Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: REGINA LUANA SANTOS DE FRANCA
DATA: 26/01/2015
HORA: 14:30
LOCAL: Mini Auditório do CCET
TÍTULO: Utilização de funções robustas para reconciliação de dados e indicativos de erros em sistemas lineares e não lineares
PALAVRAS-CHAVES: Reconciliação; Funções Robustas; Sistemas Lineares; Sistemas Não Lineares
PÁGINAS: 76
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Química
SUBÁREA: Operações Industriais e Equipamentos para Engenharia Química
ESPECIALIDADE: Operações de Separação e Mistura
RESUMO:

Os estimadores robustos pertencem a famílias de estimadores que possuem a capacidade de atenuar os erros grosseiros quando estes estão presentes nas medidas experimentais. Esta característica pode também ser utilizada para uma posterior identificação das variáveis com erro de medição e desta forma, o problema de estimação e identificação pode ser resolvido concomitantemente. O presente trabalho leva em consideração essa particularidade, e avalia a a aptidão de alguns estimadores robusto na resolução de problemas de reconciliação de dados em modelos de processos químicos estacionários representados por sistemas lineares e não-lineares. A literatura expõem inúmeros trabalhos teóricos relacionados a utilização de estimadores robustos para reconciliação, quase todos direcionados a processos estacionários representados por sistemas lineares, no entanto, poucos estudos aprofundados são direcionados a processos estacionários não-lineares. Além disso, questões referentes a: (i) definição do estimador; (ii) técnica de resolução do problema de reconciliação e, (iii) capacidade de predição dos estimadores robustos na presença de erros grosseiros; ainda representam um desafio a ser explorado e que motivou o delineamento deste trabalho. Inicialmente, os tradicionais estimadores robustos Cauchy, Fair, Normal Contaminada e Logística são utilizados no problema de reconciliação onde, suas estimativas são comparadas com as obtidas com o uso do estimador robusto, New Target (Jin et al., 2012). Para este propósito, foi utilizado o Método de Programação Não-Linear, em particular, o “Sequential Quadratic Programming” (SQP), o qual encontra-se implementado no ambiente MATLAB com a denominação fmincon. Como índice de desempenho, utilizou-se a soma dos erros quadrados (SSE); erro médio relativo e o número de avaliações da função objetivo. De posse dos resultados, observou-se que a função Mínimos Quadrados Ponderados apresentou um número reduzido de iterações em quase todos os testes realizados. A função Cauchy e Normal Contaminada apresentaram bons resultados quanto ao número de iterações, no entanto o função Normal Contaminada apresentou um problema de convergência em um dos casos testados. Em sistemas não-lineares contendo um único erro grosseiro, as funções New Target e Cauchy obtiveram os bons índices de desempenho, principalmente em termos do erro médio relativo sendo que a ultima apresentou o menor número de iterações.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2468009 - ANTONIO MARTINS DE OLIVEIRA JUNIOR
Interno - 1542165 - JOSE JAILTON MARQUES
Externo ao Programa - 2639475 - OSCAR ALBERTO ZANABRIA SOTOMAYOR