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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Engenharia Qumica

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Ttulo [PT]: Aplicao de estratgias de controle em coluna de destilao
Autor(es): Claiton Moro Franchi
Palavras-chave [PT]:

Etanol. Qumica. Controle de processos. Coluna de destilao. Instrumentao. Identificao. Brasil.
rea de concentrao: Desenvolvimento de Processos
Titulao: Doutor em Engenharia Qumica
Banca:
Mauro Antonio da Silva S Ravagnani [Orientador] - UEM
Fernando Pal
Liliane Maria Ferrareso Lona - UNICAMP
Cid Marcos Gonalves Andrade - UEM
Flvio Faria de Moraes
Oswaldo Curty da Motta Lima - UEM
Resumo:
Resumo: A destilao o processo de separao mais utilizado na indstria qumica. Devido ao fato de ser um processo que consome uma grande quantidade de energia, fundamental conhecer adequadamente o seu funcionamento, para que se possam aplicar tcnicas eficientes de controle, obtendo-se assim, o rendimento mximo do processo, bem como um produto final de elevada pureza, com menor consumo energtico. O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e a implementao de uma placa de aquisio de dados e controle de processos, juntamente com um sistema de superviso de dados. O sistema desenvolvido foi implementado em uma coluna de destilao utilizada como mdulo didtico para disciplinas do curso de graduao em Engenharia Qumica da Universidade Estadual de Maring. Para a aplicao das estratgias de controle na coluna de destilao foi primeiramente obtido um modelo aproximado do processo por meio de tcnicas de identificao de processos utilizando redes neurais artificiais e modelos clssicos de identificao ARX, ARMAX, OE, BJ e Espao de Estados. Para implementar as tcnicas de identificao foram desenvolvidos algoritmos com o auxlio do software MATLABTM, tendo como resultado um modelo obtido por meio de identificao usando redes neurais artificiais com um erro mdio quadrtico de 0,66% em relao ao conjunto de dados de entrada-sada. Com o modelo obtido foram feitas simulaes no software MATLABTM, aplicando estratgias de controle convencional (PID), fuzzy e neuro-fuzzy. O software de simulao foi empregado para sintonia dos respectivos controladores, bem como na avaliao do desempenho dos mesmos quando sujeitos a perturbaes. Nesta etapa de projeto, o controlador neuro-fuzzy apresentou os melhores resultados, com tempos de resposta, overshoot e tempo de acomodao menores, bem como menores ndices de erro (ITAE, IAE e ISE), mediante aplicaes de perturbaes na carga e no setpoint. Aps a fase de simulao, as estratgias de controle foram implementadas na coluna de destilao com o auxlio da placa da aquisio de dados e de controle e do sistema de superviso, integrados ao software MATLABTM por meio de uma interface serial. A aplicao dos controladores, implementados e configurados no software MATLABTM na coluna de destilao serviram para confirmar o melhor desempenho do controlador neuro-fuzzy, perante os controladores PID e fuzzy. Os resultados experimentais comprovaram a eficcia do modelo do processo e da sintonia dos controladores obtidas via simulao, melhorando a operao da coluna de destilao com um consumo energtico adequado para a produo de um produto final dentro das especificaes requeridas.

Abstract: Distillation is the most widely used separation process in industry. It is a process that consumes a large amount of energy and it is essential to understand its operation properly to apply efficient control techniques, thus obtaining the maximum process performance, as well as an end high purity product, with lower energy consumption. This work aims to develop and implement a data acquisition and control card, along with a data monitoring system. The system has been implemented in a distillation column used as a module for Chemical Engineering undergraduate course teaching at State University of Maring. To apply the control strategies in the distillation column, was first obtained an approximate process model using identification process techniques with artificial neural networks and classical identification methods ARX, ARMAX, OE, BJ and State Space. To implement the identification techniques, algorithms were developed with MATLABTM software, resulting in a model obtained by identification using artificial neural networks with a mean square error of 0,66% on the input-output set. Simulations were made with obtained model in MATLABTM software, applying conventional control strategies (PID), fuzzy and neuro-fuzzy. The simulation software was used to tune controllers, as well to evaluate the performance when applied disturbances. Neuro-fuzzy controller presents the best results, with smaller response times, overshoot and settling time, as well as lower performance criteria (ITAE, IAE, and ISE) by the disturbance application in the load and set point. The control strategies were implemented in the distillation column with control and data acquisition card and supervisory system, integrated with MATLABTM software by one serial interface. The controllers application in the distillation column, tuned and implemented in MATLABTM software play the role to confirm the better neuro-fuzzy controller performance comparing with PID and fuzzy controllers. The experimental results confirm the process model effectiveness and the controllers tuned via simulation, improving the distillation column operation with an appropriate energy consumption to produce a final product within the required specifications.
Data da defesa: 24/09/2010
Cdigo: vtls000184811
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2010
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Mauro Antonio da Silva S Ravagnani
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Departamento de Engenharia Qumica
Nvel: Tese (doutorado em Engenharia Qumica)/
UEM: Programa de Ps-Graduao em Engenharia Qumica

Responsavel: beth
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: Tese_Aplicao de Estratgias de Controle em Coluna de Destilao_Claiton Moro Franchi_.pdf
Tamanho: 3147 Kb (3222240 bytes)
Criado: 31-05-2011 12:04
Atualizado: 31-05-2011 12:10
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