Luận văn Điều khiển nhiệt Độ tháp chưng cất sử dụng mạng neural và bộ Điều khiển dự báo mpc

LOI CAM ON Qua một thời gian nghiên cứu và thực hiện, đến nuy luận văn thạc sỹ với để tài “ĐIÊU KHIỂN NHIỆT ĐỘ THÁP CHƯNG CẮT SỬ DỰNG MẠNG NEURA1, VÀ BỘ BIÊU KHIỂN DỰ BẢO MPC” do TS Đ

_BQ GIAO DUC VA BAO TAO

TRUONG DAI HQC BACH KHOA HA NOI

Đặng Xuân Hiểu

ĐIÈU KHIỂN NHTỆT ĐỘ THAP CHUNG CAT

SỬ DUNG MANG NEURAL VÀ

BO DIEU KHIEN DY BAO MPC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

KY THUAT DIEU KHIEN VA TU DONG HOA

Hà Nội, Năm 2019

BO GIÁO DỤC VÀ BẢO TẠO TRUONG DAT HOC BACH KHOA HA NOT

Tặng Xuân Thiền

DIÊU KHIỂN NIHIỆT DỘ THÁP CHƯNG CẮT

SỬ DỤNG MẠNG NEURAL VÀ

BỘ DIEU KIIÉN DỰ BẢO MPC

Chuyên ngành, Kỹ thuật điều khiển và tự động hỏa

LUẬN VĂN THAC SĨ KHOA HỌC

KỸ THUẬT DIÊU KHIỂN VÀ TƯ DONG HOA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

1 TS Dinh Van Thanh

2 T§ Nguyễn Thu Hà

Hã Nội, Năm 2019

LOI CAM ON

Qua một thời gian nghiên cứu và thực hiện, đến nuy luận văn thạc sỹ với để tài

“ĐIÊU KHIỂN NHIỆT ĐỘ THÁP CHƯNG CẮT SỬ DỰNG MẠNG NEURA1, VÀ

BỘ BIÊU KHIỂN DỰ BẢO MPC” do TS Định Văn Thành, Đại học công nghẻ Đông

Ả và TS Nguyễn Thư Hà, Bộ môn Điều khiển Tự Động, Đại học Bách Khoa Hà Nội

hướng dẫn đã được hoan thuện

Ti đạt được thành qmả này, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS [Dinh Van Thanh

và TS Nguyễn Thu Hà, người đá tin tưởng giao để tài, chỉ đạo và hướng đấn tận tỉnh cho em trong suốt thởi gian theo đuổi để tài

Em xin bay tỏ làng cảm ơn chân thành tới Ths Định Thị Lan Anh, Bộ môn Điều khiến Tự Đông, Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tận tình hưởng đẫn và cmg cấp cho những kiến thức và ý kiến quý báu để em có thế hoàn thiện được đề tài của rrình

Rm cing xin gửi lời cảm en tới các thầy cô giáo trong bộ môn Điều khiển tự

động cũng như gia đình, bạn bê, người thân đủ luôn luôn động viên, gứp ý, ứng hộ,

tạo điều kiện thuận lợi nhất cho cũu trong suối thời gian thực hiện để tải này

Tả Nội, ngày tháng 4 năm 2019

Sinh viên thực hiện

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2-1: Hệ thống chưng cẢt trong công nghiệp lọc hỏa dầu 4

Hình 2-2: Mô hình thiết bị trưng cắt cỗ điển ceceerỔ

Hình 2-4: Tháp chung cất trong phòng thí nghiệm 7

Iiïnh 2-5: Cầu hình điều khiển LV cho tháp chưng cất 8

Tỉnh 2-6: Mô phỏng bộ điều khiển PID sử đụng chỉnh định NDT va PSO [6].10

Tình 2-7: Kết quả đầu ra bộ điều khiển trượt[7] - 1

Hình 2-8: Năng lượng tiêu thụ của bộ điển khiển trượi[7] 12

Hình 2-9: Mô hình tách kênh sử dụng bộ điều khiển 1uờ[8] 12

Hình 2-10: Kết quả mô phỏng tách kénh st dung b@ diéu khién méf8] „13

Hình 2-11: Sơ đề bộ điều khiển PID mở|9] "¬

Hình 2-12: Dáp ứng của nhiệt độ đính tháp với bộ điều khiển PID mở{®] 14 Hình 2-13: Dáp ứng của nhiệt đô đây tháp với bộ điều khiến PID2 mờj9] 14

Hình 2-14: Dáp ứng của nhiệt độ với bộ điền khiên MPC[10] 15 Ilinh 2-15: Kiém tra đáp tng của mạng hồi quy[11] 16 TRnh 2-16: Lưu đồ công nghệ sẵn xuất bia không côn [21] 7

Hinh 3-2: X4pod Futhalpy eda ethanol & dang long 24

Hình 3-3: Sơ đỏ thủy động lực học một khay tháp chưng cắt 2Š Hình 3-4: Các cầu hình khay tháp chưng cắt àccccceec.26

Hình 3-5: Mô hình simulink 48 mé phéng mét tằng thấp 3Õ Hình 3-6: Mô hình Simulink của c sneeeseerrreorr3E

Hình 4-1: Cầu trúc của neuron và mạng neuron nhan tao 32

Hình 4-4: Mạng neuron với ba lớp mạng si seo 3ổ

Hình 4-5: Mạng hồi quy đơn giản nneeerasraeooeu2Ø

Hình 4-6: Cầu trúc mạng neuron NARX 25s sserseeeere.3Ø

Linh 4-9: CẤu trúc mạng sử đụng để xấp xỉ tháp chưng cất 42

viii

Bảng 2-1

Bang 3-1

Bảng 3-2:

Bang 4-1

Bảng A-1:

Bang B-1

Bang B-2

Bảng B-3

Bang C-1

Bang D-1:

Bảng D-2:

Bảng D-3

Bảng D-4:

Bảng D-5:

Bảng D-6:

Bảng D-7:

Bang D-8

DANH MUC BANG

Các cầu Tình điều khiến

Tham số của tông thức Anfoin c<sez

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của sthanol ở dạng lóng,

Cac hàm truyén sir dung trong mang neuron [3] “Từ khóa REFPROP đùng trong dé thi Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của ethanol ở dạng khí Số liệu emlhalny theo nhiệt độ của nước ở dạng lỏng Số ligu enthalpy thea nhigt độ của nước ở đựng khú Thông số của tháp chưng cắt

