INVESTIGADORES
CLEMENTI Luis Alberto
congresos y reuniones científicas
Título:
Sensor Inferencial Ensamblado basado en Máquina de Soporte Vectorial. Monitoreo de la Conversión en un Tren de Reactores Continuos
Autor/es:
SANSEVERINATTI, CARLOS I.; PERDOMO, MARIANO M.; CLEMENTI, LUIS A.; VEGA, JORGE R.
Lugar:
Bueno sAires
Reunión:
Congreso; 28º Congreso Argentino de Control de Automático; 2023
Institución organizadora:
Asociacion Argentina de Control Automatico
Resumen:
Un Sensor Inferencial (SI) es una herramienta utilizada para estimar variables de calidad no medibles a partir de la medición de variables medibles. Si bien existen muchas alternativas para la implementación de un SI, la combinación o ensamble de dos o más SIs puede conducir a un desempeño mejorado y a una mayor robustez. En el presente trabajo, se diseña e implementa un SI ensamblado adaptativo con el objetivo de monitorear en-línea la conversión de monómeros enun tren de reactores continuos utilizado para la producción de caucho Estireno-Butadieno (SBR). El SI ensamblado se construye combinando tres algoritmos de regresión de soporte vectorial (SVR), cada uno implementado mediante máquinas Kernel de diferente naturaleza. Cada SVR incluye un término de ajuste por sesgo como metodología de adaptación. En primer lugar, se implementaron y calibraron los SVR individuales mediante un conjunto de datos de entrenamiento. Luego, se plantearon dos SI ensamblados mediante diferentes metodologías de combinación. El desempeño de los SI ensamblados propuestos se estudió en términos de la capacidad para estimar en línea la conversión másica de polímero en una simulación del proceso continuo de producción de caucho SBR. La validación de ensamble se realizó para dos casos simulados:el proceso en estado estacionario y el proceso frente a una perturbación de offset en un sensor. Los resultados, basados en indicadores de error de predicción, error máximo, y desvío estándar del error, muestran que el ensamble es más robusto y exacto que cualquiera de los SI individuales.