Estudos de controle preditivo: aplicação a uma coluna desbutanizadora
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/11518 |
Resumo: | Estudou-se o controle preditivo MPC (“Model Predictive Control”) aplicado a uma coluna desbutanizadora de uma unidade de processamento de gás natural (UPGN), com o objetivo de controlar a fração de C5 no topo. O controlador preditivo foi testado em diversos cenários SISO (Single Input, Single Output) e MISO (Multiple Input, Single Output), admitindo-se sua atuação sobre uma camada regulatória, e a possibilidade de escolha de variáveis manipuladas dentre as seguintes candidatas: vazão de carga, setpoint da temperatura, vazão de refluxo e set-point da pressão no topo. Funções de tranferências previamente identificadas a partir de dados industriais foram usadas como modelo interno para o controlador e também como modelo da planta. A sintonia para cada caso foi investigada. A ferramenta MPCtools do Matlab® foi utilizada para as simulações do MPC e o critério de redução do ISE (“Integral of the Squared Error”) na presença de distúrbios foi adotado. Como resultado, as melhores combinações em termos de variável manipulada para o projeto do controlador e sua reconfiguração em caso de falha foram indicadas. |
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Estudos de controle preditivo: aplicação a uma coluna desbutanizadoraControle preditivoGás naturalDestilaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::OPERACOES INDUSTRIAIS E EQUIPAMENTOS PARA ENGENHARIA QUIMICA::OPERACOES DE SEPARACAO E MISTURAEstudou-se o controle preditivo MPC (“Model Predictive Control”) aplicado a uma coluna desbutanizadora de uma unidade de processamento de gás natural (UPGN), com o objetivo de controlar a fração de C5 no topo. O controlador preditivo foi testado em diversos cenários SISO (Single Input, Single Output) e MISO (Multiple Input, Single Output), admitindo-se sua atuação sobre uma camada regulatória, e a possibilidade de escolha de variáveis manipuladas dentre as seguintes candidatas: vazão de carga, setpoint da temperatura, vazão de refluxo e set-point da pressão no topo. Funções de tranferências previamente identificadas a partir de dados industriais foram usadas como modelo interno para o controlador e também como modelo da planta. A sintonia para cada caso foi investigada. A ferramenta MPCtools do Matlab® foi utilizada para as simulações do MPC e o critério de redução do ISE (“Integral of the Squared Error”) na presença de distúrbios foi adotado. Como resultado, as melhores combinações em termos de variável manipulada para o projeto do controlador e sua reconfiguração em caso de falha foram indicadas.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilEscola PolitécnicaUFRJSouza Junior, Mauricio Bezerra deFolly, Rossana Odette MattosMiyoshi, Simone de CarvalhoAntunes, Ingrid Silva2020-03-13T12:31:55Z2023-12-21T03:06:55Z2013-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://hdl.handle.net/11422/11518porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:06:55Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/11518Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:06:55Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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Estudou-se o controle preditivo MPC (“Model Predictive Control”) aplicado a uma coluna desbutanizadora de uma unidade de processamento de gás natural (UPGN), com o objetivo de controlar a fração de C5 no topo. O controlador preditivo foi testado em diversos cenários SISO (Single Input, Single Output) e MISO (Multiple Input, Single Output), admitindo-se sua atuação sobre uma camada regulatória, e a possibilidade de escolha de variáveis manipuladas dentre as seguintes candidatas: vazão de carga, setpoint da temperatura, vazão de refluxo e set-point da pressão no topo. Funções de tranferências previamente identificadas a partir de dados industriais foram usadas como modelo interno para o controlador e também como modelo da planta. A sintonia para cada caso foi investigada. A ferramenta MPCtools do Matlab® foi utilizada para as simulações do MPC e o critério de redução do ISE (“Integral of the Squared Error”) na presença de distúrbios foi adotado. Como resultado, as melhores combinações em termos de variável manipulada para o projeto do controlador e sua reconfiguração em caso de falha foram indicadas. |
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