TTrợng số của đầu vào lưu lượng dòng cấp mạng hở (F)

Trong số của đầu vào nhiệt lượng ấp mạng hớ (QB)

Trọng số của đầu vào lưu lượng dòng phán hồi mạng hở (RF)

'Trơng số của đầu vào phản hổi nhiệt đô rnang hở ()

“Trạng số của đầu vào lưu lượng lượng cấp mạng kin (F)

“Trang số của đần vào nhiệt lượng cấp mạng kín (QB) Tromg số cửa đân vào Tưu Tượng dòng phan hoi mang kin (RP) Tromg số của đân vào phân hồi nhiệt độ mạng kín đ)

vil

Phu luc E THIET KE BG DIEU KHIEN PID -eerec

3.2.5 Cac phitong trink fn DEN oo ccsesscsssesessessssseiessesasseeseesenanee DT

CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠNG NEURON XAP XI MG HINH THẮP CHƯNG CẤT, sen are eaeeereaoeoioo32/

4.1.1 Cẩu trúc của neurơn và mạng netrơn -esecsoeooco 38

4.2 Toolbox Neural Network cesses

4.3 Xây dựng mạng neuron xáp xi mê hình thản chưng cat 4 4.3.1 Cầu trúc mạng

4.3.3 Huân luyện mạng hở àseseeererraeieei.đ8)

CHƯƠNG 5: THIẾT KÉ BỘ ĐIÊU KHIÊN MPC VỚI MÔ HÌNH MẠNG

%.2 Bộ điều khiển MPC sử dung m6 hinh mạng netron 8

5.3 Sử đựng phương pháp huấn luyên trực tuyên 34

5.4 Mô phỏng bộ điều khiển bằng Simuilink s2555 is eee

Hướng phát triển để tài con eerrrreerrroeoouf7

TẢI LIỆU THAM KHẢO nà nnnneeieiieerooeeoeÐB

Phụ lục A PHÂN MỄM REEPEOP sesieeeeeeirereerổE

Phụ lục C THÔNG SỐ CÚA THÁP CHƯNG CẬT €3

Phụ lục D KÉT QUÁ HUẦN LUYỆN MANG NEUROK 66

iv

1.3 Déi tuong va pham vi nghién clu ofa G8 ti escent be

rey

1.4 Ý nghĩn khoa họp của để tài

1.5 Phương pháp nghiên cửu -seseierreerrrorerrouf

CHUONG 2: TONG QUAN VỀ THÁP CHƯNG CÁT 4

3.2 Điều khiển tháp chưng cất

2.3 Tháp chưng cất rong quy trình sản xuất ba không cồn 1?

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HÓA THÁP CHUNG CẤT 20

3.2 Các quả trình vật lý trong tháp chưng cắt 21

ba, n 3.3.3 Khối lượng riêng treo

3.2.5 Cac phitong trink fn DEN oo ccsesscsssesessessssseiessesasseeseesenanee DT

CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠNG NEURON XAP XI MG HINH THẮP CHƯNG CẤT, sen are eaeeereaoeoioo32/

4.1.1 Cẩu trúc của neurơn và mạng netrơn -esecsoeooco 38

4.2 Toolbox Neural Network cesses

4.3 Xây dựng mạng neuron xáp xi mê hình thản chưng cat 4 4.3.1 Cầu trúc mạng

4.3.3 Huân luyện mạng hở àseseeererraeieei.đ8)

CHƯƠNG 5: THIẾT KÉ BỘ ĐIÊU KHIÊN MPC VỚI MÔ HÌNH MẠNG

%.2 Bộ điều khiển MPC sử dung m6 hinh mạng netron 8

5.3 Sử đựng phương pháp huấn luyên trực tuyên 34

5.4 Mô phỏng bộ điều khiển bằng Simuilink s2555 is eee

Hướng phát triển để tài con eerrrreerrroeoouf7

TẢI LIỆU THAM KHẢO nà nnnneeieiieerooeeoeÐB

Phụ lục A PHÂN MỄM REEPEOP sesieeeeeeirereerổE

Phụ lục C THÔNG SỐ CÚA THÁP CHƯNG CẬT €3

Phụ lục D KÉT QUÁ HUẦN LUYỆN MANG NEUROK 66

iv

1.3 Déi tuong va pham vi nghién clu ofa G8 ti escent be

rey

1.4 Ý nghĩn khoa họp của để tài

1.5 Phương pháp nghiên cửu -seseierreerrrorerrouf

CHUONG 2: TONG QUAN VỀ THÁP CHƯNG CÁT 4

3.2 Điều khiển tháp chưng cất

2.3 Tháp chưng cất rong quy trình sản xuất ba không cồn 1?

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HÓA THÁP CHUNG CẤT 20

3.2 Các quả trình vật lý trong tháp chưng cắt 21

ba, n 3.3.3 Khối lượng riêng treo

TOM TAT

Tháp chưng cắt là một thiết bị rất quan trơng trong các quá trình sản xuất đặc biệt

là trong lĩnh vực hỏa chất, thục phẩm vá hỏa dầu Nhiệm vụ của tháp chưng cất là tách một hỗn hợp thành hai hay nhiều hành phân Quá trình phân tách xây ra trong một tháp thẳng đứng Nhiệt lượng được cấp vào thiết bi đun nằm đưới đây tháp chưng cất nhằm tạo ra một đờng hơi chạy đọc theo tháp chưng cất gà tương lắc với dòng chất lông chảy từ trên xuống Mỗng độ của phát có nhiệt độ hóa hơi cao hơn ở dang

lỏng sẽ tăng dẫn về các tằng thắp hơn Ngược lại chất có nhiệt độ hóa hơi thập sẽ có nồng đỏ ở dạng khí tăng dàn về các tầng cao hơn

Là mời trong các thiết bị sử dựng năng lượng lớn nhất trong quá trình cổng nghệ, tôi ưu hỏa hoạt động và giám năng lượng tiêu thụ của tháp chưng cất lả một bài toán

có ý nghĩa rất quan trọng Trong sắc nghiên cửu trước đây, em đã thue hiện sử dụng

bộ điều khiển MPC với mô hình mạng neuron được xây dựng bằng phương pháp

huần luyện ngoại tuyển và thu được các kết quả tịch cực Tuy nhiên bộ điều khiển

gấp khó khăn khi tin hiệu đặt thay đổi với biên độ lớn hoặc có nhiều không đo được tác động vào hệ thông ảo sai lệch mô hình giữa mô hình mạng neuron và đối tượng thực Nhằm giải quyết những vấn đề trên, trong dé tài này em đề xuất sử đụng phương

pháp huấn luyện trực tuyển để loại bé sai lệch mô hình của mạng neuron nhân tạo trong bộ điều khiển MPC cho tháp chưng cất

