controle de nÍvel da mesa de alimentaÇÃo em silo...

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO

DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE ELETRÔNICA

ESPECIALIZAÇÃO EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL

ELIEL JOSE DEMETRIO

CONTROLE DE NÍVEL DA MESA DE ALIMENTAÇÃO EM

SILO AUTO FEED DA INDÚSTRIA FUMAGEIRA

MONOGRAFIA - ESPECIALIZAÇÃO

CURITIBA 2011

ELIEL JOSE DEMETRIO


SILO AUTO FEED PARA INDÚSTRIA FUMAGEIRA

Monografia de conclusão do curso de Especialização em Automação Industrial do Departamento Acadêmico de Eletrônica da Universidade Tecnológica Federal do Paraná apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Especialista em Automação Industrial.

Prof. Guilherme Alceu Schneider M.Sc.

CURITIBA 2011

Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Diretoria do Campus Curitiba Gerência de Pesquisa e Pós-Graduação

Departamento Acadêmico de Eletrônica _______________________________________________________________

TERMO DE APROVAÇÃO

Titulo da Monografia


SILO AUTO FEED PARA INDÚSTRIA FUMAGEIRA

Área de conhecimento : Automação Eletrônica de Processos Elétricos e Industriais

por

Eliel Jose Demetrio

A presente monografia, requisito parcial para obtenção do título de ESPECIALISTA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL, foi avaliada pela banca examinadora, constituída pelos docentes abaixo discriminados, que considerou o trabalho Aprovado .

____________________________________ ____________________________________

Prof. Dr. Flávio Neves Junior Prof. Dr. Sergio Leandro Stebel

______________________________________

Prof. M.Sc. Guilherme Alceu Schneider

Orientador

Curitiba, 23 de Março de 2011.

Visto da coordenação

_____________________________________ Prof. Dr. JEAM MARCELO SIMÃO A Folha de Aprovação assinada encontra-se na Coordenação do Curso.

AGRADECIMENTOS

Quero agradecer primeiramente a Deus pela vida, pela saúde, pela perseverança

concedida, meu incentivador e motivador em todos os momentos, por dar-me condições, força

e entusiasmo para concluir mais esta importante etapa de minha vida.

Agradeço também a todas as pessoas que se fizeram presentes, que se preocuparam e me

auxiliaram com atos ou pensamentos, agradeço também aquelas que não estão presentes entre

essas palavras, mas elas podem estar certas que fazem parte do meu pensamento e de minha

gratidão.

Agradeço especialmente a minha família, a qual merece caras palavras. Obrigado pelo

apoio sentimental e material que foi a minha força para concluir mais esta etapa e que me

impulsiona a seguir cada vez mais longe para a realização dos meus sonhos.

Agradeço ao Prof. M.Sc. Guilherme Alceu Schneider pela orientação deste trabalho e

pelo aprendizado adquirido com seus conselhos. Agradeço também ao Prof. Dr. Sergio

Leandro Stebel pelas dicas concedidas em aula para a realização deste projeto. Quero estender

os sinceros agradecimentos a Prof. Dra. Faimara do Rocio Strauhs, pela paciência e

disponibilidade de empregar seu tempo para a revisão deste trabalho, ao coordenador do curso

Prof. Dr. Jean Marcelo Simão pelas sabias palavras no âmbito de motivar a execução deste

projeto.

Agradeço de modo geral todas as pessoas que trabalham na usina de processamento de

fumo que acreditou e proporcionou que este projeto fosse implementado, em especial ao

departamento de manutenção, que esteve motivado, confiante e presente na implementação da

sintonia do controlador no processo real.

RESUMO

DEMETRIO, Jose Eliel. Controle de Fluxo da Mesa de Alimentação no Silo Auto Feed na Indústria Fumageira. 2010. 66 p. Monografia (Especialização em Automação Industrial) - Programa de Pós-Graduação em Automação Industrial, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba 2010. A automação industrial com o passar dos tempos vem trazendo soluções, tecnologia e inovação ao mercado, e os sistemas de controle estão cada vez mais precisos para aumentar a qualidade e produtividade das indústrias. Em busca desta qualidade e produtividade este trabalho será executado por meio de uma pesquisa de campo, aplicada, em uma usina de processamento de fumo, embasada com levantamento de problemas e equipamentos instalados na planta. Tendo por objetivo propor a modificação de um controle automático das mesas de alimentação da indústria fumageira, essa modificação foi originada por avaliar os efeitos gerados no processamento de fumo, causados por ocasionar intervalos na mesa de alimentação gerando um fluxo desuniforme do fumo. Trabalhar com grande variação de fluxo significa gerar instabilidade ao longo do processo causando alterações no condicionamento, debulhação e secagem do fumo. Quanto maior a variação do fluxo no processo, menor será a qualidade de processamento. Para a implementação da proposta foi desabilitado o controle existente, instalado um sensor de nível no silo auto feed, alterado a programação do CLP, inserido o bloco PID, avaliado sua estrutura e empregado os métodos de sintonia. Os resultados obtidos proporcionaram um alto desempenho do novo sistema de controle: A mesa não gera intervalos e o processamento do fumo ao longo do processo ficou estável e uniforme. Palavras-Chaves: PID. Sintonia. Controle de Fluxo. Silo Auto feed.

ABSTRACT

DEMETRIO, Jose Eliel. Feeding Table flow Controlling for an Auto Feed Bin into the Tobacco Industry. 2010. 66 p. Monografia (Especialização em Automação Industrial) - Programa de Pós-Graduação em Automação Industrial, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba 2010. The Industrial Automation has been bringing throughout the years solutions, technology and innovation to the market, and the control systems are getting even more accurate in order to improve the quality e productivity into the industries. Seeking for quality and productivity of this work will run through an at site research, applied in a tobacco processing plant, based on a survey of problems and equipment installed in the plant. Setting as an objective proposing a modification for an automatic control for the feeding tables into the tobacco industry, this modification was originated to evaluate the generated effects from the tobacco processing, these effects have been bringing gaps on the feeding table as a consequence an uneven flow. Working with a big flow variation means instability throughout the process causing alterations in the stocking, husking and drying of the tobacco. The bigger is the process flow variation the lower will be the processing quality. For implementing the offer was unable the current control system, fixing a level sensor in the auto feed bin, changing the CLP settings, inserting the PID block, it was evaluated its structure and applied the in line methods. The results have provided a high performance for the new controlling system. The table is no longer gapping and the tobacco processing is smooth and stable over the entire process. Key words: PID. Turning. Flow Controlling. Auto feed bin.

LISTA DE FIGURAS

Figura 01 – Layout silo auto feed e auto feed ..........................................................................15 Figura 02 – Diagrama em blocos de um sistema em malha aberta ..........................................20 Figura 03 – Diagrama em blocos de um sistema de controle em malha fechada.....................21 Figura 04 – Trocador de calor ..................................................................................................25 Figura 05 – Resposta a um degrau de um processo estável .....................................................26 Figura 06 – Exemplo de um processo instável .........................................................................27 Figura 07 – Resposta a um degrau de um processo instável ....................................................28 Figura 08 – Diagrama em blocos do sistema em malha fechada..............................................30 Figura 09 – Resposta ao degrau unitário usado no método de Ziegler e Nichols. ...................31 Figura 10 – Sistema em malha fechada....................................................................................32 Figura 11 – Resposta senoidal usado no método Ziegler e Nichols.........................................32 Figura 12 – Classificação de fumo Virgínia em folha..............................................................35 Figura 13 – Folha do Fumo ......................................................................................................36 Figura 14 – Fluxograma do processo de debulhação ...............................................................37 Figura 15 – Fluxograma de equipamentos de uma usina de processamento de fumo..............39 Figura 16 – Rendimento de lâmina ..........................................................................................40 Figura 17 – Mesa de alimentação.............................................................................................41 Figura 18 – Corte das pontas ....................................................................................................42 Figura 19 – Sistema de sensores no silo auto feed ...................................................................43 Figura 20 – Bloco PID do RS logix 500...................................................................................43 Figura 21 – Interface de configuração de instalação PID.........................................................44 Figura 22 – Gráfico que mostra o resultado do processo após a instalação do bloco PID.......45 Figura 23 – Gráfico que mostra o teste em malha aberta .........................................................46 Figura 24 – Gráfico que mostra os pontos de levantamento da função de transferência .........47 Figura 25 – Modelo matemático para a simulação em malha aberta da FT tipo 1...................49 Figura 26 – Resposta do sistema simulado em malha aberta com a FT tipo 1.........................50 Figura 27 – Modelo matemático para a simulação em malha aberta da FT tipo 2...................51 Figura 28 – Resposta do sistema simulado em malha aberta com a FT tipo 2.........................51 Figura 29 – Modelo matemático da função PID do PLC Rockwell Automation.....................52 Figura 30 – Modelo matemático da função de transferência tipo 1 .........................................52 Figura 31 – Modelo matemático da função de transferência tipo 2 .........................................52 Figura 32 – Resposta do sistema simulado com a FT tipo 1. ...................................................53 Figura 33 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros P método CHR 0% da tabela 7 ..........54 Figura 34 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PI método CHR 0% da tabela 7.........55 Figura 35 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID método CHR 0% da tabela 7 ......55 Figura 36 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID da tabela 7 e ajuste fino ..............56 Figura 37 – Resposta oscilatória do sistema com amplitude constante....................................57 Figura 38 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros P da tabela 10.....................................58 Figura 38 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PI da tabela 10 ...................................58 Figura 40 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID da tabela 10.................................59 Figura 41 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID da tabela 10 e ajuste fino ............59 Figura 42 – Simulação após ajuste fino....................................................................................60 Figura 46 – Gráfico do controle de nível no silo auto feed ......................................................61 Figura 47 – Gráfico do fluxo de processo ................................................................................62

