Inferential model predictive control of poly(ethylene terephthalate) degradation during extrusion
Ekstrüzyon işleminde poly(etilen tereftalat) bozunmasının algısal model öngörümlü denetleç ile denetlenmesi
- Tez No: 181028
- Danışmanlar: PROF. DR. CANAN ÖZGEN, DOÇ. DR. GÖKNUR BAYRAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: ekstrüzyon, modelleme, model öngörümlü denetim, algısal denetim, geridönüşümlü PET, extrusion, modeling, MPC, inferential control, PET recycling
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Genellikle, paketleme malzemesi olarak kullanılan polietilen tereftalat'ın (PET) doğada bozunma özelliğiyoktur. Bu nedenle, sürdürülebilir gelişme sürecinde PET'in geri kazanılması ve yararlı ürünleredönüştürülmesi gerekir. Bu işleme süreçlerinde ekstrüzyon yöntemi önemli bir temel işlemdir. Ancak,ekstrüzyon sürecinde koşulların iyi ayarlanamadığı durumlarda, PET, bozunmaya (degradation)uğrayabilir ve bunun sonucunda mekanik bazı özelliklerini kaybedebilir.Bu çalışmada, PET'in bozunmasının önlenebilmesi için ekstrüzyon sürecinin denetimi amaçlanmıştır.Denetimde kullanılmak üzere, sistemin dinamik modelleri deneysel çalışmalar yardımıyla elde edilmiştir.Deneysel çalışmalarda süreç değişkenleri olarak 270 - 310 oC aralığında kovan sıcaklığı (T), 50-500dev/dak aralığında vida hızı (SS), 3.85 - 8.16 g/dak aralığında besleme oranı (FR) seçilmiştir. En iyiayarlanan-denetlenen değişken eşleştirmesi için Tekil Değer Ayrıştırma (SVD) tekniği kullanılmış veayarlanan değişken olarak vida hızı (SS), denetlenen değişken olarak ürünün molekül ağırlığı (Mv)seçilmiştir. Elde edilen dinamik modellerle geleneksel (PID) ve model öngörümlü denetleçler (MÖD)tasarlanmış ve geri beslemeli, algısal denetim algoritmasında kullanılmıştır. Benzetim çalışmalarında,ürünün molekül ağırlığının (Mv) ölçülen içsel viskozite ([η]) değerlerinden tahmin edildiği algısaldenetim yapısının performansı incelenmiştir.PID ve MÖD denetim algoritmaları kullanan denetleçlerin hem gürbüz hem de ayar noktası izleme vebozan etkenin etkisini uzaklaştırma konularında başarılı oldukları irdelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Poly(ethylene terephthalate), PET, which is commonly used as a packaging material, is notdegradable in nature. As an issue of sustainable development it must be recycled andconverted into other products. During this process, extrusion is an important unit operation.In extrusion process, if the operating conditions are not controlled, PET can go underdegradation, which results in the loss of some mechanical properties.In order to overcome the degradation of recycled PET (RPET), this study aims the control ofthe extrusion process. Dynamic models of the system for control purposes are obtained byexperimental studies. In the experimental studies, screw speed, feed rate and barreltemperatures are taken as process variables in the ranges of 50-500 rpm, 3.85-8.16g/min and 270-310 oC respectively. Singular value decomposition (SVD) technique is usedfor the best pairing between the manipulated-controlled variables, where screw speed istaken as the manipulated variable and molecular weight of the product is taken as thecontrolled variable. PID and model predictive controller (MPC) are designed utilizing thedynamic models in the feedback inferential control algorithm. In the simulation studies, theperformance of the designed inferential control system, where molecular weight (Mv) of theproduct is estimated from the measured intrinsic viscosity ([η]) of the product, isinvestigated.The controller utilizing PID and MPC control algorithms are found to be robust andsatisfactory in tracking the given set points and eliminating the effects of the disturbances.
Benzer Tezler
- Köpük enjeksiyon prosesinde gri Taguchi ve yapay sinir ağları yöntemleri ile parametre optimizasyonu
Parameter optimization in foam injection process using grey Taguchi and artificial neural network methods
NİLAY ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- An artificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial multi-component distillation column
Endüstriyel çok bileşenli bir damıtma kolonunun algısal model öngörümlü denetimi için bir yapay sinir ağlı tahmin edici tasarımı
ALMİLA BAHAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANAN ÖZGEN
- Inferential control of boric acid production system
Borik asit üretim sisteminin algısal yöntem ile denetlenmesi
ÖZGECAN DERVİŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANAN ÖZGEN
- Model-based and model predictive control
Model temelli ve model öngörülü kontrol
ÖZLEM KARAER
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BENO KURYEL
- Test verilerine dayalı, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile batarya sağlık durumu tahmini
Battery state of health estimation based on test data using machine learning and deep learning methods
MEHMET ALİ ARSLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN