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Fuzzifizierte Steuerung für Bandtrockner

Bag om Fuzzifizierte Steuerung für Bandtrockner

Eine präzise Temperaturregelung ist in Bandtrocknersystemen von entscheidender Bedeutung, um Produktqualität, Prozesseffizienz und Energieeinsparung zu gewährleisten. Herkömmliche Proportional-Integral-Derivativ (PID)-Regler haben jedoch oft mit den Nichtlinearitäten, Unsicherheiten und Störungen zu kämpfen, die diesen Systemen innewohnen. In dieser Arbeit wird die Anwendung eines auf Fuzzy-Logik basierenden PID-Reglers (FL-PID) untersucht, um eine robuste und adaptive Temperaturregelung in einem Bandtrocknersystem zu erreichen. In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz vorgeschlagen, der die Stärken der Fuzzy-Logik und der PID-Regelung kombiniert, und wir haben Simulationsarbeiten für Fuzzy-Regelverfahren und PID-Regelverfahren in MATLAB Simulink durchgeführt. Diese adaptive Abstimmung ermöglicht es dem Regler, schnell auf Störungen zu reagieren und eine enge Temperaturnachführung beizubehalten, wobei Überschwingen und Einschwingzeit minimiert werden.

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  • Sprog:
  • Tysk
  • ISBN:
  • 9786207257294
  • Indbinding:
  • Paperback
  • Udgivet:
  • 15. marts 2024
  • Størrelse:
  • 152x229x5 mm.
  • Vægt:
  • 136 g.
  • BLACK WEEK
Leveringstid: 2-3 uger
Forventet levering: 13. december 2024

Beskrivelse af Fuzzifizierte Steuerung für Bandtrockner

Eine präzise Temperaturregelung ist in Bandtrocknersystemen von entscheidender Bedeutung, um Produktqualität, Prozesseffizienz und Energieeinsparung zu gewährleisten. Herkömmliche Proportional-Integral-Derivativ (PID)-Regler haben jedoch oft mit den Nichtlinearitäten, Unsicherheiten und Störungen zu kämpfen, die diesen Systemen innewohnen. In dieser Arbeit wird die Anwendung eines auf Fuzzy-Logik basierenden PID-Reglers (FL-PID) untersucht, um eine robuste und adaptive Temperaturregelung in einem Bandtrocknersystem zu erreichen. In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz vorgeschlagen, der die Stärken der Fuzzy-Logik und der PID-Regelung kombiniert, und wir haben Simulationsarbeiten für Fuzzy-Regelverfahren und PID-Regelverfahren in MATLAB Simulink durchgeführt. Diese adaptive Abstimmung ermöglicht es dem Regler, schnell auf Störungen zu reagieren und eine enge Temperaturnachführung beizubehalten, wobei Überschwingen und Einschwingzeit minimiert werden.

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