Contrôleur d'accélérateur pour compresseur basé sur un réseau neuronal - M N, Divya
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Le compresseur centrifuge est utilisé dans diverses industries, notamment dans les installations pétrolières, aérospatiales et gazières, pour augmenter la pression et la production d'huile. L'objectif principal est de modéliser le compresseur centrifuge avec un mécanisme de contrôle anti-surtension (ASC) à l'aide de réseaux neuronaux afin d'éviter les problèmes de surtension et d'améliorer les mesures de performance. Différents contrôleurs tels que le contrôleur PID, suivi par le contrôleur à logique floue (FLC), le contrôleur neuro-flou (NFC) sont incorporés dans le mécanisme de contrôle…mehr

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Produktbeschreibung
Le compresseur centrifuge est utilisé dans diverses industries, notamment dans les installations pétrolières, aérospatiales et gazières, pour augmenter la pression et la production d'huile. L'objectif principal est de modéliser le compresseur centrifuge avec un mécanisme de contrôle anti-surtension (ASC) à l'aide de réseaux neuronaux afin d'éviter les problèmes de surtension et d'améliorer les mesures de performance. Différents contrôleurs tels que le contrôleur PID, suivi par le contrôleur à logique floue (FLC), le contrôleur neuro-flou (NFC) sont incorporés dans le mécanisme de contrôle anti-surtension (ASC) pour le système de recyclage du compresseur afin de réaliser la comparaison des performances. La modélisation du CRS avec le mécanisme ASC est réalisée en utilisant l'environnement MATLAB Simulink. Les résultats de la simulation tels que les différents débits, les pressions d'aspiration et de plénum, la vitesse et les cartes du compresseur sont réalisés en détail pour toutes les conceptions de contrôleurs. Les réponses aux erreurs des mesures de performance sont analysées en détail pour le CRS avec le mécanisme ASC en utilisant différents contrôleurs. Sur la base de la réponse de sortie du NNPC dans le mécanisme ASC du système CRS, la position OP est adjacente à la ligne de contrôle de surtension (SCL).
Autorenporträt
Dr. Divya M N, PhD in Luft- und Raumfahrtelektronik, VTU Belgaum, hat 22 Jahre Erfahrung in der Lehre und 1 Jahr in der Industrie. Sie hat mehr als 22 Forschungsarbeiten in internationalen Fachzeitschriften und Konferenzen veröffentlicht. Ihre Spezialgebiete sind Kontrollsysteme, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.