RU2122188C1 - Method of automatic control of carrying capacity of multispan continuous beam and device intended for its realization - Google Patents
Method of automatic control of carrying capacity of multispan continuous beam and device intended for its realization Download PDFInfo
- Publication number
- RU2122188C1 RU2122188C1 RU97107519A RU97107519A RU2122188C1 RU 2122188 C1 RU2122188 C1 RU 2122188C1 RU 97107519 A RU97107519 A RU 97107519A RU 97107519 A RU97107519 A RU 97107519A RU 2122188 C1 RU2122188 C1 RU 2122188C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- computer
- control
- neuroprogram
- supports
- neural network
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области автоматического управления конструкциями, их напряженно-деформированным состоянием с помощью нейросетей (нейроконтроллеров). The invention relates to the field of automatic control of structures, their stress-strain state using neural networks (neurocontrollers).
Известны программы управления нелинейными процессами со многими переменными с использованием нейронных сетей для оптимизации целей и путей их достижения, предназначенных для управления сложными индустриальными процессами, такими, как нефтепереработка, производство лекарств и др. [1]. Known control programs for non-linear processes with many variables using neural networks to optimize goals and ways to achieve them, designed to control complex industrial processes, such as oil refining, drug production, etc. [1].
Данные системы не используются для управления конструкциями. Об использовании контроллеров с нейропрограммой для целей автоматического управления конструкциями авторам неизвестно. These systems are not used for structural management. The authors are not aware of the use of controllers with a neuroprogram for the purpose of automatic control of structures.
Ближайшим аналогом (прототипом) является способ повышения несущей способностью многопролетной неразрезной балки, включающий создание дополнительного напряженного состояния балки путем поперечного по отношению к ее оси смещения опор, в процессе эксплуатации многопролетной неразрезной балки измеряют деформации в контролируемых точках балки, а смещение опор осуществляют на расстояние, зависящее от измеренных величин деформаций и условий соответствия их минимальному расходу энергии на осуществление смещения опор с соблюдением соответствующих зависимостей [2]. The closest analogue (prototype) is a method of increasing the bearing capacity of a multi-span continuous beam, including creating an additional stress state of the beam by the displacement of the supports transverse to its axis, during operation of the multi-span continuous beam, deformations are measured at controlled points of the beam, and the displacement of the supports is carried out at a distance depending on the measured values of the deformations and the conditions for their minimum energy consumption for the implementation of the displacement of the supports in compliance with existing dependencies [2].
Недостатком данного способа являются неэффективное управление многопролетной неразрезной балкой за счет того, что она требует наличия математической модели, которая представляет собой идеализированную балку и не отражает реальные свойства конструкции, обладает замедленным управлением, требует использования ЭВМ с достаточно большой памятью. The disadvantage of this method is the ineffective control of a multi-span continuous beam due to the fact that it requires a mathematical model, which is an idealized beam and does not reflect the real properties of the structure, has slow control, requires the use of computers with a fairly large memory.
