ЖАСАНДЫ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІCІН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, ШИКІ МҰНАЙ ӨҢДЕУ ЗАУЫТЫНДА ФРАКЦИЯЛЫҚ АЙДАУ БАҒАНЫН ОҢТАЙЛАНДЫРУ

Мақалада метанолды судан дистилляциялау бағанында шикі мұнай өнімдерін алу үшін бөлуді бақылау процесін жақсартатын әдістер көрсетілген. Қазіргі уақытта көптеген өнеркәсіптер PID контроллерлерін температура, ағын, қысым, деңгей сияқты айнымалыларды басқару үшін пайдаланады, бұл жақсы көрсеткіштерді сақтауға көмектеседі. Алайда PID контроллерлері күрделі басқару жүйелерінде, мысалы, бірнеше енгізу және бірнеше шығару (MIMO) жүйелерінде сәл нашар көрсеткіштерге ие болуы мүмкін, сондықтан PID-ді жақсартудың оңтайландыру әдісі қарастырылады. PID техникасын зерттеуге, жетілдіруге, басқарудың жетілдірілген әдістерін жасауға көптеген жылдар жұмсалды. Дегенмен әлі де PID контроллері жауап бере алмайтын бірқатар жалпы басқару қиындықтары бар. Бұл жұмыста, нейрондық желіcінің жақсы жалпылау нәтижелеріне байланысты, жасанды нейрондық желіcіне негізделген PID контроллері метанолды дистилляциялық бағандағы судан бөлу процесін бақылау үшін қолданылады. Басқарудың негізгі объектісі ретінде Вуд және Берриматематикалық моделі таңдалды.

1. Mohammadi A., Ryu J.-C. Neural network-based PID compensation for nonlinear systems: ballon-plate example // International Journal of Dynamics and Control, Springer, 2018, pp. 1–11.

2. Mostafa Mjahed. PID Controller Design using Genetic Algorithm. Technique Ecole Royale de l’Air, Mathematics and Systems Department, 40000 Marrakech, Morocco, pp. 312–318.

3. Yuan X., Xiang Y., Wang Y.,Yan X. Neural Networks Based PID Control of Bidirectional Inductive Power Transfer System, Springer, 2015, vol. 43, issue 3, pp. 837–847.

4. Zhang, S., Liu, X., Sheng, Y. Analysis and System Simulation of Flight Vehicle Sliding Mode Control Algorithm Based on PID Neural Network. Lecture Notes in Real-Time Intelligent Systems, Springer, 2017, pp. 312–318.

5. Eng. A. Salem, Dr. M. Ammar, Prof. Dr. M. Moustafa. Tuning PID Controller Using Artificial Intelligence Techniques // 9th International Conference on Electrical Engineering (ICEENG 2014), MTC, 29-31 (May, 2014, Cairo, Egypt).

6. Ibtissem Chiha, Noureddine Liouane and Pierre Borne. Tuning PID Controller Using Multiobjective

7. Ant Colony Optimization, vol. 2012, pp. 1–7.

8. Das Neves T.G., Ramos W.B., de Farias Neto G.W., Brito R. P. Intelligent control system for extractive distillation columns // Korean Journal of Chemical Engineering, Springer, 2015, vol. 35, Issue 4, pp. 826– 834.

9. Muravyova E.A. and Mustaev R.R. Development of an Artificial Neural Network for Controlling Motor Speeds of Belt Weighers and Separator in Cement Production, Optical Memory and Neural Networks, Springer, 2017, vol. 26, no. 4, pp. 289–297.

10. Gouda M.M., Danaher S., Underwood C.P. Fuzzy logic control versus conventional PID control for controlling indoor temperature of a building space. IFAC Computer Aided Control Systems Design, Salford, UK, 2000.

11. Manoj Kushwah, Ashish Patra. PID Controller Tuning using Ziegler Nichols Method for Speed Control of DC Motor // International Journal of Scientific Engineering and Technology Research, vol.03, issue13, 2014, pp. 2924–2929.