Đối tượng được sứ dụng trong để tài nảy là tháp chưng cất chân không sử dụng

trong săn xuất bia không cồn với đầu vào là bia được cơi như là hỗn hợp của cổn và

nước (các hương chất đã được lọc tách trong các khâu trước trong quy trình công nghệ) với nỗng độ côn là 5% Đề đơn giản hóa chứng tôi chỉ xét một tháp chưng cất giả đỉnh có bên tầng với lưu chất đầu vào ở tầng thứ hai và nhiệt đô được đo ở tầng

thử nhát Thông qua ruô phỏng, nghiên cửa đã chủ ra tính khả thủ của việc kết hợp

ing neurun và bộ điều khiển MPC khong chỉ để điều khiển nhiệt độ tháp chưng cất

ina con có thể áp dụng cho các đổi tượng khác với các bước thực hiệu tương tự.

DANH MUC TU VIET TAT

Heat-Intograted Distillation coluran (thap chung eat tich hyp) Model Predictive Control (diéu khién dg bao diga md hind),

Vapor Liquid Equilibrium (qua trinh chuyén thé long khi)

Reflux Flow (dong héi hr)

Nonlinear Auto Regressive with cXogenous Tapped — Delay — Line

Input Weight Layer Weight Dynamic Matrix Control Model Algorithmic Control Non-Dimensional Tuning Partial Swarm Optimisation

Continuous Sliding Mode Controller

Bảng 2-1

Bang 3-1

Bảng 3-2:

Bang 4-1

Bảng A-1:

Bang B-1

Bang B-2

Bảng B-3

Bang C-1

Bang D-1:

Bảng D-2:

Bảng D-3

Bảng D-4:

Bảng D-5:

Bảng D-6:

Bảng D-7:

Bang D-8

DANH MUC BANG

Các cầu Tình điều khiến

Tham số của tông thức Anfoin c<sez

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của sthanol ở dạng lóng,

Cac hàm truyén sir dung trong mang neuron [3] “Từ khóa REFPROP đùng trong dé thi Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của ethanol ở dạng khí Số liệu emlhalny theo nhiệt độ của nước ở dạng lỏng Số ligu enthalpy thea nhigt độ của nước ở đựng khú Thông số của tháp chưng cắt

TTrợng số của đầu vào lưu lượng dòng cấp mạng hở (F)

Trong số của đầu vào nhiệt lượng ấp mạng hớ (QB)

Trọng số của đầu vào lưu lượng dòng phán hồi mạng hở (RF)

'Trơng số của đầu vào phản hổi nhiệt đô rnang hở ()

“Trạng số của đầu vào lưu lượng lượng cấp mạng kin (F)

“Trang số của đần vào nhiệt lượng cấp mạng kín (QB) Tromg số cửa đân vào Tưu Tượng dòng phan hoi mang kin (RP) Tromg số của đân vào phân hồi nhiệt độ mạng kín đ)

vil

1.3 Déi tuong va pham vi nghién clu ofa G8 ti escent be

rey

1.4 Ý nghĩn khoa họp của để tài

1.5 Phương pháp nghiên cửu -seseierreerrrorerrouf

CHUONG 2: TONG QUAN VỀ THÁP CHƯNG CÁT 4

3.2 Điều khiển tháp chưng cất

2.3 Tháp chưng cất rong quy trình sản xuất ba không cồn 1?

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HÓA THÁP CHUNG CẤT 20

3.2 Các quả trình vật lý trong tháp chưng cắt 21

ba, n 3.3.3 Khối lượng riêng treo

Phu luc E THIET KE BG DIEU KHIEN PID -eerec

3.2.5 Cac phitong trink fn DEN oo ccsesscsssesessessssseiessesasseeseesenanee DT

CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠNG NEURON XAP XI MG HINH THẮP CHƯNG CẤT, sen are eaeeereaoeoioo32/

4.1.1 Cẩu trúc của neurơn và mạng netrơn -esecsoeooco 38

4.2 Toolbox Neural Network cesses

4.3 Xây dựng mạng neuron xáp xi mê hình thản chưng cat 4 4.3.1 Cầu trúc mạng

4.3.3 Huân luyện mạng hở àseseeererraeieei.đ8)

CHƯƠNG 5: THIẾT KÉ BỘ ĐIÊU KHIÊN MPC VỚI MÔ HÌNH MẠNG

%.2 Bộ điều khiển MPC sử dung m6 hinh mạng netron 8

5.3 Sử đựng phương pháp huấn luyên trực tuyên 34

5.4 Mô phỏng bộ điều khiển bằng Simuilink s2555 is eee

Hướng phát triển để tài con eerrrreerrroeoouf7

TẢI LIỆU THAM KHẢO nà nnnneeieiieerooeeoeÐB

Phụ lục A PHÂN MỄM REEPEOP sesieeeeeeirereerổE

Phụ lục C THÔNG SỐ CÚA THÁP CHƯNG CẬT €3

Phụ lục D KÉT QUÁ HUẦN LUYỆN MANG NEUROK 66

iv

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2-1: Hệ thống chưng cẢt trong công nghiệp lọc hỏa dầu 4

Hình 2-2: Mô hình thiết bị trưng cắt cỗ điển ceceerỔ

Hình 2-4: Tháp chung cất trong phòng thí nghiệm 7

Iiïnh 2-5: Cầu hình điều khiển LV cho tháp chưng cất 8

Tỉnh 2-6: Mô phỏng bộ điều khiển PID sử đụng chỉnh định NDT va PSO [6].10

Tình 2-7: Kết quả đầu ra bộ điều khiển trượt[7] - 1

Hình 2-8: Năng lượng tiêu thụ của bộ điển khiển trượi[7] 12

Hình 2-9: Mô hình tách kênh sử dụng bộ điều khiển 1uờ[8] 12

Hình 2-10: Kết quả mô phỏng tách kénh st dung b@ diéu khién méf8] „13

Hình 2-11: Sơ đề bộ điều khiển PID mở|9] "¬

Hình 2-12: Dáp ứng của nhiệt độ đính tháp với bộ điều khiển PID mở{®] 14 Hình 2-13: Dáp ứng của nhiệt đô đây tháp với bộ điều khiến PID2 mờj9] 14

Hình 2-14: Dáp ứng của nhiệt độ với bộ điền khiên MPC[10] 15 Ilinh 2-15: Kiém tra đáp tng của mạng hồi quy[11] 16 TRnh 2-16: Lưu đồ công nghệ sẵn xuất bia không côn [21] 7

Hinh 3-2: X4pod Futhalpy eda ethanol & dang long 24

Hình 3-3: Sơ đỏ thủy động lực học một khay tháp chưng cắt 2Š Hình 3-4: Các cầu hình khay tháp chưng cắt àccccceec.26

Hình 3-5: Mô hình simulink 48 mé phéng mét tằng thấp 3Õ Hình 3-6: Mô hình Simulink của c sneeeseerrreorr3E

Hình 4-1: Cầu trúc của neuron và mạng neuron nhan tao 32

Hình 4-4: Mạng neuron với ba lớp mạng si seo 3ổ

Hình 4-5: Mạng hồi quy đơn giản nneeerasraeooeu2Ø

Hình 4-6: Cầu trúc mạng neuron NARX 25s sserseeeere.3Ø

Linh 4-9: CẤu trúc mạng sử đụng để xấp xỉ tháp chưng cất 42

viii

TOM TAT

Tháp chưng cắt là một thiết bị rất quan trơng trong các quá trình sản xuất đặc biệt

là trong lĩnh vực hỏa chất, thục phẩm vá hỏa dầu Nhiệm vụ của tháp chưng cất là tách một hỗn hợp thành hai hay nhiều hành phân Quá trình phân tách xây ra trong một tháp thẳng đứng Nhiệt lượng được cấp vào thiết bi đun nằm đưới đây tháp chưng cất nhằm tạo ra một đờng hơi chạy đọc theo tháp chưng cất gà tương lắc với dòng chất lông chảy từ trên xuống Mỗng độ của phát có nhiệt độ hóa hơi cao hơn ở dang

lỏng sẽ tăng dẫn về các tằng thắp hơn Ngược lại chất có nhiệt độ hóa hơi thập sẽ có nồng đỏ ở dạng khí tăng dàn về các tầng cao hơn

Là mời trong các thiết bị sử dựng năng lượng lớn nhất trong quá trình cổng nghệ, tôi ưu hỏa hoạt động và giám năng lượng tiêu thụ của tháp chưng cất lả một bài toán

có ý nghĩa rất quan trọng Trong sắc nghiên cửu trước đây, em đã thue hiện sử dụng

bộ điều khiển MPC với mô hình mạng neuron được xây dựng bằng phương pháp

huần luyện ngoại tuyển và thu được các kết quả tịch cực Tuy nhiên bộ điều khiển

gấp khó khăn khi tin hiệu đặt thay đổi với biên độ lớn hoặc có nhiều không đo được tác động vào hệ thông ảo sai lệch mô hình giữa mô hình mạng neuron và đối tượng thực Nhằm giải quyết những vấn đề trên, trong dé tài này em đề xuất sử đụng phương

pháp huấn luyện trực tuyển để loại bé sai lệch mô hình của mạng neuron nhân tạo trong bộ điều khiển MPC cho tháp chưng cất

Đối tượng được sứ dụng trong để tài nảy là tháp chưng cất chân không sử dụng

trong săn xuất bia không cồn với đầu vào là bia được cơi như là hỗn hợp của cổn và

nước (các hương chất đã được lọc tách trong các khâu trước trong quy trình công nghệ) với nỗng độ côn là 5% Đề đơn giản hóa chứng tôi chỉ xét một tháp chưng cất giả đỉnh có bên tầng với lưu chất đầu vào ở tầng thứ hai và nhiệt đô được đo ở tầng

thử nhát Thông qua ruô phỏng, nghiên cửa đã chủ ra tính khả thủ của việc kết hợp

ing neurun và bộ điều khiển MPC khong chỉ để điều khiển nhiệt độ tháp chưng cất

ina con có thể áp dụng cho các đổi tượng khác với các bước thực hiệu tương tự.

Phu luc E THIET KE BG DIEU KHIEN PID -eerec

1.3 Déi tuong va pham vi nghién clu ofa G8 ti escent be

rey

1.4 Ý nghĩn khoa họp của để tài

1.5 Phương pháp nghiên cửu -seseierreerrrorerrouf

CHUONG 2: TONG QUAN VỀ THÁP CHƯNG CÁT 4

3.2 Điều khiển tháp chưng cất

2.3 Tháp chưng cất rong quy trình sản xuất ba không cồn 1?

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HÓA THÁP CHUNG CẤT 20

3.2 Các quả trình vật lý trong tháp chưng cắt 21

ba, n 3.3.3 Khối lượng riêng treo

Bảng 2-1

Bang 3-1

Bảng 3-2:

Bang 4-1

Bảng A-1:

Bang B-1

Bang B-2

Bảng B-3

Bang C-1

Bang D-1:

Bảng D-2:

Bảng D-3

Bảng D-4:

Bảng D-5:

Bảng D-6:

Bảng D-7:

Bang D-8

DANH MUC BANG

Các cầu Tình điều khiến

Tham số của tông thức Anfoin c<sez

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của sthanol ở dạng lóng,

Cac hàm truyén sir dung trong mang neuron [3] “Từ khóa REFPROP đùng trong dé thi Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của ethanol ở dạng khí Số liệu emlhalny theo nhiệt độ của nước ở dạng lỏng Số ligu enthalpy thea nhigt độ của nước ở đựng khú Thông số của tháp chưng cắt

TTrợng số của đầu vào lưu lượng dòng cấp mạng hở (F)

Trong số của đầu vào nhiệt lượng ấp mạng hớ (QB)

Trọng số của đầu vào lưu lượng dòng phán hồi mạng hở (RF)

'Trơng số của đầu vào phản hổi nhiệt đô rnang hở ()

“Trạng số của đầu vào lưu lượng lượng cấp mạng kin (F)

