已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Development of a neural network model predictive controller for the fluidized bed biomass gasification process

流化床 模型预测控制 人工神经网络 生物量(生态学) 过程(计算) 工艺工程 控制器(灌溉) 环境科学 工程类 废物管理 计算机科学 人工智能 控制(管理) 地质学 生物 农学 海洋学 操作系统
作者
Ibtihaj Khurram Faridi,Evangelos Tsotsas,Wolfram Heineken,Marcus Koegler,Abdolreza Kharaghani
出处
期刊:Chemical Engineering Science [Elsevier BV]
卷期号:: 120000-120000 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.ces.2024.120000
摘要

In this study, an advanced controller for the fluidized bed biomass gasification (FBG) process is proposed. The controller is based on the model predictive control method, utilizing a long short-term memory neural network to accurately predict the controlled variable in the FBG process. Then, employing a gradient-based optimization algorithm, it optimizes the inputs to achieve the desired control objective. The controller specifically aims for temperature regulation in three spatial regions (fluidized bed, freeboard and outlet), using primary air, secondary air, and biomass flow rates as input variables. Open-loop simulations are used to fine-tune the controller's parameters (prediction and control horizon). For unbiased controller testing, a computational fluid dynamics (CFD) model of the FBG process is also developed, which is integrated with the controller in a closed-loop system, simulating real-process feedback for performance evaluation. The proposed controller effectively maintains temperatures (steady state error < 1.5 %) at desired set points (800–900 °C) with a short prediction horizon of 24 time steps, reducing response time to under 5 s, making it suitable for real-time FBG process control.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
汤圆完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
辛勤的刺猬完成签到 ,获得积分10
刚刚
无花果应助HYL采纳,获得10
1秒前
有且仅有完成签到 ,获得积分10
2秒前
Luna完成签到 ,获得积分10
2秒前
hsk发布了新的文献求助10
4秒前
djf发布了新的文献求助10
5秒前
古月完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
现实的铃铛完成签到,获得积分10
8秒前
酷炫的安青完成签到,获得积分20
10秒前
max完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
djf完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
HYL发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
tky完成签到,获得积分10
17秒前
摆烂小子完成签到,获得积分10
18秒前
外向不愁完成签到,获得积分20
18秒前
ryanfeng完成签到,获得积分0
18秒前
19秒前
土豪的新儿完成签到 ,获得积分10
19秒前
X悦发布了新的文献求助10
21秒前
外向不愁发布了新的文献求助10
22秒前
28秒前
今后应助tky采纳,获得10
29秒前
brick2024完成签到,获得积分10
30秒前
顺心的舞蹈完成签到,获得积分10
30秒前
白啦啦完成签到 ,获得积分10
32秒前
HYL完成签到,获得积分10
32秒前
隐形曼青应助DAZIDAZI02采纳,获得10
32秒前
SciGPT应助Lin2019采纳,获得30
34秒前
35秒前
852应助外向不愁采纳,获得10
36秒前
沉醉的中国钵完成签到 ,获得积分10
36秒前
雍雍完成签到 ,获得积分10
37秒前
GRG完成签到 ,获得积分10
37秒前
灰灰12138完成签到,获得积分10
37秒前
高分求助中
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3965486
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3510787
关于积分的说明 11155074
捐赠科研通 3245247
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1792783
邀请新用户注册赠送积分活动 874096
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804171