Artículos de revistas
Nonlinear predictive control of an industrial slurry reactor
Registro en:
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Sociedade Brasileira de Automática, v. 19, n. 4, p. 417-430, 2008.
0103-1759
S0103-17592008000400005
10.1590/S0103-17592008000400005
Autor
Fontes, C. H.
Mendes, M. J.
Institución
Resumen
A nonlinear model predictive control (NMPC) is applied to a slurry polymerization stirred tank reactor for the production of high-density polyethylene. Its performance is examined to reach the required mean molecular weight and comonomer composition, together with the temperature setpoint. A complete phenomenological model including the microscale, the mesoscale and the macroscale levels was developed to represent the plant. The control algorithm comprises a neural dynamic model that uses a neural network structure with a feedforward topology. The algorithm implementation considers the optimization problem, the manipulated and controlled variables adopted and presents results for the regulatory and servo problems, including the possibility of dead time and multi-rate sampling in the controlled variables. The simulation results show the high performance of the NMPC algorithm based in a model for one-step ahead prediction only, and, at the same time, attests the strong difficulty to control polymer properties with dead time in their measurements. Uma estratégia de controle preditivo não linear é aplicada a um reator tanque agitado de polimerização em lama para a produção de polietileno de alta densidade. O desempenho do controle é analisado no sentido de se obter o peso molecular médio numérico, composição de comonômero e temperatura desejados. Um modelo fenomenológico completo considerando as micro, meso e macro escalas de modelagem foi desenvolvido para representar a planta. O algoritmo de controle compreende um modelo interno baseado em redes neurais com topologia feedforward. A implementação do algoritmo contempla o problema de otimização, as variáveis manipuladas e controladas adotadas e são apresentados resultados para os casos de problema servo e regulatório, incluindo-se a possibilidade de tempos mortos e múltiplas taxas de amostragem nas variáveis controladas. Os resultados de simulação mostram o bom desempenho do algoritmo NMPC baseado em um modelo neural treinado para a predição da variável de saída apenas um instante de tempo a frente e, ao mesmo tempo, atestam a dificuldade de controlar diretamente as propriedades do polímero com a ocorrência de tempo morto na medição. 417 430 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)