“Trang số của đần vào nhiệt lượng cấp mạng kín (QB) Tromg số cửa đân vào Tưu Tượng dòng phan hoi mang kin (RP) Tromg số của đân vào phân hồi nhiệt độ mạng kín đ)

vil

TOM TAT

Tháp chưng cắt là một thiết bị rất quan trơng trong các quá trình sản xuất đặc biệt

là trong lĩnh vực hỏa chất, thục phẩm vá hỏa dầu Nhiệm vụ của tháp chưng cất là tách một hỗn hợp thành hai hay nhiều hành phân Quá trình phân tách xây ra trong một tháp thẳng đứng Nhiệt lượng được cấp vào thiết bi đun nằm đưới đây tháp chưng cất nhằm tạo ra một đờng hơi chạy đọc theo tháp chưng cất gà tương lắc với dòng chất lông chảy từ trên xuống Mỗng độ của phát có nhiệt độ hóa hơi cao hơn ở dang

lỏng sẽ tăng dẫn về các tằng thắp hơn Ngược lại chất có nhiệt độ hóa hơi thập sẽ có nồng đỏ ở dạng khí tăng dàn về các tầng cao hơn

Là mời trong các thiết bị sử dựng năng lượng lớn nhất trong quá trình cổng nghệ, tôi ưu hỏa hoạt động và giám năng lượng tiêu thụ của tháp chưng cất lả một bài toán

có ý nghĩa rất quan trọng Trong sắc nghiên cửu trước đây, em đã thue hiện sử dụng

bộ điều khiển MPC với mô hình mạng neuron được xây dựng bằng phương pháp

huần luyện ngoại tuyển và thu được các kết quả tịch cực Tuy nhiên bộ điều khiển

gấp khó khăn khi tin hiệu đặt thay đổi với biên độ lớn hoặc có nhiều không đo được tác động vào hệ thông ảo sai lệch mô hình giữa mô hình mạng neuron và đối tượng thực Nhằm giải quyết những vấn đề trên, trong dé tài này em đề xuất sử đụng phương

pháp huấn luyện trực tuyển để loại bé sai lệch mô hình của mạng neuron nhân tạo trong bộ điều khiển MPC cho tháp chưng cất

Đối tượng được sứ dụng trong để tài nảy là tháp chưng cất chân không sử dụng

trong săn xuất bia không cồn với đầu vào là bia được cơi như là hỗn hợp của cổn và

nước (các hương chất đã được lọc tách trong các khâu trước trong quy trình công nghệ) với nỗng độ côn là 5% Đề đơn giản hóa chứng tôi chỉ xét một tháp chưng cất giả đỉnh có bên tầng với lưu chất đầu vào ở tầng thứ hai và nhiệt đô được đo ở tầng

thử nhát Thông qua ruô phỏng, nghiên cửa đã chủ ra tính khả thủ của việc kết hợp

ing neurun và bộ điều khiển MPC khong chỉ để điều khiển nhiệt độ tháp chưng cất

ina con có thể áp dụng cho các đổi tượng khác với các bước thực hiệu tương tự.

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2-1: Hệ thống chưng cẢt trong công nghiệp lọc hỏa dầu 4

Hình 2-2: Mô hình thiết bị trưng cắt cỗ điển ceceerỔ

Hình 2-4: Tháp chung cất trong phòng thí nghiệm 7

Iiïnh 2-5: Cầu hình điều khiển LV cho tháp chưng cất 8

Tỉnh 2-6: Mô phỏng bộ điều khiển PID sử đụng chỉnh định NDT va PSO [6].10

Tình 2-7: Kết quả đầu ra bộ điều khiển trượt[7] - 1

Hình 2-8: Năng lượng tiêu thụ của bộ điển khiển trượi[7] 12

Hình 2-9: Mô hình tách kênh sử dụng bộ điều khiển 1uờ[8] 12

Hình 2-10: Kết quả mô phỏng tách kénh st dung b@ diéu khién méf8] „13

Hình 2-11: Sơ đề bộ điều khiển PID mở|9] "¬

Hình 2-12: Dáp ứng của nhiệt độ đính tháp với bộ điều khiển PID mở{®] 14 Hình 2-13: Dáp ứng của nhiệt đô đây tháp với bộ điều khiến PID2 mờj9] 14

Hình 2-14: Dáp ứng của nhiệt độ với bộ điền khiên MPC[10] 15 Ilinh 2-15: Kiém tra đáp tng của mạng hồi quy[11] 16 TRnh 2-16: Lưu đồ công nghệ sẵn xuất bia không côn [21] 7

Hinh 3-2: X4pod Futhalpy eda ethanol & dang long 24

Hình 3-3: Sơ đỏ thủy động lực học một khay tháp chưng cắt 2Š Hình 3-4: Các cầu hình khay tháp chưng cắt àccccceec.26

Hình 3-5: Mô hình simulink 48 mé phéng mét tằng thấp 3Õ Hình 3-6: Mô hình Simulink của c sneeeseerrreorr3E

Hình 4-1: Cầu trúc của neuron và mạng neuron nhan tao 32

Hình 4-4: Mạng neuron với ba lớp mạng si seo 3ổ

Hình 4-5: Mạng hồi quy đơn giản nneeerasraeooeu2Ø

Hình 4-6: Cầu trúc mạng neuron NARX 25s sserseeeere.3Ø

Linh 4-9: CẤu trúc mạng sử đụng để xấp xỉ tháp chưng cất 42

viii

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2-1: Hệ thống chưng cẢt trong công nghiệp lọc hỏa dầu 4

Hình 2-2: Mô hình thiết bị trưng cắt cỗ điển ceceerỔ

Hình 2-4: Tháp chung cất trong phòng thí nghiệm 7

Iiïnh 2-5: Cầu hình điều khiển LV cho tháp chưng cất 8

Tỉnh 2-6: Mô phỏng bộ điều khiển PID sử đụng chỉnh định NDT va PSO [6].10

Tình 2-7: Kết quả đầu ra bộ điều khiển trượt[7] - 1

Hình 2-8: Năng lượng tiêu thụ của bộ điển khiển trượi[7] 12

Hình 2-9: Mô hình tách kênh sử dụng bộ điều khiển 1uờ[8] 12

Hình 2-10: Kết quả mô phỏng tách kénh st dung b@ diéu khién méf8] „13

Hình 2-11: Sơ đề bộ điều khiển PID mở|9] "¬

Hình 2-12: Dáp ứng của nhiệt độ đính tháp với bộ điều khiển PID mở{®] 14 Hình 2-13: Dáp ứng của nhiệt đô đây tháp với bộ điều khiến PID2 mờj9] 14

