Experimental Fuzzy Modelling and Control of a Steam Power Plant Boiler
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the use of electricity and the need for more and safer power generation has motivated investigation into new control methods resulting in better performance. Better system performance means increase in power generation efficiency, also decrease in the maintenance costs. To design suitable controllers, adequate information about the system dynamics is required, which in turn has motivated the methods of system identification and simulation studies of power plants. In this paper, simple first-order models are developed for the subsystems of a subcritical once-through boiler, based on the principles of thermodynamics and energy—mass balance, together with parameter estimation routines. These routines are applied on the experimental data obtained from a complete set of field experiments. However, since most processes in a boiler are categorized as multi-input and multi-output systems, mathematical boiler models, which are derived from physical structure and parameters estimation routines, lead to a time-consuming procedure, and employing such models in control algorithms becomes very complex. Therefore, to improve the dynamics modelling, a concise multilayer neuro fuzzy model of the boiler is developed. Next, these two models are compared based on the performance of the real system. This comparison validates the accuracy of both original and neuro fuzzy models, while the latter can be successfully employed in simulation studies, and to design modern model-based control systems. Finally, a new Fuzzy P2 ID controller is developed to use for superheaters temperature control. Simulation results show very good performance of this controller in terms of more accurate and less fluctuation in the temperature of corresponding subsystems, compared to the existing classic controllers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».