Geri Dön

Yapay sinir ağı temelli model esaslı kontrol algoritmasının bir polimer reaktörüne uygulanması

Application of model based control based on artificial neural network to a polymerization reactor

  1. Tez No: 259087
  2. Yazar: ERKİN ETİKE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLAY ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Yapılan çalışmada 1.6 litrelik soğutma ceketli kesikli bir reaktörde stirenin serbest radikalik çözelti polimerizasyonunun dinamiği ve sıcaklık kontrolü teorik ve deneysel olarak incelenmiştir.Çalışmanın aşamaları teorik ve deneysel olmak üzere iki ana bölüme ayrılmıştır. Teorik çalışmalarda sürecin analitik modeli MATLAB® ortamında Simulink® kullanılarak çıkarılmıştır. Sisteme verilen ısı PRBS formunda ve uygun büyüklükte değiştirilerek, reaktör içi sıcaklığın değişmesi sağlanmıştır. Isı ayarlanabilen değişken ve reaktör içi sıcaklığı kontrol edilen değişken olarak seçildiği durumda kontrol algoritmasında kullanılabilecek sistem modelinin tanımlanması için gerekli olan veriler toplanmış ve bu veriler ile Yapay Sinir Ağı'nın (YSA) eğitimi sağlanmıştır. Eğitim için Levenberg-Marquardt algoritması kullanılmıştır. Benzetim ortamında, reaktör sıcaklığı yapay sinir ağı temelli model öngörülü kontrol algoritması ile gerçekleştirilmiştir.Deneysel çalışmalarda, yapay sinir ağı temelli model öngörülü kontrol algoritması Visual Basic dilinde yazılmıştır. Kontrol etkin ayar parametresi olan ağırlık faktörünün bir ileri besleme fonksiyonu olarak belirlenmesi gerçekleştirilmiştir. Yapay sinir ağı temelli model öngörülü kontrol algoritması, ayarlanan parametreleri ile reaktör sıcaklığının, optimum sıcaklık profilini başarı ile takip etmesini sağlamıştır.Ayrıca tepkime boyunca ölçülmesi zor olan monomer derişimi, oluşturulan radyal tabanlı fonksiyon ağı yardımıyla başarı ile tahmin edilmiştir. Stirenin polimerleşme tepkimesinin gerçekleştiği soğutma ceketli kesikli bir tepkime kabının analitik modeli, teorik YSA modeli ve deneysel YSA modeli karşılaştırılarak YSA modellerinin sistemi temsil etme yeteneği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this work the dynamic behaviour and temperature control of free radical solution polymerisation of styrene in a jacketed 1.6 L batch reactor is studied both theoretically and experimentally.The work consists of theoretical and experimental studies. In the theoretical part, the analytic model of the process is determined and implemented to MATLAB® Simulink® environment. Heat is introduced to the model in PRBS form and reactor temperature change is recorded. These data are used for system identification in order to build an artificial neural network (ANN) model which will be used by the control algorithm having heat introduced as the manipulated variable and reactor temperature as the controlled variable. The training of the ANN was done by Levenberg-Marquardt algorithm. Reactor temperature is controlled with neural network model predictive control algorithm by simulation.In the experimental part, neural network model predictive control algorithm is written by Visual Basic programming language. Control weighing factor is determined as a feedforward function. Experimental control of the reactor temperature on optimal temperature profile was achieved successfully by Neural network model predictive control algorithmMoreover, the monomer concentration which is hard to measure directly during reaction, was accurately estimated by the radial basis function network built. Analytical, theoretical ANN and experimental ANN models of the batch styrene polymerisation reactor, are compared and the representation ability of the ANN models were observed.

Benzer Tezler

  1. Üç fazlı asenkron motorların yapay sinir ağları ile vektör esaslı hız kontrolü

    Speed control with artificial neural networks with vector control of three phase asynchronous motors

    ZAFER KOCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK

  2. Tip 1 diyabet için doğrusal olmayan model öngormeli kontrol

    Nonlinear model predictive control for Type 1 diabetes

    EDA SEMIZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    BiyomühendislikAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RIDVAN BERBER

  3. Sanayi tipi üç fazlı bir asenkron motor için uzay vektör darbe genişlik modülasyonu kullanan yapay sinir ağları temelli hız kontrol sistemi tasarımı

    Design of artificial neural networks based speed control system using space vector pulse width modulation for industrial type three phase induction motor

    ERDAL KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK

  4. Atık su arıtım tesislerinin model öngörmeli kontrolü

    Model predictive control of wastewater treatment plants

    EVRİM AKYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RIDVAN BERBER

  5. Çok bileşenli bir alkol karışımının damıtıldığı laboratuvar ölçekte sürekli çalışan bir dolgulu damıtma kolonunun yapay sinir ağları ile çok değişkenli kontrolü

    Multivariable control of a laboratory ? scale continous packed distillation column with a multicomponent alcohol mixture using artificial neural networks

    FATMA VAROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN KARACAN