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Orientador: Sergio Persio Ravagnani Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: o tratamento dado a problemas que envolvam transferência de massa com reação química tem o sido o mais diverso possível, sendo que a maioria dos trabalhos se preocupa em encontrar soluções analíticas que sirvam para alguns casos específicos, já que soluções analíticas genéricas não são possíveis. Apesar do grande número de trabalhos, as soluções para um grande número de sistemas são apenas aproximações da solução verdadeira.A resolução numérica das equações fundamentais de transferência de massa permite que qualquer tipo de regime cinético seja utilizado. Desta forma, numa primeira etapa deste trabalho, o estudo dos perfis de concentração e fluxos mássicos ao longo de colunas de recheadas de absorção com reação química foi feito utilizando-se as equações fundamentais de transferência de massa com o termo de reação química. As equações foram resolvidas de forma que se adequem a qualquer tipo de sistema em ocorra uma reação química simultânea ao processo de absorção. O método numérico utilizado foi o da colocação ortogonal em elementos finitos, que se mostrou bastante adequado tanto em termos de precisão, como pela redução do sistema de equações obtido. O tratamento dado a simulação dinâmica de colunas recheadas também tem sido bastante simplificado, sendo que características importantes do processo em geral não são levadas em consideração. A utilização do método das Características é uma alternativa para que se possa fazer uma simulação mais rigorosa. No entanto, este necessita do cálculo dos fluxos de transferência de massa em diversos pontos ao longo da coluna, o que torna impossível a sua utilização juntamente com a resolução numérica das equações de transferência de massa. Para contornar este problema, as redes neurais artificiais foram utilizadas na predição dos fluxos de transferência de massa, juntamente com as equações de balanço de massa ao longo da coluna, constituindo assim um modelo neural híbrido. As RNA's mostraram-se bastante adequadas para este fim, apesar da alta não-linearidade apresentada pelos dados de transferência de massa com reação química. Desta forma, o modelo resultante pode usar o rigor da transferência de massa com uma modelagem que inclui características hidrodinâmicas importantes do processo. Os resultados obtidos comprovaram a importância em se considerar o processo desta forma, ao invés das simplificações normalmente feitas. Numa etapa final do trabalho, estudou-se o comportamento do controle preditivo com modelo linear e não-linear frente a este processo que é altamente não-linear. Este estudo mostrou que o processo, pelo fato de ser distribuído, apresenta um comportamento que toma difícil o bom desempenho do sistema de controle. Ao final do trabalho, foi feita uma comparação entre os resultados obtidos com os dois modelos internos do controlador aqui utilizados, não só com relação aos resultados, como também em relação à dificuldade de aplicação e às limitações destes. Encontrou-se que, embora o controle não-linear apresentasse melhores resultados que o linear, a diferença de desempenho não foi tão grande, o que se deve principalmente à grande inércia do sistema frente variável manipulada (neste caso, a vazão de solvente). Conclui-se então que em alguns casos a utilização do controle preditivo com modelo de convolução pode ser justificado pela sua simplicidade de aplicação e resultados razoáveis, quando comparado ao controle com modelo baseado em RNA's Abstract: Not informed. Mestrado Sistema de Processos Químicos e Informatica Mestre em Engenharia Química

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Gerard Favier Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação Resumo: Trabalho aborda o problema de controle de processos contendo incertezas estruturadas e restrições nos sinais de entrada e saída. A metodologia de controle utilizada é a dos controladores preditivos ou Model Based Predictive Controllers (MBPC). Esta técnica está, atualmente, bastante difundida, tanto no meio acadêmico como em aplicações práticas. A principal característica dos MBPC é a utilização de um modelo para a determinação de um conjunto de previsões da saída e, a lei de controle é calcula a em função destas previsões. Neste trabalho, para se obter um modelo não estruturado e projetar algoritmos de controle preditivo para processos incertos, propõe-se a utilização de séries de funções ortonormais, definidas a partir de um conhecimento aproximado da dinâmica dominante do processo. Neste contexto, são analisadas as abordagens de controle preditivo adaptativo e robusto. A lei de controle é calculada considerando que, no caso adaptativo, os parâmetros do modelo são obtidos utilizando-se um método de identificação e que, no caso robusto, os parâmetros do modelo pertencem a um intervalo de incerteza. As características dos algoritmos MBPC adaptativo e robusto, utilizando séries de funções ortonormais, são comparadas com outras estratégias de controle preditivo utilizando modelos estruturados (por exemplo, o modelo CARIMA), e modelos não estruturados (por exemplo, o modelo de resposta ao impulso). Mostra-se também que, sob determinadas condições de ajuste dos parâmetros dos controladores, o sistema em malha fechada é estável. O desempenho das abordagens propostas é ilustrado através de exemplos de simulação Abstract: The control of processes containing structured uncertainties and input / output signal constraints is investigated. The methodology used is that of predictive controllers or Model Based Predictive Controllers (MBPC), a technique which at present is widely used, for both academic and practical applications. The main characteristic of MBPC is the utilization of a model for the determination of a set of output predictions, with a control law calculated based on these predictions. In the present dissertation, a series of orthonormal functions, constructed using prior approximate knowledge of the dominant time constant of the process, is proposed for the obtention of a non-structured model, leading to predictive control algorithms for uncertain processes. The approaches of adaptive and robust control are analysed in this context. The control law is calculated: for adaptive predictive control, the parameters of the nominal model are obtained by using on-line identification, whereas for robust predictive control, parameters uncertainties are used to design the control law. The characteristics of adaptive and robust MBPC algorithms based on orthonormal series function modelling were compared to strategies for predictive control based on other models, both structured (such as the CARIMA model) and non-structured (such as the model of impulse response). Under certain conditions of parameter adjustment of the controllers, the closed-loop system proved to be stable. The performance of the proposed approaches is illustrated using simulation examples Doutorado Doutor em Engenharia Elétrica

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.

Orientador: João Alexandre Ferreira da Rocha Pereira Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: Controladores preditivos com modelo são uma importante classe de controladores que fazem uso de um modelo do processo para realizar os cálculos das ações de controle. Através deste modelo interno, o controlador pode predizer o comportamento das variáveis de saída do processo, para um determinado horizonte de tempo no futuro. Baseando-se nestas predições, o controlador calcula a ação de controle necessária para minimizar o erro predito para as saídas do processo através de um método de otimização. Dessa forma o valor ótimo para a variável manipulada é aquele que mantém as variáveis de saída o mais próximo possível de uma trajetória de referência especificada para o horizonte de tempo. Neste trabalho foi implementada a uma coluna de absorção de gases uma das técnicas de controle preditivo. Esta técnica é a Matriz Dinâmica de Controle (DMC). Foi considerado o caso monovariável e sem restrições deste algoritmo de controle para que se pudesse fazer um estudo comparativo entre os desempenhos deste controlador preditivo (DMC) e um controlador convencional por retro-alimentação. A coluna de absorção foi simulada para a situação em que ocorrem perturbações em degrau na composição do gás à entrada da coluna. Foram comparadas as respostas obtidas pelos dois tipos de controladores (PI e DMC ), quando se quer controlar a composição do gás à saída da coluna, mediante a manipulação da vazão de solvente. Comprovou-se, então, a eficiência da estratégia de controle por Matriz Dinâmica através da melhoria no comportamento da variável controlada, em relação à encontrada com o controlador clássico Abstract: Model Predictive Controllers are part of a very important class of controllers that are based on the use of a process model to calculate the controller action. Through this internal action, the controller can predict the behaviour of the process output variables for a given time horizon. Based on these predictions, the controller computes the controller action required to minimise the predicted error for the process output variables through an optimisation method. The optimum value for the manipulated variable is therefore the one which keeps the process output variables closest to the reference path specified for the time horizon. In the present work, predictive control techniques were applied to a gas absorption column, using the Dynamic Matrix Control (DMC). A single variable case (SISO), without restrictions, was considered so that a comparative study between the performances of the predictive control (DMC) and a conventional feedback controller could be made. The absorber column was simulated for step-wise changes in the inlet gas composition. The results for the control of the gas outlet composition, through changes in solvent flow, were analysed and compared for both the PI and DMC controllers. It was verified that the Dynamic Matrix Control technique provides a more efficient control strategy through an improvement in the behaviour of the controlled variable, when compared to a classical controller Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química