Controle de secagem de café por meio de indicadores de desempenho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Salgado Herrera, Miguel Angel, 1993-
Data de Publicação: 2022
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/20.500.12733/5760
Resumo: Orientadores: Angel Pontin Garcia, Rafael Augustus de Oliveira
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O controlador gerou um conhecimento por experiência ao estimar a perda de umidade do grão pela energia utilizada pelo secador, modificando os valores da temperatura e da vazão do ar que alimentam o secador. Simulou-se um secador estático instrumentado sem movimentação da massa de café, utilizando o modelo de secagem de Thompson para estimar o teor de água dos grãos. Para modelar a planta foi construído um sistema de aquisição de dados que permitiu determinar o comportamento do secador. Para cada malha de controle foi proposto um controlador PID avaliado por indicadores de desempenho (PIs). Com o algoritmo estimador de perda de umidade do grão, foi determinado o indicador chave de desempenho (KPI) que relaciona a perda de umidade e a energia consumida pelos atuadores, e o qual foi utilizado como valor de recompensa para nosso sistema de controle global. Os resultados adquiridos (tempo de secagem e consumo de energia) foram comparados com os controladores convencionais de secagem onde os sets points das malhas permanecem constantes, utilizando o indicador de avaliação de secagem. O controlador inteligente com algoritmo e-greedy variável apresentou melhores resultados que as estratégias de controle tradicional de set points fixos para as condições ambientais de Janeiro-Março 2022 e de Junho-Agosto 2021, assim como para teores de agua inicial do grão na faixa de 0,63 até 0,71 base secaAbstract: The moisture of the coffee bean during drying is one of the most important parameters in the post-harvest process, with a direct influence on the quality of storage, the flavor, the aroma, and the product value. The objective of this project was to simulate a global coffee bean drying control system based on key performance indicators, which allowed the optimization of two local control loops: temperature and air flow, while reducing the energy consumption. Based on the reinforcement learning methodology, the controller estimates the grain moisture loss by the energy used in the drying process and modifies the temperature and air flow set points values. The project was simulated using the parameters of a static dryer without movement of the coffee mass, using Thompson's grain drying model to estimate the moisture content of the grain during drying. To model our plant, a data acquisition system was built to determinate the behavior of the dryer. For each control loop was proposed a PID controller and each of them were evaluated by performance indicators (PIs). A key performance indicator (KPI) was proposed, which relates the moisture loss and the energy consumed by the actuators, which also was used as a reward value for our global control system. In order to compare the proposed controller with traditional controllers, a drying evaluation indicator was proposed using drying time and energy consumption. The intelligent controller with variable e-greedy algorithm presented better results than the traditional control strategies of fixed set points for the environmental conditions of January-March 2022 and June-August 2021, as well as for the initial water contents of the grain in the range of 0.63 to 0.71 dry basisMestradoMáquinas AgrícolasMestre em Engenharia AgrícolaCNPQ133227/2020-0[s.n.]Garcia, Angel Pontin, 1978-Oliveira, Rafael Augustus de, 1979-Souza, Franciane ColaresSilva, Luís César daUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia AgrícolaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia AgrícolaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSalgado Herrera, Miguel Angel, 1993-20222022-07-21T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (129 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/5760SALGADO HERRERA, Miguel Angel. Controle de secagem de café por meio de indicadores de desempenho. 2022. 1 recurso online (129 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5760. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1251146Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-09-29T09:49:33Zoai::1251146Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-09-29T09:49:33Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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