Artificial neural network control of chemical processes
العناوين الأخرى
اﻟﺴﯿﻄﺮة ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻤﻠﯿﺎت اﻟﻜﯿﻤﯿﺎوﯾﺔ ﺑﻄﺮﯾﻘﺔ اﻟﺸﺒﻜﺔ اﻟﻌﺼﺒﯿﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﯿﺔ
المؤلف
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 32، العدد 1A (31 يناير/كانون الثاني 2014)، ص ص. 176-196، 21ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-01-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الموضوعات
الملخص AR
هذا البحث قدم طريقة الشبكة العصبية الذكية كأساس السيطرة و تم تطبيقها في السيطرة على المفاعل ذو الخلط المستمر و برج التقطير و عملية المعادلة الحامضية و تم مقارنتها بالمسيطر التناسبي-التكاملي-التفاضلي التقليدي.
تم استخدام أسلوب التراجع الخلفي متعدد الطبقات لإيجاد العلاقة اللاخطية بين متغير السيطرة و المتغيرات الداخلة من أجل تنظيم متغيرات المعالجة لمدى واسع من الظروف التشغيلية و مرونة كافية لقابلية تدريب المسيطر.
تم دراسة متانة الطريقة المقترحة من خلال تغيير القيمة المرغوبة و الحمل, أظهرت النتائج العملية أن مسيطر الشبكة العصبية يعطي مسايرة ممتازة للقيمة المرغوبة و إزالة لأي اضطراب.
و إن مسيطر الشبكة العصبية يعطي استجابة سريعة وحيد أقل من الطريقة التقليدية كما أن أداءه يبين أقل تذبذبا و تحسين أكثر في الزمن اللازم للاستقرار و أداء أفضل مقارنة بالطريقة التقليدية.
الملخص EN
This paper presents an artificial neural network based control scheme for studying the control of continuous stirred tank reactor, distillation column and neutralization process and this method is compared with conventional proportional- / integral-derivative controller.
A multi-layer back-propagation neural network is employed to model the nonlinear relationships between the inputs variables and controlled variables of processes in order to regulate the manipulating variables to a variety of operating conditions and acquire a more flexible learning ability.
The robustness of this control structure is studied in the case of setpoint changes and load disturbances.
The experimental results suggest that such neural controllers can provide excellent setpoint-tracking and disturbance rejection.
The neural network based control has higher speed of response and the offset has a smaller average value than that of the conventional controller.
The control action based on the neural network controller shows less oscillation and an improvement in the controlled variables stabilization time with respect to the conventional controller and gives a better control performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmad, Durayd Fadil. 2014. Artificial neural network control of chemical processes. Engineering and Technology Journal،Vol. 32, no. 1A, pp.176-196.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371115
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahmad, Durayd Fadil. Artificial neural network control of chemical processes. Engineering and Technology Journal Vol. 32, no. 1A (2014), pp.176-196.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371115
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmad, Durayd Fadil. Artificial neural network control of chemical processes. Engineering and Technology Journal. 2014. Vol. 32, no. 1A, pp.176-196.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371115
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 193-196
رقم السجل
BIM-371115
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر