Çimento öğütme prosesinin doğrusal olmayan sistem tanılama yöntemleri ile modellenmesi
Non-linear modeling of cement grinding process
Yazar: ERMAN ÇEVİKKALP
Danışman: PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Sistem Dinamiği ve Kontrol Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan kontrol = Nonlinear control

Özet:
Çimento endüstrisi demir-çelik, kimya, petrokimya ve kağıt endüstrisi gibi enerji-yoğun bir endüstri olup yüksek bir enerji ihtiyacı vardır. Günümüzde pek çok çimento üreticisinin üretim kapasiteleri enerji talebi ile sınırlı kalmakta, üretim kapasitesini artırmak ancak ve ancak enerji ihtiyacının azaltılması ile mümkün olmaktadır.
Çimento üretim proseslerinin tamamı incelendiğinde en fazla enerji tüketiminin çimento öğütme prosesinde olduğu görülmektedir, ancak çimento öğütme prosesi yapısı itibariyle stokastik bir prosestir. Çimento kalitesi, bir çok işletme ve proses parametresine bağlı olarak değişmektedir, bu parametreler hem zaman içinde hem de sistemden sisteme değişkenlik gösterebilmektedir. Bu parametreler arasında bilyalı değirmenin bilya boyu ve tonajı, besleme boyut dağılımı, besleme hızı, besleme tonajı, malzeme sertliği ve tane boyu dağılımı, değirmen ve ayrıştırıcıdaki (separatör) havanın hızı sayılabilir. Çimento kalitesinde istenen değer ve enerji tüketimi bu değişkenlerin en uygun değerleri almasıyla ve devrenin en iyi biçimde kontrol edilmesiyle mümkündür. Bahsi geçen parametreler nedeniyle sistemin deterministik bir modelinin çıkarılması pek mümkün değildir, dolayısıyla sistem tanılama gibi deneysel yöntemler sisteme ait en iyi modelin tek alternatifi olarak durmaktadır.
Bu çalışmada, çimento endüstrisinde çimento öğütme prosesinin doğrusal ve doğrusal olmayan yöntemler ile modellenmesi incelenmiştir. Çimento öğütme prosesi öncelikle sistem tanılamada ilk olarak uygulanması gereken doğrusal parametrik bir model yapısı olan ARX ve ARMAX model ile tanılanmıştır. Elde edilen başarımın yetersiz görülmesi ile sistem sırasıyla NARX, Hammerstein-Wiener ve yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir.
Hem doğrusal hem de doğrusal olmayan modelleme çalışmalarında sistem bir bütün olarak modellenmeye çalışılmıştır. Sistemin modelinde beş giriş ve tek çıkış yer aldığı için çimento öğütme prosesinin her bir modeli için on ile onaltı arasında bilinmeyen parametrenin kestirilmesi gerekmiştir. Parametrelerin ve çözüm uzayının büyüklüğünden dolayı bu parametrelerin eniyileme çalışmalarında Genetik Algoritma (GA) Optimizasyon Yöntemi kullanılmıştır.
Birinci bölümde tez hakkında genel bilgi verilmekte, tezin amacı ve daha önce yapılan literatür çalışmalarına yer verilmektedir.
İkinci bölümde çimento, çimento üretim aşamaları ve üretim aşamalarında enerji tüketimi dağılımı hakkında genel bilgi verilmektedir. Bölümün sonuna doğru, tez çalışması boyunca modelleme çalışmaları yapılacak olan çimento öğütme prosesi tanıtılmaktadır.
Üçüncü ve dördüncü bölümlerde, doğrusal ve doğrusal olmayan dinamik sistemlerin tanılanmasından bahsedilmektedir. Doğrusal sistem tanılama modelleri olarak AR, ARX, ARMAX, BJ ve OE modellerinin yapıları anlatılmaktadır. Dördüncü bölümde ise doğrusal olmayan sistem tanılama modellerinden NARX, Hammerstein-Wiener ve yapay sinir ağlarının (YSA) genel tanımı ve özellikleri hakkında bilgi verilmektedir.
Beşinci bölümde parametrelerin eniyileme çalışmalarında kullanılan Genetik Algoritma (GA) Optimizasyon Yöntemi hakkında bilgi verilmektedir.
Altıncı bölümde çimento öğütme prosesi modelleme çalışmalarına geçilmeden önce verilerin toplanması, hazırlanması ve modellerin başarım ölçütleri anlatılmaktadır.
Yedinci bölümde çimento öğütme prosesi farklı modelleme şekillerine göre incelenmektedir. Modellerle ilgili sonuçlar elde edilmekte ve karşılaştırılmaktadır.
Son bölüm olan sekizinci bölümde, kısaca çalışma boyunca elde edilen sonuçlar bir araya getirilmekte ve özetlenmektedir.Ayrıca bu sonuçlar karşılaştırılarak bir özet halinde çalışmanın katkısı açıklanmaya çalışılmaktadır.

Abstract:
The cement industry is an energy-intensive industry like chemical, iron-steel, petrochemicals and paper industries and has high-energy demands. Today, the cement production capacities of many cement producers are limited to their energy consumption. It is possible to increase the production capacity but only if the energy consumption of process is reduced.
When all of the cement production processes of the cement industry are examined, it can be seen that the most energy consumption is in the cement grinding process but it is a stochastic process due to the presence of several sources of noise and fluctuations. The quality of cement varies depending on many operating and process parameters, which may vary from system and time. These parameters include the ball size, feed size distribution, feed rate and tonnage, material hardness and grain size distribution and the speed of air in the mill and separator. The desired value of cement quality and energy consumption is possible by taking the most suitable values of these variables and by controlling the best way of the system. It is not possible to derive a deterministic model of the system because of the parameters that are covered by the bet, so experimental methods such as system identification stand as the only alternative of the best model of the system.
In this study, the modeling of the cement grinding process by linear and non-linear methods is investigated in the cement industry. The cement grinding process was first described by the ARX and ARMAX models, which are linear parametric model structures that must be applied first in system diagnosis. The system was modeled with NARX, Hammerstein-Wiener and artificial neural networks (ANN), respectively, with the result being considered inadequate.
In both linear and nonlinear modeling studies, the system was modeled as a whole. Since there are five inputs and one output in the system model, unknown parameters between ten and sixteen must be estimated for each model of the cement grinding process. Because of the parameters and the size of the solution space, Genetic Algorithm (GA) Optimization Method has been used for optimization of these parameters.
In the first part, general information is given about the thesis, the aim of the thesis and previous literature studies are given.
The second part gives general information about cement, cement production stages and energy consumption distribution in production stages. At the end of the chapter, the cement grinding process, in which modeling studies are carried out during the thesis work, is introduced.
In the third and fourth chapters, the description of linear and nonlinear dynamical systems is mentioned. As the linear system diagnosis models, AR, ARX, ARMAX, BJ and OE models are explained. In the fourth part, nonlinear system identification models are given information about 	NARX, Hammerstein-Wiener and artificial neural networks (ANN).
In the fifth section, we give information about Optimization Method of Genetic Algorithm (GA), which is used in optimization studies of parameters.
In the sixth chapter, before the cement grinding process modeling studies are started, the collection, preparation and performance criteria of the models are explained.
In the seventh chapter, the cement grinding process is investigated according to different modeling patterns. Results related to models are obtained and compared.
In the last chapter, chapter 8, briefly the results obtained during the study are brought together and summarized. In addition, these results are compared and the contribution of working in a summary is tried to be explained.