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Enregistrement W1513997917 · doi:10.1109/sysose.2015.7151964

Systems modeling and intelligent control of meat drying process

2015· article· en· W1513997917 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPID controllerRelative humidityControl theory (sociology)Control systemNonlinear systemTemperature controlFuzzy control systemController (irrigation)Process (computing)Coupling (piping)Intelligent controlControl engineeringProcess controlComputer scienceFuzzy logicControl (management)EngineeringArtificial intelligenceMechanical engineeringThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research is to develop a system model and an intelligent controller for the meat drying process, which will lead to better control accuracy than the current PID control system used in meat manufacturing. In meat drying rooms, temperature and relative humidity are coupled by nonlinear thermodynamic laws. The coupling results in nonlinear fluctuations in relative humidity. The classical PID control method is not able to effectively control the relative humidity. The models of the systems of temperature and relative humidity for a meat drying room in this paper include the model of the plant, the model of the coupling, the controller, and the complete control system of the meat drying room. The proposed intelligent control uses the methods of a fuzzy PID controller to limit the fluctuations in the meat drying system. Results show that the performance of the proposed fuzzy PID control systems is superior in terms of relative humidity control to the classical PID control method used in the current control systems for the meat drying rooms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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