Artificial neural network control of chemical processes
Other Title(s)
اﻟﺴﯿﻄﺮة ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻤﻠﯿﺎت اﻟﻜﯿﻤﯿﺎوﯾﺔ ﺑﻄﺮﯾﻘﺔ اﻟﺸﺒﻜﺔ اﻟﻌﺼﺒﯿﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﯿﺔ
Author
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 32, Issue 1A (31 Jan. 2014), pp.176-196, 21 p.
Publisher
Publication Date
2014-01-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
21
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 193-196
Record ID
BIM-371115