Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Computer Methods in Materials Science

1 2011

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: oxidizing zinc roasting process

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modeling of the oxidizing roasting process of zinc sulphide concentrates using the artificial neural networks

Sztangret Ł., Rauch Ł., Kusiak J., Jarosz P., Małecki S.

Computer Methods in Materials Science

2011

Vol. 11, No. 1

122-127

The goal of the research is an attempt of development of automatic control system of the oxidizing roasting process of zinc sulphide concentrates. The reliable modeling of the analyzed process is the preliminary step in solving of design of the control systems. A solution based on the Artificial Neural Networks (ANN) is presented. Two different ANN models of the analyzed process were created. Several different variants of ANN topologies were validated. Then, the possibilities of automatic control of the process based on elaborated ANN models using different input parameters were verified and the quality of obtained results was assessed. The details of modeling methods and the best obtained results are presented.

Głównym celem badań jest zaproponowanie podejścia do automatycznego sterowania procesem prażenia koncentratów cynku. Najważniejszym etapem rozwiązania całego problemu jest wiarygodne modelowanie procesu prażenia. Wykonany przegląd literatury pokazuje, iż nie ma obecnie gotowych rozwiązań, które można byłoby bezpośrednio zastosować do analizowanego problemu. Istnieją jednak rozwiązania oparte o koncepcję "czarnej-skrzynki", które pozwalają modelować podobne procesy produkcyjne. Dlatego też do realizacji założonego celu Autorzy zdecydowali się zastosować metodę modelowania opartą o Sztuczne Sieci Neuronowe (SSN). W artykule przestawiono dwa różne modele analizowanego procesu, dla których wykonano serię testów pozwalających na dobór optymalnej topologii sieci. Osiągnięte rezultaty modelowania, otrzymane błędy oraz możliwości dalszego rozwoju proponowanego podejścia również przedstawiono w niniejszej pracy.