Известным устройством является контрольно-управляющее устройство для управления напряженно-деформированным состоянием неразрезной балки, содержащее исполнительные механизмы для осуществления поперечного относительно оси балки смещения ее опор, у которого введены концевые выключатели-датчики деформации, установленные в контролируемых точках многопролетной неразрезной балки и блок обработки сигналов, концевые выключатели-датчики деформации через блок обработки сигналов связаны с исполнительными механизмами, причем блок обработки сигналов содержит первый концевой выключатель-датчик деформации, соединенный с первым реле, второй концевой выключатель-датчик деформации включен параллельно с первым контактом второго реле и через второй контакт первого реле соединен со вторым реле, третий концевой выключатель-датчик деформации соединен с третьим реле, четвертый концевой выключатель-датчик деформации включен параллельно третьему контакту четвертого реле, а через четвертый контакт третьего реле соединен с четвертым реле, пятый контакт первого реле и шестой контакт третьего реле соединены с первой индикаторной лампой сигнального устройства, седьмой и восьмой контакты второго реле и четвертого реле соответственно соединены с второй индикаторной лампой сигнального устройства, девятый, десятый, одиннадцатый и двенадцатый контакты первого, второго, третьего, четвертого реле соответственно соединены с третьей индикаторной лампой, двигатель исполнительных механизмов подключен к источнику постоянного тока четырнадцатым и пятнадцатым контактами четвертого реле и тринадцатым и шестнадцатым контактами второго реле, причем первый, второй, третий, четвертый концевые выключатели-датчики деформации, пятый, седьмой, девятый, тринадцатый и пятнадцатый контакты соединены с положительным полюсом, а первое, второе, третье, четвертое реле и первая, вторая, третья индикаторные лампы сигнального устройства, четырнадцатый и шестнадцатый контакты соединены с отрицательным полюсом источника постоянного тока [3]. A known device is a control device for controlling the stress-strain state of a continuous beam, containing actuators for performing lateral displacement of its supports relative to the axis of the beam, at which limit switches-deformation sensors installed at controlled points of a multi-span continuous beam and a signal processing unit are introduced, limit switches-deformation sensors through the signal processing unit are connected with actuators, and the processing unit and the signal contains the first limit switch-strain gauge connected to the first relay, the second limit switch-strain gauge is connected in parallel with the first contact of the second relay and through the second contact of the first relay is connected to the second relay, the third limit switch-strain gauge is connected to the third relay, the fourth limit switch-strain gauge is connected in parallel with the third contact of the fourth relay, and through the fourth contact of the third relay is connected to the fourth relay, the fifth contact of the first relay and the sixth contact the third relay are connected to the first indicator lamp of the signal device, the seventh and eighth contacts of the second relay and the fourth relay are respectively connected to the second indicator lamp of the signal device, the ninth, tenth, eleventh and twelfth contacts of the first, second, third, fourth relay are respectively connected to the third indicator lamp , the actuator motor is connected to the DC source by the fourteenth and fifteenth contacts of the fourth relay and the thirteenth and sixteenth contacts the second relay, the first, second, third, fourth limit switches-deformation sensors, the fifth, seventh, ninth, thirteenth and fifteenth contacts connected to the positive pole, and the first, second, third, fourth relays and the first, second, third indicator lamps signal device, the fourteenth and sixteenth contacts are connected to the negative pole of the DC source [3].
Недостатком данного устройства для управления является неэффективность его работы за счет того, что оно основано на электросети, измеряет параметры только одной точки балки и только в крайних ее положениях, программа управления выборов зазоров балки вносится извне, замедлен процесс управления. The disadvantage of this control device is the inefficiency of its operation due to the fact that it is based on the mains, measures the parameters of only one point of the beam and only in its extreme positions, the control program for selecting the gap of the beam is introduced from the outside, the control process is slowed down.
Ближайшим аналогом (прототипом) является устройство для осуществления способа повышения несущей способностью многопролетной неразрезной балки, включающее исполнительные механизмы для осуществления поперечного по отношению к оси балки смещения опор, снабженное датчиками деформации балки и блоком обработки сигналов, при этом датчики деформации чере6з блок обработки сигналов соединены с исполнительными механизмами для осуществления смещения опор [2]. The closest analogue (prototype) is a device for implementing the method of increasing the bearing capacity of a multi-span continuous beam, including actuators for the transverse displacement of the supports relative to the axis of the beam, equipped with beam deformation sensors and a signal processing unit, while strain sensors through the signal processing unit are connected to actuators for the implementation of the displacement of the supports [2].
Недостатками данного устройства являются неэффективность его работы за счет громоздкой и разобщенной измерительной системы, система обработки сигналов с ЭВМ обладает пониженным быстродействием без сокращения объема всех операций на каждом этапе управления балкой. The disadvantages of this device are the inefficiency of its operation due to the cumbersome and fragmented measuring system, the signal processing system with a computer has a reduced speed without reducing the volume of all operations at each stage of beam control.
