سمینار برق معرفی روشهای مختلف دکوپله سازی سیستم های چند متغیره صنعتی
سمینار برق معرفی روشهای مختلف دکوپله سازی سیستم های چند متغیره صنعتی
چکیده:
در این تحقیق ضمن معرفی سیستم های چند متغیره، بیان ریاضیات مربوط به آنها و تحلیل مختصر روشهای کنترل چند متغیره، به دلیل اهمیتی که حذف اثرات متقابل بین چند حلقه ای و حتی کاهش آن ها در طراحی سیستمهای کنترل چند متغیره دارد، به گردآوری و ارائه ی روشهای مختلف دکوپله سازی و چگونگی بهره برداری از آنها در طراحی و کنترل سیستمهای چند متغیره، جهت ارتقاء سطح کیفی عملکرد آنها می باشد. بدیهی است گشودن افق های تحقیقاتی آینده و ارائه ی پیشنهادات در این زمینه راه را برای ادامه این مسیر هموارتر خواهد کرد.
مقدمه:
بیشتر پروسه های صنعتی عموماً به طور همزمان دارای چند ورودی – چند خروجی و یا به عبارت دیگر، چند متغیره می باشند. مسئله طراحی یک سیستم کنترل برای سیستم های چند متغیره ای که بتوانند مشخصه های مطلوب حلقه بسته را، همانند پایداری حلقه بسته، ردیابی ورودی های مرجع و حذف اغتشاش را برآورده سازند، به دلیل وجود تداخل یا اندرکنش در این سیستم ها، امری مشکل می باشد. همچنین به دلیل وجود تداخل، استفاده از شیوه های کنترلی تک ورودی- تک خروجی نیز برای چنین سیستم هایی به سختی امکان پذیر است. در واقع می توان مسئله تداخل را اساسی ترین مسئله طراحی سیستم های کنترل چند متغیره دانست. یک استراتژی موثر برای کنترل سیستم های چند متغیره این است که ماتریس تابع تبدیل سیستم را به یک ماتریس قطری تبدیل کنیم. این استراتژی را “دکوپله سازی” می نامند. به این ترتیب اگر ماتریس حاصله قطری و یا قطری غالب باشد، کنترل چند متغیره به یک مجموعه از حلقه های کنترلی مستقل تبدیل خواهد شد. به همین دلیل در تئوری سیستم های چند متغیره، توجه بسیاری به دکوپله سازی و طراحی سیستم های بدون تداخل شده است و یکی از معیارهای عملکرد یک سیستم چند متغیره، میزان کوپلینگ و یا تداخل در سیستم می باشد. در این تحقیق ضمن معرفی سیستم های چند متغیره، بیان ریاضیات مربوط به آنها و تحلیل مختصر روشهای کنترل چند متغیره، به دلیل اهمیتی که حذف اثرات متقابل بین چند حلقه ای و حتی کاهش آن ها در طراحی سیستمهای کنترل چند متغیره دارد، به گردآوری و ارائه ی روشهای مختلف دکوپله سازی و چگونگی بهره برداری از آنها در طراحی و کنترل سیستمهای چند متغیره، جهت ارتقاء سطح کیفی عملکرد آنها می باشد. بدیهی است گشودن افق های تحقیقاتی آینده و ارائه ی پیشنهادات در این زمینه راه را برای ادامه این مسیر هموارتر خواهد کرد.
