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Neuronal Modeling of a Two Stages Anaerobic Digestion Process for Biofuels Production

机译：生物燃料生产的两个阶段厌氧消化过程的神经元建模。

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The biological processes for biofuels generation are highly nonlinear systems submitted to external disturbances and parameter uncertainties which require estimation, control and optimization strategies to maintain stability and optimal production. In this work, a nonlinear neural network for unknown nonlinear systems in the presence of external disturbances and parameter uncertainties is proposed. The objective is to estimate unmeasurable complex variables in a two continuous stages anaerobic digestion process for hydrogen and methane production. Simulation results are presented, where it is demonstrated that the neural model is efficient to calculate complex dynamics of the process in presence of disturbances. As future work, control and optimization algorithms based on the neural model can be developed to biofuel production optimization.
机译：生物燃料生产的生物过程是高度非线性的系统，容易受到外部干扰和参数不确定性的影响，这需要估计，控制和优化策略来保持稳定性和最佳生产。在这项工作中，针对存在外部干扰和参数不确定性的未知非线性系统，提出了一种非线性神经网络。目的是在两个连续阶段的厌氧消化过程中，估计氢气和甲烷的生产过程中无法测量的复杂变量。给出了仿真结果，其中证明了神经模型在存在干扰的情况下可有效地计算过程的复杂动力学。随着将来的工作，可以将基于神经模型的控制和优化算法开发为生物燃料生产优化。

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