Blucher Chemical Engineering Proceedings

Setembro 2018, vol.1, num.5 - XXII Congresso Brasileiro de Engenharia Química
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UTILIZAÇÃO DE NEURO-FUZZY PARA DETERMINAÇÃO DO GRAU DE RETIRADA DE TURBIDEZ DA ÁGUA EM SISTEMAS DE FLOTAÇÃO POR AR DISSOLVIDO

UTILIZAÇÃO DE NEURO-FUZZY PARA DETERMINAÇÃO DO GRAU DE RETIRADA DE TURBIDEZ DA ÁGUA EM SISTEMAS DE FLOTAÇÃO POR AR DISSOLVIDO

FRANCO, I. C; SILVESTRE, C. F; FONSECA, R. R; SILVA, F. V

Pôster:

Neste trabalho é apresentado a modelagem neuro-fuzzy de um sistema de flotação por ar dissolvido utilizando a arquitetura ANFIS. Os modelos desenvolvidos foram do tipo Takagi-Sugeno e a variável predita pelo modelo foi o grau de retirada de turbidez da água. Os dados de treinamento e de validação do modelo Takagi-Sugeno foram obtidos em uma planta experimental real. O modelo desenvolvido apresentou bom desempenho. Este desempenho foi observado na análise da dispersão dos valores preditos em relação aos experimentais (± 5,0 %) e confirmado no cálculo do VAF que foi de 99,54%.

Neste trabalho é apresentado a modelagem neuro-fuzzy de um sistema de flotação por ar dissolvido utilizando a arquitetura ANFIS. Os modelos desenvolvidos foram do tipo Takagi-Sugeno e a variável predita pelo modelo foi o grau de retirada de turbidez da água. Os dados de treinamento e de validação do modelo Takagi-Sugeno foram obtidos em uma planta experimental real. O modelo desenvolvido apresentou bom desempenho. Este desempenho foi observado na análise da dispersão dos valores preditos em relação aos experimentais (± 5,0 %) e confirmado no cálculo do VAF que foi de 99,54%.

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Palavras-chave:

DOI: 10.5151/cobeq2018-PT.0993

Referências bibliográficas
  • [1] BABUSKA, R., ROUBOS, J.A., VERBRUGGEN, H.B. Identification of MIMO systems by input-output TS
  • [2] fuzzy models. Fuzzy Systems Proceedings in: IEEE World Congress on Computational Intelligence, p. 657 –
  • [3] 662, 1998.
  • [4] BERGH, L.G., YIANATOS, J.B, The long way toward multivariate predictive control of flotation processes. J.
  • [5] Process Control, v. 21, p. 226-234, 2011.
  • [6] BOUCHARD, J.; DESBIENS, A.; DEL VILLAR, R.; NUNEZ, E., Column flotation simulation and control: An
  • [7] overview. Miner. Eng., v. 22, p. 519–529, 2009.
  • [8] CARVALHO, M.T., SOUSA, J.M., DURÃO, F., MARTINS, P.M, Real time fuzzy control of column flotation
  • [9] process. Ann. R. Aut. P., v. 19, p. 73–78, 1994.
  • [10] CARVALHO, M.T., DURÃO, F, Control of a flotation column using a fuzzy logic inference. Fuzzy Sets Syst., v.
  • [11] 125, p. 121-133, 2002.
  • [12] EDZWALD, J.K, Dissolved air flotation and me. Water Res., v. 44, p. 2077-2106, 2010.
  • [13] JANG, J. S. R, ANFIS: adaptive network based fuzzy inference system. IEEE Trans. Syst. Man Cybern., v. 23,
  • [14] p. 665–685, 1993.
  • [15] JANG, J. S. R., SUN, C.T. Neuro-fuzzy modeling and control. Proc. IEEE, v. 83, p. 378–406, 1995.
  • [16] NÚÑEZ, F., TAPIA, L., CIPRIANO, A. Hierarchical hybrid fuzzy strategy for column flotation control. Miner.
  • [17] Eng., v. 23, p. 117-124, 2010.
  • [18] RUBIO, J., SOUZA, M.L., SMITH, R.W, Overview of flotation as a wastewater treatment technique. Miner.
  • [19] Eng., v.15, p. 139-155, 2002.
  • [20] YINFEI, L., JIONGTIAN, L., YONGTIAN, W., YIJUN, C, Simulating a fuzzy level controller for flotation
  • [21] columns. Min. Sci. Thecnol., v. 21, p. 815-818, 2011.
Como citar:

FRANCO, I. C; SILVESTRE, C. F; FONSECA, R. R; SILVA, F. V; "UTILIZAÇÃO DE NEURO-FUZZY PARA DETERMINAÇÃO DO GRAU DE RETIRADA DE TURBIDEZ DA ÁGUA EM SISTEMAS DE FLOTAÇÃO POR AR DISSOLVIDO", p-3773-3776. In: . São Paulo: Blucher, 2018.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/cobeq2018-PT.0993

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