Banca de DEFESA: TIAGO HORA ALVES DE LIMA
08/04/2019 21:07
A necessidade de monitorar os processos industriais em tempo real de forma confiável e barata para agregar valor aos produtos e reduzir custos operacionais, aliada à grande quantidade de dados disponível vem aumento a importância dos sensores virtuais. Com este objetivo, foi desenvolvido um sensor virtual para inferir a composição do etanol em um processo de destilação em batelada na produção de bebidas destiladas de frutos tropicais. O sensor proposto é baseado em uma rede neural artificial do tipo feedforward multilayer perceptron, que aplica o algoritmo Levenberg-Marquardt na otimização dos seus parâmetros. A rede neural foi treinada e validada com dados experimentais obtidos em laboratório por meio de destilações de misturas sintéticas etanol-água. Após a calibração, o sensor foi testado com dados de destilações de mostos fermentados, obtendo ótimo desempenho. O sensor virtual proposto mostrou-se capaz de inferir a composição do etanol ao longo do tempo de forma confiável, sendo uma alternativa viável para a realização de um monitoramento eficiente.
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação/UFS | Telefonista/UFS (79)3194-6600 | Copyright © 2009-2024 - UFRN v3.5.16 -r19032-7126ccb4cf