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Previous issue date: 2009-08-07 / A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma estrutura de controle preditivo neural, com o intuito de controlar um processo de pH, caracterizado por ser um sistema SISO (Single
Input - Single Output). O controle de pH ? um processo de grande import?ncia na ind?stria petroqu?mica, onde se deseja manter constante o n?vel de acidez de um produto ou neutralizar o afluente de uma planta de tratamento de fluidos. O processo de controle de pH exige robustez do sistema de controle, pois este processo pode ter ganho est?tico e din?mica n?olineares. O controlador preditivo neural envolve duas outras teorias para o seu desenvolvimento, a primeira referente ao controle preditivo e a outra a redes neurais artificiais (RNA s). Este controlador pode ser dividido em dois blocos, um respons?vel pela identifica??o e outro pelo o c?lculo do sinal de controle. Para realizar a identifica??o neural ? utilizada uma RNA com arquitetura feedforward multicamadas com aprendizagem baseada na metodologia da Propaga??o Retroativa do Erro (Error Back Propagation). A partir de dados de entrada e sa?da da planta ? iniciado o treinamento offline da rede. Dessa forma, os pesos sin?pticos s?o ajustados e a rede est? apta para representar o sistema com a m?xima precis?o poss?vel. O modelo neural gerado ? usado para predizer as sa?das futuras do sistema, com isso
o otimizador calcula uma s?rie de a??es de controle, atrav?s da minimiza??o de uma fun??o objetivo quadr?tica, fazendo com que a sa?da do processo siga um sinal de refer?ncia desejado. Foram desenvolvidos dois aplicativos, ambos na plataforma Builder C++, o primeiro realiza a identifica??o, via redes neurais e o segundo ? respons?vel pelo controle do
processo. As ferramentas aqui implementadas e aplicadas s?o gen?ricas, ambas permitem a aplica??o da estrutura de controle a qualquer novo processo
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/12922 |
Date | 07 August 2009 |
Creators | Popoff, Luiz Henrique Gomes |
Contributors | CPF:42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, Ara?jo, F?bio Meneghetti Ugulino de, CPF:82675090468, http://lattes.cnpq.br/5473196176458886, Gabriel Filho, Oscar, CPF:11376040697, http://lattes.cnpq.br/4171033998524192, Maitelli, Andr? Laurindo |
Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia e Engenharia do Petr?leo, UFRN, BR, Pesquisa e Desenvolvimento em Ci?ncia e Engenharia de Petr?leo |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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