Neste trabalho são discutidos e avaliados métodos de construção de conjuntos de sinais de excitação para identificação de sistemas. Esse estudo é realizado tendo como objetivo aplicações na indústria de processos, particularmente no refino de petróleo. As restrições operacionais da indústria de refino de petróleo estão cada vez mais severas em virtude do aumento da demanda energética, qualidade de derivados, variações de preço de petróleo, concorrência no mercado de derivados e outros fatores econômicos, ambientais e de eficiência energética. Nesse cenário, é crescente o uso de técnicas de controle preditivo por modelos e, consequentemente, a demanda por identificação de plantas de processamento. As características particulares das plantas de processamento e de sua operação impõem restrições ao projeto e à aplicação de sinais de excitação. Vários métodos de construção de sinais encontrados na literatura e outros três propostos neste trabalho são avaliados e comparados com referência ao atendimento a essas restrições. Uma das principais restrições para a aplicação de sinais de excitação para identificação é relativa ao tempo disponível para excitação da planta. Assim, para o bom uso desse período, faz-se necessário garantir o sucesso de um experimento previamente à sua realização. Na literatura, encontram-se várias medidas de desempenho de sinais de excitação possíveis de serem obtidas previamente ao experimento de identificação. Neste trabalho, s~ao propostas duas novas medidas que complementam essas na avaliação dos conjuntos de sinais previamente ao experimento. A eficácia dos métodos de construção e das medidas de desempenho de sinais de excitação é avaliada por meio de simulação de identificação multivariável de duas plantas típicas de refinarias. As conclusões deste trabalho apresentam em síntese essas avaliações, como também sugestões de trabalhos futuros que visam à continuidade da pesquisa desenvolvida aqui. / In this work methods for generating sets of excitation signals for system identification are discussed and evaluated. This study is focused on applications in the process industries, particularly in oil refining. The operational constraints of the oil refining industry are becoming increasingly severe due to increased energy demand, quality of products, oil price variations,market competition and other economic, environmental and energy efficiency factors. In this scenario the use of model predictive control techniques is increasing, thus the demand for plant identification as well. The particular characteristics of the processing plants impose restrictions to the project and application of excitation signals. Various methods for generating signals accessible in the literature and three new others proposed in this work are compared with reference to these restrictions. One of the main constraints for applying excitation signals for identification is relative to the period available for excitation of the plant. Thus, for the proper use of this time interval, it is necessary to ensure the success of an experiment prior to its implementation. In the literature there are several performance measurements for evaluation of sets of excitation signals prior to the experiment. This work proposes two new measures to complement the evaluation. The effectiveness of the generating methods and performance measurements for excitation signals is evaluated by simulation of multivariable identification of two typical oil refining plants. The conclusions of this work briefly present these evaluations, as well as some suggestions of future work for the continuity of the current research.

O Controlador Lógico Programável foi criado na década de 70 para automatizar o acionamento seqüencial de relés em linhas de manufatura, controle e automação de processos do tipo liga/desliga. Eram então equipamentos isolados e dedicados a uma tarefa específica. Os CLP’s evoluíram e hoje incorporam recursos de controle analógico em processos contínuos, estão integrados aos outros equipamentos da fábrica na hierarquia de controle e podem ser facilmente re-configurados através de programação remota em redes industriais proprietárias. O surgimento da Internet e de redes corporativas semelhantes (Intranet) tornou possível o acesso remoto aos equipamentos de controle dos processos usando uma arquitetura aberta. Neste contexto, a Web, com sua interface gráfica intuitiva e universal, é muito indicada para a supervisão remota de processos de chão-de-fábrica. Como equipamentos importantes em automação industrial, os CLP’s seguem essa tendência adquirindo acessibilidade pela Web. Esse trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma IHM (Interface Homem-Máquina) de supervisão de um CLP implementado em software (SoftPLC) em controle de um processo simulado através de uma interface WWW. A proposta servirá também como incentivo a projetos futuros para implementação de uma interface de configuração com CLP real. / The Programmable Logical Controller was introduced in the 70's to replace the relay logic in manufacturing lines and in on/off control. They were devices isolated and dedicated to one specific task. The PLC's evolution introduced analog control capabilities for continuous processes and integrated them with other devices in the factory's control hierarchy, which can be remotely reconfigured through proprietary industrial networks. The appearance of the Internet and similar corporate networks (Intranets) made it possible to remotely access control devices through an open architecture. The browser and its intuitive graphical interface is a natural appeal to the remote supervision of processes in the plant. As important industrial automation equipment, the PLC follow this trend and acquire web accessibility. The objective of this work is the development of a supervising MMI (Man-Machine Interface) using the Web for a SoftPLC in control of a simulated process . It will also be an incentive to the future development of a dedicated configuration module for a real PLC.

