A identificação de modelos consiste na atividade de construir modelos matemáticos representativos de sistemas reais. Diversas técnicas estão disponíveis para a sua realização, as quais dependem do nível de informação preliminares disponíveis referentes ao sistema em estudo. Neste trabalho técnicas de identificação caixa-cinza, as quais utilizam estruturas de modelos fenomenológicos e dados experimentais foram estudadas, dando enfoque a duas etapas principais: análise de identificabilidade e estimação de parâmetros. A análise de identificabilidade é uma ferramenta fundamental na identificação e deve preceder a etapa de estimação dos parâmetros. Seu objetivo é verificar, a partir de uma estrutura e de dados experimentais quais parâmetros de um modelo podem ser identificados. Neste trabalho as principais metodologias disponíveis na literatura foram analisadas. Posteriormente, foi desenvolvida uma nova metodologia, fundamentada em conceitos de teoria de controle, a qual visa suprir as limitações inerentes aos demais métodos estudados. A estimação dos parâmetros foi realizada considerando dois métodos de otimização dinâmica distintos: o método single-shooting e método simultâneo. Além disso, nesta mesma etapa diferentes formulações de função objetivo foram testadas, verificando o efeito da minimização do quadrado da derivada do erro e comparando com a abordagem tradicional, a qual não faz uso da derivada. Para ilustrar e testar a aplicação das metodologias, dois estudos de caso foram analisados: Reator de Fermentação Alcóolica Contínua e Reator Semi-Batelada de Williams-Otto. Em ambos os casos, os dados experimentais foram gerados a partir da simulação do modelo sob parâmetros, condições operacionais e inferências conhecidas, a fim de se verificar o efeito de cada uma destas peculiaridades. Para consolidar os estudos desenvolvidos, uma aplicação real também foi testada através da identificação do modelo de um reator de polimerização de PEAD utilizando dados de uma planta industrial. / Model identification is the activity of constructing representative mathematical models of real systems. Several techniques are available for its completion, which depend on the level of information available about the studied system. In this work techniques for gray-box identification, which use both phenomenological models and experimental data, were studied by focusing on two main steps: identifiability analysis and parameter estimation. Identifiability analysis is a fundamental tool in the identification process and must precede the parameter estimation. Your goal is to verify, from a model structure and experimental data which parameters of a model can be identified. In this work the most important methodologies available in the literature were analyzed. Subsequently, a new methodology was developed, based on concepts of control theory, which aims to overcome the limitations inherent in other methods. The parameters estimation was made considering two distinct dynamic optimization methods: the single-shooting method and simultaneous method. Furthermore, in this same step, several formulations of objective function were tested, checking the effect of minimizing the square of the derivative of the error when compared to the traditional approach, which does not make use of the derivative. To elucidate the methodology, two case studies were proposed: Continuous Alcoholic Fermentation Reactor and Williams-Otto Semi-Batch Reactor. In both cases, the experimental data were generated from the simulation of the model under know parameters, operational conditions and inference in order to verify the effect of each of these peculiarities. To consolidate the studies developed a real application was also tested, and this identifies the model of a polymerization reactor HDPE using data from an industrial plant.