LISTA DE TABELAS Tabela 1 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo estável.................................26 Tabela 2 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo instável. ..............................28 Tabela 3 – Sintonização do PID. Método de Ziegler e Nichols em malha aberta....................31 Tabela 4 – Sintonização do PID - Método de Ziegler e Nichols em malha fecha....................33 Tabela 5 – Sintonização do PID - Método de CHR a 0%. .......................................................33 Tabela 6 – Sintonização do PID - Método de CHR a 20%. .....................................................34 Tabela 7 – Parâmetros gerados pelo método CHR 0% ............................................................54 Tabela 8 – Parâmetros gerados pelo ajuste fino método CHR.................................................56 Tabela 9 – Parâmetros para sintonização por Z&N..................................................................57 Tabela 10 – Parâmetros gerados pelo método Ziegler e Nichols .............................................57 Tabela 11– Parâmetros colocados no bloco PID......................................................................60

ABREVIATURAS E SIGLAS

CHR Chien, Hrones e Reswick

CLP Controlador Lógico Programável;

FT Função de Transferência

Kd Ganho derivativo

Ki Ganho integral

Kp Ganho proporcional

Ku Último ganho calculado

P Proporcional

P0 Polarização inicial

PD Proporcional Derivativo

PI Proporcional Integral

PID Proporcional Integral Derivativo

Pu Ultimo período observado

PV Variável Controlada

SP Set-point

Td Tempo derivativo

Ti Tempo integral

Z&N Zigler e Nichols

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ...............................................................................................................12

1.1 TEMA .........................................................................................................................12

1.2 PROBLEMA E PREMISSAS .........................................................................................14

1.3 OBJETIVOS ...................................................................................................................15

1.3.1 Objetivo geral..................................................................................................................15

1.3.2 Objetivo específico..........................................................................................................16

1.4 JUSTIFICATIVA............................................................................................................16

1.5 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS....................................................................17

1.6 EMBASAMENTO TEÓRICO........................................................................................17

1.7 ESTRUTURA DO TRABALHO....................................................................................17

2 CONTROLE E SINTONIA DOS CONTROLADORES.............................................19

2.1 CONTROLE ...................................................................................................................19

a) Controle em processo discreto ........................................................................................19

b) Controle em processo contínuo.......................................................................................20

c) Sistemas de controles de processos.................................................................................20

2.1.1 Malha Aberta...................................................................................................................20

2.1.2 Malha Fechada ................................................................................................................21

2.1.3 Controlador PID..............................................................................................................22

2.1.4 Ação proporcional...........................................................................................................22

2.1.5 Ação Integral...................................................................................................................23

2.1.6 Ação Derivativa ..............................................................................................................23

2.2 PROCESSO A SER CONTROLADO ............................................................................24

2.2.1 Processo estável ..............................................................................................................24

2.2.2 Processo instável .............................................................................................................27

2.3 LEVANTAMENTO DA FUNÇÃO DE TRANSFERÊNCIA ........................................28

2.3.1 Levantamento da função de transferência de processo instável (FT tipo 1) ...................28

2.3.2 Levantamento da função de transferência de processo estável (FT tipo 2) ....................29

2.4 SINTONIA DOS CONTROLADORES PID ..................................................................30

2.4.1 Primeiro Método de Ziegler e Nichols............................................................................30

2.4.2 Segundo Método de Ziegler e Nichols............................................................................32

2.4.3 Método de Chien Hrones e Reswick (CHR)...................................................................33

2.5 PROCESSAMENTO DE FUMO....................................................................................34

2.5.1 O que é fumo...................................................................................................................34

2.5.2 Classificação do fumo.....................................................................................................35

2.5.3 Usina de processamento de fumo....................................................................................35

3 SISTEMA DA MESA DE ALIMENTAÇÃO ...............................................................41

3.1 ESTRUTURA DO PID NO CLP.....................................................................................43

3.1.1 Estudo do PID instalado..................................................................................................44

4 DESENVOLVIMENTO DO NOVO SISTEMA DE CONTROLE........ ....................45

4.1 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL..........................................................................45

4.1.1 Levantamento da função de transferência.......................................................................45

4.1.2 Simulação em malha aberta da equação para FT tipo 1..................................................49

4.1.3 Simulação em malha aberta da equação para FT tipo 2..................................................50

4.1.4 Sintonia do controlador ...................................................................................................52

4.2 AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS .............................................................................60

4.3 RESULTADOS...............................................................................................................61

5 CONSIDERAÇOES FINAIS..........................................................................................63

5.1 SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS..............................................................................64

REFERÊNCIAS .....................................................................................................................65

12

1 INTRODUÇÃO

1.1 TEMA

O início do século XXI está sendo marcado no mundo empresarial pelas constantes

modificações de mercado, retratadas por uma explosão de comércio e uma competição

internacional, gerando transformações nas economias regional e nacional. Estas mudanças

levaram muitas empresas a investirem em capacidade produtiva, reestruturação e inovação

para obterem maior competitividade em custos, abertura de novos mercados e maior

agilidade, com o objetivo de se tornarem empresas enxutas e eficientes (AFUBRA, 2006).

Neste cenário e de acordo com a Associação Brasileira da Indústria do Fumo

ABIFUMO (ASSOCIAÇÃO..., 2010), a produção de fumo continua sendo uma atividade

agrícola relevante no Brasil.

A Associação dos fumicultores do Brasil (AFUBRA), diz que a produção anual de

todos os tipos de folhas de fumo foi de aproximadamente 744 mil toneladas na safra de

2008/09 (ASSOCIAÇÃO..., 2010). Cerca de 95% da produção de fumo se dá nos estados do

Sul – Rio Grande do Sul, Santa Catarina e Paraná. Os 5% restantes são produzidos nos

estados da Bahia e Alagoas, na região Nordeste. Estima-se que a produção de fumo seja a

fonte de renda de cerca de 220 mil famílias nesses estados, com importante contribuição

social, envolvendo direta e indiretamente mais de 2,4 milhões de pessoas no processo

(ASSOCIAÇÃO..., 2010).

Segundo o ministério da agricultura o Brasil, além de ser o 2º maior produtor de tabaco

do mundo, é o líder na exportação mundial do produto há mais de 15 anos. Cerca de 85% do

fumo produzido no Brasil é destinado à exportação com cerca de 675 mil toneladas de fumo

exportadas em 2009. O volume é 2,5% inferior ao do ano anterior quando os embarques

atingiram 692 mil toneladas. Por outro lado, o faturamento cresceu cerca de 10% tendo

alcançado US$ 3,1 bilhões contra US$ 2,8 bilhões de 2008.

Todo o fumo produzido e comprado dos produtores é processado em uma das formas

abaixo:

• Processo contínuo ou debulhação – onde as lâminas são separadas mecanicamente,

passando por equipamentos denominados de debulhadores e separadores.

13

• Processo de folha solta – as folhas de fumo são misturadas de acordo com níveis de

nicotina e açúcar e passam por um processo de secagem, sem a separação das lâminas e do

talo.

• Processo de destala manual – onde as lâminas são separadas manualmente com um

equipamento denominado faca em V (LIMA, 2007).

O processamento de tabaco aplicado neste projeto trabalha com o processo continuo

para processar o fumo uniformemente sem variações de camadas que afetam diretamente a

qualidade do produto.

Uma boa alimentação de matéria prima na entrada do processo é necessária. Essa

alimentação é feita manualmente de acordo com os especialistas de fumo que fazem à mistura

de varias classes para o blend de processamento. A mesa de alimentação é um transporte de

aproximadamente 20m, que possui intervalos com marcação numérica. O produto é colocado

separado por classe no número correspondente, esse transporte (mesa de alimentação) leva o

fumo para um equipamento chamado de cabine de corte para cortar as pontas do fumo. As

pontas não necessitam serem processadas conforme os corpos que é o restante da folha de

fumo então após o corte das pontas as mesmas seguem outro caminho por transporte de

correias onde após a debulhação e separação talo, lâmina, fines de talo e fines de lâmina, as

mesmas já isenta de talo que é a folha de fumo debulhada voltam a se encontrar com as pontas

e logo segue para a secagem.

Por se tratar de um processo continuo o controle de fluxo é muito importante para

garantir uma camada homogênea ao longo do processo, e para isto, segundo Campos Teixeira

(2006, p. 23), o controlador Proportional Integral derivative (PID) é o algoritmo de controle

mais tradicional na indústria. Tal fato deve-se principalmente à sua disponibilidade e à

facilidade em ajustar seus parâmetros de forma a atingir um bom resultado. De acordo com

Aström e Hägglund (2006, p.1), “em controle de processos, mais de 95% dos controladores

em malha fechada são do tipo PID”.

O presente trabalho pretende propor uma modificação no controle de fluxo do

processamento de fumo retirando o controle discreto e colocando um controlador PID. Desta

forma, o controle da mesa de alimentação com o PID visa deixar o processo estável.

14

1.2 PROBLEMA E PREMISSAS

A usina de processamento de tabaco trabalha com processo continuo para processar o

fumo uniformemente sem variações de camadas que afetam diretamente a qualidade do

produto e dependem de uma boa alimentação. Essa alimentação é feita manualmente de

acordo com os especialistas de fumo que fazem à mistura de varias classes para o blend de

processamento. Neste blend são verificado e levado em consideração os teores de nicotina,

açucares e amostra visual.

Nas mesas de alimentação, o fumo é alimentado manualmente pelas alimentadeiras que

retiram as manocas dos fardos e colocam sobre o transporte da mesa. Essa mesa de

alimentação é um transporte de lonas de aproximadamente 20m, que constitui-se de intervalos

com marcações numéricas de 1 á 9, de modo que cada alimentadeira terá que colocar as

manocas que está alimentando em uma dessas marcações para garantir um blend uniforme.

A mesa de alimentação tem um papel fundamental em todo o processo, pois é ele que

alimenta a linha de processamento de fumo. Para que isso aconteça existe um silo auto feed

onde o sensoriamento é feito por uma régua que possui 4 sensores discretos, esses sensores

enviam sinais para o inversor que controla a velocidade da mesa de alimentação operando em

4 faixas (0Hz, 20Hz, 40Hz e 60Hz), e isso provoca aceleração, desaceleraç ão ou parada da

mesa conforme varia o nível de fumo dentro do silo. Este equipamento chamado auto feed é

que determina a camada na balança dinâmica, o set-point desta balança é o operador que

determina, sendo os parâmetros a unidade (kg/h por classe) e o tipo de fumo a ser processado.

A média destes valores é em torno de 10.000kg/h.

Levando em consideração o tipo de processamento e o controle instalado, observa-se

que os intervalos gerados na mesa de alimentação quando o silo auto feed estava cheio,

reflete-se diretamente no fluxo do processo, pois a mesa de alimentação pára quando o sensor

de nível máximo é atingido, mas o transporte de pontas não pára. As pontas são separadas

para outro transporte que levam as mesmas a se encontrarem após a debulhação e separação

do talo da lâmina.

O processamento de fumo é um processo bem criterioso, pois se trata de um vegetal que

não pode sofrer alterações causadas pelo processo, com isto um fluxo contínuo é a base de

tudo para que as máquinas não tenham variação. Durante esta análise decidiu-se anular o

controle discreto e instalar um sensor ultra sônico e colocar um controle PID.

15

Acredita-se que os intervalos irão diminuir e a camada de fumo será mais constante e

uniforme para o processo, sem que a mesa de alimentação fique parando e gerando intervalos

no fluxo.

Figura 01 – Layout silo auto feed e auto feed

Fonte: Autoria própria

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Objetivo geral

Propor o desenvolvimento de melhoria no controle de fluxo da mesa de alimentação em

um silo auto feed com controle PID, utilizando um sensor ultra sônico como sensor de nível.

16

1.3.2 Objetivo específico

• Identificar os componentes de controle existentes;

• Identificar os fabricantes dos componentes;

• Avaliar o tipo de controle existente;

• Propor a mudança dos componentes instalados;

• Propor a programação do CLP

• Levantar a função de transferência do controlador;

• Colocar o processo em malha aberta, gerando degraus no elemento final de controle para

o levantamento da função de transferência do processo.

• Escolher o modelo mais adequado para este tipo de processo.

• Simular o sistema no software (MatLab)

• Testar no sistema real os parâmetros encontrados

• Verificar o comportamento do processo após a aplicação do controle.

1.4 JUSTIFICATIVA

A busca por maiores rendimentos de lâmina é a palavra chave para as usinas de

processamento de fumo, pois quanto maior o rendimento menos desperdício de matéria prima.

Isso significa maior lucro. Diante disso manter o controle de fluxo significa qualidade

produtividade e acima de tudo maiores rendimentos de lâmina.

Para buscar esse rendimento a proposta é melhorar o controle de fluxo da mesa de

alimentação no silo auto feed, pois um fluxo uniforme e continuo é a base para buscar a maior

produtividade possível. Com isso a eliminação do controle discreto para a instalação de um

sensor ultra sônico e um controle PID e conseqüentemente a sua sintonização é a proposta

inicial.

Com esse projeto instalado e sintonizado o controle de fluxo tende a ser mais uniforme

sem que a mesa de alimentação pare ou gere intervalos na alimentação, mantendo o fluxo

continuo no silo auto feed em todo o processo posterior.

17

1.5 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Este trabalho será executado por meio de uma pesquisa de campo, aplicada, em uma

usina de processamento de fumo, embasada com levantamento de problemas e equipamentos

instalados na planta. Tendo o objetivo prático especifico de melhorar o controle de fluxo no

silo auto feed, serão levantadas informações importantes dos problemas evidenciados e

aplicação de melhorias no controle da mesa de alimentação em silo auto feed.

Desta forma será analisado e avaliado o comportamento dos equipamentos em relação

ao tipo de processo para a implementação da melhoria proposta e conseqüentemente, ampliar

o conhecimento, contribuindo para que o processamento de fumo desta usina seja mais

uniforme possível.

1.6 EMBASAMENTO TEÓRICO

Neste estudo serão tratados os diversos tipos de controle de malha aberta e fechada,

processos estáveis e instáveis baseados, sobretudo em Campos (2006), Controlador (2010),

Controle (2009) e Stebel (2010). Serão discutidos também os conceitos e tipos de sintonia,

igualmente fundamentados em Abdallh (2005) e Campos (2006). Demonstrado também o

processamento de fumo e suas características fundamentadas em Lima (2007).

1.7 ESTRUTURA DO TRABALHO

Este trabalho esta dividido em 5 (cinco) capítulos, sendo: No capítulo 1 introdutório, foi descrito o tema central, objetivo geral e específico, a

justificativa da escolha do projeto e a metodologia de pesquisa adotada.

No capítulo 2 é descrito cada fundamento teórico: Sistema de controle malha aberta,

malha fechada, set point, MV, PV, função de transferência dos controladores. Efetuado a

descrição dos métodos de sintonia dos controladores, estrutura do PID, processo estável e

18

instável, como fazer o levantamento da função de transferência. Processamento de fumo,

equipamentos de uma usina fumageira e suas particularidades.

No capítulo 3 é descrito o processo da mesa de alimentação, seu funcionamento e tipo

de controle existente e citado como se caracteriza o processo produtivo neste equipamento.

Descrito a estrutura do PID no CLP da Rockwell Automation sua equação e configuração do

bloco PID.

No capítulo 4 é apresentado o teste no equipamento em malha aberta para verificação do

comportamento do equipamento e sua resposta. Levantamento da função de transferência de

acordo com os gráficos levantados em malha aberta, efetuados os cálculos de acordo com os

modelos matemáticos de função de transferência de processo estável e instável e simulações

no Matlab/Simulink. Avaliado os resultados obtidos nas simulações e sintonizado o

controlador. Demonstrado graficamente os resultados obtidos no processo real antes e depois

da sintonização.

O capítulo 5 trata das considerações finais a respeito da contribuição deste trabalho e a

importância de um processo bem sintonizado os ganhos de qualidade, produtividade e fluxo

uniforme. No mesmo capítulo fala da ferramenta poderosa que é o Matlab e seu recurso

importante como auxílio às simulações, ajustes dos controladores e sugestão para trabalhos

futuros.

19

2 CONTROLE E SINTONIA DOS CONTROLADORES

2.1 CONTROLE

É manter em um determinado ponto de operação sem que haja variações no processo.

Medir o valor da variável controlada e aplicar o valor conveniente a variável manipulada

(sinal de correção) de modo a limitar o erro ou desvio. Benefícios do controle bem realizado:

diminuição de funções repetitivas melhora de produtividade, diminuição de erros e perdas no

processo.

Hoje o controle automático, entre outras, está presente na indústria manufatureira

(comando de máquinas), na indústria aeroespacial (sistemas automáticos inteligentes), na

indústria automobilística (linha de produção), na indústria química e petroquímica (vazão,

pressão, nível, temperatura, densidade, etc.) (STEBEL, 2010).

Exemplos de sistemas de controle:

• Sistema de controle de velocidade

• Sistema de controle de robô

• Sistema de controle de temperatura

• Sistema de controle de posição

• Sistema de controle de seleção de peças

O texto a seguir apresenta as definições de: Controle em processo discreto, Controle em

processo continuo, Sistemas de controle de processo.

a) Controle em processo discreto

Tomada de decisão baseado em eventos. Abertura e fechamento de contatos,

acionamentos, temporizações, sistemas de alarme e proteção. (STEBEL, 2010).

Exemplo: Indústria de fabricação por lote.

20

b) Controle em processo contínuo

Manter os valores dentro do ponto de operação. Envolvem variáveis como temperatura,

pressão, nível e vazão. (STEBEL, 2010).

Exemplo: Indústria química

c) Sistemas de controles de processos

Segundo Campos e Teixeira (2006, p. 03), o termo “controle de processos costumam ser

utilizado para se referir os sistemas que tem por objetivo manter certas variáveis de uma

planta industrial entre os seus limites operacionais desejáveis”.

Os sistemas de controle podem ser de malha aberta ou de malha fechada.

2.1.1 Malha Aberta

Controle de malha aberta é um sistema que não possui realimentação e pode se aplicar

um sinal de controle na entrada do sistema. O diagrama de um sistema de controle em malha

aberta é mostrado na figura 2.

Figura 02 – Diagrama em blocos de um sistema em malha aberta

Fonte: Controle (2010)

O problema de um sistema de controle de malha aberta é que se terá saída desejada se

não ocorrerem perturbações tanto de ordem externa como internas (modificação dos

parâmetros), pois o controlador atuará como se não tivesse ocorrido qualquer perturbação e a

resposta não terá valores para as novas características do sistema (CONTROLE, 2010).

21

De acordo com Campos e Teixeira (2006, p. 04), “os sistemas de controle em malha

aberta são simples e baratos, mas não compensam as possíveis variações internas da planta”.

Contudo são utilizados para levantar, de forma experimental, a função de transferência planta.

2.1.2 Malha Fechada

Segundo Ogata (1998, p. 04), um sistema de controle em malha fechada é “aquele no

qual o sinal de saída possui um efeito direto na ação de controle. Isto é, sistema de controle

em malha-fechada são sistemas de controle realimentados”.

O diagrama de um sistema de controle em malha-fechada é mostrado na figura 3.

Figura 03 – Diagrama em blocos de um sistema de controle em malha fechada


Em geral, a fim de tornar o sistema mais preciso e de fazer com que ele reaja a

perturbações externas, o sinal de saída (PV – variável de processo) é comparado com um sinal

de referência (SP - chamado no jargão industrial de set point) e o desvio (E) entre estes dois

sinais é utilizado para determinar o sinal de controle (MV – Variável Manipulada) que deve

efetivamente ser aplicado ao processo. Assim, o sinal de controle é determinado de forma a

corrigir este desvio entre a saída e o sinal de referência (CONTROLE, 2010).

Segundo Campos e Teixeira (2006, p. 06) com o sistema de malha fechada “surge à

figura do controlador, que compara o valor desejado com o valor medido, e se houver um

desvio entre estes valores, manipula a sua saída de forma a eliminar este desvio ou erro”.

Vários sistemas de controle em malha-fechada podem ser encontrados na indústria e em

residências, a maioria dos sistemas de controle de processos, refrigeradores residenciais,

aquecedores de água automáticos e sistemas de aquecimento residenciais automáticos.

22

2.1.3 Controlador PID

É um algoritmo mais tradicional utilizado nas empresas, segundo pesquisas realizadas

em 1995, seu uso não abrange apenas as empresas, mas também diversos sistemas como CD,

DVDs, pilotos automáticos de automóveis e microscópios atômicos. (ASTRÖM;

HÄGGLUND, 2006)

(1)

u – Sinal de controle

e – erro (PV-SP ou SP-PV)

Kp – Ganho proporcional

Ti – Tempo integral

Td – Tempo derivativo

O sinal de controle é a soma de três termos, o primeiro é o coeficiente proporcional do

erro, o segundo é o coeficiente integral do erro, o terceiro é o coeficiente derivativo do erro

(ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006) (CAMPOS; TEIXEIRA, 2006).

2.1.4 Ação proporcional

A ação de controle proporcional é como o próprio nome já diz, proporciona ao valor do

erro (ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006). Sendo assim a equação 2 do PID se transforma na XX

(MARIN 2009).

(2)

23

Onde ub é sinal de saída, pois quando o valor do erro for igual à zero, o sinal de saída

do controlador vai manter o componente final de controle na mesma posição (OLIVEIRA,

1999).

2.1.5 Ação Integral

A principal função da ação integral é confirmar que a variável de processo coincide com

o set-point. Somente com a ação proporcional, quase sempre existe um pequeno erro, quando

ocorre um distúrbio aleatório no processo é chamado de off-set. Com a ação integral, esse erro

irá ocasionar um aumento ou uma diminuição na variável manipulada, sem importar qual o

seu tamanho (ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006).

A representação matemática entre o sinal de erro e de controle na ação integral é

representada pela equação 3 (MARIN 2009).

(3)

2.1.6 Ação Derivativa

A função da ação derivativa é a melhoria da estabilidade do sistema em malha fechada,

propondo a adição de um sistema antecipativo ou preditivo.. Com isso, o sistema responde de

forma mais rápida às excitações de entrada, minimizando a diferença de tempo entre o

momento que o controlador percebe o erro e o momento que toma uma ação para corrigi-lo

(ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006). Na ação derivativa, a relação matemática entre o sinal de

erro e de controle é representada pela equação 4 (MARIN 2009).

(4)

24

2.2 PROCESSO A SER CONTROLADO

Os processos descontínuos são os processos que normalmente são utilizados quando a

produção é menor ou por meio de prevenção, faz com que sejam operados em pequenas

quantidades.

Em processos de grande escala, o processamento contínuo é ideal, pois reduz o custo

por unidade produzida e esta redução representa um fator econômico fundamental. Deve se

verificar também que os processos contínuos necessitam de uma instrumentação de processo

que não apenas registre alguns pontos importantes como temperatura, pressão e volume, mas

que também faça a correção automática dos desvios indesejáveis a partir de um sistema

eficiente de controle (SHEREVE; BRINK, 1977).

A definição de um processo a um determinado estímulo define-o como estável ou

instável (OLIVEIRA, 1999).

2.2.1 Processo estável

Num processo estável, após um degrau na variável manipulada (MV), a variável de

processo (PV) se altera, mas estabiliza após certo tempo. No exemplo da figura 6, a vazão de

saída (Qs) é função do nível (L).

No instante t0 acontece um degrau na válvula (MV). O nível do tanque (PV) sofre um

aumento até a vazão de entrada (Qe) se igualar a vazão de saída (Qs), ponto este em que o

processo estabiliza, estando agora em um novo patamar (OLIVEIRA, 1999).