Este trabalho inicia descrevendo as principais teorias de laminação que têm sido empregadas nos últimos anos na determinação das condições ideais para operação de laminadores a frio. Estas condições ideais estão ligadas a um conjunto de referências dos controladores do sistema, visando a máxima produtividade do laminador e a melhor qualidade da chapa laminada. As principais contribuições desta tese são: (i) proposta de um novo procedimento não iterativo para a determinação inicial de referências para redução em cada cadeira de um laminador de tiras a frio, originado do algoritmo iterativo do fator beta, introduzido por R. M. Guo; (ii) em seguida, é feito uso do modelo de Bland e Ford para cálculo de força e torque de laminação, utilizando o esquema de reduções sugerido pelo algoritmo de inicialização. A partir deste ponto, emprega-se o algoritmo de otimização de Nelder e Mead. A contribuição da tese para esta fase de otimização consiste na proposta da função objetivo a ser minimizada. Esta função objetivo leva em conta os principais atributos de qualidade e produtividade do laminador, ou seja, espessura, planicidade e utilização de toda a potência disponível, igualmente distribuída por todas as cadeiras; (iii) finalmente, visando garantir máxima precisão para as previsões do modelo, é proposto um algoritmo de otimização para ser utilizado em um esquema de adaptação, tendo em vista as dificuldades de se estimar duas importantes variáveis do processo de laminação: o coeficiente de atrito e o limite de escoamento. São também apresentados resultados obtidos à partir de um laminador tandem de 4 cadeiras, industrial, no qual foram implantados alguns dos métodos propostos. / This work begins describing the main rolling theories which have been employed during the recent years, in order to achieve the ideal conditions for the operation of tandem cold rolling mills. These optimum conditions are connected to a set of references used by the main systems regulators, aiming at getting the best quality of the strip and the maximum productivity of the mill. The main contributions of this thesis are: (i) proposal of a new non-iterative procedure to initial reduction calculation for each stand of a tandem cold mill, based on the iterative beta factor algorithm introduced by R.M. Guo; (ii) Use of Bland and Ford model for roll force and roll torque calculation, starting from the initial reduction schedule proposed by the non-iterative initialization algorithm and optimized by the Nelder and Mead method. The contribution of this thesis for this optimization phase consists in its proposal for an objective function to be minimized. This objective function takes into consideration the main product quality and process productivity attributes, i.e., thickness, flatness and the use of maximum available power, evenly distributed among all stands; (iii) finally, aiming at ensuring maximum precision for the model predictions, it is proposed an optimization algorithm to be used by an adaptation strategy, considering the difficulties to estimates two main rolling mill process variables: friction and yield stress coeficientes. Results extracted from an industrial four stand tandem cold mill, on which some of the proposal theories were implemented, are presented and discussed.

