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Type: TESE
Title: Desenvolvimento, implementação e avaliação de desempenho de um controlador adaptativo do tipo self-tuning regulator aplicado a um processo FCC
Title Alternative: Development, implementation and performance evaluation of a self-tuning regulator adaptive controller applied to a FCC process
Author: Ribeiro, Pleycienne Trajano
Advisor: Maciel Filho, Rubens, 1958-
Filho, Rubens Maciel
Abstract: Resumo: Este trabalho teve como principal objetivo o desenvolvimento e implementação de um controlador adaptativo do tipo regulador auto-ajustável (STR - Self Tuning Regulator), com a subsequente comparação de seu desempenho com um controlador PID (proporcionalintegrativo-derivativo) e dois controladores preditivos: um preditivo baseado em redes neurais artificiais e um controlador DMC (Dynamic Matrix Control). Esses esquemas de controle foram todos implementados na ferramenta de simulação desenvolvida, o FCCGUI (Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface). Como modelo para estimativa dos parâmetros do controlador adaptativo foi treinada e validada uma rede neural. Esse modelo caixa-preta forneceu uma abordagem eficiente para identificação e controle não-linear do processo de craqueamento catalítico. Para implementação do controlador adaptativo foram estruturadas três novas malhas de controle PID a partir de estudos estatísticos desenvolvidos para a análise dos efeitos das variáveis de processo e suas interações. Dentre essas novas malhas de controle, optou-se pela implementação do controle adaptativo no par manipulada-controlada CTCV-SEVER (abertura de catalisador regenerado - severidade da reação). Após aperfeiçoamentos e reestruturações no simulador FCCGUI, foram realizadas várias simulações para avaliação gráfica e numérica do desempenho do controlador através do critério de desempenho dinâmico ITAE (Integral of Time and Absolute Error). O controlador adaptativo apresentou bons resultados, tanto para testes servo quanto para regulatórios em comparação com a estratégia PID sem adaptação, bem como para as demais estratégias disponíveis no simulador, MPC-RNA (Model Predictive Control baseado em uma Rede Neural Artificial) e DMC. A capacidade de ajuste dos parâmetros do controlador torna-o uma estratégia promissora para sistemas que sofrem com alterações contínuas em suas variáveis de processo ou mudanças de setpoint

Abstract: This work had as main objective the development and implementation of an selftuning regulator (STR) adaptive controller, with subsequent comparison of its performance with a PID (proportional-integral-derivative) controller and two predictive controllers, namely a predictive based on artificial neural networks (MPC-ANN) and a dynamic matrix controller (DMC). These control schemes were all implemented in the developed simulation tool, the FCCGUI - Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface. An artificial neural network, used as a model to estimate controller parameters, was trained and validated. This black box model provided an efficient approach for identification and nonlinear control of the catalytic cracking process. To implement the adaptive controller, three new PID control loops were structured based on statistical studies designed to analyze the effects of process variables and their interactions. The implementation of adaptive control was chosen to be in the manipulated-controlled pair CTCV-SEVER (regenerated catalyst valve opening - reaction severity). After restructuring and improvements in the simulator FCCGUI, several simulations were performed for graphical and numerical evaluation of controller performance through ITAE (Integral of Time and Absolute Error) dynamic performance criterion. The adaptive controller presented good results for both tests: servo and regulatory, in comparison with PID strategy without adaptation and other strategies available to the simulator, MPC-ANN and DMC. The ability to adjust the parameters of the controller makes it a promising strategy for systems that suffer from continuous changes in their process variables or setpoints
Subject: Craqueamento catalítico
Controladores auto-ajustáveis
Redes neurais (Computação)
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2010
Appears in Collections:FEQ - Tese e Dissertação

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