Целью предложенного способа является повышение эффективности автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки за счет предварительного осуществления обучения нейронной сети, которая является инвариантной частью и не требует повторения при каждом цикле принятия решения, так как выявляет и использует прямую связь между входными и выходными параметрами управления и потому приводит к увеличению быстродействия (благодаря использованию прямой связи и исключению промежуточных операций), повышает надежность и качество управления за счет учитывания реальных свойств конструкции. The aim of the proposed method is to increase the efficiency of automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam due to the preliminary training of a neural network, which is an invariant part and does not require repetition at each decision cycle, since it identifies and uses a direct connection between the input and output control parameters and therefore leads to an increase in speed (due to the use of direct communication and the elimination of intermediate operations), increases reliably control and quality by taking into account the real properties of the structure.
Целью предложенного устройства для осуществления способа автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки с помощью блока обработки сигналов в виде ЭВМ с нейропрограммой (нейроконтроллера) является повышение эффективности автоматического управления многопролетной неразрезной балки за счет предварительного осуществления обучения нейросети, которая является инвариантной частью и не требует повторения при каждом цикле принятия решения в предлагаемом блоке обработки сигналов в виде ЭВМ с нейропрограммой (нейроконтроллере), использования прямой связи между входными и выходными параметрами управления и исключения промежуточных операций, за счет учитывания реальных свойств конструкции. The purpose of the proposed device for implementing the method of automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam using a signal processing unit in the form of a computer with a neuroprogram (neurocontroller) is to increase the efficiency of automatic control of a multi-span continuous beam due to preliminary training of the neural network, which is an invariant part and does not require repetition when each decision cycle in the proposed signal processing unit in the form of a computer with neuroprogram mmoy (neyrokontrollere) use a direct connection between the input and output parameters of control and exclusion of intermediate operations due mainstreaming and integrating real properties of the structure.
Цель достигается тем, что способ автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки включает создание дополнительного напряженного состояния балки путем поперечного по отношению к ее оси смещения опор, при котором измеряют деформацию в контролируемых точках балки, осуществляют смещение опор на расстояние, зависящее от измеренных величин, при этом для осуществления смещения опор осуществляют два этапа: первый или предварительный этап связан с обучением нейросети, при котором подают сигналы с тензодатчиков через коммутатор-измеритель сигналов, усилитель-преобразователь сигналов, аналого-цифровой преобразователь, считывают, высвечивают на индикатор и принимают наилучшее управляющее решение, фиксируют и заносят данные в "задачник" для обучения нейронной сети, обучают нейронную сеть в ЭВМ с нейропрограммой на основе полученного "задачника", получают в результате обучения матрицу подстроечных параметров, которую используют для функционирования нейронной сети, с выхода которой снимают управляющие решения,
и второй этап- автоматическое управление несущей способностью неразрезной балки, при котором непрерывно опрашивают с помощью ЭВМ с нейропрограммой тензодатчики и принимают управляющие решения по программе функционирования нейронной сети, которая реализует прямую связь между показаниями тензодатчиков и эффективным управляющим решением, передают это управляющее решение на привод исполнительных механизмов.The goal is achieved in that a method for automatically controlling the bearing capacity of a multi-span continuous beam includes creating an additional stress state of the beam by displacing the supports transverse with respect to its axis, at which the deformation is measured at controlled points of the beam, displacing the supports by a distance depending on the measured values, at for this, two stages are carried out to carry out the displacement of the supports: the first or preliminary stage is associated with training the neural network, in which signals from the strain gauge are supplied through the switch-signal meter, amplifier-signal converter, analog-to-digital converter, read, highlight on the indicator and make the best control decision, record and enter the data into the "task book" for training the neural network, train the neural network in computers with a neural program based on the resulting "problem book", receive as a result of training a matrix of tuning parameters, which is used for the functioning of a neural network, from the output of which control decisions are removed,
and the second stage is the automatic control of the load-bearing capacity of the continuous beam, in which the load cells are continuously interrogated using a computer with a neuroprogram and the control decisions are made according to the neural network functioning program, which implements a direct connection between the load cell readings and an effective control solution, and this control decision is transmitted to the actuator drive mechanisms.
