Regolatore di accelerazione per compressori basato su reti neurali - M N, Divya
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Il compressore centrifugo è utilizzato in diversi settori industriali, tra cui quello petrolifero, aerospaziale e del gas, per aumentare la pressione e la produzione di olio. L'obiettivo primario è modellare il compressore centrifugo con un meccanismo di controllo anti-surge (ASC) utilizzando le reti neurali per evitare problemi di sovratensione e migliorare le prestazioni. Diversi controllori come il controllore PID, seguito dal controllore a logica fuzzy (FLC) e dal controllore neuro-fuzzy (NFC) sono incorporati nel meccanismo di controllo anti-surge (ASC) per il sistema di riciclo del…mehr

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Produktbeschreibung
Il compressore centrifugo è utilizzato in diversi settori industriali, tra cui quello petrolifero, aerospaziale e del gas, per aumentare la pressione e la produzione di olio. L'obiettivo primario è modellare il compressore centrifugo con un meccanismo di controllo anti-surge (ASC) utilizzando le reti neurali per evitare problemi di sovratensione e migliorare le prestazioni. Diversi controllori come il controllore PID, seguito dal controllore a logica fuzzy (FLC) e dal controllore neuro-fuzzy (NFC) sono incorporati nel meccanismo di controllo anti-surge (ASC) per il sistema di riciclo del compressore per realizzare il confronto delle prestazioni. La modellazione del CRS con il meccanismo ASC viene effettuata utilizzando l'ambiente MATLAB Simulink. I risultati della simulazione, come le diverse portate, le pressioni di aspirazione e di plenum, la velocità e le mappe del compressore, sono realizzati in dettaglio per tutti i progetti di controllori. Le risposte agli errori delle metriche di prestazione sono analizzate in dettaglio per il CRS con meccanismo ASC utilizzando diversi controllori. In base alla risposta dell'uscita NNPC nel meccanismo ASC del sistema CRS, la posizione del PO è adiacente alla linea di controllo delle sovratensioni (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.