Para encontrar os parâmetros de retorno de um processo estável, considera-se o exemplo de

um trocador de calor, mostrado na figura 4. Com o controlador em manual, cria-se um degrau

(∆MV) no sinal da variável manipulada (MV) e observa-se a evolução da temperatura Ts.

25

Figura 04 – Trocador de calor

Fonte: Oliveira (1999, p.20)

O gráfico apresentado na figura 5 é um exemplo de um processo estável. O intervalo

entre o tempo de início do degrau (t0) e o instante em que a variável de processo (PV)

estabiliza (t3) é chamado de regime transitório.

26

Figura 05 – Resposta a um degrau de um processo estável


A tabela 1 mostra a relação dos parâmetros de resposta.

Tabela 1 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo estável

Parâmetros Denominação Definição

τ Tempo morto

Intervalo de tempo entre a aplicação do degrau e o início da evolução da variável

do processo. τ = t1 – t0

tea Tempo de resposta ou tempo de estabilização em malha aberta

Intervalo de tempo entre a aplicação do degrau até o instante onde a variável do

processo atingir 95% de seu valor final ou tea = t2 – t0

Gp Ganho estático do processo Relação entre a variação de ∆PV e a

variação ∆MV .

Fonte: Oliveira (1999, p. 21)

27

2.2.2 Processo instável

Em um processo instável, após um degrau na variável manipulada (MV), a variável de

processo (PV) continua se alterando por tempo indeterminado. No exemplo da figura 7, a

vazão de saída (Qs) é constante. No instante t0 provoca um degrau na válvula (MV). O nível

do tanque (PV) não atinge a estabilidade (OLIVEIRA, 1999).

Figura 06 – Exemplo de um processo instável

Fonte: Oliveira (1999, p. 20)

28

Figura 07 – Resposta a um degrau de um processo instável


Tabela 2 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo instável.

Parâmetros Denominação Definição

τ Tempo morto Intervalo de tempo entre a aplicação do degrau até o início da evolução da PV

τ = t1 – t0

k Coeficiente de Integração

Coeficiente característico do processo.


2.3 LEVANTAMENTO DA FUNÇÃO DE TRANSFERÊNCIA

2.3.1 Levantamento da função de transferência de processo instável (FT tipo 1)

Para melhor compreensão considera-se o controle de nível de um recipiente figura 6.

Este sistema é um integrador, ou sistema instável, ao colocar o controlador em manual e

29

restringindo a saída em, por exemplo, 5%, o nível tende a subir sem limite. Então o ganho

do integrador pode ser calculado pela equação 5, de acordo com o item 2.2.2 (CAMPOS;

TEIXEIRA, 2006).

(5)

Onde:

Kvaso – Ganho do Sistema (s -1)

∆y – Variação do nível (%)

∆u – Variação da variável manipulada (%)

∆t – Variação do tempo (s)

Logo de acordo com a equação (5) e com a utilização da transformada de Laplace, a

função de transferência de um processo instável, representada pela equação (6), (CAMPOS;

TEIXEIRA, 2006).

(6)

2.3.2 Levantamento da função de transferência de processo estável (FT tipo 2)

Segundo Stebel (2010), a função de transferência fornece uma descrição efetiva das

características dinâmicas do processo e pode ser obtida pela modelagem fenomenológica, que

é o uso das leis da física, ou pela identificação do sistema. Sendo assim obtém a função de

transferência de processo estável.

Ainda Stebel (2010), em plantas piloto é bastante utilizado o sistema de 1ª ordem com

tempo morto. E como o projeto trata de uma modificação, utilizar este método como auxilio

para o levantamento da função de transferência do processo. Desta forma pode-se obter as

seguintes informações:

30

(7)

K – Ganho do processo

L – Tempo morto do processo

T – Constante de tempo do processo

2.4 SINTONIA DOS CONTROLADORES PID

Os métodos para a sintonia dos controladores PID são bastante utilizados. Dentre os

métodos os experimentais permitem obter os parâmetros dos controladores de maneira rápida.

Como resultado, estes conduzem às primeiras aproximações dos parâmetros dos

controladores, cujo os valores que podem ser considerados razoáveis, e que os valores podem

necessitar posteriores ajustes para se adequar às especificações de cada sistema.

2.4.1 Primeiro Método de Ziegler e Nichols

Neste primeiro método, o processo que se deseja controlar deve possuir uma resposta ao

degrau unitário em malha aberta, como mostra a figura 8 (ABDALLAH, 2005, p.51).

Figura 08 – Diagrama em blocos do sistema em malha fechada.

Fonte: Controlador (2010)

31

Na figura 9 é mostrada a curva em forma de S onde podem ser identificados o tempo

de retardo L e a constante de tempo T do processo (CONTROLE 2009).

Figura 09 – Resposta ao degrau unitário usado no método de Ziegler e Nichols.


Na curva em forma de S podem ser identificados o tempo de retardo L e a constante de

tempo T. As regras de Ziegler e Nichols procuram obter os parâmetros do controlador de

forma tal que o overshoot máximo não ultrapasse 25% como resposta a um degrau. As regras

para este método determinam o seguinte conjunto de ganhos, logo, Z&N sugerem sintonizar

os controladores conforme a tabela 3 (CAMPOS; TEIXEIRA, 2006, p.26).

Tabela 3 – Sintonização do PID. Método de Ziegler e Nichols em malha aberta

Tipo de Controlador Kp Ti Td

P T / L ∞ 0

PI 0,9(T /L) L / 0,3 0

PID 1,2(T /L) 2L 0,5L

Fonte: CAMPOS, Teixeira (2006, p.26)

32

2.4.2 Segundo Método de Ziegler e Nichols

Neste método, o sistema é testado em malha fechada, utilizando como controlador

somente o ganho proporcional (Ti = ∞ e Td = 0), como mostrado na figura 10.

Figura 10 – Sistema em malha fechada


Assim, aplica-se na entrada do sistema um pequeno impulso e observa-se o

comportamento da saída. Se a saída não oscilar, aumenta-se o ganho Kp, pelo contrário, se a

saída estiver saturada (oscilando ou não), diminui-se o ganho proporcional. O processo é

repetido até que a saída apresente uma oscilação constante não saturada tomando cuidado para

que o sinal da PV também não apresente saturação (CAMPOS; TEIXEIRA, 2006, p.27). O

valor do ganho encontrado é chamado de ganho crítico. Kcr = Ganho crítico

E o período de oscilação do sinal de saída é chamado de “Pcr”, conforme mostra a

figura 11.

Figura 11 – Resposta senoidal usado no método Ziegler e Nichols.

Fonte: Abdallah (2005, p.53)

33

Para sistemas com comportamento oscilatório, quanto ao aumento de Kp, utiliza-se a

tabela 4 para se determinar os valores dos ganhos dos controladores:

Tabela 4 – Sintonização do PID - Método de Ziegler e Nichols em malha fecha


P 0,5Kcr ∞ 0

PI 0,45Kcr Pcr /1,2 0

PID 0,6Kcr 0,5Pcr 0,125Pcr

Fonte: CAMPOS, Teixeira (2006, p.27).

2.4.3 Método de Chien Hrones e Reswick (CHR)

Existem muitas modificações sobre o método de Ziegler e Nichols, Chien, Hrones e

Reswick modificaram o método da curva de reação de Ziegler e Nichols para que a malha

forneça uma resposta ao degrau com o menor tempo de subida (ABDALLAH, 2005, p.57).

Este método propõe dois critérios de desempenho: a resposta mais rápida possível sem

overshoot conforme tabela 5, e a resposta mais rápida com overshoot máximo de 20%,

conforme tabela 4 (CAMPOS; TEIXEIRA, 2006, p.28).

Tabela 5 – Sintonização do PID - Método de CHR a 0%.


P 0,3(T / L) ∞ 0

PI 0,35(T / L) 1,2T 0

PID 0,6(T / L) T 0,5T


34

Tabela 6 – Sintonização do PID - Método de CHR a 20%.


P 0,7 (T / L) ∞ 0

PI 0,6(T / L) T 0

PID 0,95(T / L) 1,4T 0,47L


2.5 PROCESSAMENTO DE FUMO

2.5.1 O que é fumo

O termo fumo denomina-se ao tabaco preparado para se fumar.

