Modélisation du comportement dynamique d’un système chimique par les réseaux de neurones

Abstract

تعتبر الخلايا العصبية المادية الداعم للذكاء الفيزيائي فهي تساعد على فهم ومعرفة كيفية استخدامه لتمكن من تحقيق أهداف لا يمكن تصورها. الشبكات العصبية الاصطناعية صنعت انطلاقا من الخلايا العصبية البيولوجية وهي مستوحاة من الجهاز العصبي, ويتم إعدادها لعمليات معالجة الإشارات والتحكم في العمليات, و تقوم بانجاز أسس الرقابة الذكية للأنظمة الفيزيائية المعقدة, الغير الخطية و الغير ثابتة. قدرة هذه الخلايا على التعلم تجعل هذه المهام والوظائف أكثر قوة واستقلال. الهدف من دراستنا هي نمذجة نظام ديناميكي من قبل الشبكة العصبية حيث اخترنا لنمذجة السلوك الديناميكي مفاعل مستمر به تفاعل من الدرجة الأولى, بعد تحديد هذه العملية تم إنشاء قاعدتين الأولى للتعلم والثانية من اجل الاختبار. وأظهرت نتائج المحاكاة أن النموذج المطور يحاكي عملية مرضية جدا للمفاعل.

Neurons are considered as the physical medium of intelligence. They fascinate because understanding and knowing how to use intelligence makes it possible to achieve unimaginable goals. Artificial neural networks made from formal neurons are thus inspired by the nervous system, they are developed for signal processing and process control. The aim of our study is to model a dynamic system by this type of model. We have chosen to model the dynamic behavior of a perfectly stirred continuous reactor in which a first order reaction takes place. After identification of the process, two databases were generated: one for learning and one for testing. The simulation results showed that the model simulates the operation of the reactor very satisfactorily.

Les neurones sont considérés comme le support de physique de l’intelligence. Ils fascinent car comprendre et savoir utiliser l’intelligence permet de réaliser des buts inimaginables. Les réseaux de neurone artificiels réalisé à partir de neurones formels sont ainsi inspirés du système nerveux, ils sont développés pour le traitement du signal et de contrôle des procédés. L’objectif de notre étude est de modéliser un système dynamique par ce type de modèle. Nous avons choisi de modéliser le comportement dynamique d’un réacteur continu parfaitement agité dans lequel une réaction de premier ordre se déroule. Après identification du procédé, deux bases de données ont été générées : une pour l’apprentissage et une pour le test. Les résultats des simulations ont montré que le modèle développé simule de façon très satisfaisante le fonctionnement du réacteur