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Abstract:
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O desenvolvimento da microeletrônica, tem facilitado o surgimento de algoritmos de controle baseados em redes neurais. A capacidade de aprendizado que estas redes possuem tem contribuído muito para que as estratégias de controle apresentadas na literatura se mostrem bastante promissoras para serem aplicadas a equipamentos como os reatores que operam em batelada e semi-batelada. Neste trabalho é apresentado um controlador preditivo baseado em um critério de desempenho quadrático, em que se utiliza um modelo interno de predição representado por uma rede neural do tipo feedforward, com o algoritmo de treinamento backpropagation, e estratégia de otimização steepest descent. Testes experimentais obtidos em uma unidade piloto de controle de temperatura de um reator encamisado, que opera em regime de semi-batelada, mostraram que o controlador apresentado é capaz de manter o reator nas condições desejadas durante as fases de produção. Testes comparativos, realizados com o controlador clássico PI, mostraram que o desempenho do controlador proposto é bastante robusto e estável, apresentando uma performance superior ao PI. A reação entre o Tiosulfato de Sódio e o Peróxido de Hidrogênio foi a utilizada nos testes experimentais. Esta reação é altamente exotérmica (6,82 . 105 KJ/Kmol) e extremamente rápida. |
