Podrobno

Nastavitev PID z algoritmom diferencialne evolucije v PLK na primeru regulacije pretoka zraka
ID Bratina, Božidar (Avtor), ID Muškinja, Nenad (Avtor), ID Rotovnik, Milan (Avtor), ID Golob, Marjan (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (637,17 KB)
MD5: E16249A96E12876C6CE98F1B65178076
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://revija-ventil.si/wp-content/uploads/ventil-31-2025-2.pdf Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Prispevek predstavlja primer izvedbe naprednih algoritmov v PLK višjenivojskem programskem jeziku SCL za potrebe nastavitev parametrov PID na primeru procesne avtomatizacije. Z razvojem strojne opreme je možno napredne algoritme izvajati tudi direktno v PLK, še posebno zanimive pa so vgradnje algoritmov umetne inteligence in strojnega učenja. V okviru zaključnih del smo s študenti izvedli več prenosov naprednih algoritmov v PLK in jih primerjali s teoretičnimi metodami in praktičnimi orodji v industriji. Na področju uporabe optimizacijskih algoritmov v procesni industriji smo za namen demonstracije nastavitev parametrov PID izvedli z uporabo algoritma diferencialne evolucije na PLK na učnem laboratorijskem modelu regulacije pretoka zraka. Zaradi specifičnosti in omejenosti programskih jezikov so bile rešitve namenoma deloma izvedene tudi s pomočjo orodij generativne umetne inteligence, da se lahko ovrednoti kvaliteta podanih rešitev. Pojav generativnih modelov, kot so chatGPT, Copilot, Gemini, DeepSeek itd., nezadržno vpliva tudi na pedagoški proces in nove priložnosti podajanja učnih vsebin na vseh stopnjah izobraževanja.Izkušnje z različnimi projekti študentov avtomatike in robotike kažejo, da orodja umetne inteligence (UI) še ne zmorejo podati celovitih rešitev, lahko pa služijo kot dobra podpora.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:procesna avtomatizacija, algoritmi vodenja, optimizacija parametrov PID, izobraževanje, orodja umetne inteligence
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2025
Št. strani:Str. 156-161
Številčenje:Letn. 31, št. 3
PID:20.500.12556/RUL-178113 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:681.5
ISSN pri članku:1318-7279
COBISS.SI-ID:242967043 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:19.01.2026
Število ogledov:279
Število prenosov:148
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Ventil : revija za fluidno tehniko in avtomatizacijo
Skrajšan naslov:Ventil
Založnik:Univerza v Ljubljani, Fakulteta za strojništvo
ISSN:1318-7279
COBISS.SI-ID:54233856 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:PID tuning based on differential evolution algorithm in PLC for airflow control
Izvleček:
The paper presents implementation of advanced algorithms in PLC using the higher-level programming language SCL for PID parameter tuning in process automation. Nowadays advanced algorithms can also be implemented directly in PLCs, whereas implementation of artificial intelligence and machine learning algorithms is particularly interesting. In scope of the master thesis and student projects we implemented several advanced algorithms in PLCs and compared them with theoretical methods and practical industry tools. In the study case we implemented differential evolution algorithm optimization algorithm in the process industry control scheme for PID parameter tuning into PLC for task of airflow control. Due to the specificity and limitations of programming languages, the solutions were partially developed using tools of generative artificial intelligence, to evaluate the quality of obtained solutions. Generative models such as chatGPT, Copilot, Gemini, DeepSeek, etc., also have an impact on the teaching part, bringing new opportunities for teaching content at all levels of education. Experience through various student projects by students of automation and robotics shows that AI tools are not yet able to provide comprehensive solutions, but they can serve as good support.

Ključne besede:process automation, control algorithms, PID parameter optimization, education, artificial intelligence tools

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Ventil

Nazaj