Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

A neural network modeling and control for etherification hybrid process

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

การสร้างแบบจำลองข่ายงานนิวรัลและการควบคุมสำหรับกระบวนการอีเธอร์ริฟิเคชันแบบไฮบริด

Year (A.D.)

2005

Document Type

Thesis

First Advisor

Paisan Kittisupakorn

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

Master of Engineering

Degree Level

Master's Degree

Degree Discipline

Chemical Engineering

DOI

10.58837/CHULA.THE.2005.1572

Abstract

The Etherification Processes are recently improved by the hybrid mix of reaction unit and separation unit. The hybrid processes give a better production but also more complex behaviour. The conventional Proportional Integral Derivative (PID) controllers which are widely used ‘in the industrial chemical processes, are the linear controllers, however, able to control the non-linear and complex processes, but give the slow responses, low performances, limited operating ranges and the performances are not guaranteed in cases of disturbance changes and plant-model mismatches. Recently, the Neural Network control techniques have been successfully applied to these highly non-linear and complex systems due to the recent availability of advanced computer technology. In this research, the neural networks are used as a plant model and controller in a Proportional Integral-Nonlinear Internal Model Control (Pl-NIMC) cascade strategy. The simulation results involve the use of Pl-NIMC cascade control for set point tracking and disturbances rejection in both nominal and plant-model mismatches conditions compared with the conventional PlD cascade control. The Pl-NIMC cascade control strategy was found to be better than the conventional PID cascade control in all cases. These results justify the use of Neural Network control technique in a highly non-linear and complex process which is difficult to control such as this.

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

ในปัจจุบันกระบวนการไฮบริดอีเธอร์ริฟิเคชันได้ถูกปรับปรุงโดยการผสมผสานระหว่างเครื่องปฏิกรณ์กับหน่วยปฏิบัติการแยก ซึ่งทำให้ได้ผลผลิตที่ดีขึ้น แต่ก็ทำให้กระบวนการมีพฤติกรรมที่ซับซ้อนขึ้นเช่นกัน ตัวควบคุมแบบพีไอดี(PID, Proportion Integral Derivative)ซึ่งเป็นตัวควบคุมแบบเชิงเส้นและถูกใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมกระบวนการเคมีนั้นสามารถควบคุมกระบวนการที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้แต่ให้ผลตอบสนองที่ช้า ประสิทธิภาพที่ต่ำ ช่องปฏิบัติการที่จำกัด และประสิทธิภาพที่ไม่สามารถรับประกันได้ในกรณีที่มีตัวรบกวนและแบบจำลองของกระบวนการมีความผิดพลาด ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันทำให้เทคนิคการควบคุมที่อาศัยข่ายงานนิวรัลประสบความสำเร็จในการใช้ควบคุมระบบที่ซับซ้อนและมีความไม่เป็นเชิงเส้นสูง ในงานวิจัยนี้ข่ายงานนิวรัลได้ถูกใช้เป็นแบบจำลองกระบวนการและตัวควบคุมแบบพีไอ-เอ็นไอเอ็มซี คาสเคด (PI-NIMC Cascade Control, Proportional Integral-Nonlinear Internal Model Cascade Control) ผลการศึกษาระบบจำลองเกี่ยวข้องกับการใช้ตัวควบคุมแบบพีไอ-เอ็นไอเอ็มซีคาสเคดปรับตัวแปรควบคุมให้เข้าสู่ค่าที่ต้องการและการควบคุมกระบวนการที่ถูกรบกวนทั้งในกรณีปกติและกรณีปกติและกรณีแบบจำลองของกระบวนการ มีความผิดพลาดเปรียบเทียบกับตัวควบคุมแบบเอ็นไอเอ็มซีคาสเคด ผลการศึกษาพบว่าตัวควบคุมแบบพีไอ-เอ็นไอเอ็มซีคาสเคดมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวควบคุมแบบพีไอดีคาสเคดในทุกกรณี ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเทคนิคการควบคุมที่อาศัยข่ายงานนิวรัลมีความเหมาะสมในการใช้ควบคุมการบวนการที่ซับซ้อนและมีความไม่เป็นเชิงเส้นสูงซึ่งควบคมได้ยาก

Link to Full Text

Share

COinS