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Estimação de Parâmetros, Inferência e Controle de Propriedades de Qualidade de um Processo de Copolimerização de EtenoNogueira, Idelfonso Bessa dos Reis 30 April 2016 (has links)
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Dissertação_Idelfonso_Nogueira_VF.pdf: 3403905 bytes, checksum: 7d72015c2e2a00dadc3131d5e9abbb57 (MD5) / FAPESB / A estimação de parâmetros de modelos de polimerização nem sempre é uma tarefa
trivial. Normalmente tais modelos configuram-se com dezenas de parâmetros, com
alguns deles correlacionados entre si. O excessivo número de parâmetros e as possíveis
correlações dificultam a resolução do problema de otimização associado à estimação.
Além disto, a falta de informações sobre alguns sistemas e a obtenção de dados
industriais tornam esta tarefa ainda mais complexa.
A primeira parte deste trabalho tem por objetivo apresentar a estimação dos
parâmetros de um modelo para a copolimerização de eteno em solução com
comonômero e catalisadores para a produção de polietileno linear de baixa densidade
(PELBD). O problema da estimação destes parâmetros foi solucionado através da análise
de estimabilidade do sistema. De um número inicial de 69 parâmetros a análise
possibilitou uma redução para 28 parâmetros a serem estimados. Por fim, o modelo foi
validade a partir de dados obtidos do histórico operacional da planta.
A estimação dos parâmetros e a validação de tal modelo possibilitou o estudo da
inferência e do controle da qualidade do processo. Em relação à inferência foi proposto
o desenvolvimento de modelos empíricos baseados nas redes neurais artificiais para
realizarem a predição online do índice de fluidez e da densidade da resina produzida. O
modelo empírico foi desenvolvido a partir de dados gerados pelo modeloV
fenomenológico. Os resultados demonstram que o modelo é capaz de representar com
eficiência o comportamento dinâmico das variáveis preditas.
Por fim, o problema de controle de qualidade da resina polimérica foi abordado. Três
propostas de controle foram desenvolvidas e comparadas entre si, o controle preditivo
baseado em modelos (MPC), o controle preditivo de horizonte de predição infinito
(IHMPC) e o controle preditivo robusto baseado em modelos (RIHMPC). Os resultados
demonstraram que o RIHMPC consegue controlar o processo de forma mais eficiente
do que os demais controladores analisados.
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