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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Duarte, Elis Regina
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597330
Resumo: Orientadores: Rubens Maciel Filho, Laercio Ender
id UNICAMP-30_627290b26a3cb79a5bdba1ec701fc124
oai_identifier_str oai::307202
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-lineTeoria do controle não-linearRedes neurais (Computação)Controle de processos químicosOrientadores: Rubens Maciel Filho, Laercio EnderDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuimicaResumo: 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 reguladorAbstract: In now days with the globalization, market competitivity and environmental preoccupation, there is a real need for products with high quality, low cost and low emission of pollutants. The process control is the main form to reach such objectives. That is the reason for the great advance on researches in the investigation of new methodologies and conceptions about process development and process control in several areas. The objective of the present work is to propose the improvement of CoNDEG strategy control (Direct Neural Control based on Global Error), developed by ENDER (2002). The strategy is based in artificial neural networks, with on line learning, according to modifications that occur in the process. Hence the controller based on such approach will present better performance than a controller without on-line upgrade. In order to develop the present work the CoNDEG was studied and it was proposed some modifications on the way the controller is adjusted as well as it was carried out the analysis of different configurations for the on-line learning. The proposed modified strategy CoNDEG was implemented in Fortran 90 programming language. It was used two non-linear processes to evaluate the proposed strategy, to know, a fixed bed catalytic reactor (TOLEDO, 1999) and an extractive fermentative process for the production of ethanol (COSTA, 2001). The results obtained from c1osed-Ioop simulations using the modified CoNDEG program for both studied cases showed that the proposed non-linear control algorithm is efficient and robust for servo and regulatory applicationsMestradoDesenvolvimento de Processos QuímicosMestre em Engenharia Química[s.n.]Maciel Filho, Rubens, 1958-Ender, LaercioMaugeri Filho, FranciscoGiordano, Roberto de CamposUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia QuimicaPrograma de Pós-Graduação não informadoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASDuarte, Elis Regina20042004-03-26T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf120p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597330DUARTE, Elis Regina. Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line. 2004. 120p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597330. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/307202porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T03:56:25Zoai::307202Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T03:56:25Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
title Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
spellingShingle Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
Duarte, Elis Regina
Teoria do controle não-linear
Redes neurais (Computação)
Controle de processos químicos
title_short Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
title_full Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
title_fullStr Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
title_full_unstemmed Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
title_sort Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line
author Duarte, Elis Regina
author_facet Duarte, Elis Regina
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Maciel Filho, Rubens, 1958-
Ender, Laercio
Maugeri Filho, Francisco
Giordano, Roberto de Campos
Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Quimica
Programa de Pós-Graduação não informado
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Duarte, Elis Regina
dc.subject.por.fl_str_mv Teoria do controle não-linear
Redes neurais (Computação)
Controle de processos químicos
topic Teoria do controle não-linear
Redes neurais (Computação)
Controle de processos químicos
description Orientadores: Rubens Maciel Filho, Laercio Ender
publishDate 2004
dc.date.none.fl_str_mv 2004
2004-03-26T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv (Broch.)
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597330
DUARTE, Elis Regina. Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line. 2004. 120p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597330. Acesso em: 14 mai. 2024.
identifier_str_mv (Broch.)
DUARTE, Elis Regina. Estrategia de controle não linear baseada em redes neurais artificiais com aprendizagem on-line. 2004. 120p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597330. Acesso em: 14 mai. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597330
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/307202
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
120p. : il.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1799138388788379648

Registros relacionados