Nadzorowanie procesów przemys¿owych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

G¿ównym celem tej ksi¿¿ki jest realizacja ró¿nych klasyfikatorów neuronowych (typu: MLP, RBF i RBF-BP), które pozwalaj¿ na wykrywanie i diagnozowanie ró¿nych trybów pracy (normalny i nienormalny) w zautomatyzowanej ci¿g¿ej kolumnie destylacyjnej metylocykloheksanu z dwusk¿adnikowej mieszaniny toluenu i metylocykloheksanu.W niniejszej ksi¿¿ce autor zaproponowä przede wszystkim przegl¿d ró¿nych podej¿¿ do monitorowania i diagnozowania uszkodze¿ on-line i off-line opracowanych przez ró¿ne ¿rodowiska badawcze.Nast¿pnie autor przedstawi¿ wyniki uzyskane podczas stosowania ró¿nych podej¿¿ pozwalaj¿cych na wykrywanie i diagnozowanie ró¿nych nieprawid¿owo¿ci w ci¿g¿ej zautomatyzowanej kolumnie destylacyjnej, a mianowicie: ANN-RBF-BP, ANN-MLP i ANN-RBF, które pozwol¿ na wyodr¿bnienie dwóch trybów pracy (normalny i nienormalny) poprzez klasyfikacj¿ i porównanie ich z innymi metodami klasyfikacji (KPPV, ACP, AFD).