CONTROLE PREDITIVO POR MODELO DE REDE NEURAL APLICADO A PROCESSOS DE FERMENTAÇÃO E DESTILAÇÃO

Autores

  • Mohamad Al Bannoud UNIFESP
  • Brunno Ferreira dos Santos PUC-Rio
  • Tiago Dias Martins UNIFESP

Resumo

Neste trabalho foram utilizadas Redes Neurais Artificiais (RNA) em combinação com controle preditivo baseado em modelo (Model Predictive Control, MPC) para os processos de fermentação e destilação. Foi avaliada a relação entre a saturação e o valor da função objetivo da RNA utilizada durante a simulação do controle. As RNAs mostraram ser capazes de representar bem o processo, com o controle sendo robusto e sem a presença de offset. A saturação das RNAs não influenciou no resultado do controlador, sendo seu valor tipicamente menor que 0,4 para as estruturas com funções de ativação lineares e maior que 0,6 para as sigmoides. O valor da saturação está mais relacionado com a estrutura e o ajuste de pesos durante o treinamento da RNA, sem haver uma relação direta com o desempenho do controlador.

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Publicado

2021-09-02

Edição

Seção

Artigos