Devido aos constantes avanços computacionais, bem como o desenvolvimento de eficientes métodos para a solução de problemas de otimização não-lineares, tem-se tornado interessante a realização de otimização em tempo real e como conseqüência o uso de estimadores on-line em processos químicos não lineares. Neste sentido, a atualização automática de modelos de processos torna-se interessante permitindo a realização de estimativas em tempo real de variáveis infreqüentemente medidas e/ou imensuráveis e de variáveis estados e parâmetros desconhecidos que são variantes no tempo. Usualmente, a atualização automática de modelos é feita baseado em algumas variáveis secundárias que são medidas on-line, como temperatura, pressão, composição e vazão. Nos estimadores baseados no filtro de Kalman, como o EKF e CEKF, os esforços computacionais são relativamente pequenos, variando de um simples cálculo algébrico de um ganho, por exemplo, o EKF, até a resolução de problema de otimização quadrático, como exemplo o CEKF. Estes pequenos esforços computacionais permitem rápidos resultados com relativa acuracidade, mas estes estimadores baseados no filtro de Kalman podem falhar quando o sistema tem acentuada não-linearidade, por exemplo. De outra maneira, a formulação MHE é capaz de tratar uma vasta gama de sistemas não-lineares, como aqueles que têm inversão do sinal de ganho de acordo com o ponto de operação. No entanto, na formulação MHE tem-se a necessidade de se resolver um problema NLP não convexo com muitas equações de desigualdade e graus de liberdade, e como conseqüência o tempo de processamento torna-se maior que o tempo de amostragem, fazendo impraticável a execução de ações de controle sobre o sistema em tempo real. Assim, é necessário a implementação de eficientes técnicas para resolver de maneira rápida os problemas de otimização dinâmica envolvidos na formulação MHE. Neste trabalho as estratégias seqüencial e simultânea são exploradas, almejando-se a aceleração da solução dos estágios de integração e otimização dinâmica do estimador MHE, permitindo uma ampla avaliação entre o estimador MHE e os estimadores baseados no filtro de Kalman. Os estimadores foram aplicados para sete estudos de caso, como a planta de quatro tanques cilíndricos, o modelo do reator isotérmico com a reação de van de Vusse e o modelo de um CSTR exotérmico instável. A partir dos resultados, as vantagens e desvantagens da formulação via horizonte móvel são discutidas de modo a justificar o elevado esforço empregado na avaliação e projeto deste, comparado com os estimadores EKF e CEKF, quando o sistema tem acentuada não linearidade, incertezas no modelo e distúrbios e/ou ruídos nas medições. / Due to the constant computational advances, as well as the development of efficient methods for solving nonlinear optimization problems, it has become interesting to carry out dynamic optimizations in real time and the consequent use of on-line estimators on nonlinear chemical processes. In this framework, the automatic updating of process models becomes attractive to allow the accomplishment of real-time estimates of unmeasured or infrequent-measured variables, states variables and unknown or time-variant model parameters. Usually, the process model updating is made based on some auxiliary variables that are measured on-line, such as temperature, pressure, composition, and flow rate. In the traditional Kalman filter-based estimators, such as EKF and CEKF, the computational efforts are relatively small, ranging from a simple algebraic calculation of a gain, as in the EKF case, to the resolution of a quadratic optimization problem, like in the CEKF case. These small computational efforts allow faster results with relative accuracy, but these Kalman filter-based estimators may fail when the system has meaningful nonlinearities. On the other hand, the MHE formulation is able to treat a large range of nonlinear systems, as those that have the gain sign inversion according to the operating point. However, it has the necessity to solve possible non-convex NLP problem with many inequality equations and degrees of freedom, and as consequence, the processing time may become larger than the sampling time, making impracticable the execution of the control actions over the system in real time. Thus, it is necessary to implement efficient techniques to solve in a fast way the integration and dynamic optimization problems embedded in the MHE formulation. In this work, sequential and simultaneous strategies are explored to solve the estimators, aiming to speed up the solution of the integration and dynamic optimization stages, allowing a comprehensive evaluation between MHE and Kalman filter-based estimators. The estimators were applied to seven case studies, like the quadruple tank system, van de Vusse isothermal CSTR model and a more non-linear and unstable exothermal CSTR model. From the results, the advantages and drawbacks of the moving horizon formulation are brought up to justify the high effort spent in the design and evaluation phases, compared to the EKF and CEKF estimators, when the system has relatively high nonlinearities, model uncertainties and measurement disturbances.