Hình 2-14: Dáp ứng của nhiệt độ với bộ điền khiên MPC[10] 15 Ilinh 2-15: Kiém tra đáp tng của mạng hồi quy[11] 16 TRnh 2-16: Lưu đồ công nghệ sẵn xuất bia không côn [21] 7

Hinh 3-2: X4pod Futhalpy eda ethanol & dang long 24

Hình 3-3: Sơ đỏ thủy động lực học một khay tháp chưng cắt 2Š Hình 3-4: Các cầu hình khay tháp chưng cắt àccccceec.26

Hình 3-5: Mô hình simulink 48 mé phéng mét tằng thấp 3Õ Hình 3-6: Mô hình Simulink của c sneeeseerrreorr3E

Hình 4-1: Cầu trúc của neuron và mạng neuron nhan tao 32

Hình 4-4: Mạng neuron với ba lớp mạng si seo 3ổ

Hình 4-5: Mạng hồi quy đơn giản nneeerasraeooeu2Ø

Hình 4-6: Cầu trúc mạng neuron NARX 25s sserseeeere.3Ø

Linh 4-9: CẤu trúc mạng sử đụng để xấp xỉ tháp chưng cất 42

viii

TOM TAT

Tháp chưng cắt là một thiết bị rất quan trơng trong các quá trình sản xuất đặc biệt

là trong lĩnh vực hỏa chất, thục phẩm vá hỏa dầu Nhiệm vụ của tháp chưng cất là tách một hỗn hợp thành hai hay nhiều hành phân Quá trình phân tách xây ra trong một tháp thẳng đứng Nhiệt lượng được cấp vào thiết bi đun nằm đưới đây tháp chưng cất nhằm tạo ra một đờng hơi chạy đọc theo tháp chưng cất gà tương lắc với dòng chất lông chảy từ trên xuống Mỗng độ của phát có nhiệt độ hóa hơi cao hơn ở dang

lỏng sẽ tăng dẫn về các tằng thắp hơn Ngược lại chất có nhiệt độ hóa hơi thập sẽ có nồng đỏ ở dạng khí tăng dàn về các tầng cao hơn

Là mời trong các thiết bị sử dựng năng lượng lớn nhất trong quá trình cổng nghệ, tôi ưu hỏa hoạt động và giám năng lượng tiêu thụ của tháp chưng cất lả một bài toán

có ý nghĩa rất quan trọng Trong sắc nghiên cửu trước đây, em đã thue hiện sử dụng

bộ điều khiển MPC với mô hình mạng neuron được xây dựng bằng phương pháp

huần luyện ngoại tuyển và thu được các kết quả tịch cực Tuy nhiên bộ điều khiển

gấp khó khăn khi tin hiệu đặt thay đổi với biên độ lớn hoặc có nhiều không đo được tác động vào hệ thông ảo sai lệch mô hình giữa mô hình mạng neuron và đối tượng thực Nhằm giải quyết những vấn đề trên, trong dé tài này em đề xuất sử đụng phương

pháp huấn luyện trực tuyển để loại bé sai lệch mô hình của mạng neuron nhân tạo trong bộ điều khiển MPC cho tháp chưng cất

Đối tượng được sứ dụng trong để tài nảy là tháp chưng cất chân không sử dụng

trong săn xuất bia không cồn với đầu vào là bia được cơi như là hỗn hợp của cổn và

nước (các hương chất đã được lọc tách trong các khâu trước trong quy trình công nghệ) với nỗng độ côn là 5% Đề đơn giản hóa chứng tôi chỉ xét một tháp chưng cất giả đỉnh có bên tầng với lưu chất đầu vào ở tầng thứ hai và nhiệt đô được đo ở tầng

thử nhát Thông qua ruô phỏng, nghiên cửa đã chủ ra tính khả thủ của việc kết hợp

ing neurun và bộ điều khiển MPC khong chỉ để điều khiển nhiệt độ tháp chưng cất

ina con có thể áp dụng cho các đổi tượng khác với các bước thực hiệu tương tự.

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2-1: Hệ thống chưng cẢt trong công nghiệp lọc hỏa dầu 4

Hình 2-2: Mô hình thiết bị trưng cắt cỗ điển ceceerỔ

Hình 2-4: Tháp chung cất trong phòng thí nghiệm 7

Iiïnh 2-5: Cầu hình điều khiển LV cho tháp chưng cất 8

Tỉnh 2-6: Mô phỏng bộ điều khiển PID sử đụng chỉnh định NDT va PSO [6].10

Tình 2-7: Kết quả đầu ra bộ điều khiển trượt[7] - 1

Hình 2-8: Năng lượng tiêu thụ của bộ điển khiển trượi[7] 12

Hình 2-9: Mô hình tách kênh sử dụng bộ điều khiển 1uờ[8] 12

Hình 2-10: Kết quả mô phỏng tách kénh st dung b@ diéu khién méf8] „13

Hình 2-11: Sơ đề bộ điều khiển PID mở|9] "¬

Hình 2-12: Dáp ứng của nhiệt độ đính tháp với bộ điều khiển PID mở{®] 14 Hình 2-13: Dáp ứng của nhiệt đô đây tháp với bộ điều khiến PID2 mờj9] 14

Hình 2-14: Dáp ứng của nhiệt độ với bộ điền khiên MPC[10] 15 Ilinh 2-15: Kiém tra đáp tng của mạng hồi quy[11] 16 TRnh 2-16: Lưu đồ công nghệ sẵn xuất bia không côn [21] 7

Hinh 3-2: X4pod Futhalpy eda ethanol & dang long 24

Hình 3-3: Sơ đỏ thủy động lực học một khay tháp chưng cắt 2Š Hình 3-4: Các cầu hình khay tháp chưng cắt àccccceec.26

Hình 3-5: Mô hình simulink 48 mé phéng mét tằng thấp 3Õ Hình 3-6: Mô hình Simulink của c sneeeseerrreorr3E

Hình 4-1: Cầu trúc của neuron và mạng neuron nhan tao 32

Hình 4-4: Mạng neuron với ba lớp mạng si seo 3ổ

Hình 4-5: Mạng hồi quy đơn giản nneeerasraeooeu2Ø

Hình 4-6: Cầu trúc mạng neuron NARX 25s sserseeeere.3Ø

Linh 4-9: CẤu trúc mạng sử đụng để xấp xỉ tháp chưng cất 42

viii

DANH MUC TU VIET TAT

Heat-Intograted Distillation coluran (thap chung eat tich hyp) Model Predictive Control (diéu khién dg bao diga md hind),