O tabaco é uma planta que pode atingir dois metros de altura, cujas folhas medem até 70

cm de cumprimento e suas flores dispostas em cachos, são brancas, vermelhas ou amarelas;

sendo que algumas espécies destacam-se em belas plantas ornamentais. As espécies mais

comercializadas são as nicotinas, tabacum e a nicotina rústica (LIMA 2007).

Como exemplo a Vuelta Abajo (Cuba) produz folhas aromatizadas de alta qualidade e

valores agregados. No Brasil são produzidos tabacos para cigarros, tabacos e etc. Em quase

todo o mundo cultiva-se o tabaco, onde o mesmo é caracterizado pela presença de um

alcalóide especial, a nicotina.

O seu aspecto e suas qualidades variam de acordo com os lugares que são produzidos

como exemplo, a Vuelta Abajo (Cuba) fornece folhas aromatizadas, sendo o custo da mesma

muito elevado, temos também o Brasil que produz tabacos para cigarros charutos, etc.

No princípio o tabaco era utilizado como adorno ou então, para fins medicinais. Porém,

em 1585 o mesmo foi introduzido como hábito de fumar na Inglaterra e a partir daí se propaga

no mundo (LIMA, 2007).

35

2.5.2 Classificação do fumo

O processo de classificação do fumo consiste na separação, em função do tipo de fumo,

posição da folha no pé, cor e características físicas como textura da folha, maturidade, etc.

Tais aspectos são importantes para definir o valor a ser pago ao produtor bem como a

forma de utilização. Estes aspectos são definidos através de uma normativa ministerial que lhe

confere o artigo 87, Parágrafo único, insiso ll, da Constituição, tendo em vista o disposto na

Lei 9, 972, de 25 de maio de 2000, no Decreto nº 3, 654, 17 de novembro de 2000, e o que

conta no Processo n° 21000014753/2006-76, regulamenta a comercialização do produto.

Figura 12 – Classificação de fumo Virgínia em folha

Fonte: Ministério da agricultura

2.5.3 Usina de processamento de fumo

Uma usina de processamento de fumo possui tratamentos diferenciados em função das

necessidades, tipos, classes de fumo e especificações dos clientes. Em função destas

especificações, o processo de separação da lâmina do talo, pode ser feito mecanicamente,

36

através de um conjunto de equipamentos denominados de debulhadores e separadores

compondo uma linha de debulhação, ou manualmente, através do processo de destala manual.

A folha de fumo é formada por 25% de talo, onde se considera como sendo a nervura

principal e as nervuras secundárias e 75% de lâmina que é o restante da folha, conforme

ilustra a figura 13. São produtos diferentes que necessitam tratamentos específicos na fábrica

de cigarros em função dos teores de alcalóides, nicotina e açúcar.

Figura 13 – Folha do Fumo

Fonte: Usina de processamento de fumo

Para que se possa realizar a separação mecânica da lâmina e do talo, o fumo passa por

processos distintos, conforme apresentado no fluxograma da figura 14.

37

Figura 14 – Fluxograma do processo de debulhação

Fonte: Usina de processamento fumo

Área de mistura (Blend) – local onde são feitas as misturas, de acordo com os

percentuais de nicotina e açúcar requeridos pelo cliente.

Área de mesa de alimentação e corte – é o setor onde são colocados os conjuntos de 25

folhas de fumo, amarradas por uma outra folha de fumo (denominada manocas) em um

transporte de esteira, garantindo a exata proporção das classes internas no blend, bem como a

correta alimentação para que se possam cortar as pontas (quando for o caso) e abrir o atilho

(folha que amarra o conjunto de 25 folhas que compõe a manoca).

Área de mesas de picking – é o setor onde são feitas as retiradas de folhas de fumo que

não pertencem ao blend original, bem como todo e qualquer material que não é fumo,

tecnicamente conhecido como material estranho.

38

Cilindros condicionadores – neste ponto ocorrem a pulverização de vapor e água,

tornando o produto mais maleável, facilitando o processo de separação de lâmina e talo no

estágio seguinte.

Linha de debulhação – é o setor onde o blend é alimentado em debulhadores, que são

rotores de ferro, com pontas (chamadas martelos) que tem a finalidade de rasgar o produto, de

tal forma que se tenha o maior tamanho possível de lâmina isenta de talo (nervura principal da

folha de fumo).

No passo seguinte, este produto, lâmina e talo são encaminhados através de transportes

pneumáticos para separadores gravimétricos, onde por diferença de densidade é feita a

separação mecânica da lâmina e do talo.

Todo este processo de debulhação e separação são realizados em estágios distintos na

linha de debulhação, sendo que usualmente uma linha de debulhação é composta por cinco

estágios de debulhação / separação.

Secagem de lâmina e talo – após a separação mecânica da lâmina e do talo estes

produtos são encaminhados para secadores distintos, onde é realizado o processo de retirada

da umidade, primordiais para a conservação do mesmo. Como são produtos com

características químicas diferentes, sofrem processo de secagem bem distinto.

Embalagem – após o processo de secagem, o produto, lâmina e talos são encaminhados

para a área de embalagens distintas, onde o produto, lâmina e talo, são acondicionados em

caixas de papelão, conhecidas internacionalmente como C – 48. Este tipo de material de

embalagem garante ao produto condições ideais de armazenamento e conservação,

necessárias ao processo de envelhecimento (aging).

Após todo este processo busca se o máximo de rendimento de lâmina e cada vez menos

quebra conforme exemplifica a figura 15.

39

Figura 15 – Fluxograma de equipamentos de uma usina de processamento de fumo

Fonte: Autoria Própria

1 – Mesa de Alimentação

2 – Cabine de Corte

3 – Silo Auto Feed e Auto Feed

4 – Transporte de Corpos

5 – Cilindros Condicionadores

6 – Debulhadores

7 – Separadores

8 – Peneirações Lâmina e Fines de Lamina

9 – Transporte de Lâmina e Fines de Lâmina

10 – Secadores de lâmina e Talo

11 – Transportes

12 – Embalagem do produto

13 – Caixas de fumo 200 kg

40

Figura 16 – Rendimento de lâmina


41

3 SISTEMA DA MESA DE ALIMENTAÇÃO

Na mesa de alimentação começa toda a linha de processamento de fumo. Esta mesa é

composta por uma esteira conforme a figura 17, onde é feita a alimentação manual das

manocas de fumo. A velocidade em que a esteira trabalha depende do kg/h que o operador de

linha coloca através de cada tipo de classe e fumo que esta sendo processado

Este controle é feito por uma régua de 4 sensores que conforme a camada dentro de silo

auto feed aumenta ou diminuía velocidade ou até mesmo para a esteira.

Figura 17 – Mesa de alimentação


Depois da alimentação, o fumo segue para a cabine de corte onde as pontas seguem por

uma esteira separada dos corpos, esta separação é feita por que nas pontas não tem talo sendo

assim não precisam ser debulhadas.

42

Figura 18 – Corte das pontas


O controle da mesa de alimentação trabalhava com controle feito por 4 sensores ou seja

a velocidade da esteira possui velocidades fixas de 0Hz, 20Hz, 30Hz e 60Hz, com esse tipo de

controle a mesa fica gerando intervalos que afetam diretamente no processo.

Após a modificação que foi a instalação do sensor ultra sônico e a modificação na

programação do CLP colocando um bloco PID, a mesa começou a trabalhar sem gerar

intervalos porem a variação ainda era perceptível.

43

Figura 19 – Sistema de sensores no silo auto feed


3.1 ESTRUTURA DO PID NO CLP

No software da Rockwell Automation RS logix 500 versão 7.30 está instalado para as

famílias SCL 500 e micrologix o bloco PID conforme figura 19. É neste bloco que se fazem

as configurações de ganho proporcional, ganho integral, ganho derivativo, tempo de

amostragem entre outras configurações e visualizações.

Figura 20 – Bloco PID do RS logix 500

Fonte: Rockwell Automation Software 2000

44

3.1.1 Estudo do PID instalado

No CLP, conforme figura 21, podem ser configurados, entre outros parâmetros, o tipo

de equação do PID, o modo do controlador (automático ou manual), a sua ação (direta ou

reversa), o set point, os ganhos proporcionais, integral derivativo e o tempo de amostragem.

(8)

Kc - Ganho proporcional do controlador

1/Tl - Tempo Integral de redefinição

TD - Ganho derivativo

t - Tempo de amostragem

E - Erro = (SP – PV)

SP – Set point

PV – Variável de processo

Figura 21 – Interface de configuração de instalação PID

Fonte: Rockwell Automation Software logix 500

45

4 DESENVOLVIMENTO DO NOVO SISTEMA DE CONTROLE

4.1 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL

Após a conclusão da modificação foram pré-determinados alguns valores de ganho

proporcional, integral derivativo no bloco PID para a verificação do comportamento do

processo.

