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Tese

Desenvolvimento de uma ferramenta de validação de modelos para controladores preditivos baseados em modelos. (2020)

  • Autores:
  • Autor USP: DREKE, VICTOR DANIEL REYES - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PTC
  • Assuntos: CONTROLE DE PROCESSOS; CONTROLE PREDITIVO; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Agências de fomento:
  • Idioma: Português
  • Resumo: Quantificar a qualidade de um modelo é um problema existente na área de Identificação de Sistemas. Esta atividade, também conhecida como validação, é fundamental nas aplicações onde se utilizam Controladores Preditivos baseados em Modelos, porque estes precisam de um modelo adequado para seu bom funcionamento. Baseado nisto, nesta dissertação são implementados três algoritmos de Inteligência Artificial capazes de predizer, de forma autônoma, quão adequado pode ser um modelo para este tipo de aplicação. Os algoritmos são Árvores de Decisão, Máquina de Suporte de Vetores e Redes Neurais Artificiais. Eles predizem a qualidade do modelo a partir de resultados de outras métricas de validação não existentes. As plantas para a implementação destes algoritmos são: (i) Planta de Clarke (simulada) e (ii) Planta Piloto de Neutralização de pH (real) do Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Em ambos os casos se usa um algoritmo Dynamic Matrix Control - DMC ou sua variante Quadratic Dynamic Matrix Control - QDMC (em caso de se ter restrições) para executar o controle. Como resultado deste trabalho obtiveram-se algoritmos capazes de predizer a qualidade do modelo com uma acurácia de 84,1%, 91,5% e 91,0% para a malha de controle da Planta de Clarke, e de Nível e de pH para a Planta Piloto de Neutralização de pH, respectivamente.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 09.11.2020
    • Acesso à fonte
    Como citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      REYES DREKE, Victor Daniel. Desenvolvimento de uma ferramenta de validação de modelos para controladores preditivos baseados em modelos. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-08072021-140955/. Acesso em: 03 out. 2024.

    • APA

      Reyes Dreke, V. D. (2020). Desenvolvimento de uma ferramenta de validação de modelos para controladores preditivos baseados em modelos. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-08072021-140955/

    • NLM

      Reyes Dreke VD. Desenvolvimento de uma ferramenta de validação de modelos para controladores preditivos baseados em modelos. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-08072021-140955/

    • Vancouver

      Reyes Dreke VD. Desenvolvimento de uma ferramenta de validação de modelos para controladores preditivos baseados em modelos. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-08072021-140955/

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