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-09-11T20:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Assis_AdilsonJosede_D.pdf: 6105753 bytes, checksum: 9010c90975f2c752f4b1df55a7471934 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Considerando que a maioria dos processos industriais de interesse da Engenharia Química apresentam certo grau de não linearidade inerente ou introduzido por sistemas de controle automático, surge a importante necessidade de se investigar o desempenho de novas técnicas advindas da inteligência artificial, cujo interesse aqui está nas redes neurais artificiais, capazes de lidar com não linearidades de modo direto. Realizou-se neste trabalho uma ampla revisão bibliográfica referente à identificação e controle de sistemas não lineares. As várias possibilidades de identificação de sistemas dinâmicos utilizando modelos empíricos paramétricos foram apresentadas segundo uma visão unificada, com ênfase nos métodos baseados em redes neurais artificiais. Revisou-se também de modo amplo as principais técnicas de controle desenvolvidas para processos não lineares assim como as principais aplicações reportadas na literatura no âmbito da Engenharia Química. Posteriormente, utilizando-se de dois processos característicos da Engenharia Química, a saber, (1) dois reatores tanques conectados em série, nos quais ocorrem uma reação exotérmica, e com troca térmica; (2) evaporador de duplo efeito; foram discutidas várias possibilidades de identificação e controle utilizando redes neurais, em diversos níveis. Os resultados, obtidos por simulação computacional, mostram o potencial de utilização das redes neurais (na forma NNARX e NNSSIF), especialmente nas técnicas de controle preditivo, onde os melhores resultados foram obtidos. O primeiro sistema considerado possui dinâmica complexa e uma entrada e uma saída apenas (SISO), sendo que o segundo sistema possui múltiplas entradas e saídas (MIMO). Unindo técnicas advindas da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, métodos clássicos de identificação e a moderna teoria de controle, mostrou-se como estas metodologias podem ser utilizadas com sucesso na busca de melhores desempenhos dos processos químicos sob a ação do controle automático / Abstract: Considering that most of the industrial processes of interest to Chemical Engineering present a certain degree of inherent non-linearity or one introduced by systems of automatic control, an important necessity of inquiring about the performance the new techniques derived from artificial intelligence, whose interest here is in the artificial neural networks, capable of dealing with non-linearity in a straightforward way. It was made in this work a thorough bibliographical review related to the identification and control of non-linear systems. The various possibilities of identification of dynamic systems using parametric empirical models were presented according to a unifying view, with emphasis in the methods based on artificial neural networks. The main control techniques developed for non-linear processes as well as the main uses reported in literature on the Chemical Engineering field were also thoroughly reviewed. Afterwards, making use of two processes typical ofthe Chemical Engineering, (1) two tanks reactors connected in series, in which a exothermal reaction occur, with thermal exchange; (2) double effect evaporator; various possibilities of identification and control using neural networks were discussed, in several levels. The results, obtained through computer simulation, show the potential usage of neural networks (in the form NNARX and NNSSIF), especially in the techniques of predictive control, where the best results were obtained. The first system taken into account has complex dynamics and Single Input, Single Output (SISO), whereas the second system has Multiple Input, Multiple Output (MIMO). Uniting techniques derived from artificial intelligence, such as artificial neural networks, classic methods of identification and the modem theory of control, it was shown that these methodologies can be successfully used in the search for better performances of chemical processes under the action of automatic control / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Os processos industriais, em geral, estão sujeitos à presença de distúrbios não medidos, estas perturbações influenciam diretamente na eficiência do processo de produção e na qualidade de seus produtos finais. Essas razões tornam a presença de distúrbios não medidos um dos principais problemas de controle tornando-os, assim, um importante elemento na teoria de controle. Porém, existe um problema fundamental no que envolve o estudo