Цель достигается по устройству автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки благодаря тому, что оно содержит исполнительные механизмы для осуществления поперечного по отношению к оси балки смещения опор, датчики деформации и блок обработки сигналов, причем датчики деформации выполнены в виде тензодатчиков, а блок обработки сигналов выполнен в виде ЭВМ с нейропрограммой, имеющей коммутатор-измеритель сигналов с тензодатчиков, соединенных с неразрезной балкой, выход коммутатора-измерителя сигналов соединен с входом усилителя-преобразователя сигналов, выход которого соединен с входом аналого-цифрового преобразователя, выход которого соединен с входом ЭВМ с нейропрограммой, второй вход которой соединен с вторым выходом коммутатора-измерителя сигналов, выходы с ЭВМ с нейропрограммой соединены с управляемым электриприводом исполнительных механизмов, входом соединенным с источником питания, а ЭВМ с нейропрограммой снабжена индикатором и клавиатурой. The goal is achieved by a device for automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam due to the fact that it contains actuators for the implementation of lateral displacements of supports relative to the axis of the beam, strain sensors and a signal processing unit, the deformation sensors being made in the form of strain sensors, and the signal processing unit is made in the form of a computer with a neuroprogram having a switch-meter for signals from strain gauges connected to a continuous beam, the output of a switch-meter for signal connected to the input of the amplifier-signal converter, the output of which is connected to the input of an analog-to-digital converter, the output of which is connected to the input of the computer with a neuroprogram, the second input of which is connected to the second output of the switch-meter of signals, the outputs from the computer with the neuroprogram are connected to the actuator controlled by the electric drive , an input connected to a power source, and a computer with a neuroprogram is equipped with an indicator and a keyboard.
Предложенные способ автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки и устройство для его реализации являются эффективными по сравнению с прототипами за счет предварительного этапа, связанного с обучением нейронной сети ЭВМ с нейропрограммой и дальнейшего автоматического управления с использованием прямой связи между показаниями тензодатчиков и программой функционирования нейросети, созданием компактного блока обработки сигналов в виде ЭВМ с нейропрограммой (нейроконтроллера) с небольшим весом и габаритами, увеличения быстродействия, учитывания реальных свойств конструкции. The proposed method for automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam and a device for its implementation are effective compared to prototypes due to the preliminary stage associated with training a computer neural network with a neural program and further automatic control using direct connection between the load cell readings and the neural network functioning program, creating a compact signal processing unit in the form of a computer with a neuroprogram (neurocontroller) with a small weight and dimensions, increase speed, taking into account the real properties of the structure.
На чертеже представлено устройство для осуществления способа,
фиг.1 - общий вид устройства для осуществления предложенного способа,
фиг.2 - схема осуществления способа,
фиг. 3 фотография изготовленного образца блока обработки сигналов в виде ЭВМ с нейропрограммой (нейроконтроллера).The drawing shows a device for implementing the method,
figure 1 - General view of a device for implementing the proposed method,
figure 2 - scheme of the method,
FIG. 3 photograph of a manufactured sample of a signal processing unit in the form of a computer with a neuroprogram (neurocontroller).
Для данного изобретения используются следующие термины:
Понятие "выборка примеров" (задачник) - это набор экспериментальных или теоретических данных для обучения нейронной программы в том числе учет нелинейной работы конструкции.The following terms are used for this invention:
The concept of "sample of examples" (task book) is a set of experimental or theoretical data for training a neural program, including taking into account the nonlinear work of the structure.
