Control de la producción de bioetanol en un proceso de adsorción por oscilación de presión utilizando una red neuronal artificial
Autores: Ramos-Martinez, Moises; Torres-Cantero, Carlos Alberto; Ortiz-Torres, Gerardo; Sorcia-Vázquez, Felipe D. J.; Avila-George, Himer; Lozoya-Ponce, Ricardo Eliú; Vargas-Méndez, Rodolfo A.; Renteria-Vargas, Erasmo M.; Rumbo-Morales, Jesse Y.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Control de la producción de bioetanol en un proceso de adsorción por oscilación de presión utilizando una red neuronal artificial
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Controlador de red neuronal
Control predictivo basado en modelo
Modelo Hammerstein-Wiener
Red neuronal artificial
Fracción molar
Pureza de bioetanol
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Este trabajo propone un Enfoque nuevo para controlar la Adsorción por Oscilación de Presión (PSA) utilizando un controlador de red neuronal basado en un Proceso de Control Predictivo de Modelo (MPC). Utilizamos un modelo Hammerstein-Wiener (HW) que representa los datos reales del proceso de PSA. Luego, diseñamos un modelo controlado por MPC basado en el modelo HW para mantener la pureza del bioetanol cerca de la fracción molar.
Descripción
Este trabajo propone un Enfoque nuevo para controlar la Adsorción por Oscilación de Presión (PSA) utilizando un controlador de red neuronal basado en un Proceso de Control Predictivo de Modelo (MPC). Utilizamos un modelo Hammerstein-Wiener (HW) que representa los datos reales del proceso de PSA. Luego, diseñamos un modelo controlado por MPC basado en el modelo HW para mantener la pureza del bioetanol cerca de la fracción molar.