destes sinais uma vez que o comportamento temporal dos distúrbios não medidos não é precisamente conhecido nem é possível sua medição direta em tempo real. Em virtude desses aspectos o presente trabalho propõe uma metodologia capaz de estimar o distúrbio não medido presente em uma malha de controle SISO a partir de dados de processo em condição normal de operação, da estrutura e dos parâmetros de ajuste do controlador. São propostas também outras duas metodologias que utilizam o conhecimento do distúrbio não medido estimado, uma delas realiza a identificação do modelo da planta e a outra prediz o potencial de redução de variabilidade, levando em consideração o distúrbio não medido estimado, o modelo da planta identificado e a real estrutura do controlador em operação. A metodologia foi analisada através de estudos de casos envolvendo modelos de planta de primeira e segunda ordem com e sem tempo morto. Através dos resultados foi possível observar uma boa capacidade de estimação dos distúrbios não medidos assim como uma boa qualidade no modelo da planta identificado, via metodologia proposta, medida através de sua capacidade em reprodutibilidade do modelo real da planta e uma boa capacidade de predição da redução de variabilidade das malhas de controle decorrentes de alterações no ajuste do controlador. / Industrial processes are subject to the presence of unmeasured disturbances and their consequent effects. These disturbances have direct influence on the production process progress and the quality of their products. These reasons make the presence of unmeasured disturbances a problem into control theory. However, there is a fundamental problem to study these signals, since the temporal behavior of unmeasured disturbances is not precisely known and its measurement is not possible directly in real time. Due to these aspects, this paper proposes a methodology to estimate the unmeasured disturbance present in a SISO control loop from normal operating data, the controller structure and its tuning parameters. It proposes also two other methodologies that use the knowledge of the unmeasured disturbance estimate. One of these approaches performs the identification of the plant model and the second computes the potential variability reduction estimated taking account the unmeasured disturbance estimate, the identified plant model and the real controller structure. The methodology was analyzed by some case studies involving plant models of first and second order with and without dead time and different unmeasured disturbances. Through the results we observed a good ability to estimate the unmeasured disturbances, as well as a good quality of the identified plant model, measured by its ability to reproduce the actual plant model and a good ability to predict the reduction of the control loop variability obtained by changes on the controller tuning.

O presente trabalho tem por objetivo analisar, sob o ponto-de-vista administrativo, a situação de um Núcleo de Informações Tecnológicas (NiET), identificando suas características atuais e seu potencial, e propor um sistema de informações que privilegie a operação de suas principais funções internas. Como método de pesquisa, utilizou-se a Pesquisa-Ação. O sistema de informações proposto é composto por módulos orientados para organização dos dados internos e para controle dos processos e informações dos projetos de pesquisa executados na Fundatec. O estudo apresenta como resultados a definição da estrutura e das rotinas de trabalho do NiET, bem como a avaliação de perspectivas para seu desenvolvimento. / The objective of this research is to analyse, from the administrative point of view, the situation o the NiET. lt identifies its actual characteristics and its potencial, and proposes an information system in which the main functions of the Nucleus are considered. Action-Research was used as the research method. The proposed informatyion system is composed by three modules oriented to the organization of the internai data and to the contrai of processes and informations utilized by the research projects developed in Fundatec. The results presented by the study are the definition of the structure and the work procedures of NiET, as well as an assessment of the perspectives for its improvement.