ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА АДАПТИВНОГО КЕРУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕСОМ УКЛАДАННЯ АСФАЛЬТОБЕТОНУ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ

Проблематика. Якість та довговічність асфальтобетонного покриття безпосередньо залежить від дотримання технологічних параметрів під час процесу його укладання. Традиційні автоматизовані системи управління технологічними процесами часто базуються на жорстких алгоритмах, які неспроможні повноцінно врахувати складний нелінійний вплив вологості повітря, швидкості охолодження матеріалу та динамічної жорсткості основи. Застосування в цих системах замкнених контурів керування на основі зворотного зв’язку дозволяє мінімізувати вплив людського фактора та забезпечити стабільність параметрів укладання незалежно від зовнішніх збурень. Проте ефективність таких систем суттєво обмежена без інтеграції прогностичних моделей, здатних виявляти потенційно дефектні зони ще до моменту остаточного охолодження суміші. Мета Метою даної роботи є розробка та аналіз ефективності інтелектуальної системи адаптивного керування (ІСАК) процесом укладання асфальтобетону, яка дозволить зменшити вплив зовнішніх факторів на якість покриття. Методика реалізації. Для реалізації запропонованої системи використано методи об'єктно-орієнтованого програмування (мова Python) та бібліотеки машинного навчання (XGBoost, TensorFlow). Методика базується на комп'ютерному моделюванні 1000 технологічних циклів. Верифікація результатів здійснювалася шляхом порівняння прогнозних значень щільності з еталонними фізико-математичними моделями ущільнення. Результати дослідження. Впровадження запропонованої інтелектуальної системи дозволило збільшити щільності покриття в 4 рази порівняно зі стандартними системами. Скорочення часу реакції на температурні збурення з 18.5с до 5.2с підтверджує здатність системи діяти проактивно і знизити ймовірність появи прихованих пошкоджень до рівня 1.8%. Значення коефіцієнта стабільності процесу на рівні 0.97 підтверджує надійність моделей та їх готовність до практичного впровадження. Висновки. Запропонована інтелектуальна система адаптивного керування дозволяє вирішити проблему затримки реакції традиційних автоматизованих комплексів на стохастичні зміни зовнішніх чинників під час укладання асфальтобетону. Вона зменшує негативний вплив температурної нестабільності та коливань вологості, що зазвичай призводять до виникнення прихованих дефектів та неоднорідності структури покриття. Завдяки інтеграції предиктивних нейромережевих моделей у замкнений контур регулювання вдалося забезпечити проактивне управління процесом, де коригування параметрів відбувається на основі прогнозу стану матеріалу, а не лише за фактом відхилення від норми.