Identificação de processos dinamicos não lineares : desenvolvimento de software e aplicação a uma coluna fracionadora de eteno
Edwin Fernando Mendoza Salas
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP M523i
Campinas, SP : [s.n.], 2003.
108f. : il.
Orientador: Ana Maria Frattini Fileti
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica
Resumo: Este trabalho descreve uma metodologia para identificação e desenvolvimento de modelos dinâmicos não lineares, voltados para processos petroquímicos. No estudo empregaram-se técnicas de tratamento de dados, de controle, de otimização e de redes neurais. Adicionalmente, foi desenvolvida uma...
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Resumo: Este trabalho descreve uma metodologia para identificação e desenvolvimento de modelos dinâmicos não lineares, voltados para processos petroquímicos. No estudo empregaram-se técnicas de tratamento de dados, de controle, de otimização e de redes neurais. Adicionalmente, foi desenvolvida uma ferramenta de software (em ambiente MATLAB) para automatizar os procedimentos. Por outro lado, a fim de testar a metodologia, foi efetuada a identificação de modelos de uma Coluna Fracionadora de Eteno com tempos de resposta e não linearidade acentuadas.A metodologia apresentada permitiu, de forma bastante eficiente, estudos e elaboração de modelos dinâmicos não lineares usando dados reais da unidade. Os modelos encontrados podem ser usados em diversas aplicações como: controles preditivos; analisadores virtuais e estudo de estratégias de controle
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Abstract: This paper describes the methodology used in the identification and development of petrochemical non-linear dynamic models. In the present study were used techniques of: data handling; process control; optimization and neural networks. A software tool was developed in order to automate of...
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Abstract: This paper describes the methodology used in the identification and development of petrochemical non-linear dynamic models. In the present study were used techniques of: data handling; process control; optimization and neural networks. A software tool was developed in order to automate of the procedures. On the other hand, the methodology was tested using an Ethylene Fractionator model identification with heavy non-linearity and pronounced response times. The presented methodology allowed successfully studies and the elaboration of non-linear dynamic models using an extensive data base of the industrial process. The models can be applied in diverse fields as: multivariable predictive control; virtual analyzers and control strategies studies
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Identificação de processos dinamicos não lineares : desenvolvimento de software e aplicação a uma coluna fracionadora de eteno
Edwin Fernando Mendoza Salas
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