research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Artificial Neural Network Control of Chemical Processes
السیطرة على العملیات الكیمیاویة بطریقة الشبكة العصبیة الاصطناعیة

Author: Duraid Fadhil Ahmed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 1 Part (A) Engineering Pages: 176-196
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

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 isemployed 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 andload 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 controllerand gives a better control performance.


Article
Comparative Study of Temperature Control in a Heat Exchanger Process
دراسة مقارنة للسیطرة على درجة الحرارة في المبادل الحراري

Authors: Afraa H. Al-Tae --- Safa A. Al-Naimi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 10 Pages: 1707-1731
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In the present work the dynamic behavior of a plate heat exchanger (PHE)(single pass counter current consists of 24 plates) studied experimentally andtheoretically to control the system. Different control strategies; conventionalfeedback control, classical fuzzy logic control, artificial neural network (NARMAL2)control and PID fuzzy logic control were implemented to control the outletcold water temperature. A step change was carried in the hot water flow rate whichwas considered as a manipulated variable. The experimental heat transfermeasurements of the PHE showed that the overall heat transfer coefficient (U) isrelated to the hot water flow rate (mh) by a correlation having the form:U mh0.7158 =11045In this work the PHE model was found theoretically as a first order lead andsecond order overdamped lag while the experimental PHE represented dynamically(by PRC method) as a first order with negligible dead time value. A comparisonbetween the experimental and the theoretical model is carried out and goodagreement is obtained. The performance criteria used for different control modesare the integral square error (ISE) and integral time-weighted absolute error (ITAE)where the ITAE gave better performance. As well as the parameters of the stepperformance of the system such as overshoot value, settling time and rise time areused to evaluate the performance of different control strategies. The PID fuzzycontroller gave better control results of temperature rather than PI, PID andartificial neural network controller since PID fuzzy controller combines theadvantages of a fuzzy logic controller and a PID controller. MATLAB programversion 7.10 was used as a tool of simulation for all the studies mentioned in thiswork.

تم ف ي ھ ذا البح ث دراس ة الس لوك ال دینامیكي لمب ادل ح راري ص فائحي (مم ر واح د ذي اتج اهمتعاكس مؤلف من 24 صفیحة) عملی ا" ونظری ا" وت م تنفی ذ الس یطرة عل ى المنظوم ة. ت م أس تخدامس تراتیجیات س یطرة مختلف ة; المس یطر التقلی دي والمس یطر الض بابي المنطق ي التقلی دي ومس یطرللس یطرة عل ى درج ة PID fuzzy ومس یطر (NARMA-L الش بكة العص بیة الأص طناعیة ( 2ح رارة الم اء الب ارد الخ ارج. وق د ت م أعتم اد التغی ر الخط وي لمع دل جری ان الم اء الح ار كمتغی ران معامل انتقال الحرارة الكلي PHE ةجلاعم. تبین القیاسات العملیة لأنتقال الحرارة في المنظومةحسب شكل العلاقة: (mh) یتناسب مع معدل جریان الماء الحار (U)U mh0.7158 =11045تم في ھذا العمل تمثی ل المنظوم ة دینامیكی ا" كنم وذج م ن مرتب ة اول ى م ن جھ ة التق دم الزمن ي(lag) من جھة التأخیر الزمني (overdamped) وكنموذج ذو مرتبة ثانیة مفرط المضةلئا (lead)بینما وجد عملیا" ان المنظومة یعبر عنھا دینامیكیا" كنموذج من مرتبة اولى مع اھمال قیمة الوقتتمت المقارنة بین النموذج العملي والنظري وتم الحصول على توافق جید. .(dead time) الضائعومعی ار (ISE) استعملت معاییر الاداء لانواع السیطرة المختلفة وھ و معی ار تكام ل الخط أ المرب عاعط ى اداء افض ل. ك ذلك ت م (ITAE) حی ث ان المعی ار (ITAE) التكامل الزمني للخطأ المطلقوزم ن الاس تقرار (overshoot) اس تعمال مع املات الاداء الخط وي للنظ ام مث ل قیم ة التط رفلتقی یم الاداء لاس تراتیجیات الس یطرة المختلف ة. (rise time) وزم ن الص عود (settling time)و PI افضل نتائج سیطرة على درجة الحرارة م ن بقی ة المس یطرات PID fuzzy اعطى المسیطروالضبابي المنطقي التقلیدي والشبكة العصبیة الاصطناعیة وذلك بسبب انھ یجمع محاسن كلا PIDاصدار 7.10 ك أداة MATLAB والضبابي المنطقي. وتم استخدام لغة البرمجة PID المسیطرینلمحاكاة كل الدراسات المذكورة في ھذا العمل

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2014 (1)

2012 (1)