1. Pantheon
  2. Trabalhos Acadêmicos e Técnicos
  3. Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
  4. Engenharia Química
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/21166
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dc.contributor.advisorSecchi, Argimiro Resende-
dc.contributor.authorFonseca, Carlos Magno Molinaro-
dc.date.accessioned2023-07-19T18:18:42Z-
dc.date.available2023-12-21T03:03:30Z-
dc.date.issued2017-07-
dc.identifier.citationFONSECA, Carlos Magno Molinaro. Controle preditivo adaptativo multivariável de processos químicos: uma investigação. 2017. 63 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/21166-
dc.description.sponsorshipAgência Nacional de Petróleo - Programa de Recursos Humanospt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectControles preditivospt_BR
dc.subjectModel predictive controlpt_BR
dc.subjectMPCpt_BR
dc.subjectReatores químicospt_BR
dc.titleControle preditivo adaptativo multivariável de processos químicos: uma investigaçãopt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3710340061939187pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9514843818376667pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Souza Júnior, Maurício Bezerra de-
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4530858702685674pt_BR
dc.contributor.referee1Dias, Ana Carolina Spindola Rangel-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2866902801584203pt_BR
dc.contributor.referee2Ribeiro, Leonardo Dorigo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3991758549602080pt_BR
dc.contributor.referee3Klein, Tânia Suaiden-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1008981061334220pt_BR
dc.description.resumoO controle automático é essencial para o bom funcionamento das indústrias química e do petróleo. Um dos tipos mais utilizados de controlador, cuja disseminação se tornou possível com os avanços na capacidade de processamento computacional, é o controlador preditivo baseado em modelo, ou MPC. O MPC emprega um modelo matemático para fazer uma predição dos valores futuros do processo para um dado horizonte e realiza uma otimização para minimizar o erro entre esses valores e uma trajetória de referência, que leva o sistema até o setpoint desejado. Caso o processo a ser controlado tenha comportamento linear, o modelo interno utilizado no MPC também irá possuir essa característica. Tradicionalmente, por questão de simplicidade, mesmo para processos não lineares, o modelo interno responsável pelas predições do MPC é linear, o que restringe sua atuação a faixas limitadas de operação. De modo a ampliar a atuação do MPC a faixas operacionais mais largas, pode-se utilizar modelos linearizados do processo a cada tempo de amostragem, gerando uma abordagem adaptativa. O presente trabalho adota essa abordagem em um contexto multivariável. O controle do reator químico benchmark com cinética de van de Vusse é usado para comparação entre o algoritmo adaptativo e aquele com modelo fixo. Mostra-se que, nas regiões com mudanças de ganho, o MPC adaptativo consegue controlar o processo, enquanto o MPC tradicional conduz a instabilidades.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Químicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::OPERACOES INDUSTRIAIS E EQUIPAMENTOS PARA ENGENHARIA QUIMICA::REATORES QUIMICOSpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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