Reconciliação dinâmica de dados baseada em estimadores em uma malha de controle MPC

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Silva, Guilherme Moura Afonso da lattes
Orientador(a): Cardoso, Carlos Alberto Villacorta
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Sergipe
Programa de Pós-Graduação: Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Engenharia elétrica
Algoritmos
Filtragem de Kalman
Controle preditivo
MPC
Reconciliação de dados
Filtro de Kalman
Algoritmo DDR preditor-corretor
Estimador do horizonte móvel
Palavras-chave em Inglês:
Data reconciliation
Kalman filter
DDR algorithm
Moving horizon estimator
Model predictive control
Área do conhecimento CNPq:
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://ri.ufs.br/handle/riufs/5026
Resumo: The data reconciliation in process control is extremely important regarding the industries because from this it is possible to obtain a greater efficiency in the performance in industrial process control meshes aiming at a lower cost and a higher quality of the product. In this work we approach data estimation techniques for the implementation of an online dynamic data reconciliation system in order to reduce the noise and the measurement uncertainties that are submitted in the process variables. The techniques used here are: the Kalman Filter, the Preditor-Corrector DDR Algorithm, the Moving Horizon Estimator (MHE) and the Constrained Extended Kalman Filter (CEKF). The analysis is performed by applying the dynamic data reconciliation system in a simulated process, characteristic of the chemical industry, operating under MPC (Model Predictive Control). The performance of the MPC controller is also enhanced by the use of the reconciled data in the feedback control loop.
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