تخمین حالت غیر متمرکز از فرایند مخزن چهارگانه با الگوریتم DDKF در متلب

تخمین حالت غیر متمرکز از فرایند مخزن چهارگانه در MATLAB

در این بخش پروژه تخمین حالت غیر متمرکز از فرایند مخزن چهارگانه (QTP) با الگوریتم DDKF در نرم افزار MATLAB را آماده کرده ایم که در ادامه توضیحاتی از این موضوع ارائه شده و تصاویر خروجی پروژه در محیط متلب قرار داده شده است.

فرایند مخزن چهارگانه (QTP)

فرایند مخزن چهارگانه (Quadruple tank process – QTP) یک روش استاندارد، ایمن و موثر برای ساخت مخازن فولادی تحت فشار است. با رعایت دقیق الزامات و استاندارد های مربوطه، می توان مخزن هایی با کیفیت بالا و ایمن تولید کرد. روش QTP چهار مرحله اصلی دارد که شامل ساخت ورق، خم کاری، جوشکاری و آزمایش می باشد. هر یک از این مراحل دارای الزامات و استانداردهای خاص خود است که در ادامه به خلاصه ای از آنها پرداخته می شود.

مراحل استاندارد QTP

ساخت ورق: ورق های فولادی با ضخامت و مشخصات مناسب ساخته می شوند. ورق های فولادی باید از مواد با کیفیت بالا ساخته شده باشند که دارای خواص مکانیکی مناسب برای کاربرد مورد نظر باشند. ورق ها باید به دقت اندازه گیری و برش داده شوند تا مشخصات مورد نیاز را برآورده کنند.

خم کاری: ورق های فولادی به شکل مورد نظر خم می شوند. خم کاری ورق های فولادی باید با دقت و مهارت انجام شود تا شکل مورد نظر به دست آید. خم کاری نامناسب می تواند منجر به ایجاد ترک ها یا ضعف در مخزن شود.

جوشکاری: ورق های فولادی با استفاده از روش جوشکاری مناسب به هم متصل می شوند. جوشکاری ورق های فولادی باید توسط یک جوشکار ماهر با استفاده از روش جوشکاری مناسب انجام شود. جوشکاری نامناسب می تواند منجر به ایجاد نشتی یا کاهش مقاومت مخزن شود.

آزمایش: مخزن ساخته شده برای اطمینان از ایمنی و عملکرد مناسب آزمایش می شود. مخزن ساخته شده باید برای اطمینان از ایمنی و عملکرد مناسب آزمایش شود. آزمایشات معمولاً شامل آزمایش فشار، آزمایش ترکیدگی و آزمایش نشتی است.

تخمین حالت غیر متمرکز

تخمین حالت غیر متمرکز از فرایند QTP می تواند برای انواع مختلف مخازن تحت فشار استفاده شود. این روش برای مخازن بزرگ و پیچیده که دارای تعداد زیادی سنسور هستند، بسیار مناسب است. همچنین تخمین حالت غیرمتمرکز با روش DDKF ، یک تکنیک برای محاسبه حالت مخزن بدون نیاز به جمع آوری داده ها از تمام سنسورها می باشد. الگوریتم DDKF از یک مدل دینامیکی برای مخزن و داده های سنسورها استفاده می کند. روش DDKF که زیر مجموعه ای از فیلتر کالمن (Kalman Filter) است، بر اساس مفهوم به اشتراک گذاری اطلاعات بین سنسورها عمل می کند. در تخمین حالت غیر متمرکز به روش DDKF ، هر سنسور حالت خود را بر اساس داده های خود و داده های سایر سنسورها تخمین می زند. سپس، سنسورها اطلاعات خود را با یکدیگر به اشتراک می گذارند تا حالت مخزن را به طور دقیق تر تخمین بزنند.

یک مثال

در اینجا یک مثال از تخمین حالت غیر متمرکز با الگوریتم DDKF آورده شده است. فرض کنید یک مخزن تحت فشار دارای سه سنسور است که دما، فشار و سطح مایع را اندازه گیری می کنند. سنسورها داده های خود را با یکدیگر به اشتراک می گذارند تا حالت مخزن را تخمین بزنند. در ابتدا، هر سنسور حالت خود را بر اساس داده های خود تخمین می زند. سپس، سنسورها اطلاعات خود را با یکدیگر به اشتراک می گذارند. سنسور دما اطلاعات خود را با سنسور فشار و سنسور سطح مایع به اشتراک می گذارد. سنسور فشار اطلاعات خود را با سنسور دما و سنسور سطح مایع به اشتراک می گذارد. سنسور سطح مایع اطلاعات خود را با سنسور دما و سنسور فشار به اشتراک می گذارد. با به اشتراک گذاشتن اطلاعات، هر سنسور حالت خود را به طور دقیق تر تخمین می زند. سپس، سنسورها حالت مخزن را با استفاده از اطلاعات خود تخمین می زنند.

به طور کلی الگوریتم DDKF یک روش قدرتمند برای محاسبه حالت مخزن است. این روش می تواند برای بهبود دقت، قابلیت اطمینان و صرفه جویی در هزینه در سیستم های QTP استفاده شود.

---

تصاویری از خروجی