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Title: Metamodel-based numerical techniques for Self-Optimizing Control.
???metadata.dc.creator???: ALVES, Victor Manuel Cunha.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: ARAÚJO, Antônio Carlos Brandão de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: SILVA JÚNIOR, Heleno Bispo da.
???metadata.dc.contributor.referee2???: SILVA, Sidinei Kleber da.
Keywords: Controle Auto-Otimizante;Modelos Substitutos;Kriging.;Método Exato Local;Método do Espaço;Self-optimizing control;Substitute Models;Exact Local Method;Space Method
Issue Date: 23-Apr-2020
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: ALVES, Victor Manuel Cunha.Metamodel-based numerical techniques for Self-Optimizing Control. 2020. 98 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2020.
???metadata.dc.description.resumo???: A tecnologia de controle auto-otimizante (Self-optimizing control) é um campo de estudo bem-conhecido da grande área de seleção de estruturas de controle, tendo uma robusta fundamentação matemática. Com o auxílio de simuladores de processo comerciais e pacotes numéricos, a modelagem de processos tornou-se uma tarefa mais fácil. Entretanto, abordar sistemas complexos ainda é uma tarefa tediosa, ou até mesmo impraticável, mesmo com as ferramentas inovadoras supracitadas. Modelos substitutos, também chamados metamodelos, podem ser usados para substituir parcial ou totalmente os modelos originais, para fins de predição e otimização, reduzindo a complexidade da avaliação de processos de larga escala e altamente não-lineares. Este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas recentes de control auto-otimzante à superficies de resposta (metamodelos) utilizando o kriging como técnica de contrução dos metamodelos. Um procedimento para aplicação de controle auto-otimizante à modelos substituos é descrito em detalhes, junto com como a otimização pode ser efetuada. Estudos de caso conhecidos da literatura tiveram metamodelos construídos e estes foram analisados para gerar, utilizando as técnicas citadas, estruturas de controle ótimas que minimizam a pior-perda, e os mesmos resultados foram encontrados se comparados com a implementação utilizando os modelos originais de autores anteriores. Os resultados indicam a eficácia dos modelos substitutos quando aplicados ao design de estruturas de controle auto-otimizantes, simplificando toda a metodologia.
Abstract: Self-optimizing control technologies are a well-known study field of control structure design, having a robust mathematical background. With the aid of commercial process simulators and numerical packages, process modelling became an easier task. However, dealing with extremely large and complex systems still is a tedious task, and sometimes notm feasible, even with these innovative tools. Surrogate models, also called metamodels, can be used to substitute partially or totally the original mathematical models for prediction and optimization purposes, reducing the complexity of evaluating large-scale and highly non-linear processes. This work aims at applying recent self-optimizing control techniques to surface responses of processes using kriging method as reduced model builder. A procedure to apply Self-Optimizing control to surrogate responses was described in detail, together with how the optimization can be done. Well-known case studies had their surface responses successfully built and analyzed to generate using the techniques cited, the optimal selection of controlled variables that minimizes the worst-case loss, and the same results were found when compared with the implementation in the original models from previous authors. The results indicate the effectiveness of the reduced models when applied to design self-optimizing control structures, simplifying the task.
Keywords: Controle Auto-Otimizante
Modelos Substitutos
Kriging.
Método Exato Local
Método do Espaço
Self-optimizing control
Substitute Models
Exact Local Method
Space Method
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia
Química
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12838
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Química

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