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: Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
  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: Belirtilmemiş.

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. BMI prediction from face images

    Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini

    GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  3. Yapay sinir ağı tabanlı kaotik işaret üreteci tasarımı ve uygulamaları

    Design and application of artificial neural network based chaotic signal generator

    İLKER DALKIRAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN DANIŞMAN

  4. COOT optimizasyon algoritması temelli yapay sinir ağı modeli

    Artificial neural network model based on COOT optimization algorithm

    AYŞENUR ÖZDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL İŞERİ

  5. Akarsu akımlarının yapay sinir ağı metotları kullanılarak modellenmesi

    River flow modeling using artificial neural network methods

    TARIK TOLUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. SABAHATTİN IŞIK