فایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در word دارای ۱۰۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در word :

پایان نامه کارشناسی ارشد رشته برق کنترل با موضوعفایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در wordظت

فایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در word
فهرست مطالب:
چکیده
فصل ۱: آشنایی با سیستمهای فرآیندی
۲ ۱-۱ پیشگفتار
۳ ۲-۱ کنترل فرآیند
۴ ۳-۱ تاریخچه
۵ ۴-۱ انواع سیستمهای فرآیندی
فرآیندی
۷ ۱-۶-۱ مشکلات صفر سمت راست در سیستم های فرآیندی
۸ ۲-۶-۱ مشکلات تاخیر در سیستمهای فرآیندی
۱۲ ۳-۶-۱ تداخل در سیستمهای فرآیندی
۱۵ ۷-۱ روشهای کنترلی مرسوم در سیستمهای کنترل فرآین
۲: شناسایی غیرخطی با استفاده از شبکه فازی عصبی
۱-۲ مقدمه
۱۸ ۲-۲شبکه های عصبی و سیستم های فازی
۱۸ ۳-۲ شبکه های فازی– عصبی
۲۰ ۴-۲ یادگیری
یادگیری.
۲۲ ۶-۲ انواع یادگیری
۲۲ ۷-۲ طراحی شبکه عصبی- فازی ممدانی
۲۴ ۱-۷-۲ شاخص اجرائی
۲۸ ۲-۷-۲ تنظیم پارامترهای لایه آخر
۲۹ ۳-۷-۲ آموزش لایه های میانی
۳۰ ۴-۷-۲ توقف آموزش
۳۲ ۵-۷-۲ الگوریتم BP از نوع دستهای )BBP(
۳۳ ۶-۷-۲ انتخاب مقادیر اولیه پارامترها
BP34 8-7-2 تعمیم پذیری
فصل ۳: مدل سازی و آشنایی با فرآیند برج تقطیر
مقدمه
۳۸ ۲-۳ برج تقطیر
۳۹ ۱-۲-۳ برجهای تقطیر سینی دار
۳۹ ۲-۲-۳ برجهای تقطیر با سینی کلاهکدار
۴۰ ۳-۲-۳ برجهای تقطیر با سینیهای مشبک
۴۰ ۴-۲-۳ مقایسه انواع گوناگون سینیها
۴۱ ۵-۲-۳ اصطلاحات
۴۱ ۶-۲-۳ نسبت برگشتی و اثرات آن بر شرایط کارکرد برج
۴۲ ۷-۲-۳ مزایای جوش آورهای ترموسیفونی افقی
۴۴ ۸-۲-۳ بخشهای مختلف برج تقطیر با سینی کلاهکدار
انباشته با برجهای سینیدار
۴۷ ۱۰-۲-۳ تقطیر نفت خام
۴۸ ۱۱-۲-۳ فرایندهای کک سازی و گرمایی
۴۹ ۱۲-۲-۳کراکینگ و هیدروکراکینگ کاتالیزی
۴۹ ۱۳-۲-۳ رفرمینگ )تبدیل( کاتالیزی و همپارش
۵۰ ۱۴-۲-۳ بازیابی بخار )واحد صنعتی گاز
۵۰ ۱۵-۲-۳ آلکیل دار کردن.
۵۰ ۱۶-۲-۳اختلاط فراورده ها
۵۱ ۱۷-۲-۳ فرایندهای پشتیبانی
۵۱ ۳-۳ مدلسازی ریاضی برج تقطیر
۵۲ ۴-۳ نتیجه گیری
فصل ۴: تخمین دینامیک بهینه برج تقطیر و کنترل سیستم با استفاده از منطق فازی .۵۸
۱-۴ مقدمه
۵۹ ۲-۴ شناسایی مدل شبکه عصبی
۳-۴ نتیجه گیری
۷۷ فصل ۵: نتیجه گیری و پیشنهادات ۷۸
۱-۵ نتیجه گیری
۷۹ ۲-۵ پیشنهادات ۸۱
فایل ورد کامل انتخاب دینامیکهای موثر در سیستم برج تقطیر و طراحی کنترل کننده شبکه فازی به منظور کنترل غل ۱۰۳ صفحه در word
فهرست مراجع ۸۲

بخشی از متن:

در این پژوهش، به طراحی یک شناساگر شبکه عصبی برای سیستم برج تقطیر پرداخته ایم دلیل این پروژه، این است که در سیستم برج تقطیر به دلیل سینی های فراوان محصول ، ابعاد فضای حالت سیستم بزرگ بوده و به همین علت در صورتی که بخواهیم از شبکه عصبی متناسب با مرتبه مدل استفاده کنیم، حجم شبکه افزایش یافته و به همین دلیل حجم محاسبات شبکه افزایش می یابد. با توجه به مباحث مربوط به شبکه عصبی، در صورتی که حجم و پارامترهای شبکه افزایش یابد، به تعداد داده های بسیار بیشتری برای آموزش شبکه نیاز است.با توجه به شرایط صنعتی معمولا نمیتوان به تعداد زیادی از داده های آموزش دست یافت. به همین دلیل دست یابی به یک ساختار بهینه شبکه عصبی به منظور تخمین رفتار سیستم برای هر کاربردی ضروری است. در این پایان نامه روشی ارائه شده است که با استفاده از آن یک ساختار بهینه برای شبکه عصبی ارائه شده است. در این روش آزمایشی ارائه شده که با استفاده از آن ورودی های بهینه شبکه عصبی شامل دینامیک های ورودی و خروجی تعیین می شود.

در نهایت در کنار این ساختار، از کنترل کننده فازی ممدانی برای بستن حلقه کنترل استفاده کرده ایم. در نهایت نتایج شبیه سازی برای ردیابی غلظت آورده شده است که کارایی کنترل کننده فازی (برای کنترل) و شناساگر شبکه عصبی (برای تخمین) اثبات شده است.