Modélisation physicochimique et neuronale appliquée au contrôle du ph

Omkaltoume El Fatni - Collection Omn.univ.europ.

156 pages, parution le 01/07/2018

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Résumé

L'objectif de la présente thèse est d'assurer le contrôle du pH des eaux acidifiées d'extraction de sucre à partir de la betterave en testant l'approche neuronale. Le modèle neuronal développé est basé sur un réseau de neurones à trois couches dont l'apprentissage a été basé sur les résultats d'essais industriels effectués sur le procédé réel dans une sucrerie de betterave nationale. A cause des difficultés de réalisation d'un nombre suffisant d'essais industriels pour la validation du modèle neuronal, un modèle physico-chimique décrivant le comportement dynamique du procédé étudié a été développé. Celui-ci a été validé sur la base d'essais industriels et une étude de la sensibilité paramétrique. A cet effet, la validation du modèle neuronal a été réalisée sur la base des résultats d'essais industriels sur le procédé réel et d'autres simulés à l'aide du modèle physico-chimique. Le contrôleur prédictif à modèle inverse a été adopté en se basant sur le réseau neuronal direct précité et son réseau neuronal inverse. Ses performances ont été évaluées et comparées à celles du contrôleur PID. Les résultats obtenus montrent la grande fiabilité du contrôleur neuronal.

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Editions universitaires européennes
Auteur(s)	Omkaltoume El Fatni
Collection	Omn.univ.europ.
Parution	01/07/2018
Nb. de pages	156
Format	15.2 x 22.9
Couverture	Broché
Poids	239g
EAN13	9786138401513