Controle de PH em torre de HCN Stripper usando redes neurais

Orientador :Prof. Dr. José Manoel FernandesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduaçao em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 25/08/2011Bibliografia: fls. 72-74Área de concentração: Sistemas eletrônicosResumo: O controle de pH é comum em processos químicos, petroquímicos e indústrias de biotecnologia. Por exemplo, o pH da água residual de processo que é enviada para a e estação de tratamento de efluentes, deve ser mantido dentro de limites ambientais rigorosas. No entanto, o processo de neutralização do pH apresenta comportamento altamente não linear, devido a relação logarítmica entre a concentração de íons de hidrogênio [H+] e o nível do pH. Por esta razão, controladores convencionais como PID (Proporcional – Integral – Derivativo) ou técnicas de controle avançado baseado em teoria de sistemas lineares não apresentam resultado satisfatório quando aplicadas ao controle de pH. Os controladores lineares são ajustados com base no maior ganho no ponto de neutralização, pH 7, a fim de manter o controle estável. Contudo devido ao comportamento não linear do pH nas regiões longe do ponto de neutralização os controladores não apresentam o comportamento desejado, levando ao consumo excessivo de reagentes devido a grades oscilações no processo ou a resposta lenta da variável, nestas condições em muitos casos não é possível manter a malha de controle em automático. Técnicas de controle, como método de modelagem online são desenvolvidas para processos não lineares e variantes no tempo. Essas técnicas são baseadas na aplicação de estruturas não lineares variantes no tempo, tais como modelo ARX, ou ainda modelo NARX que são aplicadas no controle de pH. Redes neurais artificiais são aplicadas em arquiteturas de controle, permitindo o modelamento e o controle de processos dinâmicos não lineares. Este trabalho, tem por objetivo propor uma arquitetura de controle com base em redes neurais que controle o pH da água que sai da torre esgotadora de HCNAbstract: pH control is common in chemical, petrochemical, and biotechnology industries. For example, the pH of the wastewater process which is sent for effluent treatment plant, must be kept within strict environmental limits. However, process of pH neutralization presents highly nonlinear behavior. This occurs due to the logarithmic relationship between the concentration of the hydrogen ions [H+] and the pH level. For this reason, conventional controllers such as PID controller (Proportional - Integral - Derivative) or control advanced techniques based in theory of linear systems don't present satisfactory results for pH control. Linear controllers are adjusted based on the largest point gain in neutralization, pH 7, in order to keep the control stable. Nevertheless, the controller doesn't show the desired behavior in regions far from the point of neutralization, in many cases leading to excessive consumption of reagents due to fluctuations in the process or slow response of the process variable. Some control techniques, such as a method of modeling processes are developed for online nonlinear time-varying. These techniques are based on the application of nonlinear structures in time variants, such as ARX model, or NARX model that are applied to control pH. Artificial neural networks are applied to control architectures, allowing the modeling and control of nonlinear dynamical processes. This work aims to propose a control architecture based on neural networks that control the pH of the water that runs off of HCN exhausting