Sürekli karıştırmalı reaktörde fuzzy kontrolün sabunlaşma reaksiyonuna uygulanması
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalısmada sabunlasma reaksiyonun sodyum hidroksit dönüsümü sürekli karıstırmalı birreaktörde ?fuzzy? algoritma kullanılarak kontrol edilmistir. ?ki seviyeli faktöriyel deneyseltasarım metodu, optimum isletme kosullarını bulmak için kullanılmıstır. Maksimum sodyumhidroksit dönüsümü elde etmek için, maksimum baslangıç etil asetat derisimi, minumumsodyum hidroksit derisimi, maksimum sıcaklık, maksimum karıstırma hızı kullanılmasıgerektiği bulunmustur. ?lgili model en küçük kareler metodu kullanılarak tanımlanmıstır.Sistem gürültüsü birinci derece filtre polinomu kullanılarak azaltılmıstır. En iyi kesikli zamandoğrusal sistem modeli, kare dalga etki ile elde edilen deneysel veriler kullanılarakolusturulmustur. Doğrusal sistem modeli (ARMAX) parametreleri, yinelemeli en küçükkareler algoritması ile hesaplanmıstır. ?Fuzzy? kontrol parametreleri, genetik algoritma veARMAX sistem modeli kullanılarak bulunmustur. Çözelti iletkenliği kontrol edilen değiskenolarak seçilmistir. Giris sodyum hidroksit akıs hızı ayarlanabilen değisken olarakseçilmistir.?Fuzzy? kontrol set noktası değisimlerinde ve etil asetat akıs hızına verilen pozitifve negatif basamak etki değisimlerinde basarı ile uygulanmıstır.Anahtar Kelimeler: ?Fuzzy? kontrol, sabunlasma tepkimesi, sürekli karıstırmalı reaktör,genetik algoritma In this work, sodium hydroxide conversion of saponificaiton reaction in a continuous stirredtank reactor is controlled by using fuzzy algorithm. The two level factorial experimentaldesign method is used to find the optimal operating conditions. It is noted that maximuminitial ethyl acetate concentration, minumum sodium hydroxide concentration, maximumagitation rate and maximum temperature level must be used to obtain maximum sodiumhydroxide conversion. A related model identified by using the least square method. The noiseof the system is reduced by utilizing first order filter polynomial. The best discrete-time linearsystem model is obtained by using experimental data for square wave input signal. The linearsystem model (ARMAX) parameters are evaluated by using the recursive least squarealgorithm. Fuzzy control parameters are found by using genetic algorithm and ARMAXsystem model. Solution conductivity is chosen as controllled variable and incoming sodiumhydroxide flow rate is chosen as manipulating variable. Fuzzy control is applied successfullyin the face of set point changes and pozitive and negative step changes given to ethyl acetateflow rate.Key Words: Fuzzy Control, Saponification, Continuous Stirred Tank Reactor, GeneticAlgorithm
Collections