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dc.creator.IDBRANDÃO, W. Y. A.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9880577886561303pt_BR
dc.contributor.advisor1SILVA JÚNIOR, Heleno Bispo da.-
dc.contributor.advisor1IDDA SILVA JÚNIOR, HELENO BISPOpt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0710351695395057pt_BR
dc.contributor.referee1PEREIRA NETO, Antônio Tavernard.-
dc.contributor.referee2MORAIS JÚNIOR, Arioston Araújo de.-
dc.contributor.referee3LIMA, Fernando V.-
dc.description.resumoPara atender a padrões de qualidade, segurança, economia e sustentabilidade cada vez mais rigorosos, técnicas modernas de controle de processos como controle de modelo preditivo (MPC) podem ser utilizadas em sistemas complexos e altamente não lineares, nos quais a efetiva implementação de estratégias clássicas de controle (como o algoritmo PID convencional) torna-se difícil. Na presença de variáveis de processo cujas medições em tempo real e com baixa taxa de amostragem não estão disponíveis ou são de alto custo de manutenção e implementação, observadores de estado podem ser utilizados como estimadores no papel de sensores virtuais. Neste trabalho, um controle inferencial preditivo de modelo não linear (NMPC) com restrições foi implementado em um reator CSTR não isotérmico, produtor de propilenoglicol a partir da hidrólise de óxido de propileno e cujas entradas estão contaminadas com ruídos. Os estados da planta foram estimados por observadores de estado do tipo filtro de Kalman estendido (EKF) e unscented (UKF), sintonizados por três abordagens distintas. Além disso, foi utilizada uma abordagem heurística a fim de sintonizar os principais parâmetros do NMPC: tempo de amostragem, horizonte de controle e horizonte de predição. O desempenho dos observadores de estados pouco diferiu entre EKF e UKF, uma vez que a correta sintonia da matriz Q de covariância do processo mostrou-se determinante para a eficácia da estimativa. Enquanto no controle inferencial clássico (PID-UKF e Cascata-UKF) houve dificuldades de controlar o processo em regiões de instabilidade (devido também aos ruídos da planta), o controle avançado inferencial (NMPC-UKF) foi capaz de minimizar as oscilações da planta enquanto oferecia resposta de controle mais rápida, com menor overshoot, mais estável e respeitando a restrição de temperatura imposta no processo frente a perturbações nas entradas (controle regulatório), no setpoint (controle servo), e na partida do reator.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Ciências e Tecnologia - CCTpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia Químicapt_BR
dc.titleUso de observadores de estado aplicados no controle inferencial preditivo de processos não lineares.pt_BR
dc.date.issued2019-09-23-
dc.description.abstractTo meet increasingly stringent quality, safety, economy and sustainability standards, modern process control techniques such as predictive model control (MPC) can be used in complex and highly nonlinear systems where the effective implementation of classic control (like the conventional PID algorithm) becomes difficult. In the presence of process variables whose real-time, low-sampling measurements are unavailable or costly to maintain and implement, state observers can be used as estimators in the role of virtual sensors. In this work, a constrained nonlinear predictive inferential control (NMPC) was implemented in a non-isothermal CSTR reactor, propylene glycol producer from propylene oxide hydrolysis and whose inputs are contaminated with noise. Plant states were estimated by extended (EKF) and unscented (UKF) Kalman filter-type state observers, tuned by three distinct approaches. Also, a heuristic approach was used in order to tune the main parameters of the NMPC: sampling time, control horizon and prediction horizon. The performance of the state observers differed little between EKF and UKF, since the correct tuning of the process covariance matrix Q was determinant for the estimation effectiveness. While in classical inferential control (PID-UKF and Cascade-UKF) there were difficulties in controlling the process in unstable regions (also due to plant noise), advanced inferential control (NMPC-UKF) was able to minimize plant oscillations while providing faster control response, with lower overshoot, more stable and meeting the temperature restriction imposed in the process against disturbances at the inputs (regulatory control), at the setpoint (servo control), and at the reactor startup.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12684-
dc.date.accessioned2020-04-03T18:22:01Z-
dc.date.available2020-04-03-
dc.date.available2020-04-03T18:22:01Z-
dc.typeTesept_BR
dc.subjectControle de modelo preditivopt_BR
dc.subjectPredictive model controlpt_BR
dc.subjectControl predictivo del modelopt_BR
dc.subjectObservadores de estadopt_BR
dc.subjectObservadores estatalespt_BR
dc.subjectState observerspt_BR
dc.subjectSensores virtuaispt_BR
dc.subjectVirtual sensorspt_BR
dc.subjectSensores virtualespt_BR
dc.subjectFiltro de Kalmanpt_BR
dc.subjectKalman filterpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorBRANDÃO, Walter Yanko de Aragão.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeUse of state observers applied in the predictive inferential control of non-linear processes.pt_BR
dc.identifier.citationBRANDÃO, W. Y. de A. Uso de observadores de estado aplicados no controle inferencial preditivo de processos não lineares. 2019. 82 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Centro de Ciência e Tecnologia, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2019.pt_BR
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Química.

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WALTER YANKO DE ARAGÃO BRANDÃO - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2019.pdf2.83 MBAdobe PDFView/Open


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