Блок обработки сигналов в виде ЭВМ с нейропрограммой (нейроконтроллер) - это электронное малогабаритное устройство, работающее по нейропрограмме и осуществляющее измерение с тензодатчиков, принятие решений по нейропрограмме и передачу управляющего сигнала на привод исполнительного механизма (актуатора). A signal processing unit in the form of a computer with a neuroprogram (neurocontroller) is an electronic small-sized device that works according to the neuroprogram and measures from strain gauges, makes decisions on the neuroprogram and transfers the control signal to the actuator (actuator) drive.
Нейропрограмма - это программа, реализующая прямую непосредственную связь между входными параметрами (показаниями тензодатчиков) и выходными параметрами-сигналами на привод исполнительного механизма (актуатора), в том числе нелинейную работу конструкции и работающая на основе матрицы подстроечных параметров. A neuroprogram is a program that implements a direct direct connection between input parameters (strain gauge readings) and output parameters-signals to the actuator (actuator) drive, including non-linear design work and working on the basis of the tuning parameter matrix.
Матрица подстроечных параметров - или синаптическая карта-матрица, на основе которой строится связь между входными и выходными параметрами. Matrix of tuning parameters - or a synaptic map-matrix, on the basis of which the relationship between input and output parameters is built.
Устройство для осуществления способа автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки (фиг.1) содержит неразрезную балку 1 с тензодатчиками 2-9, размещенными на ней, и блок обработки сигналов 10 в виде ЭВМ с нейропрограммой (нейроконтроллер), состоящий из коммутатора-измерителя сигналов 11 с тензодатчиков 2-9, размещенных на многопролетной неразрезной балке 1, выходом соединенный с входом усилителя-преобразователя сигналов 12, выход которого соединен с аналого-цифровым преобразователем АЦП 13, выходом соединенного с ЭВМ с нейропрограммой 14, а вход которой соединен с выходом коммутатора-измерителя сигналов 11 с тензодатчиков, выходы ЭВМ с нейропрограммой 14 соединены с управляемым электроприводом 15, выход которого соединен с входом источника питания 16, ЭВМ с нейропрограммой 14 снабжена клавиатурой 17 и индикатором 18, выходы управляемого электрипривода через исполнительные механизмы 19, в качестве которых используются актуаторы, соединены с неразрезной балкой 1. A device for implementing a method for automatically controlling the bearing capacity of a multi-span continuous beam (Fig. 1) comprises a continuous beam 1 with load cells 2-9 placed on it, and a signal processing unit 10 in the form of a computer with a neuroprogram (neurocontroller), consisting of a switch-meter of signals 11 from load cells 2-9 placed on a multi-span continuous beam 1, the output connected to the input of the amplifier-converter 12, the output of which is connected to an analog-to-digital converter ADC 13, the output is connected with a computer with neuroprogram 14, and the input of which is connected to the output of the switch-meter of signals 11 from the load cells, the outputs of the computer with neuroprogram 14 are connected to a controlled electric drive 15, the output of which is connected to the input of the power source 16, the computer with neuroprogram 14 is equipped with a keyboard 17 and an indicator 18, the outputs of a controlled electric drive through actuators 19, which are used as actuators, are connected to a continuous beam 1.
Используемые усилители-преобразователи сигналов 12 и аналого-цифровой преобразователь 13 известны в технике и взяты без изменений. The signal amplifiers-converters 12 and analog-to-digital converters 13 used are known in the art and are taken without changes.
Способ автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки осуществляется в два этапа: (фиг.2). The method of automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam is carried out in two stages: (figure 2).
