APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA O CONTROLE DE TANQUES INTERATIVOS

APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA O CONTROLE DE TANQUES INTERATIVOS

SOUSA, B. S.; SENA, H. J.; SILVA, F. V.; FILETI, A. M. F.

Pôster:

O controle de nível de tanques interativos a partir da vazão é um problemanão linear encontrado em diversas situações na indústria, logo, controladores linearesconvencionais como o PID podem apresentar dificuldades frente a mudanças de setpoint.Dessa forma, o objetivo desse trabalho foi implementar experimentalmente umsistema de controle usando redes neurais inversas além do controle feedback tradicional.Para isso, foi utilizado um sistema de dois tanques interativos do Laboratório de Controlee Automação da FEQ. O PID convencional foi sintonizado pelo método de ZieglerNicholsseguido por um ajuste fino dos parâmetros. A rede neural foi treinada a fim decaptar a dinâmica do sistema em mala aberta, tendo sua arquitetura definida pelo menoracúmulo de erro de ajuste com dados não-vistos no treinamento. Variando-se o set-pointdo nível dos dois tanques simultaneamente, analisou-se a resposta por meio do critériodos erros integrados, do overshoot e do tempo de resposta.

O controle de nível de tanques interativos a partir da vazão é um problemanão linear encontrado em diversas situações na indústria, logo, controladores linearesconvencionais como o PID podem apresentar dificuldades frente a mudanças de setpoint.Dessa forma, o objetivo desse trabalho foi implementar experimentalmente umsistema de controle usando redes neurais inversas além do controle feedback tradicional.Para isso, foi utilizado um sistema de dois tanques interativos do Laboratório de Controlee Automação da FEQ. O PID convencional foi sintonizado pelo método de ZieglerNicholsseguido por um ajuste fino dos parâmetros. A rede neural foi treinada a fim decaptar a dinâmica do sistema em mala aberta, tendo sua arquitetura definida pelo menoracúmulo de erro de ajuste com dados não-vistos no treinamento. Variando-se o set-pointdo nível dos dois tanques simultaneamente, analisou-se a resposta por meio do critériodos erros integrados, do overshoot e do tempo de resposta.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/cobeq2018-PT.0662

Referências bibliográficas

• [1] BASCI, A.; DERDIYOK, A. The application of chattering-free sliding mode controller in coupled tank liquid-level control system. Korean Journal of chemical engineering, v-30, p. 540-545, 2013. FILETI, A.M.F.; PACCIANOTO, T. A.; CUNHA, A.P. Neural Modeling helps the BOS process to achieve aimed end point conditions in liquid steel. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Holanda, v.19, p. 9-17, 2006. HIMMELMBLAU, D. M. Applications of Artificial Neural Networks in Chemical Engineering. Korean Journal of chemical engineering, v-17, p. 373-392, 2000. NOEL, M. M.; PANDIAN, B. J. Control of a nonlinear liquid level system using a new artificial neural network based reinforcement learning approach. Applied Soft Computing, v-23, p. 444-451, 2014

Como citar:

SOUSA, B. S.; SENA, H. J.; SILVA, F. V.; FILETI, A. M. F.; "APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA O CONTROLE DE TANQUES INTERATIVOS", p-2498-2502. In: . São Paulo: Blucher, 2018.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/cobeq2018-PT.0662