فصل اول:
آشنایی با سیستمهای چند متغیره معرفی سیستمهای چند متغیره و نمایش آنها در حالت کلی، سیستمهایی را که به طور همزمان دارای چند ورودی و چند خروجی باشند را، “سیستمهای چند متغیره” و یا “چند ورودی- چند خروجی” نامند. اکثر سیستمهای صنعتی و فیزیکی موجود دارای چنین ساختاری می باشند. بسیاری از روشهای تحلیل و طراحی سیستمهای کنترل بر اساس مدل ریاضی از سیستم تحت مطالعه بنا نهاده شده اند. ازآنجائیکه اکثریت سیستمهای فیزیکی را می توان با یک دستگاه معادلات دیفرانسیل غیر خطی و معادلات جبری توصیف نمود، با خطی سازی این معادلات حول نقطه کار تعیین شده، می توان به تحلیل سیستم و طراحی سیستمهای کنترل خطی حول نقطه کار پرداخت. در مطالعات سیستم های کنترل چند متغیره، 4 نوع مدل خطی برای توصیف سیستم به کار گرفته می شوند. این 4 مدل عبارتند از:
1- توصیف فضای حالت
2- توصیف ماتریس تابع تبدیل
3- توصیف ماتریس سیستم
4- توصیف کسر– ماتریسی
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : علیرضا خشاوه پور
شماره تماس : 09357717947 - 05137573265
ایمیل :info@cero.ir
سایت :cero.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلسمینار برق مسیریابی بسته ها در شبکه های کامپیوتری به کمک شبکه عصبی
سمینار برق مسیریابی بسته ها در شبکه های کامپیوتری به کمک شبکه عصبی
چکیده
تاکنون کاربردهای فراوانی برای شبکه های عصبی مصنوعی ارائه شده است. شبکه های عصبی مصنوعی، اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام میدهد، پردازش میکنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پردازشی که فوق العاده بهم پیوسته اند، تشکیل شده اند که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش کشف میکند که چگونه مسئله را حل کند.
نتایج مثبتی که استفاده از شبکه های عصبی در حل مسائل بهینه سازی در پی داشته است، راه را برای استفاده از آنها در مسیریابی شبکه های کامپیوتری گشوده است. این امر در شبکه های متداول با استفاده از شبکه ی هاپفیلد و در شبکه های بسته شناختی با استفاده از شبکه عصبی رندم صورت می گیرد. علاوه بر بکارگیری مستقیم شبک ههای عصبی بعنوان الگوریتم مسیریاب، شبکه های عصبی همچنین بصورت غیر مستقیم به الگوریتم های مسیریابی کمک میکنند. آنها با تحلیل و پیش بینی شرایط شبکه، ورودی الگوریتم مسیریابی، که می تواند هرکدام از الگوریتم های مسیریابی متداول باشد، را فراهم می کند. در این سمینار، هر دو کاربرد شبکه های عصبی در امر مسیریابی بررسی و نتایج استفاده از آن و نیز پارامترهای موثر در عملکرد و بازدهی انها مورد بررسی قرار گرفته است.
مقدمه
شبکه های عصبی نسبت به کامپیوترهای معمولی مسیر متفاوتی را برای حل مسئله طی میکنند. کامپیوترهای معمولی یک مسیر الگوریتمی را استفاده میکنند به این معنی که کامپیوتر یک مجموعه از دستورالعمل ها را به قصد حل مسئله پی میگیرد. بدون شناساندن قدم های مخصوصی که نیاز به طی کردن آنها دارد، کامپیوتر قادر به حل مسئله نیست. شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام میدهد، پردازش میکنند. آنها از تعداد زیادی از سلول عصبی که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده اند که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند. شبکه های عصبی با مثال کار می کنند. مثال ها می بایست با دقت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف میشود و یا حتی بدتر از این، شبکه ممکن است نادرست کار کند.
شبکه های عصبی و کامپیوترهای معمولی با هم در حال رقابت نیستند، بلکه کامل کننده یکدیگرند. وظایفی وجود دارد که بیشتر مناسب روش های الگوریتمی هستند، نظیر عملیات محاسباتی و وظایفی نیز وجود دارد که بیشتر مناسب شبکه های عصبی هستند. حتی فراتر از این، مسائلی وجود دارد که نیازمند به سیستمی است که از ترکیب هر دو روش بدست می آید، به این قصد که بیشترین کارایی بدست آید.
