This work presents a black box identification for a continuous methanol-water distillation column setting in open loop and closed loop response. Step changes and Pseudo-Random Binary Signal (PRBS) disturbance were used to excite the plant. The mathematical models candidates to identify were the Artificial Neural Networks (ANN) and the parametric models: ARX(autoregressive with exogenous inputs ), ARMAX (AutoRegressive Moving Average with eXogenous inputs ), OE(Output Error) and the Box-Jenkins (BJ)structure. The closed loop configuration was the R-V. The results showed that for the bottom loop, the best response were given by BJ, OE and RNA for both open and closed loop response. For the top closed loop, the best responses were also given by BJ, OE and RNA while in open loop condition, the RNA was the one that gave satisfactory outcome. It was verified that the pseudo-random binary signal was a good choice of excitation signal in identification for both open loop and closed dynamic systems. / Foi realizado neste trabalho identificação caixa preta do processo de destilação Metanol-Água nas configurações malha aberta e malha fechada, utilizando como sinais de perturbação a função degrau e o Sinal Binário Pseudo-Aleatório (PRBS) para excitar a planta. Os modelos matemáticos candidatos a identificação foram as Redes Neurais Artificiais (RNA), e os modelos paramétricos discretos lineares autorregressivo com entradas externas (ARX do inglês AutoRegressive with eXogenous Inputs), autorregressivo com média móvel e entradas exógenas (ARMAX do inglês AutoRegressive Moving Average with eXogenous Inputs), modelo do tipo erro na saída (OE do inglês Output Error) e a estrutura Box-Jenkins (BJ). Com a disposição dos modelos, foram comparados quais dos modelos matemáticos candidatos à identificação melhor representa o processo coluna de destilação metanol-água. Comparou-se qual configuração do processo no ensaio de identificação para geração de dados apresenta mais vantagens, se em malha aberta ou em malha fechada, nas condições e metodologias utilizadas. Constatou-se a funcionalidade do sinal binário pseudo-aleatório como uma boa opção de excitação na identificação em malha aberta e fechada para sistemas dinâmicos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufal.br:riufal/1195 |
| Date | 04 October 2011 |
| Creators | Teixeira, Alex Fernandes Rocha |
| Contributors | Sodré, Cristiane Holanda, http://lattes.cnpq.br/2425225506909155, Carvalho, Frede Oliveira, http://lattes.cnpq.br/8611799985963528, Vieira, William Gonçalves, http://lattes.cnpq.br/4101928468409080, Tavares Neto, Julio Inácio Holanda, http://lattes.cnpq.br/4287246487119988 |
| Publisher | Universidade Federal de Alagoas, Brasil, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, UFAL |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFAL, instname:Universidade Federal de Alagoas, instacron:UFAL |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | bitstream:http://www.repositorio.ufal.br:8080/bitstream/riufal/1195/3/Identifica%C3%A7%C3%A3o+de+uma+coluna+de+destila%C3%A7%C3%A3o+de+metanol-%C3%A1gua+atrav%C3%A9s+de+modelos+param%C3%A9tricos+e+redes+neurais+artificiais.pdf.txt, bitstream:http://www.repositorio.ufal.br:8080/bitstream/riufal/1195/2/license.txt, bitstream:http://www.repositorio.ufal.br:8080/bitstream/riufal/1195/1/Identifica%C3%A7%C3%A3o+de+uma+coluna+de+destila%C3%A7%C3%A3o+de+metanol-%C3%A1gua+atrav%C3%A9s+de+modelos+param%C3%A9tricos+e+redes+neurais+artificiais.pdf |
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