يَعرض هذا البحث إمكانية الاستعاضة عن المؤمثل الرياضي في خوازمية التحكم التنبؤي
بمؤمثل عصبوني أمامي (Feedforward Neural Network Optimizer:
FNNO) و من تم تدريبه بشكل مسيق offline لتصغير تابع الكلفة. حافظنا بهذه
الطريقة على نموذج النظام الذي يعد أس
اساً في خوارزمية التحكم التنبؤي للحصول على
الدقة المطلوبة. و تم حل مسألة الأمثلة خلال زمن أسرع من زمن حلها عند استخدام
خوارزميات الأمثلة التقليدية المعتمدة على الحوسبة الرقمية.
تمّ في هذا البحث تقديم طريقة جديدة للتّحكم بمرشح فعّال تفرعي Shunt Active Filter (SAF) و ذلك من أجل إلغاء توافقيات التيار و تعويض الاستطاعة الرديّة , و هذه الطريقة تعتمد على التحكم التنبئي المباشر بالطاقة Predictive Direct Power Control (P-DPC) , و ه
و يدمج بين التحكم المباشر بالطاقة و التحكم التنبئي , فالتحكم المباشر بالطاقة يقوم بالتحكم بالاستطاعة الحقيقية و الاستطاعة الرديّة للحصول على عامل استطاعة واحدي , و عند دمجه بالتحكم التنبئي فإنّ المتحكم يقوم بالتنبؤ بالتصرف المستقبلي للنّظام و ذلك من أجل جميع القيم التي يمكن أن يأخذها شعاع الجهد للمرشح , و يتمّ اختيار أفضل شعاع من أجل العينة القادمة عن طريق تصغير تابع ربح . و تمّ التّحكم بهذا المرشح بوجود حمل لاخطي على الشّبكة , و تمّت محاكاة هذا النظام على الحاسب باستخدام البيئة البرمجيّة Matlab , Simulink and Simpower , و بيّنت النّتائج أنّ هذه الطريقة أدت إلى تخفيض عامل التشوه الكلي للتيار Total Harmonic Distortion (THD%) و الحصول على تيار جيبي و تحسين عامل الاستطاعة بشكل ممتاز .
يَعرض هذا اَلبحث آَلية لَتكييف مَعامل تَوزين إَشارة اَلتحكم فَي تَقنية اَلتحكم اَلتنبؤيَ المُعمَّمة مَع مَطال إَشارة اَلتشويش اَلقابلة لَلقياس وَ المؤثرة عَلى مَدخل تَدفق اَلحمض فَيَ نظام مَُعادلة اَلأيون اَلهيدروجيني. حَيث تَكمن اَلفائدة مَن عَملية
اَلتكييف هذه فَي جَعلَ إشارة اَلتحكم اَلتي تَقود مَُشغِّل تَدفق اَلأساس أَخف سَرعة وَ حِدَّة ( أي أَقل تَغيرا )، وَ الذيَ من شَأنه أَن يَحمي هذا اَلمشغل مَن اَلتلف وَ يطيل عَمره وَ يُقلل مَن تَكاليف صَيانته. تَمَ
رصد فَعالية عَملية اَلتكييف عَن طَريق حَساب مَؤشري تَكامل اَلقيمة اَلمطلقة لَلخطأَ و تكامل اَلقيمة اَلمطلقة لَمشتق اَلإشارة فَي نَتائج عَملية اَلمحاكاة.
