Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:30:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2003 / Resumo: Esta dissertação apresenta a implementação de um sensor virtual (soft-sensor) para um processo industrial de polimerização PET -Poli (Tereftalato de Etileno), baseando-se em redes neurais (RNA). O sensor atua como medidor redundante da viscosidade do polímero na fase líquida; e, no caso de falhas mecânicas, propicia um diagnostico de falhas do viscosímetro físico e substituição do mesmo no monitoramento do sistema de controle. O controle da viscosidade é executado por meio de dois controladores PID (Proporcional-Integrativo-Derivativo) em configuração cascata, sendo o controlador da viscosidade o mestre e o controlador de vácuo do alto polimerizador o escravo, que manipula a válvula de quebra-vácuo. O uso de redes neurais nesta dissertação é uma metodologia bastante adequada tendo-se em vista as complexidades cinéticas relacionadas aos sistemas poliméricos. Neste presente trabalho, foi utilizado o algoritmo de retropropagação com apenas uma camada intermediária (hidden) para uma rede do tipo feedforward. O algoritmo do soft-sensor foi implementado em um sistema supervisorio (SETCIM-Aspentech), onde um banco de dados é atualizado em tempo real. O sistema supervisorio é executado em um servidor AlphaServer 1000, que esta interconectado com CLP's (controladores lógicos programáveis). Todos os dados no Setcim são organizados em unidades fundamentais (Record). As aplicações podem ler ou escrever dados que usem (entre outras opções) uma rica Interface de Programação de Aplicações (API - Aplication Programming Interfaces), suportado por Serviços de Chamadas Remotas a Procedimentos (RPC- Remote Procedure Cal!). Isto propiciou o desenvolvimento de diversos soft-sensors, para diferentes unidades de forma simultânea. A implementação do soft-sensor para o controle da viscosidade foi realizada através de solicitações de ensaios, com a participação de todos os setores da fabrica envolvidos na qualidade do produto. Um algoritmo de restrições foi desenvolvido no CLP para garantir a segurança do processo enquanto o soft-sensor estiver funcionando como estimador on-line no controle da viscosidade. A utilização de sensor virtual como estimador de variável de processo para controle possibilita um controle robusto e ainda permite, no caso de ocorrência de algum distúrbio sobre a variável controlada, a identificação das variáveis causadoras de tal variação. O sucesso dos resultados foi constatado por engenheiros da planta industrial após o acompanhamento de testes on-line do sensor virtual. Atualmente, o soft-sensor opera como estimador da viscosidade no controle de uma linha de produção com um desempenho excelente / Abstract: This work deals with the implementation of a soft-sensor for a PET (Polyethylene terephtalate) industrial process based on neural networks. The soft-sensor acts as redundant measure current for the polymer viscosity in the liquid phase; and, in case of mechanical faults, it is able to diagnoses the faults on the viscometer and can replace it.The viscosity control is realized through to two Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers in cascade configuration. The viscosity controller is the master and vacuum controller of the high polymerizer is the slave, manipulating the vacuum valve. The use of neural network in this work is suitable due to kinetic complexities related to polymeric system. In this paper, it was employed the retro-propagation algorithm with only an intermediary layer for a feed-forward net. The soft-sensor algorithm was implemented in the supervisory system (SETCIM-Aspentech), where the database is actualized in real time. The supervisory system is executed in a Alpha-Server 1000, that is interconnected with PLC's (Programmable Logic Controllers). All data in the Setcim are organized in fundamental units (records). The applications are able to read and write data that use (among other options) one rich Application Programming Interfaces (API), supported by Remote Procedure Call (RPC). This became possible the development of several soft-sensors.
The soft-sensor implementation for viscosity control was realized through requisitions of experiments with the participation of all the factory sectors related to product quality. An algorithm of restrictions was developed in the PLC, for assure the process safety, while the soft-sensor is controlling the viscosity.The use of a soft-sensor as process variable estimator for controllers is an interesting strategy; it assures a robust control and, in the presence of some disturbance, identifies which the process variables sensitize such variation. Process engineering group verified this conclusion after the attendance of on-line tests using the soft-sensor. Nowadays, the soft-sensor operates as viscosity estimator in the control of one production plant line with excellent results / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/267481 |
| Date | 10 June 2003 |
| Creators | Gonzaga, João Carlos Bastos |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Maciel Filho, Rubens, 1958-, Roux, Galo A. Carrillo Le, Junior, Vivaldo Silveira |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Quimica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 112p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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