Intelligent control drying (14 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Design of an Intelligent Control System for Conveyor-Belt Grain Dryers | An Application of Soft Computing Techniques in Grain Drying Systems | Omar F. Lutfy (u. a.) | Taschenbuch | 244 S. | Englisch | 2012 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783846584941 | Verantwortliche Person für die EU: BoD -…Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
Design of an Intelligent Control System for Conveyor-Belt Grain Dryers: An Application of Soft Computing Techniques in Grain Drying Systems
F. Lutfy, Omar, B. M. Noor, Samsul Bahari, H. Marhaban, Moha
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Serie: Buch 8 von 18 - Advances in Drying Science and Technology
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Verlag: CRC Press, 2018
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Verlag: CRC Press, 2018
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Zustand: New. Alex Martynenko is a professor at Bioelectronics and Bioinstrumentation in Dalhousie University. Working on the border of biological science and engineering, he is developing innovative drying and food processing technologies. Working in University of Gu.
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Verlag: CRC Pr I Llc, 2018
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The major objective of this research is to improve the performance of conveyor-belt grain dryers by designing an intelligent control system utilizing the capabilities of the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to model and contro…l the drying process. To achieve this objective, a laboratory-scale conveyor-belt grain dryer was specifically fabricated for this study. As the main controller in this work, a simplified ANFIS structure is proposed to act as a proportional-integral-derivative (PID)-like feedback controller to control nonlinear systems. This controller has several advantages over its conventional ANFIS counterpart, particularly the reduction in processing time. Moreover, three evolutionary algorithms (EAs), in particular a real-coded genetic algorithm (GA), a particle swarm optimization (PSO), and a global-best harmony search (GHS), were separately used to train the proposed controller and to determine its scaling factors. The simplified ANFIS controller was then applied to control the developed ANFIS-based dryer model. From all the simulation tests, the simplified ANFIS controller has proved its remarkable ability in controlling the grain drying process.
