Моделювання технологічного процесу біоконверсії з використанням нейро-нечіткої мережі

Abstract

В статті наведено структуру ієрархічної нейро-нечіткої мережі, яка відповідає дереву логічного висновку факторів впливу на процес біоконверсії. Подано оцінку виходу біогазу на системному рівні, використовуючи нечітку базу знань. Наведено фрагмент нейро-нечіткої мережі, що відповідає вузлу механічного перемішування, який втілює базу знань про співвідношення оцінки виходу біогазу. За результатами моделювання отримано оцінку продуктивності біореактора з використанням нейро-нечіткої мережі з використанням залежностей, які дозволять в подальшому оптимізувати та настроювати нейро-нечітку модель відповідно до експериментальних даних.

В статье приведено структура иерархической нейро-нечеткой сети, соответствующей дереву логического вывода факторов влияния на процесс биоконверсии. Представлено оценку выхода биогаза на системном уровне, используя нечеткую базу знаний. Приведен фрагмент нейро- нечеткой сети, соответствующей узлу механического перемешивания, олицетворяющий базу знаний о соотношении оценки выхода биогаза. По результатам моделирования получена оценка производительности биореактора с использованием нейро-нечеткой сети с использованием зависимостей, которые позволят в дальнейшем оптимизировать и настраивать нейро-нечеткая модель в соответствии с экспериментальными данными.

The article describes the structure of the hierarchical neuro-fuzzy network that meets the tree inference impact on the process of bioconversion. Provides an assessment of biogas output at system level using fuzzy knowledge base. An item of neuro-fuzzy network node corresponds to the mechanical mixing, which embodies the knowledge base of the relationship between evaluations of biogas output. According to simulation results obtained evaluating bioreactor using neuro-fuzzy network with dependencies that will further optimize and customize the neuro-fuzzy model in accordance with experimental data.