کنترل دما در راکتورهای شیمیایی با ترکیب کنترل مدل پیش بینی و شبکه های عصبی

این مطالعه به بررسی بهینه ساز ی کنترل دما در راکتورهای شیمیایی با استفاده از تکنیک های پیشرفته کنترلمدل پیش بینی و شبکه های عصبی پرداخته است. هدف اصلی، افزایش دقت و ثبات در کنترل دما و کاهش نوساناتغیرمطلوب بوده است. برای این منظور، ابتدا مدل ریاضی راکتور شیمیایی شامل انتقال حرارت و دینامیک دماتوسعه داده شد و شبیه سازی های دینامیکی با استفاده از نرم افزارهای تخصصی انجام گرفت. سپس الگوریتم کنترلمدل پیش بینی طراحی و پیاده سازی شد تا پیش بینی های دقیقی از وضعیت آینده سیستم ارائه دهد. به منظوربهبود دقت پیش بینی، شبکه های عصبی برای تحلیل رفتار دما بر اساس داده های ورودی و شرایط مختلف فرآیندآموزش داده شدند و خروجی های این شبکه ها به سیستم کنترل مدل پیش بینی داده شدند. نتا یج نشان دادند کهترکیب این دو تکنیک توانسته است نوسانات دما را به طور قابل توجهی کاهش دهد و دقت تنظیم دما را بهبودبخشد. همچنین، این رویکرد منجر به کاهش هزینه های عملیات ی و بهبود کیفیت محصول نهایی شد. مطالعه حاضرتاکید میکند که ادغام این تکنیک های هوشمند می تواند به عنوان یک روش موثر در بهینه سازی کنترل فرآیندهایشیمیایی مورد استفاده قرار گیرد.