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L?gica Fuzzy para Controle de pH em um Processo Petrol?fero

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2011-09-02 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work proposes the design, the performance evaluation and a methodology for tuning the
initial MFs parameters of output of a function based Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy-PI controller
to neutralize the pH in a stirred-tank reactor. The controller is designed to perform pH
neutralization of industrial plants, mainly in units found in oil refineries where it is strongly
required to mitigate uncertainties and nonlinearities. In addition, it adjusts the changes in pH
regulating process, avoiding or reducing the need for retuning to maintain the desired
performance. Based on the Hammerstein model, the system emulates a real plant that fits the
changes in pH neutralization process of avoiding or reducing the need to retune. The
controller performance is evaluated by overshoots, stabilization times, indices Integral of the
Absolute Error (IAE) and Integral of the Absolute Value of the Error-weighted Time (ITAE),
and using a metric developed by that takes into account both the error information and the
control signal. The Fuzzy-PI controller is compared with PI and gain schedule PI controllers
previously used in the testing plant, whose results can be found in the literature. / Prop?em-se neste trabalho a concep??o, a avalia??o do desempenho e uma metodologia para
sintonia dos par?metros iniciais das fun??es de pertin?ncia de sa?da de um controlador Fuzzy-
PI, tipo Takagi-Sugeno-Kang, para o acompanhamento de refer?ncias de pH em um tanque
reator com agita??o cont?nua. O controlador ? projetado para executar a neutraliza??o do pH
em plantas industriais, principalmente em unidades encontradas em refinarias de petr?leo. O
sistema emula, com base no modelo de Hammerstein, uma planta real que se ajusta ?s
mudan?as no processo de neutraliza??o do pH, evitando ou reduzindo a necessidade de
ressintonia. O desempenho do controlador ? avaliado pelos overshoots, pelos tempos de
acomoda??o, pelos ?ndices Integral do valor absoluto do erro (IAE) e Integral do valor
absoluto do erro com pondera??o do tempo (ITAE), e atrav?s de um ?ndice desenvolvido por
Goodhart que leva em considera??o tanto informa??es do erro quanto do sinal de controle. O
controlador Fuzzy-PI ? comparado com controladores PI e PI Escalonado utilizados
previamente na planta de teste, cujos resultados est?o dispon?veis na literatura.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15361
Date02 September 2011
CreatorsOnofre Filho, Marc?lio de Paiva
ContributorsCPF:82675090468, http://lattes.cnpq.br/5473196176458886, Maitelli, Andr? Laurindo, CPF:42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, Mendon?a, Giovanni Loureiro Fran?a de, CPF:69125279491, http://lattes.cnpq.br/5136200694687535, Ara?jo, F?bio Meneghetti Ugulino de
PublisherUniversidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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