Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54777
Title: Controle fuzzy otimizado por algoritmo genético do nível de água e da pressão de uma caldeira de tubulão
Authors: Brito, Thiago de Araújo
Advisor: Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de
Keywords: Caldeira;Controle;Inteligência artificial;Fuzzy;Algoritmo genético
Issue Date: 26-Jul-2023
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: BRITO, Thiago de Araújo. Controle fuzzy otimizado por algoritmo genético do nível de água e da pressão de uma caldeira de tubulão. Orientador: Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo. 2023. 107f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecatrônica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.
Portuguese Abstract: Diante das constantes evoluções tecnológicas que a sociedade moderna vivencia, as indústrias tem evoluído cada vez mais em busca de maior eficiência e confiabilidade de seus processos. A busca por novos métodos para otimizar as atividades industriais tem alimentado o interesse no desenvolvimento de pesquisas voltadas para essa área. Apesar das diversas evoluções tecnológicas que as indústrias passam constantemente, o vapor permanece presente em seus processos desde a primeira revolução industrial, sendo ele utilizado para realizar movimentos em máquinas, o que revolucionou o processo produtivo da época. Nos dias atuais sua presença permanece vasta em diferentes tipos de indústria, sendo utilizado amplamente para aquecimento e geração de eletricidade. O equipamento mais utilizado para a geração de vapor é a caldeira. No processo de geração de vapor em uma caldeira, há duas variáveis de grande importância para o controle que são o nível de água no tubulão e a pressão de vapor no tubulão. O controle dessas variáveis garante a segurança operacional da máquina e o atendimento dos requisitos do processo por meio da pressão do vapor exigida. Dessa forma, o problema de controle de caldeira é de grande interesse no meio acadêmico e industrial. Para o controle das variáveis relatadas, se faz necessário basicamente a atuação nas válvulas de alimentação de água e de saída de vapor saturado do tubulão. Com base nisso, esse trabalho tem o propósito de realizar o controle do nível de água e da pressão no tubulão de uma caldeira do tipo aquatubular por meio da inteligência artificial, a fim de evitar variações indesejadas de nível e pressão ao passar por variações de carga. Para isso, se faz uso de controladores fuzzy otimizados por algoritmo genético. Testes foram realizados para o modelo e seus resultados se demonstraram satisfatórios.
Abstract: Faced with the constant technological evolutions that modern society experiences, industries have evolved more and more in search of greater efficiency and reliability of their processes. The search for new methods to optimize the industrial activities has fueled the interest in the development of research focused on this area. Despite the various technological developments that industries constantly undergo, steam remains present in their processes since the first industrial revolution, being used to perform movements in machines, which revolutionized the production process of the time. Nowadays its presence remains vast in different types of industry, being widely used for heating and electricity generation. The equipment used for steam generation is the boiler. In the process of generating steam in a boiler, there are two variables of great importance for control, which are the water level and the steam pressure in the drum. The control of these variables guarantees the operational safety of the machine and compliance with the process parameters through the required steam pressure. Thus, the boiler control problem is of great interest in academia and industry. In order to control the variables reported, it is basically necessary to act on the water supply and saturated steam exit valves of the drum. Based on this, this work aims to control the water level and pressure in the drum of a water-tube boiler through artificial intelligence in order to avoid unwanted variations in level and pressure when going through load variations. To this end, fuzzy controllers optimized by genetic algorithm are used. Tests were performed for the model and their results were satisfactory.
URI: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54777
Appears in Collections:PPGEMECA - Mestrado em Engenharia Mecatrônica

Files in This Item:
File SizeFormat 
Controlefuzzyotimizado_Brito_2023.pdf8,12 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.