• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Neuronales Netzwerk basierte Drosselklappensteuerung für Kompressoren

Neuronales Netzwerk basierte Drosselklappensteuerung für Kompressoren

Paperback

Technology & Engineering

ISBN10: 6208070589
ISBN13: 9786208070588
Publisher: Verlag Unser Wissen
Published: Sep 10 2024
Pages: 56
Weight: 0.21
Height: 0.13 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: German
Zentrifugalkompressoren werden in verschiedenen Industriezweigen wie der Ölindustrie, der Luft- und Raumfahrt und in Gasanlagen eingesetzt, um den Druck und die Ölproduktion zu erhöhen. Das Hauptziel besteht darin, den Zentrifugalkompressor mit einem Anti-Surge-Control-Mechanismus (ASC) unter Verwendung neuronaler Netze zu modellieren, um Schwallprobleme zu vermeiden und die Leistungskennzahlen zu verbessern. Verschiedene Regler wie PID-Regler, gefolgt von Fuzzy-Logic-Reglern (FLC) und Neuro-Fuzzy-Reglern (NFC) werden in den Anti-Surge-Control (ASC)-Mechanismus für das Kompressor-Recyclingsystem integriert, um einen Leistungsvergleich zu ermöglichen. Die Modellierung des CRS mit ASC-Mechanismus wird mit der MATLAB Simulink-Umgebung durchgeführt. Die Simulationsergebnisse wie verschiedene Durchflussraten, Saug- und Plenumdrücke, Drehzahlen und Kompressorkennfelder werden für alle Reglerentwürfe im Detail realisiert. Die Fehlerreaktionen der Leistungsmetriken werden für CRS mit ASC-Mechanismus unter Verwendung verschiedener Regler im Detail analysiert. Basierend auf dem NNPC-Ausgangsverhalten im ASC-Mechanismus des CRS-Systems liegt die OP-Position neben der Surge-Control-Linie (SCL) Der NNPC liefert eine bessere OP-Position und vermeidet Surge

Also in

Technology & Engineering