This paper presents is to develop and compare neural network and conventional based controllers for a boiler of steam power plant. Designs of two different controllers for pressure and temperature are presented for keeping the boiler working in normal condition and improve efficiency. These controllers consist of NARMA controller of ANN and a conventional proportional-integrator-derivative (PID) controller. These parameters are adjusted by built a model and implementation in MATLAB program according to the requisite of the steam power plant and the control objectives. The results show a neural network is best controlled and superior performances of power plant from PID controller artificial neural network and PID have been applied in Al-Dura power plant in Baghdad. Therefore, neural networks have been extensively utilized in many industrial applications. Порівняльний аналіз застосування пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора і штучної нейронної мережі для керування паровим котлом електростанціїСалім Х., Султан Х. Ф., Джавад Р. * Технологічний університет, вул. аль-Сінаа., 10066, м. Багдад, Ірак Анотація. У статті представлено розроблену методику проведення порівняльного аналізу застосування нейронних мереж і контролерів для традиційних котлів парових електростанцій. Представлені схеми двох різних контролерів для тиску і температури для підтримки роботи котла в нормальному стані та підвищення ефективності. Ці контролери складаються з нелінійного NARMA-контролера штучної нейронної мережі та традиційного пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора. Ці параметри коригуються шляхом побудови моделі та подальшої реалізації у програмі MATLAB відповідно до вимог парової електростанції та цілей управління. Результати свідчать, що нейронна мережа контролюється краще, а на електростанції Аль-Дюра у м. Багдад застосовуються характеристики відповідної моделі електростанції з використанням PID-контролера і штучної нейронної мережі, що може бути черговим підтвердження ефективності застосування нейронних мереж у багатьох галузях промисловості.Ключові слова: штучна нейронна мережа, керування, PID-контролер, NARMA.
Design and implantation of electric circuit for enhanced performance of steam power plant and artificial neural networks technique are used to control turbine. Artificial neural networks technique is used to control a lot of industrial models practically. Artificial neural network has been applied to control the important variables of turbine in AL–Dura power plant in Baghdad such as pressure, temperature, speed, and humidity. In this study Simulink model was applied in MATLAB program (v 2014 a) by using artificial neural network (ANN). The method of controlling model is by using NARMA to generate data and train network. ANN is offline. ANN requires data to obtain results and for comparison with actual power plant. The values of the input variables have a large effect on the number of nodes and epochs and in hidden layer of the artificial neural network they also affect performance of ANN. The electric circuit of sensors consists of transformer, DC bridge, and voltage regulator. Comparing the results from modeling by ANN and electric circuit with experimental data reveals a good agreement and the maximum deviation between the experimental data and predicted results from ANN and circuit design is less than 1%. The novelty in this paper is applying NARMA controller for the purpose of enhancement of turbine performance.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.