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Título: Automação e modelagem de um ciclone secador de partículas: inteligência computacional
Autor : Fonseca, Bruno Elyezer
Lattes: http://lattes.cnpq.br/0599668597327871
Primeiro orientador: Barbosa, Bruno Henrique Groenner
Primeiro coorientador: Corrêa, Jefferson Luiz Gomez
Primeiro membro da banca: Barbosa, Bruno Henrique Groenner
Segundo membro da banca: Leite, Daniel Furtado
Terceiro membro da banca: Cavazzana, Erlon
Quarto membro da banca: Rocha, Roney Alves da
Palavras-chave: Modelagem de sistemas
Identificação de sistemas
Inteligência computacional
Ciclone secador
System modeling
Identification of systems
Computational intelligence
Cyclone dryer
Data da publicação: 31-Jan-2018
Agência(s) de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Referência: FONSECA, B. E. Automação e modelagem de um ciclone secador de partículas: inteligência computacional. 2018. 86 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.
Resumo: Diante da demanda mundial por novas fontes de energia e melhor aproveitamento energético a modelagem e o controle das variáveis de um processo são uma necessidade de engenharia. Isto ocorre devido ao fato que ao prever o comportamento dinâmico das variáveis de processos modelados, estes podem ser melhor compreendidos e controlados. Este trabalho realiza a modelagem da temperatura no interior de um ciclone secador de partículas por meio de modelagens caixa branca, cinza e preta. As variáveis de entrada do processo são o número de resistores dissipadores de calor acionados e a frequência do inversor que controla a vazão de ar. Foram realizados 18 experimentos do tipo degrau para a modelagem do aquecimento e resfriamento do ciclone e então extraídos modelos de segunda ordem para a obtenção do comportamento estático do sistema e posterior modelagem em caixa branca. Foram aplicados quatro sinais do tipo PRBS nas entradas para a obtenção dos modelos ARX, ARMAX, ARX-Neuro Fuzzy e Caixa Branca. Os resultados demonstraram bons ajustes dos modelos em todos os casos com média de R2 superior a 85 % e erro médio quadrático inferior a 30◦C. O modelo ARX-Neuro Fuzzy foi validado através de sua superfície e os resultados obtidos através do modelo Caixa Branca. A instrumentação proposta também demonstrou sua eficiência para a obtenção de dados e controle da temperatura.
Abstract: Beholding the world demand for new energy sources and better energy improviment, modeling and controlling the variables of a process is necessary as engeneering design. This is due to the fact that in predicting the dynamic behavior of the variables of modeled processes, these system can be better understood and controlled. This work performs the modeling of the temperature inside a cyclone particle dryer by means of white, gray and black-box models. The process input variables are the number of resistors driven and the frequency of the inverter that controls the air flow. Eighteen step experiments were carried out to model the heating and flow of the cyclone and then extracted second - order models to obtain the static behavior of the system and subsequent modeling in a white-box. Four PRBS-type signals were applied to the inputs to obtain the ARX, ARMAX, ARX-Fuzzy Neuro and White Box models. The results demonstrated good fit of the models in all cases averaging R 2 greater than 85% and mean square error of less than 30 ◦ C. The ARX-Neuro Fuzzy model was verified through its surface and the results obtained through the White Box model. The proposed instrumentation also demonstrated its efficiency for obtaining data and temperature control.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/28540
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções:DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)

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