Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GUILHERME MOURA AFONSO DA SILVA
DATA: 27/04/2017
HORA: 09:30
LOCAL: Sala de videoconferência do PROEE no DEL-Departamento de Engenharia Elétrica
TÍTULO: Reconciliação Dinâmica de Dados baseada em Estimadores em uma malha de controle MPC
PALAVRAS-CHAVES: Reconciliação de Dados, Filtro de Kalman, Algoritmo DDR Preditor-Corretor, Estimador do Horizonte Móvel, Controle Preditivo
PÁGINAS: 113
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:
A reconciliação de dados em controle de processos é extremamente importante no que diz respeito às indústrias, pois a partir dessa é possível obter uma maior eficiência no desempenho em malhas de controle de processos industriais visando à minimização dos custos e maximizando a qualidade do produto. Neste trabalho aborda-se técnicas de estimação de dados para a implementação de um sistema de reconciliação dinâmica de dados on-line a fim de reduzir os ruídos e as incertezas de medições que estão submetidas nas variáveis do processo. As técnicas aqui empregadas são: o Filtro de Kalman, o Algoritmo DDR Preditor-Corretor, o Estimador de Horizonte Móvel (MHE) e o Filtro de Kalman Estendido com Restrições (CEKF). As análises são efetuadas aplicando o sistema de reconciliação dinâmica de dados em um processo simulado, característico da indústria química, operando sob controle preditivo (MPC). Também é efetuado o aprimoramento no desempenho do controlador MPC utilizando os dados reconciliados na malha de realimentação do controlador.