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para identificar os modelos de canais da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos, ou MPC (Model Predictive Control), baseado nas técnicas de auditoria e diagnóstico deste tipo de controlador propostas por BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) e CLARO (2016). A metodologia desenvolvida contempla dois métodos distintos. O primeiro, chamado método direto compensado, tem como base o método direto de identificação em malha fechada (LJUNG, 1987)e compensa cada saída medida do processo de modo a se reter apenas a contribuição do canal que se deseja identificar. O segundo, chamado método do erro nominal, utiliza a definição de saída nominal do processo, proposta por BOTELHO et al. (2015), como métrica para se quantificar o quão próximo o modelo está do comportamento da planta através da minimização do erro nominal. Os métodos foram aplicados ao sistema de quatro tanques cilíndricos (JOHANSSON, 2000) para dois cenários distintos, sendo o primeiro um sistema 2x2 em fase não mínima contendo um MPC trabalhando com setpoint e o segundo um sistema 4x4 em fase mínima com o MPC atuando por faixas. Para o sistema 2x2, se avaliou a influência da localização do canal discrepante (dentro ou fora da diagonal principal da matriz dinâmica de transferência) na eficácia dos métodos. Para o sistema 4x4, o estudo foi voltado para a eficácia dos métodos frentes a controladores que atuam dentro de limites para as variáveis. Os modelos identificados foram comparados pela capacidade de identificar um modelo que capturasse o zero de transmissão da planta e o RGA dinâmico, par ao sistema 2x2, e pelas respostas degrau e diagrama de Bode para o sistema 4x4. O método direto compensado resultou em baixo erro relativo no valor do zero para a discrepância na diagonal principal da matriz dinâmica e alto valor quando a discrepância se encontrava fora da diagonal principal. O método do erro nominal, por sua vez, foi capaz de identificar um modelo cujo zero de transmissão possuía baixo erro relativo frente ao zero da planta em ambos os cenários. No cenário do controlador atuando por faixas, os métodos propostos obtiveram melhores estimativas dos modelos quando comparados com o método concorrente, uma vez que apresentou alto percentual de aderência das saídas simuladas com as saídas medidas. Em todos os cenários estudados, o método do erro nominal se mostrou capaz de identificar um modelo mais robusto, pois este apresentou RGA dinâmico compatível com a planta em todo o range de frequências analisado. / The objective of this dissertation is to develop a method to identify the model for the channel of the dynamic matrix that are affecting the performance of model predictive controllers (MPC), based on the assessment and diagnosis techniques for this type of controller proposed by BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) and CLARO (2016). The proposed methodology includes two different methods. The first, called the compensated direct method, is based on the closed-loop direct identification method (LJUNG, 1987) and compensates each process measured output in order to retain only the contribution of the channel being identified. The second, called nominal error method, uses the definition of the process nominal output, proposed by BOTELHO et al. (2015), as a metric to quantify how close the model is to the actual plant behavior by minimizing the nominal error. The proposed methods were applied to the quadruple-tank system (JOHANSSON, 2000) for two distinct scenarios, the first being a nonminimum-phase 2x2 system containing a MPC working with setpoint and the second a minimum-phase 4x4 system with the MPC working by ranges. For the 2x2 system, the influence of the model mismatch location (inside or outside the main diagonal of the dynamic transfer matrix) on the effectiveness of the methods was evaluated. For the 4x4 system, the study was focused on the effectiveness of the methods with controllers that operate within limits for the variables. The identified models were compared by the capability of identifying a model with accurate plant transmission zero and dynamic RGA, for the 2x2 system, and by the step responses and Bode diagram for the 4x4 system. The compensated direct method resulted in low relative error in the value of the transmission zero for the model mismatch located in the main diagonal of the dynamic matrix and high relative error when the mismatch was outside the main diagonal. On the other hand, the nominal error method was able to identify a model whose transmission zero had low relative error against the plant zero in both scenarios. In the scenario of a controller working by range, the proposed methods obtained better estimates of the models when compared to the concurrent method, since it presented a high percentage of adherence of the simulated outputs with the measured outputs. In all the studied scenarios, the nominal error method was able to identify a more robust model, since it presented dynamic RGA compatible with the plant in the entire range of analyzed frequencies.

