Controle Avançado

5/9/2018 Controle Avançado - slidepdf.com

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CONTROLE CONTROLE

AVANÇADO AVANÇADO

Prof. André Laurindo MaitelliProf. André Laurindo Maitelli

DCA-UFRN



SumárioSumário

� Introdução ao Controle Avançado;� Controle Não-convencional: cascata,

feedforward , override, split range, relação

� Controle Robusto;� Controle Adaptativo;

� Identificação de Sistemas;

� Controle Preditivo;� Controle Preditivo Multivariável;

� Aplicações de Controle Avançado.



Alguns Conhecimentos NecessáriosAlguns Conhecimentos Necessários

� Transformada de Laplace;� Análise transitória e em regime;

� Lugar Geométrico das Raízes;

� Métodos de Resposta em Freqüência;� Variáveis de Estado;

� Instrumentação industrial;

� Controladores PID.



I NTRODUÇÃO I NTRODUÇÃO



O que é Controle ?O que é Controle ?

� Um problema de controle consiste emdeterminar uma formaforma dede afetarafetar umsistema físico considerado de modo que o

seu desempenho atenda às especificaçõesespecificaçõesdede desempenhodesempenho;;

� O comportamento do sistema físico podeser alterado através das variáveismanipuladas geradas por um controladorcontrolador..



Especificações de DesempenhoEspecificações de Desempenho

� Podem envolver requisitos como: ± ± RapidezRapidez nana respostaresposta: tempo de subida,

transferência em tempo mínimo;

± ± ExatidãoExatidão: sobre-sinal, erro de regime,rastreamento de referência;

± ± CustoCusto: mínima energia, mínimo combustível;

± ± SegurançaSegurança: estabilidade, robustez à incertezas;

± ± ConfortoConforto: rejeição à distúrbios, capacidade deauto-diagnóstico;

± ± SimplicidadeSimplicidade: modelos reduzidos, número pequeno de componentes.



HistóricoHistórico

� 1769Máquina a vapor de James Watt

� 1868 J. C. Maxwell desenvolve o modelo matemático para ocontrole de uma máquina a vapor

� 1913 Henry Ford desenvolve uma máquina de montagem utilizadana produção de automóveis

� 1927 H. W. Bode analisa amplificadores realimentados

� 1932 H. Nyquist desenvolve um método para analisar a estabilidadede sistemas

� 1952 Controle numérico desenvolvido pelo MIT

� 1954 George Devol desenvolve o primeiro projeto industrialrobotizado

� 1970 Teoria de variáveis de estado e controle ótimo é desenvolvida

� 1980 Projeto de sistemas de controle robusto é desenvolvido

� 1990 Automação da manufatura é difundida

� 1995 Controle automático é largamente utilizado em automóveis e

Sistemas robustos são utilizados na manufatura



O que é Controle Avançado ?O que é Controle Avançado ?

� Anos 60: qualquer algoritmoalgoritmo ou estratégia decontrole que derivasse do PID PID clássicoclássico;;� Anos 70: computadores de processo permitiram a

implementação de controladores do tipo

Feedforward, Feedforward, Multivariável Multivariável ee ÓtimoÓtimo;;

� Proliferação de técnicas ditas avançadas decontrole: avanços na indústria eletrônica,

especialmente no desenvolvimento de dispositivoscomputacionais de baixo custo, ocorrida a partir dos anos 70.



O que é Controle Avançado ?O que é Controle Avançado ?

� Na prática, controle avançado podesignificar desde a implementação deesquemas de controle Fe Feedforward ou em

cascata até a de algoritmos de controleadaptativo ou de estratégias de otimização;

� Com a implementação de controle avançadoos benefícios em termos de custosoperacionais são entre 2 a 6%.



Controle AvançadoControle Avançado

� Usa técnicas de controlecontrole preditivopreditivomultivariávelmultivariável a processos industriais paraimpedir que as variáveis de processo violem assuas restrições;

� Visa maximizar uma dada função dedesempenho do processo (usualmenteeconômica);

� Envia os S etPointsS etPoints para o controle regulatório;� Utiliza técnicas de controle não-lineares: fuzzy,

neural, adaptativo, robusto, etc;

� Realiza inferência de produtos.



Hierarquia da AutomaçãoHierarquia da Automação



Benefícios do Controle AvançadoBenefícios do Controle Avançado



Benefícios do Controle AvançadoBenefícios do Controle Avançado



Principais VantagensPrincipais Vantagens

�� MelhoriaMelhoria nana qualidadequalidade dosdos produtosprodutos: o uso deinferência reduz as variações nas propriedades dos produtos;

�� AumentoAumento nono rendimentorendimento dosdos produtosprodutos maismais nobresnobres;;

�� AumentoAumento dada capacidadecapacidade dada unidadeunidade: o controle preditivo multivariável respeita as restrições daunidade;

�� Economia e consumo de energia;Economia e consumo de energia;

�� AumentoAumento dada estabilidadeestabilidade operacionaloperacional dada unidadeunidade: a proteção das restrições, rejeição de perturbações e anatureza preditiva do controlador tornam o processomais fácil de controlar.