A identificação de sistemas em malha fechada assume papel importante no contexto atual, já que reduz o custo operacional do processo de identificação no estágio de testes, evitando, por exemplo, a geração de produtos fora de especificação. Entretanto, requer uma série de cuidados especiais no tratamento dos dados a serem analisados para a obtenção dos modelos. Nesta dissertação um estudo acerca da identificação de sistemas monovariáveis lineares a partir de dados de operação em malha fechada, avaliando diferentes métodos e técnicas de identificação em malha fechada já consolidados é apresentado. Um novo método, recentemente proposto por Agüero (2005), o Virtual Closed Loop ouMétodo da Malha Virtual, que consiste na adição e remoção virtual de um controlador à malha analisada, de forma a filtrar a ação de controle real em um procedimento totalmente offline, é estudado em detalhes e uma adaptação é realizada na metodologia, com a simplificação do filtro virtual e forma de obtenção do modelo da malha aberta. O desenvolvimento e estudo da metodologia estão baseados em uma série de sistemas SISO distintos, com dinâmicas variáveis. Além disso, diferentes cenários com características peculiares são aplicados ao estudo, como distúrbios não medidos e ruído de medição, ilustrando de forma simples possíveis comportamentos dinâmicos encontrados em plantas industriais. / The identification of closed loop systems has taken on an important role in the current context, since it reduces the operational costs of the identification process in the testing stage, thus avoiding, for instance, the creation of non-specified products. However, it requires special care in the treatment of data to be analyzed for the obtainment of models. In this work, we present a study on the identification of linear models from closed loops operational data, evaluating different consolidated methods and techniques of closed loop identification. A new method is studied in detail in this work: the Virtual Closed Loop, which was proposed by Agüero (2005). It consists of the virtual addition and removal of a controller to the analyzed loop, so as to filter the input of the system in a completely offline procedure. It is also presented modifications on this methodology resulting in an simplification of the virtual filter and in the ways to obtain the open loop model. The development and study of this methodology are both based on different SISO systems, with variable dynamics. Other interesting characteristics, peculiar to the study, are considered in this work, as noise and dither signals. It illustrates, in a simple way, possible dynamic behavior patterns found in industrial plants.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-07-12T10:19:07Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 20515091 bytes, checksum: 75c60f080e8a6903936327ce8ea0a90d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-12T10:19:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 20515091 bytes, checksum: 75c60f080e8a6903936327ce8ea0a90d (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / O presente trabalho objetivou-se na construção de um sistema automático de alimentação de biomassa para um gaseificador com reator do tipo concorrente. O processo de gaseificação apresenta-se como uma alternativa sustentável às fontes de energia não renováveis, causando menor impacto ambiental na geração de energia térmica ou elétrica. Porém, os reatores menores não apresentam um sistema contínuo de geração de energia, pois eles gaseificam apenas o que está contido internamente no reator. Quando essa carga de biomassa acaba é necessário abrir o gaseificador e enche-lo novamente, o que reiniciaria o processo. Portanto, para utilização na maioria das aplicações, a disponibilidade de energia térmica ou elétrica é necessária continuamente. Outra aplicação do sistema automático na alimentação é a facilidade de operação, ajudando a disseminar a tecnologia da gaseificação de biomassa. Com o problema exposto, foi feita a automação do processo de alimentação de biomassa, utilizando para isso, componentes de automação e instrumentação industrial. A lógica da alimentação da biomassa foi implementada em um controlador lógico programável (CLP) e sensores e atuadores serão responsáveis por passar informações do processo ao CLP e vise-versa. Foram feitos três testes para que pudesse ser observado o comportamento do sistema e também verificar a influência deste na gaseificação como um todo. Os resultados encontrados foram satisfatório para todos os testes, sendo que o sistema de automação proporcionou maior facilidade de operação do reator e a geração de gás combustível apresentou-se de forma intermitente, sem a necessidade de intervenção de operadores, excetuando para o enchimento do silo de armazenamento. O gás gerado apresenta boa qualidade e com PCI dentro dos valores teóricos esperados, sendo possível a aplicação na geração de energia térmica e elétrica em qualquer atividade agrícola. / This work aimed to the construction of an automatic biomass supply system for a gasifier with competitor type reactor. The gasification process is presented as a sustainable alternative to non-renewable energy sources, causing lower environmental impact to generate heat or electricity. However, the smaller reactors do not have a continuous system of power generation, they gasify just what is contained inside the reactor. When this biomass load just need to open the gasifier and fills it again, this would reinitiate the process. Therefore, for use in most applications the availability of thermal or electric energy is required continuously for the whole time, another application of the system in automatic feeding is ease of operation helping to spread the biomass gasification technology. With the exposed problem, the automation of the biomass feeding process was performed, using for this, automation components and industrial instrumentation. The biomass supply system logic was implemented in a programmable logic controller (PLC), and sensors and actuators will be responsible for passing process information to the PLC and vise- versa. Three tests were made for be observed system behavior and also check the influence of this on gasification as a whole. The results were satisfactory for all tests, with the automation system provided higher reactor ease of operation and the generation fuel gas, has performed intermittently without the need for operator intervention only for filling the storage silo. The generated gas made up of good quality and PCI within the theoretical expected values and practical application in the generation of thermal and electrical energy in any agricultural activity.

