Identificação de modelos não-lineares com estruturas NARX e Hammerstein-Wiener aplicados a uma planta de neutralização de pH.
Neste trabalho estuda-se a identificação não linear para encontrar os modelos matemáticos de três variáveis de processo (Temperatura, Nível e pH) de uma planta de neutralização de pH. São utilizadas estruturas não lineares do tipo NARX e Hammerstein-Wiener para descrever a dinâmica destas três variá...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-05042021-163157 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-05042021-163157/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Hammerstein-Wiener Modelos não lineares NARX Nonlinear system identification pH neutralization plant Planta de neutralização de pH. |
| Sumario: | Neste trabalho estuda-se a identificação não linear para encontrar os modelos matemáticos de três variáveis de processo (Temperatura, Nível e pH) de uma planta de neutralização de pH. São utilizadas estruturas não lineares do tipo NARX e Hammerstein-Wiener para descrever a dinâmica destas três variáveis e determinar qual destes modelos representa melhor cada variável a ser controlada. Esses modelos são avaliados usando a validação cruzada e comparados usando o índice FIT de cada modelo. Os experimentos de identificação foram realizados considerando cada variável como sistema SISO. A parte experimental deste trabalho foi dividida em duas partes: pré-teste e teste de identificação. O pré-teste foi realizado para cada uma das três variáveis em malha aberta e fechada, isto para obter a primeira aproximação do modelo da cada variável usando uma função de transferência de primeira ordem com atraso puro e posteriormente escolher uma função de transferência de cada variável e com isto calcular os parâmetros do sinal de excitação (tempo de amostragem, tempo de coleta de dados) a partir do tempo de acomodação e constante de tempo da função de transferência. Na segunda parte são realizados os testes de identificação não linear com sinais PRBS e GMN em malha aberta e fechada. Para o caso dos testes em malha fechada, foi utilizado um controlador PI para cada variável controlada. Neste trabalho também são apresentados os passos para realizar a identificação de um sistema não linear. Finalmente, os modelos NARX e Hammerstein-Wiener que foram obtido foram satisfatórios, para as variáveis de temperatura e nível ficou melhor quando o sistema foi excitado com sinal PRBS e no caso da variável de pH com sinal GMN. |
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