Foi identificado que a mesa de alimentação obteve uma melhora significativa, a mesa de

alimentação não tem parada constante como no controle anterior, que era com a régua de

sensores e valores fixos de freqüência. Porém conforme mostra o gráfico da figura 22 o nível

ainda necessitava de uma sintonia no controlador.

Figura 22 – Gráfico que mostra o resultado do processo após a instalação do bloco PID


4.1.1 Levantamento da função de transferência

Para a sintonia do controlador, é faz necessário saber como se comporta o sistema e qual

é a resposta do mesmo. Inicialmente é feito o levantamento da função de transferência que

representa o nível da camada de fumo no silo auto feed .

46

Sendo assim para levantar a função de transferência da planta foi colocado o processo

em malha aberta e foram aplicados degraus na MV, como observado na figura 23.

Figura 23 – Gráfico que mostra o teste em malha aberta


Logo, de acordo com os testes realizados foi feito o levantamento da função de

transferência conforme os parâmetros apresentados na figura 24, ∆t, ∆y ∆u. Deste modo foi

utilizando a equação da função de transferência tipo 1.

47

Figura 24 – Gráfico que mostra os pontos de levantamento da função de transferência


1) ∆t – Valores visuais encontrados nos gráficos da figura 23 e figura 24 pela aplicação

do degrau.

∆t = 13:32:01 – 13:31:00

∆t = 61s

2) ∆y – Valores levantados para o calculo da variação do nível do fluxo do silo auto feed

(PV) durante o período considerado.

∆y = 47,01% – 35,39%

∆y = 0,4701 – 0,3539

∆y = 0,1162

∆y = 11,62%

3) ∆u – Valores levantados para o cálculo da variação da velocidade da esteira (MV)

durante o período considerado.

∆u = 40% – 30% = 10%

48

4) KVASO = Valores calculados de acordo com a equação 5.

Logo se obtém a função de transferência do processo de acordo com a equação 5.

Esta é a função de transferência encontrada no processo para o controle de fluxo da

mesa de alimentação em silo auto feed.

Também foi levantada a função de transferência de acordo com a FT tipo 2 (função de

transferência de processo estável) onde são necessários os parâmetros: ganho (K), tempo

morto (L), e constante de tempo (T).

1) Calculo obtido da variável do ganho do processo.

∆PV = (48.83% – 35,39%)

∆PV = 13.44%

∆MV = (40% – 30%)

∆MV = 10%

2) Valores obtidos visual da banda morta (L) do gráfico da figura 22.

L = 13:30:57 – 13:31:19 = 22s

49

3) Na figura 23 são demonstrados os tempos (t1) e (t2) a seguir estão os cálculos para

obter cada uma das constantes.

t1 = 19s t2 = 40s t2 = L+T t1 = L+T/3 40 = 22 + T 19 = 22 +T/3 L= 40 – t 19 = 40 – t + T/3 (x3) 57 =120 – 3T + T -2T = 120 – 57 T = 63/2 T = 31.5s

4) Logo se obtém a função de transferência do processo de acordo com a equação 7.

4.1.2 Simulação em malha aberta da equação para FT tipo 1

Após obter a função de transferência foi feito a modelagem matemática para a

simulação da mesma, tal simulação feita no Matlab/Simulink, apresentado na figura 25.

Figura 25 – Modelo matemático para a simulação em malha aberta da FT tipo 1


50

O gráfico da figura 26 mostra o resultado da resposta do sistema simulado, pode-se

observar que a resposta simulada é semelhante à resposta esperada para um sistema real de

processo instável.

Figura 26 – Resposta do sistema simulado em malha aberta com a FT tipo 1


4.1.3 Simulação em malha aberta da equação para FT tipo 2

Após obter a função de transferência foi feito a modelagem matemática para a

simulação da mesma, tal simulação feita no Matlab/Simulink, apresentado na figura 27.

51

Figura 27 – Modelo matemático para a simulação em malha aberta da FT tipo 2


O gráfico da figura 28 mostra o resultado da resposta do sistema simulado, pode-se

observar que a resposta simulada é condizente com os parâmetros L, T e K, obtidos a partir

dos testes experimentais para o processo estável.

Figura 28 – Resposta do sistema simulado em malha aberta com a FT tipo 2


52

4.1.4 Sintonia do controlador

Além de construir o modelo matemático da função de transferência é preciso elaborar o

modelo matemático da função PID do CLP da Rockwell, para que as simulações sejam o mais

próximo do processo real, sendo assim a figura 29, mostra o modelo.

Figura 29 – Modelo matemático da função PID do PLC Rockwell Automation


Depois de todas estas informações, é possível realizar um modelo matemático da função

de transferência da planta e da função PID do controlador para que sejam simulados os

métodos de sintonia do controle PID, através do software Simulink. As figuras 30 e 31

mostram os modelos matemáticos construídos no Matlab Simulink.

Figura 30 – Modelo matemático da função de transferência tipo 1


Figura 31 – Modelo matemático da função de transferência tipo 2


53

Foram aplicados os métodos de sintonia de controladores. As respostas geradas nas

simulações com as duas formas da função de transferência (tipo 1 e tipo 2) conforme mostram

as figuras 30 e 31.

Para o processo instável função de transferência tipo 1, não foi aplicado os métodos de

sintonia por que o sistema não oscila. Logo coloca se o Ti (tempo integral) em infinito e zero

o Td (tempo derivativo) alterando o ganho proporcional ate obter um ajuste fino coerente ao

valor máximo do controlador PID no CLP.

Figura 32 – Resposta do sistema simulado com a FT tipo 1.


54

Os valores obtidos a partir da função de transferência tipo 2 foram:

Tabela 7 – Parâmetros gerados pelo método CHR 0%


P 0.42 ∞ 0

PI 0.50 37.8 0

PID 0.85 31.5 15.75


Figura 33 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros P método CHR 0% da tabela 7


55

Figura 34 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PI método CHR 0% da tabela 7


Figura 35 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID método CHR 0% da tabela 7


Após as tentativas sistemáticas, por ser um processo instável, foram necessário alterar os

valores do PID. O resultado pode ser conferido na figura 36.

56

Figura 36 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID da tabela 7 e ajuste fino


Tabela 8 – Parâmetros gerados pelo ajuste fino método CHR

Kp 0.5

Ti 28

Td 2


Simulação dos valores obtidos e colocados no PID, conforme o modelo matemático da

função de transferência tipo 2 figura 31. Para as simulações foi apresentada às técnicas

descritas em Lima (2010).

Foi aplicado o método de Ziegler e Nichols com o controlador em malha fechada, tempo

integral com valor infinito (99999999...) e o tempo derivado com valor 0 (zero). Foram

testados valores de ganho proporcional até chegar a uma resposta oscilatória com amplitude

constante, figura 37.

57

Figura 37 – Resposta oscilatória do sistema com amplitude constante


Os valores obtidos para o ganho último (KU) e para o período de oscilação (PU) estão

apresentados na tabela 9.

Tabela 9 – Parâmetros para sintonização por Z&N

Ku 2.32

Pu 70


Logo foram simulados todo os valores de Kp, Ti e Td do método ZeN conforme a

tabela 10.

Tabela 10 – Parâmetros gerados pelo método Ziegler e Nichols


P 1.16 ∞ 0

PI 1.05 58.33 0

PID 1.40 35 8.75


58

Figura 38 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros P da tabela 10


Figura 39 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PI da tabela 10


59

Figura 40 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID da tabela 10


Para tanto, foi aplicado o método da tentativa sistemática e observado que tanto o

método CHR 0% e método de Ziegler e Nichols ambos precisaram de ajuste fino como nos

mostra a figura 41.

Figura 41 – Resposta da FT tipo 2 com os parâmetros PID da tabela 10 e ajuste fino


60

4.2 AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS

Nota-se com os resultados obtidos que por se tratar de um sistema instável a função de

transferência tipo 1, que é de processo instável foi a que obteve melhor resposta. As ações

integral e derivativa estão com pouca influência o que é coerente para o processo tipo

instável.

No entanto foram consultados os valores máximos e mínimos aceitáveis no controlador

PID do PLC da Rockwell Automation e feito o ajuste fino ate obter uma resposta coerente e

aceitável para o controlador PID do CLP. O resultado pode ser conferido na figura 42.

