| dc.contributor | Secchi, Argimiro Resende | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3710340061939187 | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9514843818376667 | |
| dc.contributor | Souza Júnior, Maurício Bezerra de | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4530858702685674 | |
| dc.contributor | Dias, Ana Carolina Spindola Rangel | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2866902801584203 | |
| dc.contributor | Ribeiro, Leonardo Dorigo | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3991758549602080 | |
| dc.contributor | Klein, Tânia Suaiden | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1008981061334220 | |
| dc.creator | Fonseca, Carlos Magno Molinaro | |
| dc.date | 2023-07-19T18:18:42Z | |
| dc.date | 2023-09-27T03:01:48Z | |
| dc.date | 2017-07 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-27T14:09:53Z | |
| dc.date.available | 2023-09-27T14:09:53Z | |
| dc.identifier | FONSECA, Carlos Magno Molinaro. Controle preditivo adaptativo multivariável de processos químicos: uma investigação. 2017. 63 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2017. | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/11422/21166 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8919914 | |
| dc.description | Agência Nacional de Petróleo - Programa de Recursos Humanos | |
| dc.description | O controle automático é essencial para o bom funcionamento das indústrias química e do petróleo. Um dos tipos mais utilizados de controlador, cuja disseminação se tornou possível com os avanços na capacidade de processamento computacional, é o controlador preditivo baseado em modelo, ou MPC. O MPC emprega um modelo matemático para fazer uma predição dos valores futuros do processo para um dado horizonte e realiza uma otimização para minimizar o erro entre esses valores e uma trajetória de referência, que leva o sistema até o setpoint desejado. Caso o processo a ser controlado tenha comportamento linear, o modelo interno utilizado no MPC também irá possuir essa característica. Tradicionalmente, por questão de simplicidade, mesmo para processos não lineares, o modelo interno
responsável pelas predições do MPC é linear, o que restringe sua atuação a faixas limitadas de operação. De modo a ampliar a atuação do MPC a faixas operacionais mais largas, pode-se utilizar modelos linearizados do processo a cada tempo de amostragem, gerando uma abordagem adaptativa. O presente trabalho adota essa abordagem em um contexto multivariável. O controle do reator químico benchmark com cinética de van de Vusse é usado para comparação entre o algoritmo adaptativo e aquele com modelo fixo. Mostra-se que, nas regiões com mudanças de ganho, o MPC adaptativo consegue controlar o processo, enquanto o MPC tradicional conduz a instabilidades. | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | Escola de Química | |
| dc.publisher | UFRJ | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Controles preditivos | |
| dc.subject | Model predictive control | |
| dc.subject | MPC | |
| dc.subject | Reatores químicos | |
| dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::OPERACOES INDUSTRIAIS E EQUIPAMENTOS PARA ENGENHARIA QUIMICA::REATORES QUIMICOS | |
| dc.title | Controle preditivo adaptativo multivariável de processos químicos: uma investigação | |
| dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | |
