Controle inteligente aplicado a um fermentador alcoólico industrial e a um processo de troca de calor

Souza, Lucas Botoni de

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Título:	Controle inteligente aplicado a um fermentador alcoólico industrial e a um processo de troca de calor
Autor(es):	Souza, Lucas Botoni de
Orientador(es):	Mendonça, Marcio
Palavras-chave:	Controladores PID Mapas cognitivos (Psicologia) Sistemas de controle inteligente Álcool – Indústria PID controllers Cognitive maps (Psychology) Intelligent control systems Alcohol industry
Data do documento:	30-Nov-2017
Editor:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus:	Cornelio Procopio
Citação:	SOUZA, Lucas Botoni. Controle inteligente aplicado a um fermentador alcoólico industrial e a um processo de troca de calor. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2017.
Resumo:	Este trabalho aborda o uso de controladores adaptativos por meio de mecanismos de ajuste inteligentes FCM-PID e Fuzzy-PID para o controle de um processo de fermentação alcoólica, assim como controladores inteligentes FCM e Fuzzy aplicados ao controle de um processo de troca de calor (Heatex), ambos simulados no MatLab®. Os resultados das integrais do erro quadrático (ISE), erro ponderado no tempo (ITAE), máximo sobressinal e tempo de acomodação foram comparados entre as diferentes técnicas de controle empregadas. Para isso, foram escolhidas metodologias baseadas no conhecimento especialista do sistema, Mapas Cognitivos Fuzzy e lógica Fuzzy clássica, tornando a modelagem dos controladores menos dependente do conhecimento do modelo dinâmico dos processos analisados.
Abstract:	This work addresses the use of adaptive controllers by means of intelligent tune mechanisms FCM-PID and Fuzzy-PID of an alcoholic fermentation process control, as well as intelligent FCM and Fuzzy controllers applied to a heat exchange process (Heatex) control, both simulated in MatLab®. The integral square error (ISE) and timeweighted absolute error (ITAE), overshoot and settling time results were compared among different techniques used. For this, methodologies based on the system expert knowledge, Fuzzy Cognitive Maps and classical Fuzzy logic were chosen, making controller modeling less dependent on knowledge of the dynamic model of the analyzed processes.
URI:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7144
Aparece nas coleções:	CP - Engenharia de Controle e Automação

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