Desarrollo de un sistema de control inteligente basado en redes neuronales para el proceso de pasteurización de leche en la Planta de Lácteos ESPOCH.
Se desarrolló un sistema de control inteligente basado en redes neuronales para el proceso de pasteurización de leche en la Planta de Lácteos ESPOCH, que permite obtener leche pasteurizada y elaborar 3 tipos de quesos: fresco, andino o maduro y mozzarella o ácido. Se desarrolló el diseño mecánico-es...
Furkejuvvon:
| Váldodahkki: | |
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| Eará dahkkit: | |
| Materiálatiipa: | bachelorThesis |
| Giella: | spa |
| Almmustuhtton: |
2016
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| Fáttát: | |
| Liŋkkat: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/6033 |
| Fáddágilkorat: |
Lasit fáddágilkoriid
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
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Lasit fáddágilkoriid | Čoahkkáigeassu: | Se desarrolló un sistema de control inteligente basado en redes neuronales para el proceso de pasteurización de leche en la Planta de Lácteos ESPOCH, que permite obtener leche pasteurizada y elaborar 3 tipos de quesos: fresco, andino o maduro y mozzarella o ácido. Se desarrolló el diseño mecánico-estructural del pasteurizador, la circuitería interna, la implementación del sistema de control inteligente, tablero de control y la disposición de los elementos utilizados, la aplicación permitió verificar el funcionamiento del sistema. El sistema neurocontrolador así como la Interfaz Hombre Máquina (HMI) se lo realizó en el programa de ingeniería Matlab 2014 con la finalidad de automatizar y optimizar el proceso de pasteurización Método lento y abierto (VAT), que se lo venía realizando de forma manual sin las debidas normas de seguridad tanto para operarios como para la materia prima, se utilizaron dos Redes neuronales artificiales (RNA) una para el calentamiento y otra para el enfriamiento de la leche, para evitar incongruencia de datos y así permitir que el sistema converja al 100%. La captación de temperaturas, la activación de los diferentes actuadores utilizados, se los realizó mediante comunicación serial entre la tarjeta Arduino Mega 2560 y la PC que contiene el programa Matlab 2014. Mediante el análisis de datos y pruebas de funcionamiento se determinó que el sistema de control inteligente basado en Redes Neuronales con la red de tipo feedforward backpropagation con algoritmo Levenberg Marquardt y función de regularización (MSE) puede ser utilizado en procesos de tipo industrial en donde se utiliza gran cantidad de datos. El uso del sistema de control basado en RNA ha permitido reducir la manipulación del operario hasta en un 80% dentro del sistema. Se recomienda seguir la secuencia de pasos establecidos en la HMI para que no existan fallas en el ingreso, entrenamiento y simulación de las RNA del sistema. |
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