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- W2227093784 abstract "Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um controlador preditivo baseado em modelos fuzzy funcionais para o controle de processos de polimerizacao. Estes processos apresentam um comportamento dinâmico altamente nao linear, dificultando assim o desenvolvimento de controladores baseados em modelo convencionais. Para tanto, consideram-se dois casos de estudo da literatura: processo de copolimerizacao (Congalidis et aI. 1989) e policondensacao (Giudici et aI. 1999). O processo de copolimerizacao apresenta um sistema de reciclo que ocasiona algumas perturbacoes na entrada do reator do processo. Soluciona-se este problema atraves de um controlador feedforward apresentado por Congalidis et aI. 1989. Dessa forma, pode-se tratar o reator do processo como um sistema isolado no desenvolvimento do controlador. Para o caso do processo de policondensacao, tomando-se como base o modelo estacionario do reator tubular desenvolvido por Giudici et aI. 1999, foi desenvolvido um modelo dinâmico atraves do sequenciamento de dez reatores de tanque agitado continuo (CSTR). Este modelo representa satisfatoriamente o comportamento dinâmico das principais variaveis no desenvolvimento do sistema de controle. Dessa forma, cada um desses dois casos de estudo sao considerados como as plantas para aplicacao dos sistemas de controle. A escolha de um controlador preditivo como base de desenvolvimento do controlador proposto deve-se ao fato do sucesso na implementacao dos controladores preditivos em diversos processos quimicos, pois tais controladores, alem apresentarem bom desempenho nos controles regulatorio e servo, apresentam a possibilidade de inclusao de restricoes nas variaveis manipuladas e controladas. Assim sendo, procura-se neste trabalho apresentar o desenvolvimento de uma metodologia de projeto sistematico de controlador preditivo baseando-se em modelos dinâmicos fuzzy funcionais (Takagi e Sugeno 1985) . Estes modelos apresentam uma excelente capacidade de representacao de dados dinâmicos. Alem disso, apresentam a possibilidade de inclusao de informacoes qualitativas (ou operacionais) do processo. Tomando-se como base o modelo fuzzy de Takagi e Sugeno, a determinacao do modelo (numero de regras e parâmetros) e obtida a partir de um conjunto de dados provenientes do processo. O tratamento desses dados para a determinacao do modelo fuzzy e realizado por meio de algoritmos matematicos de agrupamento (clustering) e minimos quadrados. Os modelos sao validados utilizando-se uma parte dos dados de identificacao, denominados de dados de teste. Os resultados dessa modelagem para os dois casos de estudo considerados sao apresentados com excelentes resultados. Por fim, esses modelos fuzzy sao inseridos na metodologia de controle preditivo; emprega-se o controlador preditivo baseado em coeficientes da resposta a entrada degrau (DMC) como base comparativa nos resultados de controle. Nas simulacoes realizadas os resultados de controle obtidos com o controlador proposto foram superiores aos oriundos do DMC convencional, demonstrando o potencial de utilizacao do novo algoritmo proposto para o controle de sistemas nao lineares Abstract" @default.
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