Первый или предварительный этап связан с обучением нейросети, при котором подают сигналы с тензодатчиков 2-9 через коммутатор-измеритель сигналов 11, усилитель-преобразователь сигналов 12, аналого-цифровой преобразователь 13, считывают, высвечивают на индикатор 18 и принимают наилучшее управляющее решение, фиксируют и заносят данные в "задачник" для обучения нейронной сети. Эти операции первого этапа повторяют несколько раз при разных загружениях балки, в результате чего формируют полноценный "задачник" для обучения. The first or preliminary stage is related to the training of the neural network, in which signals from
Далее обучают нейронную сеть в ЭВМ с нейропрограммой 14 на основе полученного задачника, получают в результате обучения матрицу подстроечных параметров и программу функционирования нейронной сети, которую используют для функционирования нейронной сети, с выхода которой снимают управляющие решения. Next, a neural network is trained in a computer with neuroprogram 14 based on the obtained task book, and as a result of training, a matrix of tuning parameters and a neural network functioning program are used, which are used to operate the neural network, from the output of which control decisions are removed.
Второй этап - автоматическое управление несущей способностью многопролетной неразрезной балки 1, при котором непрерывно опрашивают с помощью ЭВМ с нейропрограммой 14 тензодатчики 2-9 через коммутатор-измеритель сигналов 11, усилитель-преобразователь сигналов 12, аналого-цифровой преобразователь 13, вносят данные в ЭВМ с нейропрограммой 14 и принимают управляющие решения по программе функционирования нейронной сети, которая реализует прямую связь между показаниями тензодатчиков и эффективным управляющим решением, передают это управляющее решение на привод исполнительных механизмов (актуаторов) 19 и создают дополнительное напряженное состояние балки путем поперечного смещения ее опор. The second stage is the automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam 1, in which load cells 2-9 are continuously interrogated using a computer with a neuroprogram 14 through a switch-meter of signals 11, an amplifier-converter of signals 12, an analog-to-digital converter 13, enter data into a computer with neuroprogram 14 and make control decisions on the program of the functioning of the neural network, which implements a direct connection between the load cell readings and an effective control decision, transmit this control Addressing to the drive actuators (actuators) 19 and create additional stress state of the beam by transversely moving it supports.
Устройство работает следующим образом. The device operates as follows.
ЭВМ с нейропрограммой 14 запрограммирована на выполнение задачи автоматического управления напряженно-деформированным состоянием неразрезной балкой с матрицей подстроечных параметров, которую вырабатывают на первом предварительном этапе, связанном с обучением нейронной сети. При этапе функционирования балки 1 осуществляют автоматическое управление, при котором последовательно опрашиваются тензодатчики 2-9, размещенные на балке 1, сигналы с этих тензодатчиков поступают в коммутатор-измеритель сигналов 11, усиливаются в усилителе-преобразователе сигналов 12 и преобразуются в цифровой вид аналого-цифрового преобразователя 13. ЭВМ с нейропрограммой 14 обрабатывает эти сигналы и вырабатывает управляющее решение, используя прямую связь между показаниями тензодатчиков 2-9 и программой функционирования нейросети, использующей матрицу подстроечных параметров при обучении. A computer with neuroprogram 14 is programmed to perform the task of automatically controlling the stress-strain state of a continuous beam with a matrix of tuning parameters, which is generated at the first preliminary stage associated with training the neural network. At the stage of functioning of beam 1, automatic control is performed, in which
Предложенные способ и устройство для автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балки повышает эффективность работы за счет не обязательного привлечения математической модели, достоверного отображения информации о реальной конструкции, быстродействия за счет использования прямой связи и исключения промежуточных операций, создания компактного, малогабаритного и удобного в обращении блока обработки сигналов с ЭВМ с нейропрограммой, позволяющего с помощью нейросети осуществлять автоматическое управление. The proposed method and device for automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam increases work efficiency due to the optional involvement of a mathematical model, reliable display of information about the real structure, speed due to the use of direct communication and elimination of intermediate operations, creating a compact, small-sized and easy-to-use unit signal processing from a computer with a neuroprogram that allows using a neural network to automatically control Lenie.
