research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
DRUM BOILER LEVEL CONTROL USING NEURAL NETWORK

Authors: Sami Abunoun Ajeel --- Saad Shakir Tawfiq --- Saad Ali Ahmed
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2005 Volume: 18 Issue: 2 Pages: E24-E32
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

This paper deals with the control of water level in the drum boilers which are obviously used in electrical power plants. Efficient techniques are applied as a kind of artificial intelligence known as neural networks. Identification networks are trained offline using real process data recorded at Al-Daura power plant / unit no.4. Drum level is selected as an output of identification network while pressure, feed water flow, steam flow are selected as input. The first step of work was to find network with the least number of hidden neurons and the least value of mean square error. The network is simulated and its output is plotted with the real data. Two types of networks are tested feed forward neural networks and recurrent neural networks. The predicted mean square error is more than 1.0 E-04 for feed forward networks and less than 1.0 E-06 for recurrent networks. The second stage is the prediction of the inverse model. A MIMO system network was used for this purpose. Computer programs are implemented using neural network tool box which is available in MATLAB version 6.5.

تناول البحث موضوع السيطرة علـى مستوى الماء في المراجل البخارية المستخدمة في محطات الطاقة الكهربائيـة باستخـدام احد التقنيـات الحديثة وهي تقنية الشبـكات العصبيـة .ان هذه الطريقـة هي احد الانواع المعروفـة باسم الذكاء الصناعـي. تطلب تصميـم منظومـة السيطرة بناء شبكه عصبية تتدرب على مداخل المنظومة ومخارجها تسمى شبكة التعريف وهي مكافئة لما معروف بالنمـوذج الرياضي. تم تدريـب الشبـكـات على بيانـات تشغــيل حقيقيـه اخـذت مـن محطـة كهربـاء الدورة الحراريـة / الوحـدة الرابعـة. اختير المستوى كمخرج لشبكه التعريف بينما اختير ضغط المرجل ومعدل جريان ماء التغديـه ومعدل جريـان البخـار المسحوب كمدخـل للشبـكه. المرحله الاولى كانت ايجاد الشبـكةالتي تحتـوي على اقل عـدد من العقـد المخفيـة بين مجموعـة عقد الادخال وعقد الاخراج التي ينتج منها اقل مـعدل لمربعات قيـمة الخطأ. تم تمثيــل الشبكة العصبية ومقارنتها بيانيا" مع القيم الحقيقية. تم اخنبار نوعبن من الشبكـات التعريفية هما شبكـات التغذيـة الاماميـة وشبكـات التغذيـة العكسيـة. وقد كانت نتائج شبكات التغذية الاماميةغير مقبولـة مـن الناحيـة العمليـةلان معامـل الاداء الممثل بمعـدل مربـع الخـطا كـان اكـثر مــــن (1.0 E-04) بيـنما اظهـرت طريقة النغذيـة العكسـية نتائـج ممتـازه اذ كانـت قيـم معامل الاداء اقل من 1.0E-06)

Keywords

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2005 (1)