Navegando por Assunto "Process control"

Agora exibindo 1 - 2 de 2

Acesso aberto (Open Access)
Análise de estoque do processo produtivo utilizando inferência fuzzy para tomada de decisão : estudo de caso
(Universidade Federal do Pará, 2021-07-15) CARVALHO, Pablo Rock Dias; MAGNO, Rui Nelson Otoni; http://lattes.cnpq.br/9017163598972975
O objetivo do trabalho é propor uma metodologia para avaliação de estoque e tomada de decisão em uma empresa de fito cosméticos, utilizando lógica fuzzy. Neste estudo de caso buscou-se ter como resposta o nível de produção e consequentemente a razoabilidade do estoque. Tal técnica de IA foi escolhida por ser a mais indicada para uma melhor tomada de decisão. Com os resultados obtidos pela simulação com os dados reais, foi possível verificar que utilizando a técnica de Lógica fuzzy a tomada de decisão teve uma maior precisão para o cenário aplicado e isso trará benefícios para a empresa, bem como a minimização de custos de estocagem e produção semanal além do necessário. Conclui-se que a metodologia conseguiu atingir os objetivos estabelecidos, indicando por meio da lógica fuzzy uma melhor tomada de decisão na produção de produtos.
Acesso aberto (Open Access)
Aprimoramento do desempenho do controlador preditivo multivariável aplicado em coluna depropanizadora utilizando filtro de kalman
(Universidade Federal do Pará, 2019-05-07) GOMES, Cássio Ferreira; MACEDO, Emanuel Negrão; http://lattes.cnpq.br/8718370108324505
O aumento da eficiência dos processos industriais tem sido cada vez necessário nos dias atuais, em virtude da alta competitividade de mercado. Neste contexto, técnicas que buscam aumentar a eficiência no desempenho dos sistemas de controle das plantas industriais, minimizando custos e maximizando a qualidade do produto, a exemplo da utilização de Filtro de Kalman em variáveis de processo que realimentam os sistemas de controle, tem relevância significativa. Filtro de Kalman é uma técnica de estimação de parâmetros que permite, para sistemas lineares, a redução de ruídos e incertezas que estão submetidas as variáveis de processo. A sua ampla utilização se justifica, principalmente, devido ao fato de que as variáveis (informações) que são obtidas através do processo, através de instrumentos físicos e rotinas de medição, apresentam precisão finita e estão naturalmente corrompidas por erros (aleatórios ou grosseiros). Estas variáveis ao serem introduzidas no sistema de controle, sem a utilização do Filtro de Kalman, carregam todo sinal de ruído, reduzindo o desempenho do sistema de controle. O principal objetivo deste trabalho é apresentar os resultados da implementação de Filtro de Kalman no processo industrial, coluna depropanizadora, controlada através de Controlador Preditivo, com base em dados reais, de forma a melhorar o desempenho do controle e eficiência energética deste processo. Os estudos de simulação são realizados na plataforma MATLAB / SIMULINK.