Kablosuz kontrol amacıyla geliştirilmiş bir proses kontrol simülatöründe sistem dinamiğinin teorik ve deneysel incelenmesi

Sistem tanımlama, proses kontrol çalışmalarının başarısını etkileyen oldukça önemli bir işlemdir. Sistem tanımlama için kablosuz proses kontrol simülatöründe deneysel ve MATLAB kullanımıyla teorik çalışmalar yapılmıştır. Kablosuz sıvı seviye deneylerinde öncelikle yatışkın hal deneyleri gerçekleştirilmiştir. Sistem dinamiğini incelemek amacıyla sıvı seviye vana açıklığına basamak, PRBS ve kare dalga etkiler verilerek sıvı seviyesinin zamanla değişimi gözlenmiştir. Böylelikle açık hat dinamik deneyler gerçekleştirilerek sistemin özellikleri belirlenmiştir. Proses kontrol simulatörünün sıvı seviyesiyle, sıvı seviye kontrol vanası açıklığı arasındaki ilişkiyi verecek modelin bulunması için, farklı giriş sinyalleri (basamak etki, PRBS, kar dalga) uygulanarak sistem tanımlama yapılmıştır. Dinamik hal deneylerinde başlangıçta %10 vana açıklığında 100s çalışılarak sistemin yatışkın hale gelmesi beklenmiş, daha sonra sıvı seviye kontrol vanasına pozitif ve negatif etkiler verilerek deneyler gerçekleştirilmiştir. Sistem tanımlama deneylerinde sistemin birinci mertebeden ölü zamanlı modele sahip olduğu varsayılmıştır. Sistem tanımlama için sıvı seviye vanasına verilen etkiler (%10-%65) sonucu elde edilen çıkış değişkeni verileri kullanılmıştır. Bu amaçla giriş ve çıkış değişkenlerinin değerleri MATLAB ‘Sistem tanımlama araç kutusu’na işlenerek ARIMAX model katsayıları (a1, a2, b0, b1, b2,c1 ve c2) belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Sistem dinamiği MATLAB Sistem tanımlama, ARIMAX model

Teorical and experimental investigation of system dynamics in a process control simulator developed with wireless control purpose

In this study a semi-quantitative analysis was done in order to determine the views of workers who work in direct medical services related to health and safety hazards and risks in the workplace by receiving the opinions of those workers. Thus, appropriate suggestions with determined hazards and risks were evaluated. This research was performed from January to March 2015 in Ankara with 22 participants who were choosen by voluntary basis from the direct medical service units in a public hospital affiliated to Turkish Ministry of Health that has 227 health worker and 97 beds. Opinions were received by asking the questions that are in a semi structured interview form, which was developed by the author as a data collection tool, individually and face to face. . Descriptive analysis technique was used to analyze the data. The answers were evaluated in two ways: separately for each and totally. It was determined that the participants were aware of several hazards and risks in their units. Also in all the units violence and infection were described as risks that has the most heightened awareness and it was determined that most of the participants were suffered from musculoskeletal diseases.

Keywords:

System dynamics MATLAB system identification, ARIMAX model,

PDF

___

[1] Aldemir A., Hapoğlu H., Alpbaz M., Application of MATLAB/Simulink Program for Wireless Generalized Predictive Control, International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT), 3(12), 19-22, 2014
[2] Murari A. and Lotto L. Wireless Communication Using Detectors Located Inside Vacuum Chambers, Vacuum 72,149-155, 2004
[3] Çetinkaya S. , Durmazuçar H. H. , Zeybek Z. , Hapoğlu H. , Alpbaz M.,Application of temperature control in a bacth polymerization reactor at different optimal temperature, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 28, 2, 383-392, 2013.
[4] Camcıoğlu Ş., Özyurt B., Zeybek Z., Hapoğlu H., Experimental application of one step ahead advanced pH control to water-based paint wastewater treatment, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31(3), 655-664, 2016
[5] Altuntaş S., Hapoğlu H., Ertunç S., Alpbaz M., Experimental pH advance control of the cheese whey bacth kefir-type drink production with manipulated base flowrate, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31( 3), 709-716, 2016.
[6] Donatas L., Rimvydas S.,; Vytautas G., Adaptive set-point control system for microbial cultivation processes, Nonlinear analysis-modelling and control, 21(2),153-165, 2016
[7] Martin D., Klavco F. J., Janecek F., Kvasnica M. Optimal Control of a Laboratory Binary Distillation Column via Regionless Explicit MPC, Computers and Chemical Engineering, 96 139–148, 2017.
[8] Demirci Y., Pekel L.C., Altınten A., Alpbaz M., Elektrokoagülasyon reaktöründe bulanık kontrol metodu ile pH, iletkenlik ve sıcaklığın eş zamanlı kontrolü, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 31(4 ), 987-996, 2016
[9] Demirci Y., Pekel L. C., Altınten A., Alpbaz M., Improvement of the Performance of an Electrocoagulation Process System Using Fuzzy Control of pH, Water Environment Research, 87(12),s 2045-2052, 2015
[10] Cancelier A., Claumann C. A., Bolzan A., Machado R.A.F., Predictive control of a batch polymerization system using a feedforward neural network with online adaptation by genetic algorithm , Brazilian journal of chemical engineering ,33 (1), 177-190, 2016
[11] Alpbaz M.,Hapoğlu H. ve Akay B., ‘Proses Kontrol’, Gazi Kitabevi, Ankara, 2011.
[12] Bayram, İ., ‘İleri Kontrol Yöntemleriyle Kablosuz Sıvı Seviye Kontrolü’, Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015.
[13] Altınten, A., ‘Generalized Predictive Control Applied to a pH Neutralization Process’, Computers and Chemical Engineering’, 31, 1199-1204, 2007.
[14] Cara, D., ‘Wireless Networks for Industrial Automation’, ISA-The Instrumentation, Systems and Automatin Society, 2008.