O propósito desta Tese é realizar o estudo da implementação do controle avançado do tipo controle preditivo baseado em modelo (MPC) e otimização em tempo real (RTO) em uma unidade de processo industrial usando como ferramentas softwares comerciais de simulação e otimização de processos. As soluções propostas podem ser consideradas como estratégias de integração entre RTO e MPC de uma e duas camadas. Na estratégia de duas camadas, a camada superior que considera um modelo rigoroso não linear do processo computa e envia targets otimizantes à camada dinâmica do MPC, que computa as ações de controle necessárias para alcançar esses targets e estabilizar o processo. Na estratégia de uma camada, mais conhecida como MPC econômico, temos a inclusão do gradiente da função econômica na função custo do controlador preditivo. Ambas as estratégias foram estudadas e suas implementações na coluna de destilação de propeno/propano com integração energética da unidade de produção de propeno da refinaria de Capuava da Petrobras foram simuladas. Este estudo foi realizado em varias etapas. Primeiro, uma simulação dinâmica do processo foi realizada usando o simulador dinâmico SimSci Dynsim® para ser usada como uma planta virtual que também foi usada para a identificação dos modelos usados nos controladores preditivos. Segundo, os algoritmos de controle avançado foram desenvolvidos em Matlab® baseados no controlador preditivo de horizonte infinito (IHMPC), no controlador preditivo robusto (RIHMPC) e no MPC econômico. Terceiro, o algoritmo de RTO foi desenvolvido no pacote de otimização em tempo real Simsci ROMeo®, onde o modelo rigoroso não linear do processo foi implantado incluindo as etapas de simulação, reconciliação de dados e otimização. Quarto, modificações e adaptações dos algoritmos e rotinas desenvolvidas foram feitas para permitir a comunicação de dados em tempo real usando o protocolo de transferência de dados OPC entre Matlab®, Simsci Dynsim® e Simsci ROMeo ®. Finalmente, foram desenvolvidos o sequenciamento e automação dos algoritmos tanto para leitura e escritura de dados, assim como, para a rotina do RTO. Para todas as estratégias propostas nesta Tese, foram incluídos exemplos de simulação representativos onde se pode evidenciar a estabilidade e convergência das estratégias propostas, chegando-se à conclusão que as estruturas propostas de RTO/MPC podem ser implementadas no sistema real. / The aim of this Thesis is to study the implementation of advanced control, specifically, Model Predictive Control (MPC) and real time optimization (RTO) in an industrial process system using tools such as commercial software for process simulation and optimization. The proposed solutions can be considered as integration strategies of RTO and MPC with one and two layers. In the two layer approach, the upper layer that considers a rigorous non-linear steady-state model of the process computes optimizing targets that are sent to the dynamic layer that are based on the MPC, which computes the necessary control actions to reach those targets and stabilize the process system. In the one layer strategy, also called as Economic MPC, the gradient of the economic function is included in the cost function of the predictive controller. Both strategies were studied and their implementation in the energy-recovery propylene/propane splitter system of the propylene production unit at the Capuava Refinery of Petrobras was simulated. In order to accomplish this objective, the work was developed in several steps. Firstly, a dynamic simulation of the process was built in the dynamic simulator Simsci Dynsim® so that it could be used as a virtual plant in which the model identification could also be performed. Secondly, the advanced control algorithms were developed in Matlab® based on the Infinite Horizon Model Predictive Control (IHMPC), the robust predictive controller (RIHMPC) and the Economic MPC. Thirdly, the RTO algorithm was developed in the real-time optimization package Simsci ROMeo®, where the non-linear rigorous model of the process was built including the stages of simulation, data reconciliation and optimization. Fourthly, modifications and adaptation of the developed algorithms and routines were included to allow the real-time data communication considering the OPC data transfer protocol between Matlab®, Dynsim® and ROMeo ®. Finally, a sequence of algorithms was developed and automated for data reading and writing, as well as, for the RTO sequence. For all the strategies developed in this Thesis, representative simulation examples were presented in order to show the closed-loop stability and convergence of the proposed approaches, leading to the conclusion that the proposed RTO/MPC structures can be implemented in the real system.

Este trabalho visa o desenvolvimento de uma metodologia para a re-identificação do modelo usado em controladores preditivos (MPC) desenvolvidos em uma estrutura em duas camadas: uma camada estática que calcula os targets para as variáveis manipuladas e uma dinâmica que implementa os targets para as entradas. Espera-se que esse procedimento de reidenticação seja acionado sempre que for observada uma significativa degradação do modelo de controle do processo. Neste trabalho assume-se que a re-identicação do modelo deve ser realizada em malha fechada. No método aqui proposto, admite-se que o código fonte do programa do controlador preditivo não está disponível, e conseqüentemente, o método proposto não deve requerer qualquer modificação no código fonte. No método aqui proposto, o sinal de excitação é introduzido através dos coeficientes da função objetivo da camada estática que calcula os targets para as entradas. O método proposto é testado por simulação em dois processos diferentes. O primeiro processo é uma coluna de destilação para a qual estão disponíveis vários modelos lineares obtidos em diferentes condições operacionais. O segundo processo aqui estudado é um reator químico não linear que deve ser representado localmente por um modelo linear. / This work aims at the development of a methodology to the re-identification of the model to be used in a MPC, which is developed in a two layers structure: a target calculation layer and a dynamic layer where the targets to the inputs are implemented. It is expected that the reidentification procedure should be started whenever it is observed a significant degradation of the process model. Here, it is assumed that the model re-identification is to be performed in closed-loop. In the method proposed here, it is assumed that the source code of the MPC controller is not available, and consequently, the proposed method should not require any modification the source code. In the method proposed here, the excitation signal is introduced through the coefficients of the objective function of the target calculation layer. The proposed method is tested by simulation in two different processes. The first one is a distillation column where several linear models obtained at different operating conditions are available. The second process studied here is a nonlinear chemical reactor that is locally represented by a linear model.

