Search academic texts

Information × Registration Number 2119U002036, Article popup.category Стаття Title popup.author popup.publication 01-01-2019 popup.source_user Сумський державний університет popup.source http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/71298 popup.publisher Sumy State University Description У статті представлено розроблену методику проведення порівняльного аналізу застосування нейронних мереж і контролерів для традиційних котлів парових електростанцій. Представлені схеми двох різних контролерів для тиску і температури для підтримки роботи котла в нормальному стані та підвищення ефективності. Ці контролери складаються з нелінійного NARMA-контролера штучної нейронної мережі та традиційного пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора. Ці параметри коригуються шляхом побудови моделі та подальшої реалізації у програмі MATLAB відповідно до вимог парової електростанції та цілей управління. Результати свідчать, що нейронна мережа контролюється краще, а на електростанції Аль-Дюра у м. Багдад застосовуються характеристики відповідної моделі електростанції з використанням PID-контролера і штучної нейронної мережі, що може бути черговим підтвердження ефективності застосування нейронних мереж у багатьох галузях промисловості. This paper presents is to develop and compare neural network and conventional based controllers for a boiler of steam power plant. Designs of two different controllers for pressure and temperature are presented for keeping the boiler working in normal condition and improve efficiency. These controllers consist of NARMA controller of ANN and a conventional proportional-integrator-derivative (PID) controller. These parameters are adjusted by built a model and implementation in MATLAB program according to the requisite of the steam power plant and the control objectives. The results show a neural network is best controlled and superior performances of power plant from PID controller artificial neural network and PID have been applied in Al–Dura power plant in Baghdad. Therefore, neural networks have been extensively utilized in many industrial applications. popup.nrat_date 2025-03-24 Close