Adaptive neuro fuzzy inference system (anfis) applications in chemical processes
Kimyasal proseslerde adaptif sinirsel bulanık tahmin yönteminin uygulamaları
- Tez No: 143160
- Danışmanlar: PROF.DR. CANAN ÖZGEN, PROF.DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sinir ağları, Bulanık sistemler, Tahmin edici, GKF, ASBT, pH kontrolü, Fuzzy Systems, Estimator, EKF, ANFIS, pH control
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Sinirsel bulanık sistemler bilgiyi otomatik olarak sinir ağları öğrenme algoritmalarıyla elde edebilen, bulanık sistemler ile sinir ağlarının birleştirildiği sistemlerdir. Bu sistemler yerel uzmanların karışımı olarak irdelenebilirler. Adaptif sinirsel bulanık tahmin yönetimi (ASBT) bulanık sistemin adaptif ağ sisteminin yapısında uygulandığı sinirsel bulanık sistemlerden biridir. ASBT uzman bilgisine (bulanık system kuralları şeklinde) ve elde edilen girdi-çıktı verilerine dayalı olarak sistemin girdi-çıktı yapısını oluşturur. Kimya endüstrilerinde önemli temel işlemlerden biri olan Damıtma sistemlerinin etkili kontrolü ölçülebilen derişim değerleriyle kolayca tasarlanabilir. Gerçek zamanlı derişim ölçümleri doğrudan derişim analiz cihazları kullanarak yapılabilir. Ancak, gerçek zamanlı derişim analizleri kolay değildir. Çünkü, bu analiz cihazları (gaz kromotografisi gibi) ölçümlerde zaman gecikmesi içerirler. Bu yüzden, ölçülebilen sıcaklık verilerini kullanan gerçek zamanlı tahmin ediciler derişimleri tahmin etmek için kullanılabilirler. Bu çalışmada, sürekli damıtma kolonunda alt ve tepe ürün, kesikli damıtma kolonunda geri döngü tankı derişimleri ölçülebilir tepsi sıcaklıklarını kullanarak tahmin edebilen ASBT tahmin ediciler tasarlanmıştır. Tasarlanan tahmin edicilerin performansları, önceden tasarlanan sinir ağı ve geliştirilmiş kalman filtre (GKF) sonuçları ile karşılaştırmıştır. Bu çalışmada, ASBT performansı ayrıca adaptif sinirsel bulanık pH sistem kontrolünde de araştırılmıştır. ASBT özel öğrenme algoritmasının içinde kontrol edici olarak kullanılmıştır. Basit ASBT yapısı dizayn edilmiş ve adaptif kapalı döngü kontrol planında uygulanmıştır. ASBT kontrol edici performansı ayrıca çalışılan sistem için tasarlanan sinir ağı kontrol ediciyle de karşılaştırmıştır.
Özet (Çeviri)
Neuro-Fuzzy systems are the systems that neural networks (NN) are incorporated in fuzzy systems, which can use knowledge automatically by learning algorithms of NNs. They can be viewed as a mixture of local experts. Adaptive Neuro-Fuzzy inference system (ANFIS) is one of the examples of Neuro Fuzzy systems in which a fuzzy system is implemented in the framework of adaptive networks. ANFIS constructs an input-output mapping based both on human knowledge (in the form of fuzzy rules) and on generated input-output data pairs. Effective control for distillation systems, which are one of the important unit operations for chemical industries, can be easily designed with the known composition values. Online measurements of the compositions can be done usingdirect composition analyzers. However, online composition measurement is not feasible, since, these analyzers, like gas chromatographs, involve large measurement delays. As an alternative, compositions can be estimated from temperature measurements. Thus, an online estimator that utilizes temperature measurements can be used to infer the produced compositions. In this study, ANFIS estimators are designed to infer the top and bottom product compositions in a continuous distillation column and to infer the reflux drum compositions in a batch distillation column from the measurable tray temperatures. Designed estimator performances are further compared with the other types of estimators such as NN and Extended Kalman Filter (EKF). In this study, ANFIS performance is also investigated in the adaptive Neuro-Fuzzy control of a pH system. ANFIS is used in specialized learning algorithm as a controller. Simple ANFIS structure is designed and implemented in adaptive closed loop control scheme. The performance of ANFIS controller is also compared with that of NN for the case under study.
Benzer Tezler
- Neuro-Fuzzy variable structure control of robotic manipulators
Robot kollarının bulanık yapay sinir ağları ile değişken yapılı kontrolu
HASAN PALAZ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. KEMAL SARIOĞLU
- Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ile Mersin ili Karaduvar kentsel atıksu arıtma tesisi performansının modellenmesi
Modeling the performance of Mersin city Karaduvar urban wastewater treatment plant with adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)
TUĞBA EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Kimya MühendisliğiMersin ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHADIR KÜRŞAD KÖRBAHTİ
- Akıllı bomba güdüm kitlerinde kullanılan A357 alüminyum alaşımının uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi ile mekanik özelliklerinin tahmini
Prediction of mechanical properties of A357 aluminum alloy used in smart bomb guidance kits by using adaptive neuro-fuzzy inference system
ONUR AL
Doktora
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENNUR CANDAN
- Yapay zekâ yöntemlerinin yağış haritaları için mekânsal tahmin başarılarının incelenmesi
Examining the spatial estimation success of artificial intelligence methods for precipitation maps
MUSTAFA HÜSREVOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL BÜLENT GÜNDOĞDU
- A modified anfis system for aerial vehicles control
Hava araçları kontrolü için değiştirilmiş anfıs sistemi
MUHAMMET ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL