Desarrollo de un sistema de control inteligente basado en redes neuronales para el proceso de pasteurización de leche en la Planta de Lácteos ESPOCH.

dc.contributorArias, Janeth
dc.contributorMejía, Edwin
dc.creatorAldaz Vargas, Adrian Alejandro
dc.creatorFlor Jirón, Dennis Ramiro
dc.date2017-02-14T13:55:56Z
dc.date2017-02-14T13:55:56Z
dc.date2016-07
dc.date.accessioned2018-03-13T18:24:36Z
dc.date.available2018-03-13T18:24:36Z
dc.identifierAldaz Vargas, Adrian Alejandro; Flor Jirón, Dennis Ramiro. (2016). Desarrollo de un sistema de control inteligente basado en redes neuronales para el proceso de pasteurización de leche en la Planta de Lácteos ESPOCH. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.
dc.identifierhttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/6033
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1062747
dc.descriptionSe desarrolló un sistema de control inteligente basado en redes neuronales para el proceso de pasteurización de leche en la Planta de Lácteos ESPOCH, que permite obtener leche pasteurizada y elaborar 3 tipos de quesos: fresco, andino o maduro y mozzarella o ácido. Se desarrolló el diseño mecánico-estructural del pasteurizador, la circuitería interna, la implementación del sistema de control inteligente, tablero de control y la disposición de los elementos utilizados, la aplicación permitió verificar el funcionamiento del sistema. El sistema neurocontrolador así como la Interfaz Hombre Máquina (HMI) se lo realizó en el programa de ingeniería Matlab 2014 con la finalidad de automatizar y optimizar el proceso de pasteurización Método lento y abierto (VAT), que se lo venía realizando de forma manual sin las debidas normas de seguridad tanto para operarios como para la materia prima, se utilizaron dos Redes neuronales artificiales (RNA) una para el calentamiento y otra para el enfriamiento de la leche, para evitar incongruencia de datos y así permitir que el sistema converja al 100%. La captación de temperaturas, la activación de los diferentes actuadores utilizados, se los realizó mediante comunicación serial entre la tarjeta Arduino Mega 2560 y la PC que contiene el programa Matlab 2014. Mediante el análisis de datos y pruebas de funcionamiento se determinó que el sistema de control inteligente basado en Redes Neuronales con la red de tipo feedforward backpropagation con algoritmo Levenberg Marquardt y función de regularización (MSE) puede ser utilizado en procesos de tipo industrial en donde se utiliza gran cantidad de datos. El uso del sistema de control basado en RNA ha permitido reducir la manipulación del operario hasta en un 80% dentro del sistema. Se recomienda seguir la secuencia de pasos establecidos en la HMI para que no existan fallas en el ingreso, entrenamiento y simulación de las RNA del sistema.
dc.descriptionAn intelligent control system based on neural networks for the pasteurization process of milk in the Dairy Plant ESPOCH was developed which allows to obtain pasteurized milk, and produce 3 types of cheese; fresh, ripe or Andean and mozzarella or acid. A mechanical-structural design of the pasteurizer was developed, the internal circuitry, implementation of intelligent control system, control panel and arrangement of the elements used, the application allowed to verify the operation of the system. The neurocontroller system as well as the Human Machine Interface (HMI) was made in the engineering program Matlab 2014 with the aim of automating and optimizing the pasteurization process slow and open method (VAT), it had been doing manually without proper safety standards both for operators and for the raw material, two artificial neural nets (ANN) one for heating and one for cooling the milk to avoid incongruity of data and allow the system to converge 100%. Uptake of temperatures, the activation of different actuators used, is performed using the serial communication between the Arduino Mega 2560 and PC card containing the 2014 Matlab program. By analyzing data and functional tests it was determined that the intelligent control system based on neural networks type feedforward backpropagation whit Levenberg Marquardt and function regularization (MSE) can be used in processes of industrial type where uses large amounts of data. The use of the control system based on ANN has reduced operator handling up to 80% within the system. It is recommended to follow the sequence of steps set in the HMI so that no failures in income, training and simulation system of ANN.
dc.languagespa
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazo
dc.relationUDCTFIYE;108T0168
dc.rightsopenAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
dc.subjectTECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
dc.subjectCONTROL AUTOMÁTICO
dc.subjectPROCESO DE PASTEURIZACIÓN AUTOMÁTICO
dc.subjectREDES NEURONALES ARTIFICIALES
dc.subjectAUTOMATIZACION DE PROCESOS INDUSTRIALES
dc.subjectINTERFAZ HOMBRE MÁQUINA (HMI)
dc.titleDesarrollo de un sistema de control inteligente basado en redes neuronales para el proceso de pasteurización de leche en la Planta de Lácteos ESPOCH.
dc.typeTesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución