Neural network modeling for main steam temperature system
Main Steam Temperature (MST) is non-linear, large inertia, long dead time and load dependant parameters. The paper present MST modeling method using actual plant data by utilizing MATLAB's Neural Network toolbox. The result of the simulation showed the MST model based on actual plant data is po...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Mazalan, Nor A., A. Malek, Azlan, Abdul Wahid, Mazlan, Mailah, Musa |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
Penerbit UTM
2014
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/54230/1/NorA.Mazalan2014_Neuralnetworkmodelingformain.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/54230/ http://dx.doi.org/10.11113/jt.v69.3151 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Review of control strategies employing neural network for main steam temperature control in thermal power plant
بواسطة: Abdul Wahid, Mazlan, وآخرون
منشور في: (2014) -
Main steam temperature modeling based on levenberg-marquardt learning algorithm
بواسطة: Mazalan, N. A., وآخرون
منشور في: (2013) -
Sensitivity analysis on neural network algorithm for primary superheater spray modeling
بواسطة: Mazalan, Nor Azizi, وآخرون
منشور في: (2017) -
Primary superheater spray control valve modeling based on Levenberg-Marquardt learning algorithm
بواسطة: Mazalan, Nor Azizi, وآخرون
منشور في: (2014) -
Vibration prevention of steam turbine by mixing the main demand with vibration signal
بواسطة: Abu, Aminudin, وآخرون
منشور في: (2014)