Novembro 2019 vol. 6 num. 3 - V Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia

Article - Open Access.

Idioma principal | Segundo idioma

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM CONTROLE DE PROCESSOS EM BATELADA

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES IN BATCH PROCESS CONTROL

SIlva, Mayer Fernandes dos Santos ; Lepikson, Herman Augusto ; , ;

Article:

O objetivo deste trabalho é realizar uma revisão da literatura sobre o uso de inteligência artificial (IA) no processo em batelada, caracterizando o seu benefício no tratamento da não linearidade e transiência de variáveis de processos em batelada. Através de uma revisão sistemática da literatura, foram estabelecidos critérios para busca e seleção dos artigos, de forma a retratar a evolução de estudos na área nos últimos vinte anos. Após seleção, as principais aplicações de IA para controle de bateladas foram descritos. Foi possível concluir que a base Science Direct apresentou o maior número de artigos na área e que de modo geral variações de processo foram tratadas através de redes neurais artificiais e lógicas fuzzy demonstraram capacidade de auxiliar no controle de variáveis não lineares.

Article:

The objective of this paper is to review the lterature on the use of artificial intelligence (AI) applied to batch process control, characterizing its benefit in the treatment of nonlinearity and transience of batch process variables. Through a systematic review of the literature, criteria were established for searching and selecting articles, in order to analyze the evolution of studies in the area in the last twenty years. After selection, the main applications of AI for batch control were described. It was possible to conclude that the Science Direct database presented the largest number of articles in the area and that in general process variations were treated through artificial neural networks and fuzzy logic demonstrates the ability to address non-linearities of control variables.

Download (PDF)

Palavras-chave: Controle de Processo; Inteligência Artificial; Processo em Batelada; Redes Neurais; Lógica Fuzzy,

Palavras-chave: Process Control; Artificial Intelligence; Batch Process; Neural Networks; Fuzzy Control,

DOI: 10.5151/siintec2019-71

Referências bibliográficas
  • [1] 1 MEHDJYEV, Nijat. Et al. Time Series Classification Using Deep Learning for process Planning: A Case from the Process Industry. Procedia Computer Science. Chicago, Illnois, 2017.
  • [2] 2 ALIPOOR, M. ZEINALI, M. YAZDI, S. Fuzzy Temperature Control in a Batch Polymerization Reactor Using ANFIS Method. International Journal of Engineering and Technology. Sabzevar, Iran, 2009.
  • [3] 3 SINGH, P. Et Al. Design and Implementation of Intelligent Control Schemes for a pH Neutralization Process. WSEAS TRANSACTIONS on SYSTEMS and CONTROL. Karnataka, India, 2018.
  • [4] 4 TOMA, Liliana. COMPARATIVE ANALYSIS OF PH CONTROL METHODS. ACTA TECHNICA NAPOCENSIS Electronics and Telecommunications. Cluj-Napoca, Romania, 2016.
  • [5] 5 COSENZA, B. GALLUZO, M.Nonlinear fuzzy control of a fed-batch reactor for penicillin production. Computers and Chemical Engineering 36. Palermo, Italy, 2012.
  • [6] 6 TAN, P. Et Al. Modeling and optimization of NOX emission in a coal-fired power plant using advanced machine learning methods. Energy Procedia. Wuhan, China, 2014.
  • [7] 7 SAFADY, Luis Felipe. Control of a neutralization reactor using extremum-seeking approaches. University of Campinas. Campinas, Brazil, 2018.
  • [8] 8 ZHANG, J. Modelling and Multi-Objective Optimal Control of Batch Processes Using Recurrent Neuro-fuzzy Networks. International Journal of Automation and Computing 1. Newcastle, United Kingdom, 2006.
  • [9] 9 XIONG, Z. ZHANG, J. A batch-to-batch iterative optimal control strategy based on recurrent neural network models. Journal Of Process Control. New castle, UK, 2005.
  • [10] 10 SIMON, L. HUNGERBUHLER, K. Industrial batch dryer data mining using intelligent pattern classifiers: Neural network, neuro-fuzzy and Takagi–Sugeno fuzzy models. Chemical Engineering Journal 157. Zurich, Switzerland, 20
  • [11] 11 ALFORD, J. S. Bioprocess control: Advances and challenges. Computers and Chemical Engineering. Indianapolis, IN US, 2006.
  • [12] 12 NANDI, S. ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED METHODOLOGIES FOR MODELING, OPTIMIZATION AND MONITORING OF CHEMICAL PROCESSES. National Chemical Laboratory. Pune, India, 2010.
  • [13] 13 ZAMPROGNA, E. BAROLO, M. SEBORG, D. COMPOSITION ESTIMATIONS IN A MIDDLE-VESSEL BATCH DISTILLATION COLUMN USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Institution of Chemical Engineers. Santa Barbara, USA, 2001.
Como citar:

SIlva, Mayer Fernandes dos Santos; Lepikson, Herman Augusto; , ; "APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM CONTROLE DE PROCESSOS EM BATELADA", p. 564-572 . In: Anais do V Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia. São Paulo: Blucher, 2019.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/siintec2019-71

últimos 30 dias | último ano | desde a publicação


downloads


visualizações


indexações