Integração do controle de processos com inteligência artificial: abordagem do sistema e do controlador (2025)
- Authors:
- Autor USP: ARAUJO, RAFAEL DOMINGOS NOBRE DE - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PQI
- Subjects: CONTROLE DE PROCESSOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O controle de processos é uma área fundamental nas indústrias químicas. Otimizar a produção, garantir restrições de processo, minimizar o consumo de matérias-primas e reforçar a segurança industrial são algumas das vantagens obtidas ao se utilizar sistemas de controle avançados. O Controle Avançado de Processos é uma melhoria do controle clássico e foi desenvolvido por volta dos anos 1980. Essa nova abordagem permitiu revitalizar diversas plantas industriais, resolvendo problemas que antes eram ditos como impossíveis e permitindo aos engenheiros e operadores da planta terem mais controle da operação. Entretanto, apesar de suas diversas variações e melhorias, o controle avançado de processos ainda encontra problemas em alguns sistemas, seja na velocidade de computação do controlador, que pode ser demorada caso a complexidade do sistema seja muito elevada, seja na modelagem desse processo, que pode ser imperfeita dadas as condições de operação e a transitoriedade decorrente de mudanças temporais. A Inteligência Artificial se mostra como uma ferramenta capaz de auxiliar nesses problemas, permitindo a criação de um controlador baseado em rede neural que entenda a dinâmica de um processo de maneira rápida e consiga calcular as ações de controle mais rapidamente, ou permita uma modelagem do sistema que seja transiente e retroalimentada, levando a um modelo que se adapte com o tempo, incorporando fatores como deterioração do modelo, instabilidade e variações externas ao sistema. Neste trabalho é desenvolvida uma abordagem de substituição do modelo em um processo não linear por uma rede neural, além de um controlador associado a esse modelo. O controlador utiliza a rede neural como modelo do processo e define ações de controle através da solução de um problema de NLP. Esse trabalhotambém apresenta um controlador aproximado por redes neurais, com aplicações em sistemas lineares, não lineares e com tempo morto. O desenvolvimento desse controlador é feito com dados históricos do processo em malha fechada, com base em diferentes controladores MPC, permitindo adaptação para outros processos, e apresenta resultados satisfatórios, levando ao controle do sistema de maneira eficiente, sem a presença de offset e com potencial de expansão da pesquisa.
- Imprenta:
- Data da defesa: 19.03.2025
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ABNT
ARAUJO, Rafael Domingos Nobre de. Integração do controle de processos com inteligência artificial: abordagem do sistema e do controlador. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-11072025-135111/pt-br.php. Acesso em: 03 jan. 2026. -
APA
Araujo, R. D. N. de. (2025). Integração do controle de processos com inteligência artificial: abordagem do sistema e do controlador (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-11072025-135111/pt-br.php -
NLM
Araujo RDN de. Integração do controle de processos com inteligência artificial: abordagem do sistema e do controlador [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-11072025-135111/pt-br.php -
Vancouver
Araujo RDN de. Integração do controle de processos com inteligência artificial: abordagem do sistema e do controlador [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-11072025-135111/pt-br.php
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