Advanced adaptive neuro‐fuzzy inference system controller for optimizing <scp>pH</scp> neutralization process control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The heavy reliance of modern industries on chemical processes to facilitate the mass production of cosmetics, beverages, food products, and pharmaceuticals has in turn contributed to the heightened significance of pH value regulation that supports product quality assurance. However, the process of pH control is difficult due to its highly sensitive, dynamic, and nonlinear nature. The conventional control approaches like proportional integral derivative (PID) and proportional integral (PI) controller are inept at handling the complex process of pH control. Thereby, in this work adaptive neuro‐fuzzy inference system (ANFIS), which combines the accuracy of fuzzy inference system (FIS) and learning capability of adaptive neural network (ANN) is applied for pH process regulation. Moreover, the controller operation is improved further with the application of chicken swarm optimization (CSO) for tuning its input parameters. The primary goal is to accomplish effective load regulation and appropriate set‐point tracking using smoother control signal. According to the derived simulation outcomes, it is observed that both the industrial and standard structure of the proposed chicken swarm (CS)‐ANFIS controller outperforms other existing control techniques with better disturbance rejection, set‐point tracking and excellent sensitivity to change in model parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».