Implementação de uma rede neural em ambiente foundation fieldbus para computação de vazão simulando um instrumento multivariável

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dc.contributorBrandão, Dennis
dc.creatorBorg, Denis
dc.date2011-06-20
dc.date2011-08-01
dc.date.accessioned2017-11-15T11:20:37Z
dc.date.available2017-11-15T11:20:37Z
dc.date.issued2017-11-15
dc.descriptionEsta dissertação propõe o desenvolvimento de uma rede neural artificial (RNA) direcionada a ambientes foundation fieldbus para realização do cálculo de vazão em dutos fechados. Para tanto, a metodologia proposta utiliza-se de medidas de pressão, temperatura e pressão diferencial, as quais normalmente estão disponíveis em plantas industriais. A principal motivação do emprego das redes neurais reside no seu baixo custo e simplicidade de implementação, o que possibilita o emprego de apenas blocos fieldbus padrões tornando a metodologia independente do fabricante. Foi utilizada uma rede perceptron multicamadas com algoritmo de treinamento backpropagation de Levenberg-Marquardt. O treinamento foi realizado numa programação elaborada para o software Matlab TM. A arquitetura da rede neural foi determinada por métodos empíricos variando-se o número de neurônios e de camadas neurais até se atingir um erro aceitável na prática. Após esses treinamentos foi desenvolvida uma programação para realizar os cálculos de vazão em um ambiente foundation fieldbus utilizando-se para tanto o software DeltaV TM do fabricante Emerson Process Management. Foram obtidos resultados com erro relativo médio de valor de vazão em torno de 1.43% para um primeiro cenário utilizando uma placa de orifício e ar como fluido, e de 0,073% para um segundo cenário utilizando uma placa de orifício e gás natural como fluido, com relação aos valores obtidos através do instrumento multivariável 3095MV TM do fabricante Rosemount. Os valores de erro encontrados validam o método desenvolvido nessa dissertação.
dc.descriptionThis dissertation proposes the development of an artificial neural network (ANN) directed to foundation fieldbus environment for calculation of flow in closed ducts. The proposed methodology uses measurements of pressure, temperature and differential pressure, which are usually available in industrial plants. The main motivation of the use of neural networks lies in their low cost and simplicity of implementation, which allows the use of standard fieldbus blocks by just making the method independent of the manufacturer. It was used a multilayer perceptron network with backpropagation training and algorithm from Levenberg-Marquardt. The training was programmed in the software Matlab TM. The architecture of the ANN was determined by empirical methods by varying the number of neurons and neural layers until it reaches an acceptable error. After such trainings, it was developed a program to perform the flow calculations in an foundation fieldbus environment using Emerson Process Management\'s DeltaV TM software. The results were obtained with an average relative error of flow rate of 1.43% for the first scenario using an orifice plate and air as a process fluid, and 0.073% for a second scenario using an orifice plate and natural gas as the fluid related to the values obtained from Rosemount 3095MV TM multivariable instrument. The values of error found validate the method developed in this dissertation.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-29072011-100528/
dc.identifierdoi:10.11606/D.18.2011.tde-29072011-100528
dc.identifier.urihttp://repositorio.eesc.usp.br/handle/RIEESC/3242
dc.languagept
dc.publisherBiblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
dc.publisherUniversidade de São Paulo
dc.publisherEscola de Engenharia de São Carlos
dc.rightsLiberar o conteúdo para acesso público.
dc.subjectSoftware sensor
dc.subjectRede neural artificial
dc.subjectPlaca de orifício
dc.subjectMedidor de vazão
dc.subjectInstrumento multivariável
dc.subjectHART
dc.subjectFoundation fieldbus
dc.subjectComputador de vazão
dc.subjectDelta V TM
dc.subjectFoundation fieldbus
dc.subjectSoftware sensor
dc.subjectOrifice plate
dc.subjectMultivariable instrument
dc.subjectDeltaV TM
dc.subjectFlow computer
dc.subjectFlow measurement
dc.subjectHART
dc.subjectArtificial neural network
dc.titleImplementação de uma rede neural em ambiente foundation fieldbus para computação de vazão simulando um instrumento multivariável
dc.typeDissertação de Mestrado
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Teses e Dissertações (BDTD USP)