BECAS
SANSEVERINATTI Carlos Ignacio
congresos y reuniones científicas
Título:
Sensor Inferencial Multi-modelo Aplicado a un Proceso Simulado para la Producción Continua de Látex para Caucho
Autor/es:
PERDOMO, MARIANO M.; SANSEVERINATTI, CARLOS I.; CLEMENTI, LUIS A.; VEGA, JORGE R.
Lugar:
San Juan
Reunión:
Congreso; Congreso Bienal Técnico del Instituto de Ingenieros en Electricidad y Electrónica ARGENCON; 2022
Resumen:
En los procesos industriales, los sensores inferenciales son típicamente empleados para monitorear aquellas variables de interés no medibles en línea. Cuando existen múltiples estados operativos del proceso, los sensores inferenciales multi-modelo pueden tener un desempeño más adecuado. En el caso particular de los procesos de producción continua de caucho, un sensor inferencial multi-modelo resulta ser adecuado para el monitoreo de las principales variables de calidad del látex. En el presente trabajo, se desarrolla un sensor inferencial multi-modelo para monitorear tres variables de calidad de un proceso continuo para la producción de látex para caucho. Los sub-modelos del sensor inferencial son calibrados en base a la técnica de regresión por mínimos cuadrados parciales. Se selecciona, según conocimientos a priori sobre el proceso, una variable de programación que represente adecuadamente a los distintos estados de operación del proceso. En base a dicha variable, se adopta una técnica de ponderación de las predicciones de cada sub-modelo para obtener la predicción final del sensor inferencial multi-modelo. El sensor inferencial desarrollado se testea con tres casos de estudio, y se compara su desempeño con dos sensores inferenciales clásicos. En términos generales el modelo propuesto demuestra tener un desempeño ligeramente superior