Аннотация:К рассмотрению предлагается подход к синтезу нейро-нечетких моделей температурных режимов промышленных реакторов синтеза полимеров. Целесообразность разработки такой модели обоснована ее последующим применением в интеллектуальных робастно-адаптивных системах автоматического управления в качестве эталонной модели для выработки сигналов управления. Основой для построения нечеткой модели реактора служит массив данных, полученный в результате проведения множества опытов на физической модели реактора синтеза полимеров. Структурно нечеткая модель включает в себя три блока нечеткой логики. Первый блок представляет собой нечеткую модель кинетики процесса полимеризации. Выходом этого блока является кривая степени конверсии мономера. Второй блок нечеткой модели выдает нормированную к диапазону [0;1] кривую изменения температуры смеси в реакторе. Это возможно благодаря тому, что вид кривой изменения температуры зависит только от момента проявления гель-эффекта, присущего процессам радикальной полимеризации. Этот момент может быть однозначно определен по кривой степени конверсии мономера. Третий блок нечеткой модели рассчитывает величину масштабирующего коэффициента на основе текущего расхода хладагента, а также заданного значения водного модуля и температурного режима в реакторе. Нормированная температурная кривая умножается на рассчитанный масштабный коэффициент и к результату прибавляется заданное значение температуры. На выходе получается итоговая кривая изменения температуры в реакторе. Блочная структура предлагаемой нечеткой модели является ее существенным отличием от возможных аналогов и ее ключевым преимуществом. Благодаря такой структуре модели можно заменять при необходимости некоторые ее элементы для получения возможности моделирования процессов радикальной полимеризации разных мономеров.