Desacoplamento de sistemas de controle multivariáveis por ICA com modificação do branqueamento.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: CRUZ, Fábio George Nogueira. lattes
Orientador(a): SILVA, José Nilton. lattes
Banca de defesa: VASCONCELOS , Luis Gonzaga Sales., PEREIRA NETO, Antonio Tavernard., SILVA, Sidinei Kleber da., MORAIS JÚNIOR, Arioston Araújo de.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA
Departamento: Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
ICA
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/1977
Resumo: A utilização de sensores em sistemas de controle de processos é de vital importância para o monitoramento e operação adequada das plantas industriais. Por sua vez, os sinais podem apresentar interferências de outras fontes, além de que em certos casos, não é possível observar diretamente os sinais individuais das fontes. Diante disso, as técnicas de processamento e separação de sinais são utilizadas no intuito de extrair as informações das fontes contidas nos sinais misturados. As principais técnicas de separação de sinais estão associadas a técnica ICA (Independent Component Analysis), que sofreu significativa evolução desde sua criação nos anos 80. Tal evolução teve contribuição também da técnica PCA (Principal Component Analysis) e do desenvolvimento da capacidade de processamento computacional. No entanto, essas técnicas apresentam dois problemas básicos, a saber: desvio de amplitude e mudança de fase, sendo tais problemas limitantes quanto a sua utilização em sistemas de controle. Sendo assim, esse trabalho tem como objetivo apresentar uma solução do problema de amplitude das técnicas ICA’s para utilização na redução do acoplamento de sistemas multivariáveis. A correção proposta, baseada na correção da etapa de branqueamento dos algoritmos ICA, gerando a técnica MOD-ICA, foi utilizada como alternativa para a quebra da correlação entre variáveis dos sistemas multivariados. Essa técnica foi utilizada para o projeto e obtenção dos pares de controle de uma planta de produção de etanol anidro modelada na plataforma Aspen Dynamics. No estudo de caso proposto, foi observada uma redução significativa no número condicional dos pares de controle propostos, e a matriz de separação foi utilizada como parâmetro de desacoplamento do sistema de controle. Dessa forma, a técnica proposta MOD-ICA apresentada pode ser utilizada como ferramenta de geração de projeto de sistemas de controle, podendo a matriz de separação ser considerada como modelo de redução de acoplamento, resultando assim na obtenção de um sistema de controle mais robusto às variações inerentes do processo.
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Tal evolução teve contribuição também da técnica PCA (Principal Component Analysis) e do desenvolvimento da capacidade de processamento computacional. No entanto, essas técnicas apresentam dois problemas básicos, a saber: desvio de amplitude e mudança de fase, sendo tais problemas limitantes quanto a sua utilização em sistemas de controle. Sendo assim, esse trabalho tem como objetivo apresentar uma solução do problema de amplitude das técnicas ICA’s para utilização na redução do acoplamento de sistemas multivariáveis. A correção proposta, baseada na correção da etapa de branqueamento dos algoritmos ICA, gerando a técnica MOD-ICA, foi utilizada como alternativa para a quebra da correlação entre variáveis dos sistemas multivariados. Essa técnica foi utilizada para o projeto e obtenção dos pares de controle de uma planta de produção de etanol anidro modelada na plataforma Aspen Dynamics. No estudo de caso proposto, foi observada uma redução significativa no número condicional dos pares de controle propostos, e a matriz de separação foi utilizada como parâmetro de desacoplamento do sistema de controle. Dessa forma, a técnica proposta MOD-ICA apresentada pode ser utilizada como ferramenta de geração de projeto de sistemas de controle, podendo a matriz de separação ser considerada como modelo de redução de acoplamento, resultando assim na obtenção de um sistema de controle mais robusto às variações inerentes do processo.The use of sensors in process control systems is of vital importance for the proper operation and monitoring of industrial plants. In turn, process signals may have interference from other sources and, in some cases, it is not possible to observe directly the individual signals of the sources. In view of this, signal processing and separation techniques are used in order to extract the information from the sources contained in mixed signals. The main signal separation techniques are associated with the Independent Component Analysis (ICA), which has undergone significant evolution since its creation in the 1980s. Such evolution also had the contribution of the Principal Component Analysis (PCA) and the development of computational processing power. However, these techniques have two basic glitches: deviation of amplitude and phase change, which limit their use in control systems. Therefore, this research aims to present a solution to the problem of amplitude in ICA techniques for use in decoupling reduction in multivariate systems. The proposed correction, based on the stage of whitening ICA algorithms, which generated the technique MOD-ICA, was used as an alternative to breaking the correlation between variables in multivariate systems. Such technique was used for projecting and obtaining controlling pairs in an industrial plant of anhydrous ethanol production modeled on the Aspen Dynamics platform. In the case study proposed in this research, a significant reduction in the conditional numbers of the proposed controlling pairs was observed, and the separating matrix was used as a parameter of decoupling for the control system. As a result, the proposed MOD-ICA technique can be used as a tool for generating control systems, and its separating matrix can be considered as a model for decoupling reduction, which results in a more robust control system for process variation.Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-10-16T14:50:15Z No. of bitstreams: 1 FÁBIO GEORGE NOGUEIRA CRUZ - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2017.pdf: 3691156 bytes, checksum: 5b1dfe0077677e8425fa32fdbb895e39 (MD5)Made available in DSpace on 2018-10-16T14:50:15Z (GMT). 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