Submitted by Jesiel Ferreira Gomes (jesielgomes@ufcg.edu.br) on 2018-04-20T20:53:07Z No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-20T20:53:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) Previous issue date: 2015-02-06 / Capes / Grande parte das indústrias apresenta complexidade no que diz respeito ao seu modo de operação. A fim de reduzir os problemas relacionados ao forte acoplamento existente nesses processos, a busca pela incorporação de dispositivos de inteligência artificial vem apresentando uma tendência crescente nos últimos anos. Devido à complexidade de operação e controle em processos multivariáveis, o diagnóstico e monitoramento de falhas nos processos tornaram-se cada vez mais difícil, com isso a aplicação destes dispositivos tem alcançado resultados satisfatórios em relação aos procedimentos executados com operadores humanos. A análise de componentes independentes (ICA) é uma técnica de separação de sinais que se baseia no uso de estatísticas de ordem superior para estimar cada uma das fontes desconhecidas por meio da observação de diversas misturas geradas a partir destas fontes. Embora sejam encontrados trabalhos recentes sobre a utilização do ICA em processos industriais, apenas dois trabalhos até o presente momento, foram aplicados em processos envolvendo colunas de destilação. O presente trabalho tem como objetivo propor uma estratégia de controle a uma coluna de destilação de alta pureza. A estratégia é baseada na técnica de separação de sinais ICA, tornando as malhas de controle desacopladas e facilitando assim o desempenho do controle. O desempenho do sistema de controle utilizando a técnica apresentou excelentes resultados em relação a uma estrutura convencional sem desacoplamento. As estruturas de controle foram implementadas em ambiente Aspen Plus DynamicsTM e Simulink/ Matlab®. O processo foi estruturado em ambiente Aspen Plus Dynamics™ e os controladores foram implementados no Simulink. / Much of the industry presents complexity with regard to its mode of operation. In order to reduce the problems related to existing strong engagement in these processes, the search for the incorporation of artificial intelligence devices has shown an increasing trend in recent years. Due to the complexity of operation and control in multivariate processes, the diagnosis and fault monitoring in the processes have become increasingly difficult, thus the application of these devices has achieved satisfactory results in relation to procedures performed with human operators. The independent component analysis (ICA) is a signal separation technique that is based on the use of higher order statistics to estimate each of the unknown source by observing various mixtures generated from these sources. Although found recent work on the use of the ICA in industrial processes, only two studies to date, have been applied in cases involving distillation columns. This paper aims to propose a control strategy to a high purity distillation column. The strategy is based on the ICA signal separation technique, making decoupled control loops, thus facilitating control performance. The performance of the control system using the technique showed excellent results compared to a conventional structure without decoupling. The control structures have been implemented in Aspen Plus Dynamics™ and Simulink / Matlab® environment. The process was structured environment Aspen Plus Dynamics™ and the controls were implemented in Simulink.