Controlador del acelerador del compresor basado en redes neuronales - M N, Divya
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El compresor centrífugo se utiliza en varias industrias, como la petrolera, la aeroespacial y la del gas, para aumentar la presión y la producción de petróleo. El objetivo principal es modelar el compresor centrífugo con un mecanismo de control de sobretensión (ASC) mediante redes neuronales para evitar problemas de sobretensión y mejorar las métricas de rendimiento. Diferentes controladores como el controlador PID, seguido por el controlador de lógica difusa (FLC), el controlador Neuro-fuzzy (NFC) se incorporan en el mecanismo de control anti sobretensión (ASC) para el sistema de reciclaje…mehr

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Produktbeschreibung
El compresor centrífugo se utiliza en varias industrias, como la petrolera, la aeroespacial y la del gas, para aumentar la presión y la producción de petróleo. El objetivo principal es modelar el compresor centrífugo con un mecanismo de control de sobretensión (ASC) mediante redes neuronales para evitar problemas de sobretensión y mejorar las métricas de rendimiento. Diferentes controladores como el controlador PID, seguido por el controlador de lógica difusa (FLC), el controlador Neuro-fuzzy (NFC) se incorporan en el mecanismo de control anti sobretensión (ASC) para el sistema de reciclaje del compresor para realizar la comparación de rendimiento. El modelado del CRS con mecanismo ASC se lleva a cabo utilizando el entorno MATLAB Simulink. Los resultados de la simulación como diferentes caudales, presiones de aspiración y plenum, velocidad y mapas del compresor se realizan en detalle para todos los diseños de controlador. Las respuestas de error de las métricas de rendimiento se analizan en detalle para CRS con mecanismo ASC utilizando diferentes controladores. Basándose en la respuesta de salida del NNPC en el mecanismo ASC del sistema CRS, la posición OP es adyacente a la línea de control de sobretensión (SCL).
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Autorenporträt
La Dra. Divya M N, doctora en electrónica aeroespacial por la VTU de Belgaum, cuenta con 22 años de docencia y 1 año de experiencia en la industria. Ha publicado más de 22 trabajos de investigación en revistas y conferencias internacionales. Sus áreas de especialización son los sistemas de control, el aprendizaje automático y el procesamiento de señales.