Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

RESUMO

Nos dias atuais com a globalização, competitividade do mercado e preocupações ambientais se faz necessários produtos com alta qualidade, baixo custo e baixa emissão de poluentes, sendo o controle de processos a principal maneira de se obter estes resultados. Por isso o grande avanço de pesquisas em busca de novas metodologias e concepções sobre desenvolvimento e controle para processos de todas as áreas. O objetivo deste trabalho é propor o aperfeiçoamento da estratégia de controle CoNDEG, (Controle Neural Direto Baseado no Erro Global), desenvolvida por ENDER (2002). A estratégia está baseada em redes neurais artificiais, com aprendizagem em tempo real, de acordo com as alterações que ocorrem no processo. Desta forma o controlador apresentará uma performance mais apropriada, quando comparado com o controlador que não apresenta esta atualização ao longo do tempo. Para desenvolvimento desta dissertação estudou-se o CoNDEG e foram propostas modificações na forma de ajuste do controlador e análise de diferentes configurações para aprendizagem on-line. A estratégia proposta CoNDEG Modificado foi implementada em linguagem de programação Fortran 90. Foram utilizados dois processos não lineares para avaliar a estratégia proposta, um reator catalítico de leito fixo (TOLEDO, 1999) e um processo fermentativo extrativo para produção de etanol (COSTA, 2001). As simulações em malha fechada realizadas utilizando o programa CoNDEG Modificado para ambos casos de estudo mostraram que o algoritmo de controle não linear proposto é eficiente e robusto, pois apresentaram bons resultados em problemas dos tipos servo e regulador

ASSUNTO(S)

controle de processos quimicos teoria do controle não-linear redes neurais (computação)

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