با گسترش شبکه ها، پژوهش ها بر روی روش های مسیریابی سریع، مطمئن و ساده که کمترین بار سیگنالینگی را به شبکه تحمیل کنند، شدت گرفته است. شبکه های عصبی با قابلیت هایی که دارند، توجه بسیاری از پژوهشگران در این عرصه را به خود جلب نموده است. نتیجه این تحقیقات، ارائه روش هایی است که در آنها شبکه عصبی یا بعنوان موتور اصلی در الگوریتم مسیریابی، تصمی مگیرنده است و یا بعنوان ابزار کمکی اطلاعات لازم را برای الگوریتم اصلی فراهم می کند.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : علیرضا خشاوه پور
شماره تماس : 09357717947 - 05137573265
ایمیل :info@cero.ir
سایت :cero.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلسمینار برق کاربرد تکنیک نروفازی در شناسایی خطا با استفاده از روش ترکیب داده ها
سمینار برق کاربرد تکنیک نرو-فازی در شناسایی خطا با استفاده از روش ترکیب داده ها
لطفا از این پروژه در راستای تکمیل تحقیقات خود و در صورت کپی برداری با ذکر منبع استفاده نمایید.
چکیده:
طراحی یک سیستم آشکار سازی و تشخیص خطا در این پژوهش مورد بررسی قرار گرفته است. ماژول آشکار ساز و تشخیص خطا (FDI) با استفاده از روش های آماری و شبکه هوشمند طراحی گردیده است. در این پژوهش روش های آماری مانند PCA و ICA جهت کاهش ابعاد داده های سیستم توسط استخراج خصیصه های مهم، به کار گرفته شده اند. جهت آشکار سازی و تشخیص خطا ، شبکه نرو-فازی برای هر رویداد خطایی توسط داده های کاهش یافته شده بدست آمده از فرآیند ، آموزش می بیند. پس از آموزش؛ ترکیب شبکه نرو-فازی و سیستم کاهش داده ICA و یا PCA به عنوان سیستم آشکار سازی و تشخیص خطا به کار گرفته می شود که اطلاعات خطا را به سیستم ناظر جهت اتخاذ تصمیم مناسب می فرستد. با استفاده از این روش امکان توسعه سیستم شناسایی خطا در هنگام بروز خطاهای جدید با استفاده از آموزش یک واحد خطایابی دیگر براحتی امکان پذیر می شود .
مقدمه:
سیستم های کنترل مدرن روز به روز به جهت احتیاج به عملکرد بهتر در صنایع مدرن، پیچیده تر می گردند. از طرف دیگر، خرابی اجزاء سازنده مانند خرابی محرک ها، سنسورها و کنترل ها اجتناب ناپذیر می باشد. خطاها می توانند دینامیک را تغییر دهند و باعث کاهش عملکرد سیستم و یا حتی ناپایداری آن گردند. بنابراین شناسایی و آشکار سازی خطا در طراحی سیستم کنترل لازم به نظر می رسد.
