Reinforcement learning no controle de processos químicos / Reinforcement learning in the control of chemical processes

Douglas Goulart, Renato Dutra Pereira

Abstract


Os sistemas de automação e controle de processos apresentam um diferencial competitivo no contexto atual, considerando várias iniciativas para incentivar a disseminação dos paradigmas da Indústria 4.0 no setor Industrial. Este trabalho, com o objetivo de aplicar técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina em engenharia de sistemas em processos, implementou uma técnica de controle baseada em dados no controle de três reatores CSTR em série. O algoritmo de Reinforcement Learning foi acoplado ao simulador do processo. A metodologia desenvolvida foi validada quando, em comparação ao controlador clássico PI, apresentou boa performance no controle automático regulatório de concentração na saída do último reator.


Keywords


Aprendizado de Máquina; Engenharia de Processos; Inteligência Artificial

References


LUYBEN, William L. Process modeling, simulation and control for chemical engineers. McGraw-Hill Higher Education, 1989.

BISHOP, Christopher M. Pattern recognition and machine learning., 2006.

SUTTON, R. S., BARTO, A. G. Reinforcement learning: An introduction, v.1. MIT press Cambridge, 1998.




DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv6n3-399

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