Neuro-adaptive control of continuous polymerization reactor

Neuro-adaptive control of continuous polymerization reactor. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
FINAL_THESIS_after_revision.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only until 17 June 2021.

Download (1MB)

Arabic Abstract

التحكم غير الخطي للحصول على بوليمر ذي خصائص مميزة. يتم تحديد الخصائص (مثل المرونة وقوة الشد وما إلى ذلك) من خلال الخصائص الجزيئية للبوليمر والتي تعتمد كليًا على ظروف تشغيل المفاعل (معدل تدفق المبرد ، نوع البادئ ، تركيز المونومر ، درجة الحرارة وما إلى ذلك). المعادلات الديناميكية التي تصف تفاعل البلمرة في مفاعل خزان متقلب مستمر (CSTR) معقدة وغير خطية ومقرونة بشدة. هذه تشكل تحديا في تصميم التحكم. يضيف وجود اضطرابات خارجية غير معروفة ومدخلات منطقة غير خطية أكثر تحديًا إلى تصميم التحكم. تم وضع تقنيات تحكم مختلفة في سيناريوهات مختلفة لضمان أداء قوي. تم تصميم وحدة تحكم الوضع الانزلاقي الطرفي السريع (NBFSMC) على أساس العصبية الخلفية للتحكم في درجة حرارة المفاعل ومتوسط ​​الوزن الجزيئي للبوليمر في وجود منطقة إدخال غير معروفة. بالإضافة إلى ذلك ، تم تصميم وحدة تحكم الوضع الانزلاقي القائمة على الشبكة العصبية (NNSMC) للتحكم في درجة حرارة المفاعل وتركيز المونومر في وجود اضطرابات غير معروفة. علاوة على ذلك ، تم تصميم وحدة تحكم تغذية مرتدة قوية للخرج العصبي (NNFC) للتحكم في درجة حرارة المفاعل ومتوسط ​​الوزن الجزيئي للبوليمر في وجود اضطرابات غير معروفة.

English Abstract

The demand for high quality polymer elicits the application of nonlinear control methods to obtain a polymer of distinct properties. The properties (such as elasticity, tensile strength and so on) are determined by the molecular characteristics of the polymer which entirely depend on the reactor operating conditions (coolant flow rate, initiator type, monomer concentration, temperature and so on). The dynamic equations describing the polymerization reaction in a continuous stirred tank reactor (CSTR) are complex, nonlinear and strongly coupled. These pose a challenge in the control design. The presence of unknown external disturbances and input deadzone nonlinearities add more challenge to the control design. Different control techniques have been deisgned under different scenarios to ensure robust performances of the . A Neural-backstepping based fast terminal sliding mode (NBFSMC) controller is designed to control the reactor temperature and average molecular weight of the polymer in the presence of unknown input deadzone. In addition, A Neural network based sliding mode controller (NNSMC) is designed to control the reactor temperature and the monomer concentration in the presence of unknown disturbances. Furthermore, a robust neuro-output feedback controller (NNFC) is designed to to control the reactor temperature and average molecular weight of the polymer in the presence of unknown disturbances.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Systems
Divisions: College Of Computer Sciences and Engineering > Systems Engineering Dept
Committee Advisor: El Ferik, Sami
Committee Members: Mahmoud, Magdi and Al-sunni, Fouad
Depositing User: MUHAMMAD MAARUF (g201705070)
Date Deposited: 18 Jun 2020 09:51
Last Modified: 18 Jun 2020 09:51
URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141633