در این پژوهش سیستم آشکارسازی و تشخیص خطا بر پایه تکنیک های هوشمند مورد بررسی قرار گرفته است. استفاده از شبکه های عصبی در طی دو دهه اخیر بسیار مورد توجه محققان و صنعت گران قرار گرفته است. علت این امر علاوه بر سادگی کاربرد آنها، بازدهی این روش ها در مدلسازی فرآیندهایی است که رفتاری به شدت غیر خطی دارند. به منظور مدیریت شرایط غیرعادی یک فرآیند، لازم است ابتدا عادی یا غیرعادی بودن وضعیت فرایند آشکار و عیوب ایجاد کننده وضعیت غیرعادی شناسائی شوند. امروزه واحدهای فرآیند بسیار پیچیده بوده و شامل اندازه گیری های زیادی از متغیر های فرآیند می باشند که جهت کنترل و مونیترینگ فرآیند به کار می روند. با توجه به این نکته یک کاربر جهت مونیترینگ فرآیند، اغلب با حجم وسیعی از داده ها مواجه است که این خود می تواند موجب سردرگمی وی و همچنین افزایش حجم محاسباتی گردد. از این رو مساله طراحی یک سیستم هوشمند شناسائی و تشخیص عیوب (PFDD) که قادر باشد به صورت بهنگام عمل کند و از لحاظ ایمنی و اقتصادی مقرون به صرفه باشد توجه تعداد زیادی از محققان را به خود جلب نموده است. سیستم آشکار سازی و تشخیص خطا بر پایه ترکیب روش های آماری مانند PCA و ICA جهت کاهش ابعاد داده و شبکه نرو-فازی به منظور ترکیب داده ها و آشکار سازی و تشخیص و طبقه بندی خطاها، می باشد. اطلاعات خطا توسط ماژول آشکارسازی و تشخیص خطا بدست می آید و سپس به منظور اخذ تصمیمات کنترلی به سیستم ناظر فرستاده می شود.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : علیرضا خشاوه پور
شماره تماس : 09357717947 - 05137573265
ایمیل :info@cero.ir
سایت :cero.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلسمینار برق فصل مشترک Wimax و پروتکل های IEEE80216202122
سمینار برق فصل مشترک Wimax و پروتکل های IEEE802.16,20,21,22
لطفا از این پروژه در راستای تکمیل تحقیقات خود و در صورت کپی برداری با ذکر منبع استفاده نمایید.
چکیده:
در این سمینار استاندارد IEEE802.16 را که بیشتر و به طور متداول به Wimax معروف شده است را تشریح خواهیم کرد.
Wimax یک ارتباط نقطه به نقطه (مشترک به مشترک) را با محدوده 50km (30mile به همراه ظرفیت 72mbps پیشنهاد داده است.
این تکنولوژی یک ارتباط NLOS (مسیر غیر خط مستقیم) با محدوده 4mile را نیز پیشنهاد داده و همینطور، این مدل در یک توزیع نقطه به چند نقطه در هر پهنای باندی برای تقریباً هر تعداد مشترکی که به تراکم مشترک و ساختار شبکه وابسته است می تواند توزیع شود. در ادامه به بخش های لایه فیزیکی و MAC و QOS شبکه و امنیت شبکه پرداخته شده است، که جزییات آن در داخل سمینار مطرح می شود.
از مزیتهای Wimax می توان به موارد زیر اشاره کرد:
– حذف کابل کشیهای طولانی
– صرفه جویی در هزینه های توسعه و نگهداری شبکه
– قابلیت اتصال به خطوط کابلی، T1/E1، DSL
– امکان سرویس دهی به مشترکین ثابت و سیار
در ادامه در مورد استانداردهای IEEE802.20,21,22 که در ارتباط با شبکه WIMAX می باشند بحث شده است.
هدف از ایجاد استاندارد IEEE802.20 به شرح زیر است:
– دسترسی اینترنت به صورت سیار و در همه جا
– پشتیبانی شفاف از درخواست های اینترنت
– دسترسی به سرویسهای موسسه اینترانت
و محدوده کاری آن:
– عملکرد آن در باند فرکانسی مجوز داده شده زیر 3/5 GHZ
– پشتیبانی کردن از نرخ دیتا برای هر مشترک بیش از 1Mbps
– پشتیبانی از خودروی متحرک با سرعت 250km/h
استاندارد IEEE802.21 می تواند تولید کننده تقاضایی برای راه حل هایی که قادر به همگرایی و یکپارچگی Handover در سرتاسر شبکه های با دسترسی نا متقارن هستند، باشد.
