Identificação de sistemas "on-line", otimização e controle avançado com o filtro de Kalman estendido

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Scheffer, Ramon
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606459
Resumo: Orientador: Rubens Maciel Filho
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spelling Identificação de sistemas "on-line", otimização e controle avançado com o filtro de Kalman estendidoOn line system identification, advanced control and optimization with the (Extended) Kalman filterOtimização matemáticaControle de processos químicosFiltragem de KalmanControle em tempo realRedes neurais (Computação)Non-linear constrained optimizationAdvanced controlKalman filterNeural networkOrientador: Rubens Maciel FilhoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuimicaResumo: O processamento dos dados e a otimização dos processos químicos em tempo real ficarão mais importante com a competição crescente entres os produtores. Vários itens devem ser considerados para possibilitar a otimização em tempo real, como a medição, a confiança da medida e a predição do comportamento do processo. Neste trabalho considera-se vários aspectos de um esquema de controle avançado destes, quais são a monitorização de medida, identificação de sistema não linear e em tempo real (redes neuronais recorrentes) e otimização não linear com restrições. Um requisito é que este sistema é capaz de funcionar em condições severas com ruído da medição, perturbações não medidas e mudanças de processo, como a desativação de um catalisador. Todas estas ferramentas foram desenvolvidas na linguagem de programação FORTRAN e são disponíveis no laboratório LOPCA/UNICAMP. Utilizaram-se modelos validados para simular os processos, porém em alguns casos utilizaram-se dados industriais e dados de planta piloto para estudar os algoritmos desenvolvidos nesta tese. O ruído Gaussiano fracionário (fGn = fractional Gaussian noise) e o movimento Browniano fracionário (fBm = fractional Brownian motion) foram considerados de ser modelos adequados para monitorização de medida e foram aplicados nos dados de um piloto de um reator air-lift, cujo sinal de pressão demonstra um comportamento complexo e não branco (não aleatório). Demonstrou-se que o fGn descreve parcialmente os sinais da pressão e é capaz de prever os series temporais, porém, o parte que não era previsto bem pode ser previsto por um modelo (4,3) auto-regressivo e media móvel (ARMA = auto-regressive and moving average). Os modelos de fGn e fBm hão falta número de parâmetros ajustáveis e necessários para poderem ser utilizados em previsão de series temporais que tem uma função de auto-correlação de tipo senoidal. Portanto, recomenda-se o estudo da extensão do modelo ARMA que conhece-se por o modelo ARMA fracionário como algoritmo para monitorização da medida e por este via desenvolver uma ferramenta de diagnostica geral da confiança da medição. O algoritmo de treinamento de redes neurais baseado no filtro de Kalman (MEKA) mostrou se bastante rápido para o ajuste dos parâmetros da rede neural recorrente em casos distantes, tanto em casos teóricos tanto em casos práticos de dados industriais. Alem disto, as características de generalização das redes neuronais treinados são melhores dos que as obtidas com os algoritmos comuns de treinamento de rede neural como standard backpropagation (com momentum). Demonstrou-se com bastante sucesso que o filtro de Kalman pode ser utilizado em otimização com e sem restrições. A otimização sem restrições da função de Rosenbrock mostrou que o algoritmo pode ser muito rápido se a matriz de covarianca de ruído do processo é manipulada. A otimização com restrições demonstrou se em um escala grande de problemas de testes colecionados por Trvzka de Gouvêa e Odloak (), onde em quase todos os casos o ponto mínimo global foi encontrado. Alem disto utilizou se o algoritmo em um problema industrial que demonstrou que o custo computacional é alto demais ainda e que o algoritmo deveria ser modificado para ficar útil em aplicações reaisAbstract: In the continuing competition between it will be more and more necessary to optimize current chemical processes in real time. To be able to optimize a plant in real time, there have to be various aspects to be fulfilled, such as measurement, reliability of the measurement and prediction of the process behaviour. In this work some of the aspects of such an advanced control are studied and are measurement monitoring, on-line non-linear system identification (recurrent neural networks) and constrained non-linear optimisation. It is wanted that this system can work under measurement noise, unmeasured disturbance and process changes such as a catalyst deactivation. All these tools were developed in the FORTRAN programming language and are available at the laboratory LOPCA/UNICAMP. Validated models were used to simulate the processes, but in some cases real industrial and pilot-plant data were used to study the algorithms developed. The fractional Gaussian noise (fGn) and fractional Brownian motion (fBm) were thought to be models suitable as measurement predictors, and applied to pilot plant data of an airlift reactor, whose pressure signal presents a complex non-white behaviour. It was shown that the fGn does describe part of the measured signals and is able to do some prediction of the time series, but the other part could be explained well by a (4,3) Auto-Regressive and Moving Average (ARMA) model. It was noted that the fGn and fBm lack parameters to be adjusted and cannot be used for processes having a sinus type of autocorrelation function (ACF). Therefore an extension of ARMA models known as the fractional ARMA (FARMA) models can be used as a measurement monitoring tool, allowing the possibility to develop a general diagnostic tool. It is shown a various cases (from theoretical to practical industrial data) that the MEKA Kalman filter algorithm is a quite fast training algorithm for recurrent neural network training, but especially results in better generalisation properties of the neural network trained than the other sequential training algorithms (standard backpropagation (with momentum)). It was shown that the Kalman filter can be successfully used in unconstrained and constrained optimisation. The unconstrained optimisation of the Rosenbrock function demonstrates that a very fast optimisation can be obtained by manipulating the process noise covariance matrix. The applicability to constrained optimisation was shown in a large scope of different test problems and one real industrial problemDoutoradoProcessos QuímicosDoutor em Engenharia Química[s.n.]Maciel Filho, Rubens, 1958-Odloak, DarciAmaral, Wagner Caradori doFreitas, Valdir Apolinário deTresmondi, AlexandreUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia QuímicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASScheffer, Ramon20062006-01-16T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf147p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606459SCHEFFER, Ramon. Identificação de sistemas "on-line", otimização e controle avançado com o filtro de Kalman estendido. 2006. 147p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606459. 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