Resumo:0 objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar diferentes algoritmos de controle para o processo extrativo de fermentação alcoólica contínua. Para isto foram comparados controladores do tipo preditivo e adaptativo. Para o controle preditivo, foi avaliado o Controle por Matriz Dinâmica (DMC) e foi desenvolvido um algoritmo de controle preditivo baseado em modelo usando redes neurais artificiais (MPC Neural) com aprendizagem em tempo real das redes. Para o controle adaptativo, foi proposto o aperfeiçoamento do algoritmo de controle CONDEG (Controle Neural Direto Baseado no Erro Global) Modificado, desenvolvido por Duarte (2004), O algoritmo está baseado em redes neurais artificiais, com aprendizagem em tempo real, de acordo com as alterações que ocorrem no processo. Os parâmetros de penalização das ações de controle, que são parâmetros de projeto do controlador, foram ajustados ao longo do tempo através da aplicação de um algoritmo do Filtro de Kalman. Para o procedimento de investigação foi utilizada a simulação computacional para o qual todos os algoritmos de controle estudados foram implementados em linguagem de programação Fortran 90 e aplicados a um processo extrativo de fermentação alcoólica contínua para produção de etanol desenvolvido por Silva (1999). O modelo matemático utilizado foi desenvolvido por Costa et al(2001). As simulações em malha fechada realizadas utilizando os algoritmos propostos mostraram melhores resultados para os algoritmos de controle usando redes com aprendizagem ao longo do tempo e que o algoritmo de controle CONDEG Modificado usando filtro de Kalman com fator de velocidade associado foi eficiente e robusto, pois apresentou bons resultados em problemas dos tipos servos e regulador. Ver menos

Abstract: The objective of the present work is to develop and to evaluate the performance of predictive and adaptive controllers, applied to an extractive fermentative process. As predictive controllers the Dynamical Matrix Control (DMC) and a model predictive control based on artificial neural networks with on-line learning were considered. The adaptive controller is an improvement of the Modified Condeg strategy control (Direct Neural Control based on Global Error), developed by Duarte (2004). The strategy is based on artificial neural networks, with on-line learning, according to modifications that occur in the process. The control actions penalization parameters, that are in fact controller design parameters, are on-line adjusted through an algorithm based on Kalman filter. The performance evaluation was carried out through computer simulation with all algorithms implemented in Fortran 90,.As a case study, an extractive fermentation alcoholic process developed by Silva (1999) was taken into account with the mathematical model developed by Costa et. al (2001). The results obtained from closed-loop simulations using the proposed algorithms showed better results for the neural networks with on-line learning. The Modified Condeg wsth Kalman Filter plus velocity factor is efficient and robust for servo and regulatory applications. Ver menos