Adaptif kontrol yönteminin bir kimyasal prosese uygulanması
Application of adaptive control method in a chemical process
Yazar: İSMET KOÇER
Danışman: PROF. DR. BÜLENT AKAY
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: pH denetimi = pH control

Özet:
Endüstriyel birçok işlemde atık su meydana gelir ve atık su arıtma sürecinin birimlerinden bir tanesi pH nötralizasyon ünitesidir. Örneğin, HCl üretim tesislerinde atık su asidiktir ve deşarj veya yeniden kullanılmadan önce nötralize edilmesi gerekir. pH nötralizasyon prosesinin doğrusal olmayan zamanla değişen özellikleri ve eşdeğerlik noktasında çalışırken küçük bozulmalara karşı hassasiyeti nedeniyle geniş bir aralıkta yüksek hassasiyet ile kontrolü için sürekli güncellenen parametreler içeren adaptif algoritmalara ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada güçlü asit (HCl) ve güçlü baz (NaOH) içeren laboratuvar ölçeğinde bir pH nötralizasyon sisteminde farklı yaklaşımlar ile elde edilen Model Referans Adaptif Kontrol (MRAC) yöntemleri MATLAB ortamında uygulanmıştır ve ISE, IAE, ITSE, ITAE yöntemleri kullanılarak performansları değerlendirilmiştir. Bunlar Lyapunov ve Massachusetts Institute of Technology (MIT) yöntemi ile MRAC ve belirsizliklere yaklaşım ile MRAC yöntemleridir. Belirsizlik yakınsama yöntemi kapsamında yakınsama fonksiyonu olarak parametrik bir fonksiyon (L-MRAC) ve radyal fonksiyon temelli nöral ağ (R-MRAC) kullanılmıştır. Sistem parametrelerinin bilinmediği durumda belirsizlik yakınsama yöntemleri uygulunarak elde edilen MRAC yöntemlerinin klasik MRAC yöntemlerine göre model takibi ve bozucu etkilere karşı daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Sistem parametrelerinin bilindiği durum için MRAC yöntemleri ve PID kıyaslanmış ve en iyi performans değerini R-MRAC vermiştir. Çalışma kapsamında mikroişlemci (Pico) ve ekonomik kontrol elemanları kullanılarak bir pH kontrol sistemi hazırlanmış ve MATLAB ortamında yapılan deneylerle elde edilen kontrol parametreleri kullanılarak MicroPyhton ile R-MRAC ve PID yöntemleri uygulanmış, PID ile ancak parametreler yeniden ayarlandıktan sonra kabul edilebilir bir kontrol performansı elde edilirken, R-MRAC yöntemi ile set noktasına etki ve bozucu etkilere karşı başarılı bir kontrol sağlanmıştır.

Abstract:
In industrial processes, wastewater is generated and primary aim of treatment plants is to manage this harmful water. In HCL production, the acidic wastewater needs neutralization before discharge or reuse. The nonlinear, time-varying pH neutralization process is sensitive to small disturbances, requiring adaptive algorithms with updated parameters for precise control. In this study, Model Reference Adaptive Control(MRAC) methods obtained through different approaches were implemented in MATLAB for a laboratory-scale pH neutralization system containing strong acid(HCL) and strong base(NaOH), and their performances were evaluated using ISE, IAE, ITSE and ITAE methods. These methods include MRAC with Lyapunov and MIT, and MRAC using Uncertainty Approximation Method with Lyapunov Stability Analysis. Within the scope of the Uncertainty Approximation Method, a parametric function(L-MRAC) and radial function-based neural network(R-MRAC) were used as approximation functions. It was observed that MRAC methods obtained by applying uncertainty approximation methods showed better performance in terms of model tracking and resistance to disturbances compared to classical MRAC methods when system parameters were unknown. For the case where system parameters were known, MRAC methods and PID were compared, with R-MRAC providing the best performance values. With in the scope of the study, a pH control system was prepared using a microprocessor(Pico) and low-cost control elements, and R-MRAC and PID methods were implemented with MicroPython using control parameters obtained from experiments conducted in the MATLAB environment. While an acceptable control performance was achieved with PID only after parameter readjustments, the R-MRAC method provided successful control against setpoint changes and disturbances