Atualmente, os avanços tecnológicos, principalmente nas áreas de controle e automação, facilitam a inclusão de alarmes em sistemas de supervisão de plantas industriais. É possível incluir um número quase que ilimitado de alarmes com variação de tipos para cada ponto de medição de um processo. Consequentemente, o volume de informações cresce significativamente e isso pode ser prejudicial, uma vez que limita a habilidade do operador no gerenciamento de anomalias e pode exceder sua capacidade de realizar ações eficazes durante o funcionamento do processo. Este trabalho apresenta um estudo sobre modelagem semântica de contexto e utiliza uma base histórica de informações de eventos para análise de padrões. Dessa forma, o intuito é, por meio dos dados de contexto, obter conhecimento útil para inferência e determinação da situação. Uma aplicação real onde são investigados eventos ocorridos em uma planta de uma usina térmica de geração de energia elétrica é usado como estudo de caso para aplicar as ideias desenvolvidas bem como para validar a proposta. Decorrente desse estudo, é proposta uma ontologia de domínio específico implementada a partir de um modelo semântico de contexto. Por fim, é apresentada uma implementação de regras semânticas. / Nowadays, technological advance, especially in the areas of control and automation, make it easy alarm inclusion in supervision of industrial plant systems. You can include a number almost unlimited of alarms with different types for each measurement point of a process. Consequently, the volume of information grows significantly and this can be harmful since it limits the ability of the operator in managing anomalies and may exceed its ability to carry out effective actions during operation of the process. This work presents a study of semantic modeling of context and uses historical bases event information to identify patterns. Thus, the intention is use this context data to obtain useful knowledge for inference and define the situation. A real application where events of a thermal power plant for electricity generation are investigated is used as a case study to apply the ideas developed and to validate the proposal. As a Result of this study, it is proposed a specific domain ontology implemented from a semantic model of context. Finally, it is presented an implementation of semantic rules.

Devido aos constantes avanços computacionais, bem como o desenvolvimento de eficientes métodos para a solução de problemas de otimização não-lineares, tem-se tornado interessante a realização de otimização em tempo real e como conseqüência o uso de estimadores on-line em processos químicos não lineares. Neste sentido, a atualização automática de modelos de processos torna-se interessante permitindo a realização de estimativas em tempo real de variáveis infreqüentemente medidas e/ou imensuráveis e de variáveis estados e parâmetros desconhecidos que são variantes no tempo. Usualmente, a atualização automática de modelos é feita baseado em algumas variáveis secundárias que são medidas on-line, como temperatura, pressão, composição e vazão. Nos estimadores baseados no filtro de Kalman, como o EKF e CEKF, os esforços computacionais são relativamente pequenos, variando de um simples cálculo algébrico de um ganho, por exemplo, o EKF, até a resolução de problema de otimização quadrático, como exemplo o CEKF. Estes pequenos esforços computacionais permitem rápidos resultados com relativa acuracidade, mas estes estimadores baseados no filtro de Kalman podem falhar quando o sistema tem acentuada não-linearidade, por exemplo. De outra maneira, a formulação MHE é capaz de tratar uma vasta gama de sistemas não-lineares, como aqueles que têm inversão do sinal de ganho de acordo com o ponto de operação. No entanto, na formulação MHE tem-se a necessidade de se resolver um problema NLP não convexo com muitas equações de desigualdade e graus de liberdade, e como conseqüência o tempo de processamento torna-se maior que o tempo de amostragem, fazendo impraticável a execução de ações de controle sobre o sistema em tempo real. Assim, é necessário a implementação de eficientes técnicas para resolver de maneira rápida os problemas de otimização dinâmica envolvidos na formulação MHE. Neste trabalho as estratégias seqüencial e simultânea são exploradas, almejando-se a aceleração da solução dos estágios de integração e otimização dinâmica do estimador MHE, permitindo uma ampla avaliação entre o estimador MHE e os estimadores baseados no filtro de Kalman. Os estimadores foram aplicados para sete estudos de caso, como a planta de quatro tanques cilíndricos, o modelo do reator isotérmico com a reação de van de Vusse e o modelo de um CSTR exotérmico instável. A partir dos resultados, as vantagens e desvantagens da formulação via horizonte móvel são discutidas de modo a justificar o elevado esforço empregado na avaliação e projeto deste, comparado com os estimadores EKF e CEKF, quando o sistema tem acentuada não linearidade, incertezas no modelo e distúrbios e/ou ruídos nas medições. / Due to the constant computational advances, as well as the development