Metamodel-based numerical techniques for self-optimizing control.

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: ALVES, Victor Manuel Cunha.
• Orientador(a): ARAÚJO, Antônio Carlos Brandão de.
• Banca de defesa: SILVA JÚNIOR, Heleno Bispo da. , SILVA, Sidinei Kleber da.
• 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: Controle Auto-Otimizante; Modelos Substitutos; Kriging; Método Exato Local; Método do Espaço; Self-optimizing control; Substitute Models; Exact Local Method; Space Method
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia; Química
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/12838

A tecnologia de controle auto-otimizante (Self-optimizing control) é um campo de estudo bem-conhecido da grande área de seleção de estruturas de controle, tendo uma robusta fundamentação matemática. Com o auxílio de simuladores de processo comerciais e pacotes numéricos, a modelagem de processos tornou-se uma tarefa mais fácil. Entretanto, abordar sistemas complexos ainda é uma tarefa tediosa, ou até mesmo impraticável, mesmo com as ferramentas inovadoras supracitadas. Modelos substitutos, também chamados metamodelos, podem ser usados para substituir parcial ou totalmente os modelos originais, para fins de predição e otimização, reduzindo a complexidade da avaliação de processos de larga escala e altamente não-lineares. Este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas recentes de control auto-otimzante à superficies de resposta (metamodelos) utilizando o kriging como técnica de contrução dos metamodelos. Um procedimento para aplicação de controle auto-otimizante à modelos substituos é descrito em detalhes, junto com como a otimização pode ser efetuada. Estudos de caso conhecidos da literatura tiveram metamodelos construídos e estes foram analisados para gerar, utilizando as técnicas citadas, estruturas de controle ótimas que minimizam a pior-perda, e os mesmos resultados foram encontrados se comparados com a implementação utilizando os modelos originais de autores anteriores. Os resultados indicam a eficácia dos modelos substitutos quando aplicados ao design de estruturas de controle auto-otimizantes, simplificando toda a metodologia.