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Title: Estudo preliminar da aplicação de redes neuronais no sistema de controle de temperatura em uma planta didática
Authors: Silva, Alessandra Ribeiro
metadata.dc.contributor.advisor: Ramirez, Ninoska Isabel Bojorge
metadata.dc.contributor.advisorco: Mendes, Álvaro José Boareto
metadata.dc.contributor.members: Queiroz Neto, João Crisósthomo de
Valdman, Andrea
Issue Date: 17-Aug-2015
Abstract: Os sistemas de controle automático de processos apresentam grande importância, sendo aplicados em áreas industriais e científicas. Tal importância deve-se a necessidade de utilização de controladores cada vez mais eficazes, que proporcionem o ajuste das variáveis de forma automática, sem necessidade de intervenção humana. Não obstante, os processos, no geral, apresentam características fortemente não lineares, o que torna a modelagem e equacionamento do sistema mais difícil de ser realizado. Sendo assim, o descrito trabalho propõe a modelagem do controle de temperatura de uma planta didática – PD3 – através do uso de redes neuronais artificiais. O treinamento das redes é obtido através de dados experimentais, e ao final, são discutidos os parâmetros e dados estatísticos da rede final, a fim de verificar a viabilidade do seu uso no sistema em estudo, isto é, se a rede neuronal artificial apresentou alta representatividade dos valores obtidos da planta.
metadata.dc.description.abstractother: The automatic process control systems have great importance, being applied in industrial and scientific fields. Such importance is due to the need to use increasingly effective controllers that provide adjustment of the variables automatically, without human intervention. However, the processes, in general, exhibit highly non linear characteristics, which makes the modeling and equating of the system more difficult to be performed. Thus, the described work proposes the modeling of the temperature control of a didactic plant - PD3 - through the use of artificial neural networks. The training of the networks is obtained through experimental data and, at the end, the parameters and statistical data of the final network are discussed in order to check the feasibility of their use in the test system, that is, if the artificial neural network showed high representation of the values of the plant.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/721
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