Modélisation et optimisation d’un Cycle Organique de Rankine ‘ORC’ par l’intelligence artificielle

dc.contributor.author	Kamli, Imane
dc.contributor.author	Mansouri, Chamissa
dc.contributor.author	Megri, Fayçal
dc.date.accessioned	2022-09-12T04:01:12Z
dc.date.available	2022-09-12T04:01:12Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	L'évaporateur du système Organic Rankine Cycle (ORC) est considéré comme l'objet à commander dans notre travail, et la conception du contrôleur PID est basée sur la logique floue. Premièrement, la théorie du contrôle est utilisée pour établir le modèle de l'évaporateur de l'ORC, puis l'algorithme flou est utilisé pour identifier les paramètres K_p, K_i et K_d du contrôleur PID de l'évaporateur afin d'assurer une température rapidement avec précision et sans dépassement pour atteindre l'état optimal. Deuxièmement, la technique ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) permet d'obtenir un contrôle efficace de l'évaporateur. Les résultats de simulation montrent que les deux méthodes proposées peuvent répondre aux exigences de performance du système et sont meilleures que les méthodes traditionnelles.	ar
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/13281
dc.language.iso	fr	ar
dc.publisher	Université de Larbi Ben M’hidi-Oum Oum El Bouaghi	ar
dc.subject	Evaporateur	ar
dc.subject	Régulateur	ar
dc.subject	Neurone floue	ar
dc.title	Modélisation et optimisation d’un Cycle Organique de Rankine ‘ORC’ par l’intelligence artificielle	ar
dc.type	Other	ar

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