемасын бейнелейтін басқару станциясы мен оператор экраны конфигурацияланды.

1. Darwish A. Bio-inspired computing: algorithms review, deep analysis, and the scope of applications // Future Computing and Informatics Journal. – 2018. – Vol.3, №2. – P. 231-246.

2. Koroteev D., Tekic Z. Artificial intelligence in oil and gas upstream: trends, challenges, and scenarious for the future // Energy and AI. – 2021. – Vol. 3. – 10 p.

3. Skogestad S., Morari M. LV-control of a high-purity distillation column // IFAC Proceeding Volumes. – 1987. – Vol. 20, №5, - P. 387-396.

4. Skogestad S., Postlethwaite I. Multivariable Feedback Control: Analysis and Design. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA. – 2005.

5. Zolghadr-Asli B., Bozorg-Haddad O., Chu X. Dragonfly Algorithm (DA) // Advanced Optimization by Nature-Inspired Algorithms. – Springer, Singapore. – 2017. – P. 151-159.

6. Magarja M., Heidari A., Faris H., Mirjalili S, Aljarah I. Dragonfly algorithm: Theory, Literature Review, and Application in Feature Selection//Nature-Inspired Optimizers, Studies in Computational Intelligence. – 2020. – Springer Nature, Switzerland AG.

7. Mirjalili S. Dragonfly algorithm: a new meta-heuristic optimization technique for solving singleobjective, discrete, and multi-objective problems//Neural Computing and Applications. – Vol. 27, №4. – 2015. – P. 1053-1073.

8. Rahman C., Rashid T. Dragonfly algorithm and its applications in applied science-survey // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2019. – 21 p.

9. Malik H., Srivastava S., Sood Y. R., Ahmad A. Applications of Artificial Intelligence Techniques in Engineering // Advances in intelligent systems and computing. – Springer Nature Singapore. – Vol. 698. – 2019. – P. 501 – 507.

10. Mirjalili S., Dong J. Multi-objective Grey Wolf Optimizer // Multi-Objective Optimization using Artificial Intelligence Techniques. – Springer, Cham. – 2019. – P. 47-58.

11. Wang J., Li S. An Improved Grey Wolf Optimizer Based on Differenctial Evolution and Elimination Mechanism // Scientific Reports. – 2019. https://doi.org/10.1038/s41598-019-43546-3