CONTROLE NEURAL ADAPTATIVO DE UM TREM DE LAMINAÇÃO A QUENTE

FRANCISCO ROSSOMANDO; EDSON DE P. FERREIRA; JOSE DENTI FILHO

Buenos Aires, Argentina

Congreso; VIII Congreso Argentino de Mecánica Computacional; 2005

Asociacion Argentina de Mecánica Computacional

Este artigo propõe e explicita uma estratégia de controle adaptativo neural para o processo de controle de variação da espessura da tira num trem de laminação a quente. A qualidade do produto laminado depende da minimização da variação da espessura da tira. O modelo do sistema, extremamente complexo, é apresentado numa formulação em variáveis de estado e serve de base para um ambiente de simulação, desenvolvido para apoiar a validação da estratégia proposta, que também pode ser utilizado no desenvolvimento de outras estratégias. A estrategia proposta a presenta melhor desempenho quando comparada com os resultados reais do controle convencional de um trem de laminação, gentilmente fornecidos pela SIDERAR S. A., siderúrgica da Argentina.