Nadzorowanie procesow przemyslowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Glównym 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?glej kolumnie destylacyjnej metylocykloheksanu z dwuskladnikowej mieszaniny toluenu i metylocykloheksanu. W niniejszej ksi??ce autor zaproponowal przede wszystkim przegl?d ró?nych podej?c do monitorowania i diagnozowania uszkodze? on-line i off-line opracowanych przez ró?ne ?rodowiska badawcze. Nast?pnie autor przedstawil wyniki uzyskane podczas stosowania ró?nych podej?c pozwalaj?cych na wykrywanie i diagnozowanie ró?nych nieprawidlowo?ci w ci?glej 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).