В Пермском национальном исследовательском политехническом университете разработали улучшенное программное обеспечение для мониторинга работы газовых горелок в промышленности, внедрив нейросеть. Это решение не требует остановки производства для регулярных программных обновлений, что делает его более эффективным в условиях непрерывной работы производств.
Газовые горелки применяются в различных отраслях промышленности для обработки материалов, таких как нагрев и сушка. Для контроля их работы используют алгоритмы управления, которые требуют постоянного обновления программного обеспечения. Учёные предложили использовать нейросеть для решения этой проблемы, что улучшило точность эмпирической модели и сократило относительную ошибку с 5,9% до 0,35%.
Применение искусственного интеллекта в системе контроля позволяет более точно обрабатывать данные и уменьшать погрешности. Разработанное решение позволяет оперативно использовать нейросеть в задачах управления газовым оборудованием, что содействует повышению его эффективности, считают создатели системы.
