Desenvolvimento de um sistema de controle multivariável em uma plataforma experimental.

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: MELO, Thamiles Rodrigues de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Controle Multivariável; Plataforma Experimental; Lab-VIEW - Software; Processo de Formação de Incrustação; Tubos Industriais; Modelos Matemáticos; Estrutura de Controle Descentralizada; Malha - Critérios de Emparelhamento; Processamento da Informação; Multivariable Control; Experimental Platform; Fouling Formation Process; Industrial Pipes; Mathematical Models; Decentralized Control Structure; Mesh - Matching Criteria; Information Processing; Engenharia Elétrica
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9362

Nesta Dissertação de Mestrado tem-se por objetivo o desenvolvimento de um sistema de controle multivariável em uma plataforma experimental, dedicada ao estudo do processo de formação de incrustação em tubos industriais. A estimação paramétrica e a validação de modelos matemáticos para a plataforma em estudo são realizadas por meio de métodos de identificação e medidas estatísticas, respectivamente. A estrutura de controle descentralizada e os critérios de emparelhamento de malha são selecionados para a escolha das melhores combinações entrada-saída da plataforma experimental. O projeto dos controladores descentralizados é feito a partir de técnicas de sintonia multivariável sem e com desacoplamento de malhas. Os controladores descentralizados obtidos são avaliados com base em índices de desempenho. A implementação do sistema de controle projetado é realizada por meio de um sistema supervisório desenvolvido no software Lab- VIEW, para verificar o impacto da incrustação no comportamento vigente da plataforma experimental, e assim, possibilitar a realização de manutenção preditiva.