Ariel O. Cepero Díaz, Ana Isabel González Santos
La medición directa de muchas variables en procesos industriales adiciona complejidad y costos a los sistemas y no garantiza buenos resultados en algunas ocasiones. Esto ha motivado el desarrollo de los estimadores de estado. En este trabajo se presenta un filtro de Kalman desaromatizado (UKF) para estimar algunas variables que no se miden en una unidad de craqueo catalítico fluido (FCCU). Este estimador se basa en un modelo de caja gris de la FCCU, presentado también en el artículo, que combina un modelo complejo de conocimiento con redes neuronales.
The direct measurement of many variables in industrial processes adds complexity and cost to the system and it doesn’t give good results sometimes. This has motivated the development of state estimators. In this paper is presented an Unscented Kalman Filter (UKF) for estimating different variables in a fluid catalytic cracking unit (FCCU). This estimator is based on a grey box model of the FCCU, also presented in this paper, which combine a complex knowledge model with neural networks.
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