Turbo generator system identification using genetic algorithm

العناوين الأخرى

تعريف منظومة توليد توربينية باستخدام الخوارزمية الجينية

المؤلفون المشاركون

al-Sakini, Sahar R.
al-Ubaydi, Ahmad T.
Sultan, Ahmad J.

المصدر

Journal of Engineering and Sustainable Development

العدد

المجلد 20، العدد 6 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2016)، ص ص. 12-31، 20ص.

الناشر

الجامعة المستنصرية كلية الهندسة

تاريخ النشر

2016-11-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

20

التخصصات الرئيسية

العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)

الملخص EN

the turbogenerator is one of the mean important parts of the thermal power station, which is the most famous used as a generation power plants since the serving of electricity till now.

The turbogenerator unit behavior is non- linear and complicated system, for this causation the identification models are use for best and close optimization to have the highest and accurate controller.

In this paper we will used the conjunction of data by intelligence techniques which called "Genetic algorithm" to have the optimum behavior without using complex mathematical equations.

The result we have from genetic algorithm is showing the capably to reach highest accuracy in system work identity, which are depend on a real data registered from no-load in the second unit of Mussiab thermal power station.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

al-Sakini, Sahar R.& al-Ubaydi, Ahmad T.& Sultan, Ahmad J.. 2016. Turbo generator system identification using genetic algorithm. Journal of Engineering and Sustainable Development،Vol. 20, no. 6, pp.12-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-848570

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

al-Sakini, Sahar R.…[et al.]. Turbo generator system identification using genetic algorithm. Journal of Engineering and Sustainable Development Vol. 20, no. 6 (Nov. 2016), pp.12-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-848570

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

al-Sakini, Sahar R.& al-Ubaydi, Ahmad T.& Sultan, Ahmad J.. Turbo generator system identification using genetic algorithm. Journal of Engineering and Sustainable Development. 2016. Vol. 20, no. 6, pp.12-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-848570

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

رقم السجل

BIM-848570