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dc.creatorFonseca, Bruno Elyezer-
dc.date.accessioned2018-02-06T12:15:07Z-
dc.date.available2018-02-06T12:15:07Z-
dc.date.issued2018-01-31-
dc.date.submitted2017-03-31-
dc.identifier.citationFONSECA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/28540-
dc.description.abstractBeholding 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectModelagem de sistemaspt_BR
dc.subjectIdentificação de sistemaspt_BR
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.subjectCiclone secadorpt_BR
dc.subjectSystem modelingpt_BR
dc.subjectIdentification of systemspt_BR
dc.subjectComputational intelligencept_BR
dc.subjectCyclone dryerpt_BR
dc.titleAutomação e modelagem de um ciclone secador de partículas: inteligência computacionalpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Barbosa, Bruno Henrique Groenner-
dc.contributor.advisor-co1Corrêa, Jefferson Luiz Gomez-
dc.contributor.referee1Barbosa, Bruno Henrique Groenner-
dc.contributor.referee2Leite, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee3Cavazzana, Erlon-
dc.contributor.referee4Rocha, Roney Alves da-
dc.description.resumoDiante 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.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenhariapt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Softwarept_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0599668597327871pt_BR
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