of efficient methods for solving nonlinear optimization problems, it has become interesting to carry out dynamic optimizations in real time and the consequent use of on-line estimators on nonlinear chemical processes. In this framework, the automatic updating of process models becomes attractive to allow the accomplishment of real-time estimates of unmeasured or infrequent-measured variables, states variables and unknown or time-variant model parameters. Usually, the process model updating is made based on some auxiliary variables that are measured on-line, such as temperature, pressure, composition, and flow rate. In the traditional Kalman filter-based estimators, such as EKF and CEKF, the computational efforts are relatively small, ranging from a simple algebraic calculation of a gain, as in the EKF case, to the resolution of a quadratic optimization problem, like in the CEKF case. These small computational efforts allow faster results with relative accuracy, but these Kalman filter-based estimators may fail when the system has meaningful nonlinearities. On the other hand, the MHE formulation is able to treat a large range of nonlinear systems, as those that have the gain sign inversion according to the operating point. However, it has the necessity to solve possible non-convex NLP problem with many inequality equations and degrees of freedom, and as consequence, the processing time may become larger than the sampling time, making impracticable the execution of the control actions over the system in real time. Thus, it is necessary to implement efficient techniques to solve in a fast way the integration and dynamic optimization problems embedded in the MHE formulation. In this work, sequential and simultaneous strategies are explored to solve the estimators, aiming to speed up the solution of the integration and dynamic optimization stages, allowing a comprehensive evaluation between MHE and Kalman filter-based estimators. The estimators were applied to seven case studies, like the quadruple tank system, van de Vusse isothermal CSTR model and a more non-linear and unstable exothermal CSTR model. From the results, the advantages and drawbacks of the moving horizon formulation are brought up to justify the high effort spent in the design and evaluation phases, compared to the EKF and CEKF estimators, when the system has relatively high nonlinearities, model uncertainties and measurement disturbances.

A identificação de sistemas em malha fechada assume papel importante no contexto atual, já que reduz o custo operacional do processo de identificação no estágio de testes, evitando, por exemplo, a geração de produtos fora de especificação. Entretanto, requer uma série de cuidados especiais no tratamento dos dados a serem analisados para a obtenção dos modelos. Nesta dissertação um estudo acerca da identificação de sistemas monovariáveis lineares a partir de dados de operação em malha fechada, avaliando diferentes métodos e técnicas de identificação em malha fechada já consolidados é apresentado. Um novo método, recentemente proposto por Agüero (2005), o Virtual Closed Loop ouMétodo da Malha Virtual, que consiste na adição e remoção virtual de um controlador à malha analisada, de forma a filtrar a ação de controle real em um procedimento totalmente offline, é estudado em detalhes e uma adaptação é realizada na metodologia, com a simplificação do filtro virtual e forma de obtenção do modelo da malha aberta. O desenvolvimento e estudo da metodologia estão baseados em uma série de sistemas SISO distintos, com dinâmicas variáveis. Além disso, diferentes cenários com características peculiares são aplicados ao estudo, como distúrbios não medidos e ruído de medição, ilustrando de forma simples possíveis comportamentos dinâmicos encontrados em plantas industriais. / The identification of closed loop systems has taken on an important role in the current context, since it reduces the operational costs of the identification process in the testing stage, thus avoiding, for instance, the creation of non-specified products. However, it requires special care in the treatment of data to be analyzed for the obtainment of models. In this work, we present a study on the identification of linear models from closed loops operational data, evaluating different consolidated methods and techniques of closed loop identification. A new method is studied in detail in this work: the Virtual Closed Loop, which was proposed by Agüero (2005). It consists of the virtual addition and removal of a controller to the analyzed loop, so as to filter the input of the system in a completely offline procedure. It is also presented modifications on this methodology resulting in an simplification of the virtual filter and in the ways to obtain the open loop model. The development and study of this methodology are both based on different SISO systems, with variable dynamics. Other interesting characteristics, peculiar to the study, are considered in this work, as noise and dither signals. It illustrates, in a simple way, possible dynamic behavior patterns found in industrial plants.

