Controle automático de adição de AlF3 em cubas de redução de alumínio, usando lógica fuzzy

Este trabalho descreve um sistema de análise de dados com a finalidade de gerar um sistema de controle utilizando técnica inteligente para adição de fluoreto de alumínio (AlF3) em fornos de redução de alumínio. O projeto baseia-se nos conceitos de lógica fuzzy, nos quais o conhecimento acumulado pelo especialista do processo é traduzido de maneira qualitativa em um conjunto de regras linguísticas do tipo SE<condição> ENTÃO<ação>. A utilização desta técnica inteligente para o controle de adição de fluoreto busca representar explicitamente um conhecimento qualitativo, detido pelos operadores de cubas eletrolíticas. Devido o sistema convencional não contemplar as variações dos fenômenos que envolvem a dinâmica do processo, um controlador fuzzy foi implmentado no sistema real para tomadas de decisões, utilizando o modelo mínimo de Mandani. Baseado neste modelo, as variáveis de processo para a entrada do sistema fuzzy, tais como temperatura de banho e percentual de fluoreto foram manipuladas para estimar a tendência de subida e descida, respectivamente, através do método mínimos quadrados(MMQ). O controlador fuzzy é aplicado para calcular a quantidade de fluoreto de alumínio (AlF3) a ser adicionado na cuba eletrolítica de forma automática sem a necessidade da intervenção do especialista do processo. A motivação para o uso de um sistema de controle fuzzy se deve ao fato de não se ter disponível um modelo dinâmico do processo de adição do fluoreto na cuba eletrolítica. Esta falta de modelagem se deve ao fato de grande complexidade dos fenômenos envolvidos em uma cuba que são processos termodinâmicos e eletromagnéticos acoplados.

ABSTRACT: This work describes a data analysis system, which generates an intelligent aluminum fluoride (AlF3) addition strategy for electrolytic cells. The project is based on Fuzzy logic concepts, wherein the knowledge accumulated by the process specialist is translated in a qualitative manner into a set of linguistic rules such as: IF<condition> THEN<action>. The use of this fuzzy technique for fluoride addition control seeks to explicitly represent an implicit knowledge, retained by the cell operators of the electrolytic cells. Due the conventional system not to contemplate the variations of the phenomena that they involve the dynamics of the process, a controller fuzzy was implemented in the real system for taking of decisions, using the minimum model of Mandani. Based this model, the process variables to input fuzzy system, such as bath temperature and fluoride of aluminum were manipulated to estimate the tendency up and down, through the Method of Least Squares(MLS). The controller fuzzy is applied to calculate the amount of fluoride of aluminum (AlF3) to be added in the electrolytic cells in an automatic way without the need of the the specialist?s of the process intervention. The use of a fuzzy control system is justified by the fact of not having an available dynamic model for aluminum fluoride addition process in electrolytic cells. This lack of modeling is due to the great complexity of the phenomena involved in a cell, which are thermodynamic and electromagnetic processes linked together.