Controle preditivo adaptativo não - linear aplicado a um processo de neutralização de pH.
| Ano de defesa: | 1999 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Resumo: | Este trabalho aborda a aplicação do Controle Preditivo (MCP) a um processo de neutralização de pH. O processo é representado usando um modelo paramétrico não-linear do tipo NARX. Os parâmetros são atualizados com o algoritmo de identificação recursiva de traço constante. A lei de controle MCP utiliza como modelo de predição uma regressão pseudo-linear baseada no vetor de parâmetros atualizado e a estrutura fixa do modelo NARX citada anteriormente e para a solução do problema de otimização sem restrições, o Método de Marquardt Modificado. Para ilustrar a aplicação da técnica se incluem simulações, assim como comentários e conclusões. |
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Controle preditivo adaptativo não - linear aplicado a um processo de neutralização de pH.Untitled in englishControle preditivoNeutralização de pHpH neutralizationPredictive controlEste trabalho aborda a aplicação do Controle Preditivo (MCP) a um processo de neutralização de pH. O processo é representado usando um modelo paramétrico não-linear do tipo NARX. Os parâmetros são atualizados com o algoritmo de identificação recursiva de traço constante. A lei de controle MCP utiliza como modelo de predição uma regressão pseudo-linear baseada no vetor de parâmetros atualizado e a estrutura fixa do modelo NARX citada anteriormente e para a solução do problema de otimização sem restrições, o Método de Marquardt Modificado. Para ilustrar a aplicação da técnica se incluem simulações, assim como comentários e conclusões.This work delas with the application of Model Predictive Control (MPC) to a pH neutralization process. The process is represented using a non-linear parametric NARX model. The parameters are updated with the constant identification algorithm. The MPC control law uses as a prediction model a pseudo-linear regression based on the updated parameters vector and the fixed structure of the NARX model, quoted before, and for the optimization problem solution without restrictions, uses the Modified Marquardt Method. To illustrate the application of the technique are included simulations, comentaries and conclusions.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGarcia, ClaudioVargas Lara, José María 1999-05-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-12112024-083906/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-11-12T11:00:05Zoai:teses.usp.br:tde-12112024-083906Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-11-12T11:00:05Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Este trabalho aborda a aplicação do Controle Preditivo (MCP) a um processo de neutralização de pH. O processo é representado usando um modelo paramétrico não-linear do tipo NARX. Os parâmetros são atualizados com o algoritmo de identificação recursiva de traço constante. A lei de controle MCP utiliza como modelo de predição uma regressão pseudo-linear baseada no vetor de parâmetros atualizado e a estrutura fixa do modelo NARX citada anteriormente e para a solução do problema de otimização sem restrições, o Método de Marquardt Modificado. Para ilustrar a aplicação da técnica se incluem simulações, assim como comentários e conclusões. |
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