'Programa de Pos-graduacao em Ciencias Contabeis da UFRJ'
Abstract
Nos processos industriais de cristalização, o controle do tamanho e da
forma dos cristais é de considerável importância. Nesse trabalho, dados
experimentais são utilizados para desenvolver modelos de redes neuronais
para o processo de cristalização em batelada do sulfato de potássio (K2SO4).
Primeiramente, um modelo dinâmico do sistema capaz de prever seu estado
em um futuro próximo dadas as suas condições atuais é desenvolvido. Em
seguida, um modelo inverso do processo capaz de calcular a próxima ação
de controle a ser implementada para conduzir o sistema a uma trajetória
de referência é desenvolvido. Finalmente, o desempenho desse controlador é
investigado através da simulação de uma malha fechada em que um modelo
de balanço populacional é utilizado como processo real. Nós mostramos que
a escolha da trajetória de referência tem forte influência sobre o tempo de
duração da batelada, erro final entre estado do sistema e set-point e esforço
de controle. Em termos dos critérios acima, a melhor trajetória apresentou
resultados de 70% a 140% melhores que as demais
