Fulltext

Neuro-Fuzzy Controller forMethanol Recovery Distillation Column

السيطرة على برج التقطير باستخدام نظام الشبكة العصبية المتضببة

Safa A. Al-Naimi --- Ghydaa M. Jaid

Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا
ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 6 Part (A) Engineering Pages: 1026-1044
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Abstract

Distillation columns are widely used in chemical processes as separation systems in industries. In order to gain better product quality and lower the energy consumption of the distillation column, an effective control system is needed to allow the process to be operated over larger operating ranges. In this study Different control strategies were used to control the distillate and bottom compositions of a packed distillation column to separate the mixture of methanol (CH3OH) and water (H2O). The tuning of control parameters were determined for PI and PID controllers using three different methods; Internal Model Control (IMC), Ziegler-Nichols (Z.N), and Cohen-Coon (PRC) to find the best values of proportional gain (KC), integral time (τI) and derivative time (τD). The Internal Model Control (IMC) method gave better results than that of the other two methods thus it was recommended to be the tuning method in this work. The low values of ITAE of 61.3 for distillate product composition and 54 for bottom composition were obtained which represent the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) method and assure the feasibility of this method as a control strategy among other methods (conventional feedback controllers (PI, PID), artificial neural network (ANN) , adaptive fuzzy logic and PID fuzzy logic controllers).

برج التقطير يستخدم بصورة واسعة لعمليات الفصل في الصناعات الكيميائية ولضمان الحصول على افضل انتاج بصرفيات طاقة قليلة نحتاج الى نطام سيطرة فعال يسمح لبرج التقطير بالعمل بظروف مختلفة .تم استخدام طرق سيطرة مختلفة للسيطرة على التراكيز الخارجة من اعلى واسفل برج التقطير الحشوي لعملية الفصل بين مزيج الماء والميثانول. وتم ضبط محددات السيطرة لمسيطرينPI و PID بأستخدام ثلاث طرق Internal Model Control (IMC) و Ziegler-Nichols و Cohen-Coon لايجاد افضل القيم للكسب التناسبي (Kc) وزمن التكامل (τI) والزمن التفاضلي ( (τDوجد ان طريقة Internal Model Controlكانت افضل من بقية الطرق وتم اعتمادها في هذا العمل. تم الحصول على اقل قيمة لمعيار التكامل الزمني للخطأ المطلق (ITAE) للمسيطر الشبكة العصبية الأصطناعية الضبابية المتكيفة(ANFS) لتركيز الناتج العلوي لبرج التقطير بنتيجة61.3 و 54 لتركيز الناتج السفلي والذي يؤكد على انه افضل مسيطر من بين المسيطرات الأخرى (المسيطر التقليدي,مسيطر الشبكة العصبية الأصطناعية (NARMA-L2) ,مسيطر (PID fuzzy) ,مسيطر الضبابي المنطقي المتكيف(Adaptive fuzzy logic).

Keywords

distillation --- conventional feedback --- artificial neural network --- adaptive fuzzy Logic and PID fuzzy logic