گروه کاری IEEE802.21 یک چهارچوبی را ایجاد کرده است که یک تابع Handover رسانه ای مستقل (MIHF) را تعریف می کند، که این تابع موجب تسهیل در عمل Handover در سرتاسر شبکه های با دسترسی نا متقارن شده و همچنین به مشترکین بسیار کمک می کند تا یک عملکرد خوبی را در طول عملکرد Handover یکپارچه تجربه کنند.در آخر هم استاندارد IEEE802.22 مورد بررسی قرار گرفته است. این استاندارد اولین استاندارد بی سیمی مبنی بر شناخت رادیویی است که در نوامبر سال 2004 ما شاهد شکل گیری آن بوده ایم.
فعالیت IEEE802.22 نخستین تلاش برای تعریف یک فصل مشترک هوایی استاندارد شده مبنی بر تکنیک های CR برای فرصت استفاده از باندهای تلویزیونی به طرف زیر بنایی بدون ایجاد مزاحمت برای این باندها می باشد. هدف کاربردی بسیار مهم و حساس 802.22 دسترسی باند پهن بی سیمی در مناطق روستایی دور افتاده با عملکردی قابل قیاس با تکنولوژیهای دسترسی باند پهن ثابتِ موجود است (DSL و مودمهای کابلی) که پوشش دهنده مناطق شهری و حومه شهر می باشند.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : علیرضا خشاوه پور
شماره تماس : 09357717947 - 05137573265
ایمیل :info@cero.ir
سایت :cero.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلسمینار برق طراحی و نوسازی شبکه های ابزار دقیق
سمینار برق طراحی و نوسازی شبکه های ابزار دقیق
لطفا از این پروژه در راستای تکمیل تحقیقات خود و در صورت کپی برداری با ذکر منبع استفاده نمایید.
چکیده:
طراحی شبکه سنسور اولیه برای سیستم های مونیتورینگ مبتنی بر اصلاح داده ها شامل جایابی بهینه سنسورها برای برآوردن دقت از پیش تعریف شده، دقت باقیمانده و محدودیت هایی برای دستیابی به مینیمم هزینه شبکه سنسور بود. یک فرمول بندی موجود از طراحی شبکه سنسور با هزینه بهینه mixed integer nonlinear می باشد که با استفاده از یک الگوریتم جستجوی درختی با برخی خواص محدودیتی حل می شود. اگرچه متد جستجوی درختی، بهینه سازی کلی را ضمانت می کند، اما برای انجام محاسباتی خوب برای مسائلی با اندازه متوسط، دچار خطا می شود و روی هم رفته در مسائلی با اندازه های بزرگ، خطا دارد. با مسائلی مشابه از این قبیل هنگامی روبرو می شویم که از یک فرمول بندی MILP استفاده کنیم. بدینسان حوزه ای برای به کارگیری الگوریتم های ژنتیک مجددا در نظر گرفته شد. در این سمینار، یک الگوریتم دیگر طراحی شبکه سنسور بر مبنای تئوری گراف ارائه می دهیم که بهینه سازی کلی را ضمانت می کند و سریع تر از شیوه های جستجوی درختی موجود می باشد.
