Endüstriyel atmosferik vakum fırınında makine öğrenme yöntemi ile kontrol algoritması geliştirilmesi

Abstract

Atmosferik vakum fırınında sıcaklık kontrolünün doğru yapılması, buharlaşma ve kondensasyon işlemlerinin verimli bir Şekil de gerçekleşmesini sağlar. Bu da istenilen ürünlerin daha yüksek kalitede ve daha az enerji tüketimi ile elde edilmesini mümkün kılar. Bu süreçler atmosferik vakum fırınında sıcaklık kontrolünün önemini vurgulamaktadır. Bu çalışmayla ham petrole ön ısıtma işlemi uygulanan bir atmosferik vakum fırınında çeşitli geleneksel sıcaklık kontrol yöntemleri ile derin öğrenme yöntemi geliştirme ve sonuçlarını karşılaştırma amaçlanmıştır. Atmosferik vakum fırını hakkında bilgi ve transfer fonksiyonları literatürden elde edilmiştir. Ziegler-Nichols yöntemi ve Matlab Sisotool kütüphanesi aracılığıyla çeşitli PID kontrolleri geliştirilip Simulink ortamında sisteme uygulanıp sonuçları gözlemlenmiştir. Ayrıca, Simulink ortamında decoupling MIMO PID kontrolü ve eşdeğer kanal PID kontrolü blok diyagramları oluşturularak farklı kontrol stratejileri geliştirilmiş ve atmosferik vakum fırınında sıcaklık kontrolü üzerine farklı yöntemler denenerek endüstriyel fırınların karmaşık kontrol gereksinimlerine etkili çözümler sunulmaya çalışılmıştır. Son olarak da geleneksel yöntemlerin yanı sıra ileri kontrol yöntemi olan LSTM derin öğrenme yöntemi sisteme uygulanmıştır. LSTM derin öğrenme yönteminin atmosferik vakum fırını sıcaklık kontrolünde geleneksel PID kontrolüne göre her basamak etkide maksimum sıcaklık artış değeri ve set noktasına gelme süresi açıcından daha iyi performans göstermiştir. Basamak değeri 1 olduğunda, geliştirilen LSTM modeli, geleneksel PID kontrolüne göre maksimum sıcaklık artışında yaklaşık %22 ve set noktasına ulaşma süresinde %28.5 azalma sağlamıştır. Aynı Şekil de basamağa -1 değeri verildiğinde, maksimum sıcaklık artışı %46.15 ve set noktasına ulaşma süresi %28.5 oranında azalmıştır. Yapılan bu çalışma ışığında gelecekte karmaşık endüstriyel proseslerin kontrolünde ileri kontrol algoritmaların daha çok tercih edileceği öngörülmüştür.