Устройство совершенствует качество автоматического управления за счет возможности использования для нейросети передового наиболее эффективного опыта управления. The device improves the quality of automatic control due to the possibility of using the most advanced advanced management experience for the neural network.
Известные авторам нейронные сети в системах управления компании Техасо и программной фирмы Питсбург, Пенсильвания, которыми получен патент на систему управления нелинейными процессами со многими переменными с использованием нейронных сетей для оптимизации целей и путей их достижения, предназначены для управления сложными индустриальными процессами, такими, как нефтепереработка, производство лекарств и т.п. и не используются для автоматического управления конструкциями. The neural networks known to the authors in control systems of Texas and Pittsburgh, PA software companies, which obtained a patent for a control system for non-linear processes with many variables using neural networks to optimize goals and ways to achieve them, are designed to control complex industrial processes, such as oil refining production of drugs, etc. and are not used for automatic control of structures.
Сопоставительный анализ по способу приведен в конце описания. A comparative analysis of the method is given at the end of the description.
Вывод. Output.
Применение предложенного способа автоматического управления несущей способностью многопролетной неразрезной балкой является эффективным по сравнению с прототипом:
-за счет предварительного осуществления обучения нейросети (нейропрограммы), которая является инвариантной частью и не требует повторения при каждом цикле принятия решения, т.е. при функционировании используют выявленную при обучении прямую связь между входными и выходными параметрами управления,
-за счет увеличения быстродействия за счет прямой связи и исключения промежуточных операций,
учитывания реальных свойств управляемой конструкции.The application of the proposed method for automatic control of the bearing capacity of a multi-span continuous beam is effective compared to the prototype:
- due to the preliminary implementation of the training of the neural network (neuroprogram), which is an invariant part and does not require repetition at each decision cycle, i.e. during operation, use the direct relationship identified during training between the input and output control parameters,
- due to the increase in performance due to direct communication and the elimination of intermediate operations,
taking into account the real properties of the controlled design.
Сопоставительный анализ по устройству приведен в конце текста описания. A comparative analysis of the device is given at the end of the description text.
На кафедре строительной механики Красноярской государственной инженерно-строительной академии спроектирован предложенный способ и блок обработки сигналов в виде ЭВМ с нейропрограммой (нейроконтроллер) с нейропрограммой для автоматического управления многопролетной неразрезной балки (см. прилагаемое фото на фиг.3), который показал эффективную работу с учетом особенностей конструкции и нелинейных эффектов. The proposed method and signal processing unit in the form of a computer with a neuroprogram (neurocontroller) with a neuroprogram for automatic control of a multi-span continuous beam (see the attached photo in figure 3) was designed at the Department of Construction Mechanics of the Krasnoyarsk State Academy of Civil Engineering Academy, which showed effective operation taking into account design features and non-linear effects.
Литература
1. Нейронные сети в системах управления /Журнал "СТА. Современные технологии автоматизации", 1966, N1, с.84.Literature
1. Neural networks in control systems / Journal "STA. Modern automation technology", 1966, N1, p.84.
2. Патент РФ 2073839 Способ повышения несущей способности многопролетной неразрезной балки и устройство для его осуществления, авторы Абовский Н.П., Воловик Ю.А., Залялева Г.А. (прототип). 2. RF patent 2073839 A method of increasing the bearing capacity of a multi-span continuous beam and a device for its implementation, the authors Abovsky NP, Volovik Yu.A., Zalyaleva GA (prototype).