Figura 42 – Simulação após ajuste fino


Após as simulações foram colocados os valores obtidos no controlador PID da Rockwell

Automation no processo real do silo auto feed conforme a tabela 11.

Tabela 11– Parâmetros colocados no bloco PID

Kp 0.6

Ti 17,5

Td 0.6


61

4.3 RESULTADOS

Apartir das 7:49:24 do dia 27 de julho observa-se pelo gráfico da figura 46 (parâmetros

do controlador PID alterados ) que as simulações e de acordo com os métodos de sintonia os

resultados foram muito satisfatórios. Pois o fluxo é sinônimo de produtividade, uniformidade

do blend processado e acima de tudo qualidade.

Controle de Fluxo

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

7:37

:54

7:47

:54

7:57

:54

8:07

:54

8:17

:54

8:27

:54

8:37

:55

9:00

:13

9:10

:16

9:20

:17

9:30

:18

9:40

:19

9:50

:20

Data 27/07/2010

MV PV SET POINT

Figura 43 – Gráfico do controle de nível no silo auto feed


62

Por tratar-se de um processo instável e alimentação manual pode-se observar no gráfico

da figura 47, que o mesmo mostra a produtividade em kg/h. Após sintonia, a uniformidade foi

significativamente melhorada a partir do controle sintonizado.

Figura 44 – Gráfico do fluxo de processo


63

5 CONSIDERAÇOES FINAIS

Os objetivos do projeto proposto no início da pesquisa foram atingidos. Conforme se

destacou na apresentação dos resultados, foi observado que o nível de produto dentro do silo

auto feed, esta mais estável. A mesa de alimentação que gerava intervalos agora trabalha

uniformemente e com isso a assertividade do resultado do químico, umidade e granulometria

ficam mais precisas. O resultado se estende para todo o processo tanto na alimentação do

produto, condicionamento, debulhação e secagem, pois com um fluxo contínuo os

equipamentos absorvem a camada de produto garantindo produtividade e qualidade do

produto processado.

Foi verificado também que cada processo tem seu tipo de controle e sintonia, os valores

de ganho, tempo integral e derivativo. Cada processo tem suas particularidades que através

da literatura, estudos e simulações, é possível obter um ótimo desempenho melhorado para

cada equipamento, contribuindo para todo o processo e gerando economia, qualidade e

produtividade.

O maior desafio deste projeto foi “correr contra o relógio”, pois a usina de tabaco

trabalha em período de safra e entressafra, e para cumprir com a proposta foi necessário

agilizar e aproveitar o tempo para implementar a sintonia no processo real. Deste modo alguns

obstáculos tiveram que ser superados. Pode-se citar o levantamento da função de

transferência, pois o supervisório existente (RealFlex) não permite compartilhamento de

dados com a plataforma windows. O mesmo trabalha com uma plataforma específica que é o

QNX Windows, esta roda em uma base UNIX.

A solução foi estudar uma maneira para buscar os dados dentro do CLP sem utilizar o

supervisório RealFlex. A melhor maneira encontrada foi utilizar o software RSLinks da

Rockwell Automation, este software possui uma ferramenta que permite fazer a comunicação

do CLP com o excel. Foi elaboranda uma macro no excel que colhe os dados dentro do

programa gerados no bloco PID. Isso foi muito importante, pois ficou nítida a visualização e

comparação com o supervisório.

Para o levantamento da função de transferência é necessário abrir a malha do processo.

O risco é bastante grande, na usina fumageira pode-se gerar entupimentos no processo

parando toda a linha de produção. O trabalho em equipe fez-se presente para que os degraus

na variável manipulada acontecessem com segurança, um integrante da equipe ficou na sala

de acionamentos e outro observando o processo para que não houvesse entupimento no auto

feed.

64

É importante ressaltar que em um processo continuo a modelagem matemática do

sistema e a simulação é fundamental antes de qualquer ação no processo real. A simulação

Matlab Simulink, traz segurança na hora de implementar os valores que foram calculados e

simulados para a planta real. Evitando danos ao equipamento, perda de qualidade e

produtividade. O conhecimento da planta se torna mais amplo e claro facilitando o

entendimento do controle implementado. Também existe a satisfação pessoal e a

solidificação dos conhecimentos envolvidos ao longo do projeto.

Vale ressaltar que o software Matlab é uma ferramenta poderosa que pode auxiliar o

profissional da área de automação a obter simulações precisas e seguras. Com isto sugere se

que os envolvidos nesta área busquem aprender e se aperfeiçoar, utilizando as ferramentas

deste trabalho para a sintonia dos controladores nos processos reais.

5.1 Sugestões de trabalhos futuros

É possível estender esse tipo de controle para outra linha de processamento, também

pode ser realizado um controle em cascata para que o controle da balança dinâmica se

comunique com o controle o silo auto feed.

Análises aprofundadas do processo podem produzir controles mais precisos,

aprimorando para cada tipo de fumo e classe processada, controle minucioso para situações

específicas à distúrbios comuns ou por alterações de set point. Aprimorar um sistema de

controle pode ir muito além do que definir os parâmetros ótimos para um controlador PID.

Em função dos diversos aspectos que compõe a planta seria importante colocar no

supervisório, os valores das variáveis da balança, do silo auto feed e mesa de alimentação.

Com isso é possível fazer uma receita para cada tipo e classe de fumo processado e o operador

pode ter acesso às informações.

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REFERÊNCIAS

ABDALLAH, Yasser Mahumud. Sintonia de Controlador PID via Procedimento Adaptativo para Controle de Atitude de Veículos Lançadores, 2005, p.53. Disponível em:<http://mtcm16. sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/jeferson/2004/04.22.15.55/doc/publicacao.pdf> Acesso em: 08/04/2010. AFUBRA , Anuário Brasileiro do Fumo, Associação dos Fumicultores do Brasil, Rio Grande do Sul , Editora Gazeta Santa Cruz Ltda,2006. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DA INDÚSTRIA DO FUMO. Disponível em: <http://www.abifumo.org.br/> . Acesso em 30/04/2010. ASTRÖM, Karl J.; HÄGGLUND, Tore. Advanced PID control. Research Triangle Park, North Carolina: Instrument Society of America, 2006. CAMPOS, Mario César M. Massa de; TEIXEIRA, Herbert C. G. Controles típicos de equipamentos e processos industriais. São Paulo: Editora Blucher, 2006. 396p LIMA, Robson Luiz. Avaliação da Destala Mecanizada no Processamento de Fumo. 2007. 80f. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação Sistemas e Processos Industriais, Universidade de Santa Cruz do Sul, Santa Cruz do Sul, 2007. LIMA, Carlos Raimundo Erig. Fundamentos de Controle. Especialização em Automação Industrial, Universidade Tecnológica do Paraná, Curitiba: 2010. MARIN, Bruno. Sintonia do controlador de nível de um silo de dosagem de combustível em um forno de clínquer. 2009. 42 f. Monografia (Especialização em Automação Industrial). – Programa de Pós-Graduação em Automação Industrial, UTFPR. Curitiba, 2009. OGATA, katsuhiko. Engenharia de Controle Moderno. 3ª ed. Rio de Janeiro-RJ: Editora Prentice-Hall do Brasil Ltda, 1998. OLIVEIRA, Adalberto Luiz de Lima. Instrumentação: Fundamentos de Controle de Processos. Espírito Santo: SENAI-CST, 1999. Disponível em: <www.enq.ufrgs.br/cursos/grad/Instrum/Apostila/controle.pdf>Acesso em: 12/04/2010. ROCKWELL AUTOMATION, publicação Controladores Implementados em CLP. São Paulo, 1999. SHREVE, R. Norris; BRINK, Joseph A. Indústrias de processos químicos. 4. ed. Rio de Janeiro: Editora Guanabara Dois S.A., 1977.

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STEBEL, Sergio Leandro. Notas de aula de Sintonia de controladores e Estratégias de Controle. Especialização em Automação Industrial, Universidade Tecnológica do Paraná, Curitiba: 2010. VAN OVERSCHEE, P.; DE MOOR, B.. RAPID: The end of Heuristic PID Tuning. In: Ifac Workshop On Digital Control: Past, Present And Future Of Pid Control, 2000, Terrassa, Espanha. Preprints: CBS S.A., p. 687-692.

controle de nÍvel da mesa de alimentaÇÃo em silo...

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