Avaliação e desenvolvimento de algoritmos de controle aplicado a um processo extrativo de fermentação alcoolica continua / Development and evaluating the performance of predictive and adaptative controllers applied to an extractive fermentative process

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

0 objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar diferentes algoritmos de controle para o processo extrativo de fermentação alcoólica contínua. Para isto foram comparados controladores do tipo preditivo e adaptativo. Para o controle preditivo, foi avaliado o Controle por Matriz Dinâmica (DMC) e foi desenvolvido um algoritmo de controle preditivo baseado em modelo usando redes neurais artificiais (MPC Neural) com aprendizagem em tempo real das redes. Para o controle adaptativo, foi proposto o aperfeiçoamento do algoritmo de controle CONDEG (Controle Neural Direto Baseado no Erro Global) Modificado, desenvolvido por Duarte (2004), O algoritmo está baseado em redes neurais artificiais, com aprendizagem em tempo real, de acordo com as alterações que ocorrem no processo. Os parâmetros de penalização das ações de controle, que são parâmetros de projeto do controlador, foram ajustados ao longo do tempo através da aplicação de um algoritmo do Filtro de Kalman. Para o procedimento de investigação foi utilizada a simulação computacional para o qual todos os algoritmos de controle estudados foram implementados em linguagem de programação Fortran 90 e aplicados a um processo extrativo de fermentação alcoólica contínua para produção de etanol desenvolvido por Silva (1999). O modelo matemático utilizado foi desenvolvido por Costa et al(2001). As simulações em malha fechada realizadas utilizando os algoritmos propostos mostraram melhores resultados para os algoritmos de controle usando redes com aprendizagem ao longo do tempo e que o algoritmo de controle CONDEG Modificado usando filtro de Kalman com fator de velocidade associado foi eficiente e robusto, pois apresentou bons resultados em problemas dos tipos servos e regulador

ASSUNTO(S)

aprendizado do computador controle preditivo alcool redes neurais (computação) on-line learning predictive control artificial neural network ethanol adaptative control

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