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EVR 2021
VI Escola de Verão de Refrigeração
Previsão da vazão mássica em máquinas frigoríficas utilizando redes neurais artificiais
Submission Author:
Vinícius Fonseca , MG
Co-Authors:
Vinícius Fonseca, Antônio Maia
Presenter: Vinícius Fonseca
doi://10.26678/ABCM.EVR2021.EVR21-0012
Abstract
O projeto de sistemas de controle para máquinas frigoríficas muitas vezes depende da medição da vazão mássica de fluido refrigerante. Essa medida, feita de forma direta, envolve medidores de preço elevado, que exigem a violação do circuito frigorífico para serem instalados. Um modelo baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) pode ser utilizado para prever o valor da vazão mássica através de grandezas facilmente medidas, e a um baixo custo. Esse artigo tem como objetivo construir um modelo de RNA do tipo perceptron de multicamada para realizar as previsões. A bancada de testes consiste em um sistema de refrigeração e aquecimento por compressão vapor, tendo como fluido primário R134a e fluido secundário água pura no evaporador e condensador. Os dados experimentais foram coletados para vários regimes permanentes diferentes. Foram comparados dois modelos de RNA diferentes, um geral que previa os valores para qualquer regime permanente, e um modelo específico com uma rede para cada ponto de operação. A rede geral teve um erro máximo de 20,32%, enquanto a específica de 5,73%. No segundo caso, o erro esteve dentro da incerteza da medição da vazão mássica dos dados de treino.
Keywords
Máquinas Frigoríficas, Redes Neurais Artificias, Previsão da vazão mássica
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