Made available in DSpace on 2011-03-23T21:19:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Item created via OAI harvest from source: http://www.bdtd.ufpa.br/tde_oai/oai2.php on 2011-03-23T21:19:12Z (GMT). Item's OAI Record identifier: oai:bdtd.ufpa.br:50 / ALBRAS - Alumínio Brasileiro S.A. / This work describes a data analysis system, which generates an intelligent aluminum fluoride (AlF3) addition strategy for electrolytic cells. The project is based on Fuzzy logic concepts, wherein the knowledge accumulated by the process specialist is translated in a qualitative manner into a set of linguistic rules such as: IF<condition> THEN<action>. The use of this fuzzy technique for fluoride addition control seeks to explicitly represent an implicit knowledge, retained by the cell operators of the electrolytic cells. Due the conventional system not to contemplate the variations of the phenomena that they involve the dynamics of the process, a controller fuzzy was implemented in the real system for taking of decisions, using the minimum model of Mandani. Based this model, the process variables to input fuzzy system, such as bath temperature and fluoride of aluminum were manipulated to estimate the tendency up and down, through the Method of Least Squares(MLS). The controller fuzzy is applied to calculate the amount of fluoride of aluminum (AlF3) to be added in the electrolytic cells in an automatic way without the need of the the specialist?s of the process intervention. The use of a fuzzy control system is justified by the fact of not having an available dynamic model for aluminum fluoride addition process in electrolytic cells. This lack of modeling is due to the great complexity of the phenomena involved in a cell, which are thermodynamic and electromagnetic processes linked together. / Este trabalho descreve um sistema de análise de dados com a finalidade de gerar um sistema de controle utilizando técnica inteligente para adição de fluoreto de alumínio (AlF3) em fornos de redução de alumínio. O projeto baseia-se nos conceitos de lógica fuzzy, nos quais o conhecimento acumulado pelo especialista do processo é traduzido de maneira qualitativa em um conjunto de regras linguísticas do tipo SE<condição> ENTÃO<ação>. A utilização desta técnica inteligente para o controle de adição de fluoreto busca representar explicitamente um conhecimento qualitativo, detido pelos operadores de cubas eletrolíticas. Devido o sistema convencional não contemplar as variações dos fenômenos que envolvem a dinâmica do processo, um controlador fuzzy foi implmentado no sistema real para tomadas de decisões, utilizando o modelo mínimo de Mandani. Baseado neste modelo, as variáveis de processo para a entrada do sistema fuzzy, tais como temperatura de banho e percentual de fluoreto foram manipuladas para estimar a tendência de subida e descida, respectivamente, através do método mínimos quadrados(MMQ). O controlador fuzzy é aplicado para calcular a quantidade de fluoreto de alumínio (AlF3) a ser adicionado na cuba eletrolítica de forma automática sem a necessidade da intervenção do especialista do processo. A motivação para o uso de um sistema de controle fuzzy se deve ao fato de não se ter disponível um modelo dinâmico do processo de adição do fluoreto na cuba eletrolítica. Esta falta de modelagem se deve ao fato de grande complexidade dos fenômenos envolvidos em uma cuba que são processos termodinâmicos e eletromagnéticos acoplados.