3. Заявка РФ N94023675 Контрольно-управляющее устройство для управления напряженно-деформированным состоянием неразрезной балки авторы Абовский Н.П. , Киселев Н. А., Палагушкин В.И., решение о выдаче патента РФ от 13 ноября 1996 г. 3. RF application N94023675 Control device for controlling the stress-strain state of a continuous beam authors Abovsky NP , Kiselev N.A., Palagushkin V.I., decision on the grant of a patent of the Russian Federation of November 13, 1996
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU97107519A RU2122188C1 (en) | 1997-05-05 | 1997-05-05 | Method of automatic control of carrying capacity of multispan continuous beam and device intended for its realization |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU97107519A RU2122188C1 (en) | 1997-05-05 | 1997-05-05 | Method of automatic control of carrying capacity of multispan continuous beam and device intended for its realization |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2122188C1 true RU2122188C1 (en) | 1998-11-20 |
| RU97107519A RU97107519A (en) | 1999-02-10 |
Family
ID=20192746
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU97107519A RU2122188C1 (en) | 1997-05-05 | 1997-05-05 | Method of automatic control of carrying capacity of multispan continuous beam and device intended for its realization |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2122188C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2747160C2 (en) * | 2019-07-19 | 2021-04-28 | Ооо "Содис Лаб" | System for detecting and monitoring zones of change in the stress-strain state of building structures |
-
1997
- 1997-05-05 RU RU97107519A patent/RU2122188C1/en active
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Нейронные сети в системах управления. Журнал "СТА. Современные технологии автоматизации", 1996, N 1, с. 84. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2747160C2 (en) * | 2019-07-19 | 2021-04-28 | Ооо "Содис Лаб" | System for detecting and monitoring zones of change in the stress-strain state of building structures |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Lynch | Overview of wireless sensors for real-time health monitoring of civil structures | |
| CN104760892B (en) | Portal crane health monitoring and forecast visualization system | |
| CN101706389B (en) | Device for testing fracture energy of concrete by three-point bending beam without self-gravity doing work | |
| CN104007171A (en) | Real-time high-precision ACFM (alternating current field measurement) crack state monitoring system | |
| CN209148032U (en) | Bridge health monitoring system based on Internet of Things | |
| KR102242273B1 (en) | DEVICE BASED IoT FOR TRACKING VEHAVIOR OF BRIDGE AND BRIDGE VEHAVIOR MONITORING SYSTEM | |
| CN111158307A (en) | Tower crane fault diagnosis system | |
| RU2122188C1 (en) | Method of automatic control of carrying capacity of multispan continuous beam and device intended for its realization | |
| CN105241684A (en) | Hydraulic metal structural equipment real-time online monitoring system | |
| CN100501705C (en) | Tester measure and control device based on DSP and measure and control method thereof | |
| CN215338660U (en) | Shaft pin type pressure sensor structure | |
| CN201228693Y (en) | Adaptation type hydraulic system of closed-loop control load for computer | |
| DE50011667D1 (en) | Optimized fiber or paper production process | |
| CN114143742A (en) | General gantry crane intelligent monitoring system based on digital twin | |
| CN205889156U (en) | Flexible parallelly connected platform device in three degree of freedom planes | |
| CN104807661A (en) | High-level and high-rise structure dynamic detection bearing capacity evaluating method | |
| Alhassan et al. | The emerging engineering applications of artificial neural networks: a visionary study | |
| Shu-Qing et al. | Experiments on active vibration control of a flexible four-bar linkage mechanism | |
| CN114429032A (en) | Bridge health online intelligent monitoring system | |
| RU97107519A (en) | METHOD FOR AUTOMATIC CONTROL OF A CARRYING CAPACITY OF MULTI-SPAN UNINTERRED BEAM AND DEVICE FOR ITS IMPLEMENTATION | |
| CN111591893A (en) | Method for measuring hoisting load of automobile crane based on neural network | |
| CN100458446C (en) | Load position and fastening connector monitoring system based on radio sensing network and multiple main part cooperation | |
| Lynch et al. | Piezoelectric structural excitation using a wireless active sensing unit | |
| CN210313180U (en) | Grab crane with accurate weighing device | |
| CN213086570U (en) | Permanent power supply type steel truss girder bridge panel beam bottom detection device |