| 摘要 |
Dans cette invention, un réseau neuronal permettant d'ajuster un point de consigne dans un système de gestion de processus industriels remplace un opérateur humain. Le réseau neuronal fonctionne suivant trois modes qui sont: formation, fonctionnement, et nouvelle formation. En fonctionnement, le réseau neuronal est formé en utilisant des données d'entrée de formation en même temps que des données d'entrée. Les données d'entrée proviennent du ou des capteurs surveillant le traitement. Les données d'entrée sont utilisées par le réseau neuronal pour produire des données de sortie. Les données d'entrée de formation sont les réglages du point de consigne effectués par un opérateur humain. Les données de sortie sont comparées aux données d'entrée de formation pour générer des données d'erreurs, qui sont utilisées pour ajuster les facteurs de pondération du réseau neuronal afin de le former. Lorsque le réseau neuronal a achevé sa formation, il passe en mode de fonctionnement. Dans ce mode, cette invention utilise les données d'entrée pour prédire les données de sortie utilisées pour ajuster le point de consigne fourni à l'unité de commande de régulation. De cette manière, l'opérateur est efficacement remplacé. Dans le mode de nouvelle formation, cette invention utilise de nouvelles données d'entrée de formation pour former une nouvelle fois le réseau neuronal en ajustant le ou les facteurs de pondération. |