Vapor Liquid Equilibrium (qua trinh chuyén thé long khi)

Reflux Flow (dong héi hr)

Nonlinear Auto Regressive with cXogenous Tapped — Delay — Line

Input Weight Layer Weight Dynamic Matrix Control Model Algorithmic Control Non-Dimensional Tuning Partial Swarm Optimisation

Continuous Sliding Mode Controller

DANH MUC BANG

Các cầu Tình điều khiến

Tham số của tông thức Anfoin c<sez

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của sthanol ở dạng lóng,

Cac hàm truyén sir dung trong mang neuron [3]

“Từ khóa REFPROP đùng trong dé thi

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của ethanol ở dạng khí

Số liệu emlhalny theo nhiệt độ của nước ở dạng lỏng

Số ligu enthalpy thea nhigt độ của nước ở đựng khú

Thông số của tháp chưng cắt

TTrợng số của đầu vào lưu lượng dòng cấp mạng hở (F)

Trong số của đầu vào nhiệt lượng ấp mạng hớ (QB)

Trọng số của đầu vào lưu lượng dòng phán hồi mạng hở (RF)

'Trơng số của đầu vào phản hổi nhiệt đô rnang hở ()

“Trạng số của đầu vào lưu lượng lượng cấp mạng kin (F)

“Trang số của đần vào nhiệt lượng cấp mạng kín (QB) Tromg số cửa đân vào Tưu Tượng dòng phan hoi mang kin (RP) Tromg số của đân vào phân hồi nhiệt độ mạng kín đ)

vil

TOM TAT

Tháp chưng cắt là một thiết bị rất quan trơng trong các quá trình sản xuất đặc biệt

là trong lĩnh vực hỏa chất, thục phẩm vá hỏa dầu Nhiệm vụ của tháp chưng cất là tách một hỗn hợp thành hai hay nhiều hành phân Quá trình phân tách xây ra trong một tháp thẳng đứng Nhiệt lượng được cấp vào thiết bi đun nằm đưới đây tháp chưng cất nhằm tạo ra một đờng hơi chạy đọc theo tháp chưng cất gà tương lắc với dòng chất lông chảy từ trên xuống Mỗng độ của phát có nhiệt độ hóa hơi cao hơn ở dang

lỏng sẽ tăng dẫn về các tằng thắp hơn Ngược lại chất có nhiệt độ hóa hơi thập sẽ có nồng đỏ ở dạng khí tăng dàn về các tầng cao hơn

Là mời trong các thiết bị sử dựng năng lượng lớn nhất trong quá trình cổng nghệ, tôi ưu hỏa hoạt động và giám năng lượng tiêu thụ của tháp chưng cất lả một bài toán

có ý nghĩa rất quan trọng Trong sắc nghiên cửu trước đây, em đã thue hiện sử dụng

bộ điều khiển MPC với mô hình mạng neuron được xây dựng bằng phương pháp

huần luyện ngoại tuyển và thu được các kết quả tịch cực Tuy nhiên bộ điều khiển

gấp khó khăn khi tin hiệu đặt thay đổi với biên độ lớn hoặc có nhiều không đo được tác động vào hệ thông ảo sai lệch mô hình giữa mô hình mạng neuron và đối tượng thực Nhằm giải quyết những vấn đề trên, trong dé tài này em đề xuất sử đụng phương

pháp huấn luyện trực tuyển để loại bé sai lệch mô hình của mạng neuron nhân tạo trong bộ điều khiển MPC cho tháp chưng cất

Đối tượng được sứ dụng trong để tài nảy là tháp chưng cất chân không sử dụng

trong săn xuất bia không cồn với đầu vào là bia được cơi như là hỗn hợp của cổn và

nước (các hương chất đã được lọc tách trong các khâu trước trong quy trình công nghệ) với nỗng độ côn là 5% Đề đơn giản hóa chứng tôi chỉ xét một tháp chưng cất giả đỉnh có bên tầng với lưu chất đầu vào ở tầng thứ hai và nhiệt đô được đo ở tầng

thử nhát Thông qua ruô phỏng, nghiên cửa đã chủ ra tính khả thủ của việc kết hợp

ing neurun và bộ điều khiển MPC khong chỉ để điều khiển nhiệt độ tháp chưng cất

ina con có thể áp dụng cho các đổi tượng khác với các bước thực hiệu tương tự.

Phu luc E THIET KE BG DIEU KHIEN PID -eerec

TOM TAT

Tháp chưng cắt là một thiết bị rất quan trơng trong các quá trình sản xuất đặc biệt

là trong lĩnh vực hỏa chất, thục phẩm vá hỏa dầu Nhiệm vụ của tháp chưng cất là tách một hỗn hợp thành hai hay nhiều hành phân Quá trình phân tách xây ra trong một tháp thẳng đứng Nhiệt lượng được cấp vào thiết bi đun nằm đưới đây tháp chưng cất nhằm tạo ra một đờng hơi chạy đọc theo tháp chưng cất gà tương lắc với dòng chất lông chảy từ trên xuống Mỗng độ của phát có nhiệt độ hóa hơi cao hơn ở dang

lỏng sẽ tăng dẫn về các tằng thắp hơn Ngược lại chất có nhiệt độ hóa hơi thập sẽ có nồng đỏ ở dạng khí tăng dàn về các tầng cao hơn

Là mời trong các thiết bị sử dựng năng lượng lớn nhất trong quá trình cổng nghệ, tôi ưu hỏa hoạt động và giám năng lượng tiêu thụ của tháp chưng cất lả một bài toán

có ý nghĩa rất quan trọng Trong sắc nghiên cửu trước đây, em đã thue hiện sử dụng

bộ điều khiển MPC với mô hình mạng neuron được xây dựng bằng phương pháp

huần luyện ngoại tuyển và thu được các kết quả tịch cực Tuy nhiên bộ điều khiển

gấp khó khăn khi tin hiệu đặt thay đổi với biên độ lớn hoặc có nhiều không đo được tác động vào hệ thông ảo sai lệch mô hình giữa mô hình mạng neuron và đối tượng thực Nhằm giải quyết những vấn đề trên, trong dé tài này em đề xuất sử đụng phương

pháp huấn luyện trực tuyển để loại bé sai lệch mô hình của mạng neuron nhân tạo trong bộ điều khiển MPC cho tháp chưng cất

