Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Decoupling Neural Network Model Predictive Control. Algorithm Development and Application to Reactive Distillation Process

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Abdulwahab Giwa
ISBN: 9783659350047
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 392
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 57436 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 119536
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Nowadays, effective control of reactive distillation process has become one of the major challenges facing Process Systems Engineers because of the complex and multivariable nature of this process. Good control of this process can only be achieved by considering and trying to eliminate the interactions existing among all the variables involved in the process. This can be accomplished by employing Decoupling Control. Also, taking the complexity as well as the nonlinearity of the process into consideration, a versatile model like Neural Network model is preferred for its control. This work has addressed these issues by developing the algorithms required to implement Decoupling Neural Network Model Predictive Control on multivariable and complex reactive distillation process. The algorithms, including Simulink diagrams and MATLAB codes, provided in this work will go a long way in contributing to efficient, realizable and convenient control of a complex process like reactive distillation both in academic researches and in industries.
Ключевые слова: optimization, Neural Network, Model predictive control, Matlab/Simulink, Esterification, process identification, decoupling, reactive distillation, Hysys