مقدمه
در صنایع فرآیند و کارخانجات صنعتی، پیشرفت زیادی به منظور تولید محصولات با کیفیت بالاتر برای کاهش نرخ های عدم قبول (رد) محصولات معیوب و برای برآورده کردن فزاینده ایمنی های شدید (دقیق) و تنظیمات محیطی صورت گرفته است. عملیات های فرآیندی که در یک زمان به نظر قابل قبول می رسند، دیگر مناسب نمی باشند. برای رسیدن به استانداردهای بالاتر، فرآیندهای صنعتی مدرن حاوی تعداد زیادی از متغیرهای عملیاتی تحت کنترل حلقه بسته می باشند. کنترل کننده های فرآیند استاندارد (کنترل کننده های PID، کنترل کننده های مدل پیش بین و غیره). برای حفظ و نگهداری رضایت بخش عملیات ها به وسیله جبران اثرات اختلالات و تغییر دادن رخداد در فرآیند طراحی می شوند. در حالی که این کنترل کننده ها می توانند انواع بسیاری از اختلالات را جبران کنند. تغییراتی در فرآیند وجود دارند که کنترل کننده ها نمی توانند به طور مناسب با آن رفتار کنند. این تغییرات خطاها نامیده می شوند. به صراحت یک خطا به صورت یک انحراف غیرمجاز از حداقل یک خصوصیت ویژه یا متغیر سیستم، تعریف می شود. انواعی از خطاهای رخداده در سیستم های صنایع شامل تغیرات پارامتر فرآیند، تغییرات پارامتر، مسائل (مشکلات) actuator و مشکلات سنسور می باشد. آلودگی کاتالیزور و مسدود شدن heat exchanger مثال هایی از تغییرات پارامتر فرآیند می باشد. تغییر پارامتر اختلال می تواند یک تغییر خیلی زیادی در غلظت جریان تغذیه فرآیند یا در دمای محیط باشد. یک مثال از مشکل محرک، ولو دارای چسبندگی می باشد و سنسوری که اندازه گیری های بایاس شده تولید می کند، یک مثال از مشکل سنسور می باشد. برای اطمینان از اینکه عملیات های فرآیند، مشخصات عملکردی را برآورده می سازند، خطاها در فرآیند نیاز به آشکارسازی، تشخیص و حذف شدن دارند. این کارها مربوط به مونیتورینگ فرآیند می باشند. کنترل فرآیند آماری (SPC) نتایج یکسانی را به عنوان مونیتورینگ فرآیند آدرس دهی می کند، اما برای اجتناب از اشتباه با کنترل فرآیند استاندارد، متدهای نامبرده شده در این متن، به عنوان متدهای مونیتورینگ فرآیند شناخته خواهند شد. هدف از مونیتورینگ فرآیند، اطمینان از موفقیت عملیات های طرح شده با شناختن ناهنجاری های رفتاری می باشد. با نگهداشتن اطلاعات نه تنها اپراتور پلنت و پرسنل نگهداری را از وضعیت های فرآیند بهتر آگاه می کند بلکه همچنین به آنها برای انجام اقدامات ثمربخش مناسب به منظور از بین بردن (حذف) رفتار غیر نرمال از فرآیند کمک می کند. به عنوان یک نتیجه از مونیتورینگ فرآیند مناسب زمان افت به حداقل می رسد، ایمنی عملیات های پلنت بهبود می یابد و هزینه های صنعتی (تولید) کاهش می یابد. از آنجائی که سیستم های صنعتی به طور بسیار زیادی مجتمع و پیچیده می باشند، خطاهای رخداده در فرآیندهای مدرن چالش هایی را برای مونیتورینگ به وجود می آورد که به آسانی با استفاده از نمودارهای کنترلی تک متغیری آدرس دهی نمی شوند. ضعف های نمودارهای کنترلی تک متغیری برای آشکارسازی خطاها در فرآیندهای چندمتغیری، منجر به موجی از نشریات تحقیقی متمرکز شده روی توسعه متدهای بهتر برای مونیتورینگ فرآیند شده است. این رشد فعالیت تحقیقاتی می تواند همچنین بازگوی این واقعیت باشد که سیستم های صنعتی به سختی به وسیله ابزار دقیق تنظیم می شوند و منجر به کمیت های بزرگتری از داده های در دسترس برای استفاده در مونیتورینگ فرآیند می شوند و آن هم کامپیوترهای مدرن را قوی تر می کند. دسترس پذیری داده های جمع آوری شده، در طول شرایط (حالات) عملیاتی و خطای مختلف برای مونیتورینگ فرآیند ضروری است. ظرفیت ذخیره سازی و سرعت محاسباتی کامپیوترهای مدرن، الگوریتم های مونیتورینگ فرآیند را در محاسبه، هنگامی که به کمیت های بزرگی از داده ها اعمال می شوند، توانا می سازد.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : علیرضا خشاوه پور
شماره تماس : 09357717947 - 05137573265
ایمیل :info@cero.ir
سایت :cero.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل