Título: USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA CONTROLE DO OXIGÊNIO DISSOLVIDO EM BIOPROCESSO AERÓBIO

Título alternativo: DISSOLVED OXYGEN CONTROL USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IN AEROBIC BIOPROCESS

Autoria de: Wesllen Fernando Ananias

Orientação de: Gilson Campani Junior

Presidente da banca: Gilson Campani Junior

Primeiro membro da banca: Luciano Jacob Correa

Segundo membro da banca: Thiago José Barbosa Mesquita

Palavras-chaves: Redes Neurais Artificiais, Oxigênio Dissolvido, Bioprocesso, Controlador, RNA

Data da defesa: 20/05/2021

Semestre letivo da defesa: 2020-2

Data da versão final: 24/05/2021

Data da publicação: 24/05/2021

Referência: Ananias, W. F. USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA CONTROLE DO OXIGÊNIO DISSOLVIDO EM BIOPROCESSO AERÓBIO. 2021. 89 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Química Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.

Resumo: O oxigênio dissolvido (OD) é uma variável de processo que apresenta dinâmica tipicamente não linear em bioprocessos aeróbios, especialmente naqueles operados em regime transiente. Na literatura, o uso de métodos clássicos de controle como PID (Proporcional-Integral-Derivativo)PI podem não ser uma alternativa satisfatória para as processos não lineares, pois baseiam-se em modelos linearizados e sistemas em regime estacionário. Portanto, torna-se necessária muitas vezes a utilização de técnicas avançadas, como controladores baseados em redes neurais artificiais (RNA), para o controle de sistemas não lineares, como a regulação do OD. Deste modo, o trabalho propôs o desenvolvimento de um controlador neural para o OD. Esse controlador inovador foi desenvolvido e implementado em simulações do processo aeróbio de produção de uma proteína recombinante pela bactéria Escherichia coli. Outros controladores como o PI e o preditivo DMC (Dynamic Matriz Control) foram também avaliados e comparados ao controlador RNA, perante aos desafios (a) controle servo, (b) perturbações internas, (c) perturbações externas e (d) ruídos nas medidas. Quanto ao desempenho, o controlador neural teve desempenho satisfatório para o controle do OD em ambas as fases do cultivo celular, crescimento e indução. De forma qualitativa, em nenhum dos desafios propostos a variável controlada divergiu do setpoint. Quantitativamente, o desempenho do controlador RNA foi estaticamente próximo ou até mesmo superior ao controlador tradicional PI na fase de crescimento e ao controlador DMC na fase de indução.

Abstract: Dissolved oxygen (DO) is a process variable that has typically nonlinear dynamics in aerobic bioprocesses, especially those operated in transient regime. In the literature, the use of classic control methods such as PID (Proportional-Integral-Derivative)PI may not be a satisfactory alternative for nonlinear processes, as they are based on linearized models and systems in steady state. Therefore, it is necessary to use advanced techniques, such as controllers based on artificial neural networks (ANN), to control nonlinear systems, such as the OD regulation. Thus, the work proposed the development of neural control for DO. This innovative control was developed and implemented in simulations of the aerobic process of producing a recombinant protein by genetically modified Escherichia coli. Other controllers such as PI and the predictive DMC (Dynamic Matrix Control) were also evaluated and compared to the RNA controller, considering specific scenarios of (a) step set point tracking, (b) step disturbance rejection, (c) plant-model mismatch and (d) measurement noise. Regarding the performance, the RNA control performed satisfactorily for the control of the DO level, in both phases of cell culture, growth and induction. Qualitatively, the controlled variable converged the setpoint for all proposed challenges. Quantitatively, the performance of the RNA controller was statistically close or even superior to the traditional PI controller in the growth phase, and to the DMC control in the induction phase.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_quimica/20202201510625

URI alternaviva: repositorio.ufla.br/handle/1/47170

Curso: G033 - ENGENHARIA QUÍMICA (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Wesllen Fernando Ananias e Universidade Federal de Lavras

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