Quando Utilizar Controle AvançadoQuando Utilizar Controle Avançado ?

Problema Técnica Adequada

Perturbações externas FeedforwardControle preditivo

Elevado tempo morto Compensação do tempo mortoControle preditivo

Ruído nas medições Filtros analógicos ou digitaisVariáveis não medidas Controle inferencial

Filtro de KalmanControle preditivo

Não linearidades Ganho não-linear ou programadoControle adaptativoControle preditivo

Dinâmica complexa Controle preditivoRestrições Controle preditivo com restriçõesInteração entre variáveis Desacoplamento

Controle preditivo multivariável

Impacto econômico Otimização on-lineControle Otimizante



Quando Utilizar Controle AvançadoQuando Utilizar Controle Avançado ?

� Antes de partir para o controle avançado,deve-se tentar otimizar o controleregulatório:

± Sintonizando os parâmetros dos PID´s; ± Verificando a instrumentação.

� O investimento em Controle Avançadocusta de dez a quinze vezes mais em relaçãoa melhorias no sistema de controleregulatório.



CaracterísticasCaracterísticas

� O Controle Avançado amplamente utilizadona indústria de processo é multivariável ,tem característicacaracterística preditiva preditiva e apresentauma função linear de otimizaçãootimização

econômicaeconômica;;� Utiliza um modelomodelo linear linear do processo

obtido através de testestestes efetuados na planta;� As suas variáveis manipuladas são os S et S et--

Points Points dos controladores PID do SDCD eatualizadas em torno de uma vez por minuto.



Implantação de CAVImplantação de CAV

� A implantação do controle avançado (CAV)envolve desde o projeto funcional, quedefine as diretrizes para maximizar a

lucratividade de determinado processo, até aimplementação do controle preditivomultivariável e o treinamento dos

operadores e técnicos das empresas.



Passos da Implantação de CAVPassos da Implantação de CAV

�� ProjetoProjeto funcionalfuncional: diretrizes para maximizar a lucratividade de determinado processo;�� RevisãoRevisão ee ajusteajuste dede malhasmalhas regulatóriasregulatórias:

sintonia dos controladores PID, avaliaçãoda instrumentação (sensores, válvulas, etc);

�� IdentificaçãoIdentificação dodo processo processo: seleção domelhor modelo em uma classe, estimação

dos parâmetros, validação;�� ImplementaçãoImplementação dodo controlecontrole preditivo preditivomultivariávelmultivariável;;

�� TreinamentoTreinamento dede operadoresoperadores..



Otimização em Tempo RealOtimização em Tempo Real



M ODELOS M ODELOS



Modelos de ProcessoModelos de Processo

� Qualquer descrição de um sistema pode ser considerada como seu modelo;

� Em termos de propósitos de controle, o

modelo deve conter informações que permitam predizer as conseqüências dasmudanças das condições operacionais dos

processos;

� Um modelo pode ser desde uma descriçãomatemática ou até qualitativa docomportamento de um processo.



Classificação dos ModelosClassificação dos Modelos



CONTROLADORES CONTROLADORES



Controle Baseado no ModeloControle Baseado no Modelo

� Modelo Inverso;

� PID;

� Adaptativo;� Preditivo com Restrições;

� Multivariável;

� Robusto;� Globalmente Linearizante.



Modelo InversoModelo Inverso

�� Impraticável Impraticável devido:

± Incertezas no modelo G(s); ± Processos de fase não-mínima;

± Limitações no sinal de controle u.

uy y

G(s)1/G(s)



PID ClássicoPID Clássico

� Utilizado em mais de 80% das malhas decontrole existentes na indústria;

� Pode ser sintonizado (selecionados os 3 parâmetros) empiricamente ou pelo uso do

modelo do processo;� É ótimo para processos de 1a ordem com atraso

ou para processos de 2a ordem sem atraso;

� Na prática, as características dos processos sãonão-lineares e/ou variantes;

� Possível solução: escalamento de ganho.



Controle AdaptativoControle Adaptativo



Controle AdaptativoControle Adaptativo

� Os parâmetros do modelo são atualizados periodicamente;

� Os parâmetros atualizados são então usados

pelo controlador;� São comercialmente disponíveiscontroladores PID com auto-sintonia;

� Permite o uso de modelos não-lineares:redes neurais, séries temporais não-lineares.



