hrvatski

Određivanje reda modela uporabom genetičkih algoritama i metode pretraživanja uzorkom

U rafinerijskim postrojenjima radi ograničenja sadržaja benzena u gorivima neophodno je kontinuirano pratiti sadržaj benzena u lakom i teškom reformatu. Kako je procesni analizator koji procjenjuje sadržaj benzena često u kvaru, razvijeni su modeli softverskih senzora za kontiniranu on-line procjenu sadržaja benzena u reformatu. Softverski senzori razvijeni su primjenom viševeličinskih linearnih i nelinearnih metoda identifikacije procesa. Razvijeni su linearni dinamički modeli FIR, ARX, OE, ARMAX, BJ te nelinearni NFIR, NARX i Hammerstein-Wiener (HW) modeli. Za pronalaženje najbolje strukture dinamičkih modela tj. reda modela i ostalih parametara primijenjene su metode globalnog optimiranja kao što su genetički algoritmi te metoda pretraživanja uzorkom (engl. Pattern search) čime su nadograđene i poboljšane postojeće metode razvoja modela softverskih senzora. Razvijeni modeli pokazali su zadovoljavajuću točnost pri usporedbi s realnim rezultatima s postrojenja te se mogu primijeniti na postrojenju frakcionacije reformata za kontinuiranu procjenu sadržaja benzena u lakom i teškom reformatu.

Sofverski senzor; Genetički algoritam; Metoda pretraživanja uzorkom; Reforming; Optimiranje; Identifikacija

nije evidentirano