Đối tượng được sứ dụng trong để tài nảy là tháp chưng cất chân không sử dụng

trong săn xuất bia không cồn với đầu vào là bia được cơi như là hỗn hợp của cổn và

nước (các hương chất đã được lọc tách trong các khâu trước trong quy trình công nghệ) với nỗng độ côn là 5% Đề đơn giản hóa chứng tôi chỉ xét một tháp chưng cất giả đỉnh có bên tầng với lưu chất đầu vào ở tầng thứ hai và nhiệt đô được đo ở tầng

thử nhát Thông qua ruô phỏng, nghiên cửa đã chủ ra tính khả thủ của việc kết hợp

ing neurun và bộ điều khiển MPC khong chỉ để điều khiển nhiệt độ tháp chưng cất

ina con có thể áp dụng cho các đổi tượng khác với các bước thực hiệu tương tự.

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2-1: Hệ thống chưng cẢt trong công nghiệp lọc hỏa dầu 4

Hình 2-2: Mô hình thiết bị trưng cắt cỗ điển ceceerỔ

Hình 2-4: Tháp chung cất trong phòng thí nghiệm 7

Iiïnh 2-5: Cầu hình điều khiển LV cho tháp chưng cất 8

Tỉnh 2-6: Mô phỏng bộ điều khiển PID sử đụng chỉnh định NDT va PSO [6].10

Tình 2-7: Kết quả đầu ra bộ điều khiển trượt[7] - 1

Hình 2-8: Năng lượng tiêu thụ của bộ điển khiển trượi[7] 12

Hình 2-9: Mô hình tách kênh sử dụng bộ điều khiển 1uờ[8] 12

Hình 2-10: Kết quả mô phỏng tách kénh st dung b@ diéu khién méf8] „13

Hình 2-11: Sơ đề bộ điều khiển PID mở|9] "¬

Hình 2-12: Dáp ứng của nhiệt độ đính tháp với bộ điều khiển PID mở{®] 14 Hình 2-13: Dáp ứng của nhiệt đô đây tháp với bộ điều khiến PID2 mờj9] 14

Hình 2-14: Dáp ứng của nhiệt độ với bộ điền khiên MPC[10] 15 Ilinh 2-15: Kiém tra đáp tng của mạng hồi quy[11] 16 TRnh 2-16: Lưu đồ công nghệ sẵn xuất bia không côn [21] 7

Hinh 3-2: X4pod Futhalpy eda ethanol & dang long 24

Hình 3-3: Sơ đỏ thủy động lực học một khay tháp chưng cắt 2Š Hình 3-4: Các cầu hình khay tháp chưng cắt àccccceec.26

Hình 3-5: Mô hình simulink 48 mé phéng mét tằng thấp 3Õ Hình 3-6: Mô hình Simulink của c sneeeseerrreorr3E

Hình 4-1: Cầu trúc của neuron và mạng neuron nhan tao 32

Hình 4-4: Mạng neuron với ba lớp mạng si seo 3ổ

Hình 4-5: Mạng hồi quy đơn giản nneeerasraeooeu2Ø

Hình 4-6: Cầu trúc mạng neuron NARX 25s sserseeeere.3Ø

Linh 4-9: CẤu trúc mạng sử đụng để xấp xỉ tháp chưng cất 42

viii

Phu luc E THIET KE BG DIEU KHIEN PID -eerec

DANH MUC BANG

Các cầu Tình điều khiến

Tham số của tông thức Anfoin c<sez

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của sthanol ở dạng lóng,

Cac hàm truyén sir dung trong mang neuron [3]

“Từ khóa REFPROP đùng trong dé thi

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của ethanol ở dạng khí

Số liệu emlhalny theo nhiệt độ của nước ở dạng lỏng

Số ligu enthalpy thea nhigt độ của nước ở đựng khú

Thông số của tháp chưng cắt

TTrợng số của đầu vào lưu lượng dòng cấp mạng hở (F)

Trong số của đầu vào nhiệt lượng ấp mạng hớ (QB)

Trọng số của đầu vào lưu lượng dòng phán hồi mạng hở (RF)

'Trơng số của đầu vào phản hổi nhiệt đô rnang hở ()

“Trạng số của đầu vào lưu lượng lượng cấp mạng kin (F)

“Trang số của đần vào nhiệt lượng cấp mạng kín (QB) Tromg số cửa đân vào Tưu Tượng dòng phan hoi mang kin (RP) Tromg số của đân vào phân hồi nhiệt độ mạng kín đ)

vil

Phu luc E THIET KE BG DIEU KHIEN PID -eerec

DANH MUC TU VIET TAT

Heat-Intograted Distillation coluran (thap chung eat tich hyp) Model Predictive Control (diéu khién dg bao diga md hind),

Vapor Liquid Equilibrium (qua trinh chuyén thé long khi)

Reflux Flow (dong héi hr)

Nonlinear Auto Regressive with cXogenous Tapped — Delay — Line

Input Weight Layer Weight Dynamic Matrix Control Model Algorithmic Control Non-Dimensional Tuning Partial Swarm Optimisation

Continuous Sliding Mode Controller

DANH MUC BANG

Các cầu Tình điều khiến

Tham số của tông thức Anfoin c<sez

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của sthanol ở dạng lóng,

Cac hàm truyén sir dung trong mang neuron [3]

“Từ khóa REFPROP đùng trong dé thi

Số liệu enthalpy theo nhiệt độ của ethanol ở dạng khí

Số liệu emlhalny theo nhiệt độ của nước ở dạng lỏng

Số ligu enthalpy thea nhigt độ của nước ở đựng khú

Thông số của tháp chưng cắt

TTrợng số của đầu vào lưu lượng dòng cấp mạng hở (F)

Trong số của đầu vào nhiệt lượng ấp mạng hớ (QB)

Trọng số của đầu vào lưu lượng dòng phán hồi mạng hở (RF)

'Trơng số của đầu vào phản hổi nhiệt đô rnang hở ()

“Trạng số của đầu vào lưu lượng lượng cấp mạng kin (F)

“Trang số của đần vào nhiệt lượng cấp mạng kín (QB) Tromg số cửa đân vào Tưu Tượng dòng phan hoi mang kin (RP) Tromg số của đân vào phân hồi nhiệt độ mạng kín đ)

vil