Controle Preditivo comControle Preditivo com

RestriçõesRestrições



Controle Preditivo com

Restrições

� Controladores PID não são adequados parasistemas com grandes atrasos;

� Controladores preditivos são uma boa

alternativa;� Controle Preditivo Generalizado (GPC) élargamente usado na indústria;

� No GPC o cálculo do sinal de controle é um

problema de otimização, onde objetivosobjetivoseconômicoseconômicos ee restriçõesrestrições (limites em fluxos,

pressões, temperaturas, emissões na atmosfera,etc) podem ser incluídos na formulação do

problema.



Controle MultivariávelControle Multivariável

CO O O

SP

Variáveis roladas

PerturbaçõesVariáveis

Manipuladas



Controle MultivariávelControle Multivariável

� Processos com mais de uma entrada(Variável Manipulada) e/ou mais de umasaída (Variável de Processo);

� Exemplo: reator químico, em que nível,temperatura e pressão devem ser controlados;

� Em muitos casos a alteração de umavariável manipulada causa mudanças emmais de uma variável de processo(acoplamento).



Controle RobustoControle Robusto

� Quantificação das incertezas no modelo³nominal do processo (faixa de operação);

� Projeto de um controlador que deve manter

a estabilidade, bem como um desempenhoespecificado sobre a faixa de condições deoperação.



Controle GlobalmenteControle Globalmente

LinearizanteLinearizante



Controle GlobalmenteControle Globalmente

LinearizanteLinearizante

� Controladores adaptativos ou robustos nãotem bom desempenho no controle de

processos fortemente não-lineares;� Processo é linearizado por realimentação deestado.



Controle InferencialControle Inferencial



Controle InferencialControle Inferencial

� Pela monitoração de variáveis secundárias é possível inferir a variável primária, geralmenteuma medida da qualidade do produto;

� Os estimadores de inferência podem ser por

equações de relação;� O uso de Redes Neurais tem tido sucesso;

� Um exemplo típico é o controle de composição.Em misturas binárias em fase vapor, estacomposição pode ser determinada a partir da pressão e da temperatura por meio de umaequação de estado.



Controle em Cascata, Relação eControle em Cascata, Relação e

AntecipatórioAntecipatório

� Alternativas ao tradicional controle por realimentação;

� Não Não substituemsubstituem oo controlador controlador por por realimentaçãorealimentação convencionalconvencional, mas sãoalterações ou adições que possibilitammelhorar o desempenho do sistema decontrole.



Controle em CascataControle em Cascata

� É um método simples, envolvendo doiscontroladores por realimentação em cascata;

� O controle em cascata é definido como aconfiguração onde o sinal de saída de umcontrolador é o S etPoint de pelo um outrocontrolador.



Controle em CascataControle em Cascata



Controle ConvencionalControle Convencional

exemploexemplo



Controle em CascataControle em Cascata -- exemploexemplo



OperaçãoOperação

� Quando ocorre um aumento na vazão de entrada, onível aumentará e o controlador de nívelaumentará o sinal de S et Point para o controlador da vazão de saída, fazendo com que a mesma

aumente, retornando o nível do tanque ao valor doS et Point ajustado para o mesmo;

� Quando ocorre uma mudança na pressão na linhade descarga, o controlador de vazão ajustará a

válvula de saída antes que o nível do tanque sejasignificativamente alterado.



Controle de RelaçãoControle de Relação

� Existem muitas situações nos processos industriaisonde é necessário manter duas variáveis numa proporção ou relação definida;

� Uma variável flutua livremente de acordo com asexigências do processo e é chamada de variávellivre;

� A outra variável é proporcional à variável livre e échamada de variável manipulada;

� Exemplos: a mistura de aditivos à gasolina,mistura proporcional de reagentes de um reator químico e a mistura de fluxos quentes e frios parase obter uma determinada temperatura da mistura.

C ãC ã



Controle de RelaçãoControle de Relação

exemploexemplo



� O controle antecipatório ou feedforward é proposto para suprir uma deficiência docontrole por realimentação, que é anecessidade da existência de um erro paraque o controlador tome alguma atitude;

� A idéia do controle antecipatório é medir osdistúrbios que perturbam o processo e tomar

uma atitude antes que os mesmos perturbema saída do processo.

Controle AntecipatórioControle Antecipatório



� O distúrbio é medido e baseado num valor do S et-Point para a variável controlada, écalculado o valor necessário para a variável

manipulada de maneira a evitar que avariável controlada seja alterada;

� Para tanto, é necessário o conhecimento da

dinâmica do processo, o atraso detransporte, constante de tempo e ganho, nocaso de um processo de primeira ordem.







Comportamento DinâmicoComportamento Dinâmico

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