CONTROLE DE UMA COLUNA DE DESTILAÇÃO APLICANDO REDES NEURAIS

Abstract

Este trabalho apresenta a modelagem de uma rede neural artificial (RNA) para controle de uma coluna de destilação genérica, por meio de simulações. O controle PID é caracterizado por uma técnica de controle de processos que une as ações derivativa, integral e proporcional, fazendo assim com que o sinal de erro seja minimizado pela ação proporcional, zerado pela ação integral e obtido com uma ação antecipatória pela parcela derivativa. Este tipo de controle é muito difundido e consolidado nas indústrias. Propõe-se, neste trabalho, mesclar o controle PI, ação proporcional e integral, com uma rede neural de forma a utilizar a sua capacidade preditiva. Foi realizada a modelagem e o treinamento da rede que, posteriormente, foi utilizada para prever estados futuros da coluna analisada. Desta forma, além de se eliminar o erro de regime permanente, obtém-se um comportamento transitório com baixa variabilidade. A coluna de destilação utilizada foi uma coluna de 41 estágios com a alimentação feita no estágio 21 e separando uma mistura binária com volatilidade relativa de 1,5 em produtos de 99% de pureza de topo. Trata-se de um modelo não-linear com múltiplas entradas e múltiplas saídas. Foi verificado que o controlador neural apresentou um tempo de acomodação, em média, 33% menor e um overshooting, em média 0,11% menor.