Neste trabalho foi desenvolvido um procedimento computacional para síntese de redes de trocadores de calor que sejam flexíveis (capazes de operar sujeito a incerteza) e controláveis. A síntese foi baseada em uma superestrutura proposta na literatura que tem como objetivo minimizar simultaneamente o custo operacional e de investimento do projeto. Considerações gerais baseadas nessa formulação foram discutidas neste trabalho. Assumiu-se incerteza nas temperaturas de entrada e vazões de cada corrente. Inicialmente foi implementado um procedimento para geração de projetos flexíveis baseado numa estratégia em dois estágios. O primeiro estágio precede a operação (fase de projeto) onde as variáveis de projeto são escolhidas, i.e. a existência e a dimensão dos equipamentos. Num segundo estágio (fase de operação) as variáveis de controle, i.e. os graus de liberdade adicionais, são ajustados de acordo com a realização dos parâmetros incertos. O estágio de projeto é realizado através de um problema de otimização multiperíodo, onde cada período corresponde a um cenário operacional, resultando em um problema do tipo MINLP. Com o objetivo de explorar a estrutura bloco-diagonal de problemas dessa natureza, uma técnica de decomposição baseada no conceito de relaxação Lagrangeana foi desenvolvida como uma alternativa para resolução de problemas de larga escala. A etapa de operação consiste numa análise de Flexibilidade tendo como objetivo checar se o projeto obtido no estágio anterior é capaz de operar na região de incerteza especificada. Esta análise é realizada através da avaliação do Índice de Flexibilidade, através da estratégia do conjunto ativo resultando em um problema MI(N)LP. Caso o projeto seja suficientemente flexível, passa-se para a etapa seguinte, caso contrário, o ponto crítico que define a solução desse problema é adicionado ao conjunto inicial de cenários operacionais e o problema multiperíodo é resolvido novamente. Este procedimento é resolvido iterativamente até que se tenha um projeto flexível. Neste caso, um problema MILP é resolvido com o intuito de selecionar a estrutura de controle, baseado na minimização de métricas de controlabilidade, que garantem manter as temperaturas de saída em suas respectivas referências usando controladores do tipo PI (Proporcional Integral). A flexibilidade efetiva, obtida após a implementação da estrutura de controle é avaliada, e possíveis pontos críticos são adicionados e o projeto é refeito. Por fim, através da geração de modelos dinâmicos e projeto dos controladores, o desempenho do projeto pode ser checado. / In this work it was developed a computational framework for synthesis of flexible and controllable Heat Exchanger Network. The synthesis was accomplished based on the superstructure proposed in the literature for minimizing simultaneously the operating cost and the investment cost. The general assumptions used by this formulation were discussed. It was assumed uncertainty in the inlet temperatures and flowrates. The framework for flexible design is based on the termed two stage strategy. The first stage is prior to the operation (design phase) where the design variables are chosen, i.e. the existence and dimension of the equipments. At the second stage (operation phase) the control variables are adjusted during operation on the realizations of the uncertain parameters. The design stage was accomplished with a multiperiod optimization problem resulting in a MINLP formulation. In order to exploit the block diagonal structure of multiperiod problems, a decomposition technique based on the concept of Lagrangean Relaxation was developed as an alternative in order to solve the formulation for large scale problems. The operation stage checks whether the design selected in the previous step is able to operate over the space of uncertain parameters. This step was assessed by the Flexibility Index evaluation through a MI(N)LP formulation using the Active set strategy. If the design is sufficient flexible the procedure terminates; otherwise, the critical point obtained from the flexibility evaluation is included in the current set of periods, and a new multiperiod problem is solved in order to obtain a new design. Once the flexible design is achieved a MILP model is solved in order to define the control structure selection according to controllability metrics, i.e. the set of manipulated inputs (taken from the general set of potential manipulations) that can ensure the outlet temperatures target using standard feedback controllers, e.g. PID controllers. The effective flexibility is evaluated in order to check if the design is feasible for the given control structure selection, otherwise a new critical point is identified and the multiperiod design is performed again. Later on, the dynamic model and closed loop performance can be checked.

Resumo: Este trabalho propõe a aplicação da análise de imagem a sistemas de engenharia química, visando o monitoramento de processos e controle de qualidade. O resultado do trabalho desenvolvido contempla um sistema de análise de imagem digital com três aplicações especificas, envolvendo técnicas de aquisição e processamento das imagens adquiridas. A aquisição de imagem foi realizada dinamicamente, utilizando uma simples webcam que interage com o programa, e este realiza o processamento das imagens por meio de algoritmos de comparação simples pixel a pixel, baseado no modelo RGB de cores. A primeira aplicação corresponde à determinação de viscosidade da glicerina pelo método de Stokes; a segunda ao controle do nível de líquido em tanques; e a terceira aplicação a expansão da espuma de poliuretano durante sua formação. Para cada aplicação são apresentados resultados satisfatórios, de forma a concluir que o sistema desenvolvido é uma eficaz ferramenta para o monitoramento e controle de qualidade.

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