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Malhas de Controle Avançado Departamento de Engenharia Química e de Petróleo – UFF Prof a Ninoska Bojorge 1 Introdução 2 y Será abordado alguns componentes chaves de simples de controle mais complexos: 1. Controle Feedforward 2. Controle em Cascata; 3. Controle Baseado em Modelo 4. Controle Seletivo e Override, Razão e Fuzzy 5. Controle PID Adaptativo 6. Controle de Processo Multivariáveis 7. Processos com tempo morto grande: MPC y A questão chave é determinar as variáveis de controle que devem ser escolhidas para se controlar um determinando processo; y Outro problema a ser discutido é a questão da interação entre diferentes malhas de controle.

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  • Malhas de Controle Avanado

    Departamento de Engenharia Qumica e de Petrleo UFF

    Profa Ninoska Bojorge

    1

    Introduo2

    Ser abordado alguns componentes chaves de simples de controle mais complexos:1. Controle Feedforward2. Controle em Cascata;3. Controle Baseado em Modelo4. Controle Seletivo e Override, Razo e Fuzzy5. Controle PID Adaptativo 6. Controle de Processo Multivariveis7. Processos com tempo morto grande: MPC

    A questo chave determinar as variveis de controle que devem ser escolhidas para se controlar um determinando processo;Outro problema a ser discutido a questo da interao entre diferentes malhas de controle.

  • Controle Realimentado

    Feedback control tem a forma geral:

    Caractersticas do Controle Feedback Sada o processo deve ser alterada antes que qualquer ao seja tomadaPerturbaes so apenas compensadas depois que afetam o processo

    GpGc

    Gm

    Y(s)

    Ym(s)

    R(s) U(s) ++ +GD

    Gv

    D(s)

    -

    3Relembrando

    1. Controle Feed forward

    4

    Tcnicas de Controle Avanado

  • Controle Antecipatrio

    Arquitetura FeedforwardProblemas com o controle de Feedback Combinao do Feedforward e Feedback Exemplo: Tambor de FlashCritrios de tempo mortoTeoria do FeedforwardComparao visual entre controle antecipado e nico malha

    o que vamos aprender nesta seo5

    Controle Antecipatrio

    Arquiteturas melhoradas para a rejeio de perturbaes:

    FeedForwardCascata

    Ambas requerem instrumentao adicional e tempo de engenharia, a fim de obter um controlador mais capaz de rejeitar perturbaesNenhuma destas arquiteturas tem beneficio nem diminui o desempenho do monitoramento do setpoint

    6

  • Arquitectura do Controle Antecipatrio

    Feed forward no requer uma varivel de processo secundria 7

    set point

    Varivel de processo medida

    Elementofinal

    controle

    Processo secundrio

    FeedbackController

    Processo Primrio

    PerturbaoProcesso I

    +++

    PerturbaoProcess II

    ++Varivel de processo medida

    Perturbaovarivel I

    Perturbaovarivel II

    feedforward pode melhorar efeito de cada perturbao

    Essa configurao de controle Feedback ou Feedforward?Como podemos usar o fluxo de entrada do termopar para regular as perturbaes naentradas?Ser que isto vai se tornar um controlador Feedforward ou Feedback?

    TTTC1

    Ps

    Condensado

    vapor

    F,Tin

    F,T

    TT

    Tanque agitado aquecido

    Controle Antecipatrio 8

  • Ps

    Condensado

    vapor

    F,Tin

    F,T

    TT

    Tanque agitado aquecido: uma sugesto de controle

    TC1

    ++TT TC2

    Como opera o TC2?

    Controle Antecipatrio 9

    Problemas com o controle Feedback

    No Controle Feedback entra em ao somente aps a varivel de processo medida foi afastada do setpoint efeito negativo na estabilidade em progresso antes do controlador feedback tradicional inicie a responder

    Algumas perturbaes originrias de outra parte da planta ou de uma srie de eventos que ocorrem e causam perturbaes distantes" e que podem influir no processo A partir deste ponto de vista, o controlador Feedback comea demasiado tarde para ser eficaz na reduo da incidncia da perturbao.

    10

  • Combinao do Feedforward com o Feedback

    O controlador Feedforward mede a perturbao, enquanto ainda "distante"O elemento Feedforward recebe o sinal de perturbao e computa aes de controle preventivos, que so combinados com a ao tradicional do controle Feedback

    11

    ysetpoint

    Varivel de processo medida

    FeedbackControlador

    Perturbaes na Varivel doProcessos

    +

    D(t)

    ++

    sensor

    Elemento FeedForward

    Modelo Perturbao

    Modelo Processo

    ++Sado do controlador

    Varivel de Processoinflui no comportam.

    ufeedforward

    ufeedback utotaly(t)

    utotal a sada do controlador feedbackmenos a sada do sinal Feedforward

    ydisturb

    yprocesso

    disturbance

    processo

    Combinao do Feedforward com o Feedback

    A implementao Feedforward requer::aquisio e instalao de um sensorconstruo de um elemento Feedforward composta do modelo de processo e da perturbao

    O modelo de perturbao recebe o sinal de perturbao, d(t), e prev um "perfil de impacto" de quando e por quanto a varivel de processo medida, y(t), vai mudarDada esta sequncia de interrupo, o modelo de processo, ento, prev uma srie de aes de controle, ufeedforward, que ir reproduzir exatamente este comportamento Um sinal negativo permite "aes contrrias previso" de modo a anular o efeito sobre a varivel de processoSada total do controlador : Utotal = Ufeedback Ufeedforward

    12

  • Combinao do Feedforward com o Feedback

    Os modelos devem ser programados no computador de controle Como os modelos lineares nunca descrevem exatamente o comportamento real do processo, o Feedforward no ir fornecer rejeio perfeitas das perturbaes,Tarefas do Controle Feedback :

    rejeitar a parte da perturbao medida aps o elemento Feedforwardtrabalhar para rejeitar as perturbaes no medidaspermitir o controle do setpoint, conforme necessrio

    13

    Controle Antecipatrio

    Assume que D(s)pode ser medida antes que afeta o processo efeito da perturbao no processo pode ser descrito com um modelo de GD(s)

    Controle Feedforward possvel.

    GpGc

    Gm

    Y(s)

    Ym(s)

    R(s)

    U(s) ++ +

    GD

    Gv

    Gf

    + +

    D(s)

    Controlador Feedforward

    Estrutura de controle Feedback/Feedforward

    Controle Antecipatrio 14

  • Controle Antecipatrio

    De um ponto de vista geral, todo processo tem trs tipos de variveis: controladas, manipuladas e de perturbaes.

    Utilizando o controle por realimentao, a VP medida, comparada com um SP, e a VM ajustada at que a VP esteja prximo do SP.

    No Controle Antecipatrio a perturbao medida, e baseada num valor do SP para a VP calculado o valor necessrio para a VM, de maneira a evitar que a VP seja alterada.

    Uma necessidade, ento, que as perturbaes possam ser medidas.

    15

    O controle antecipatrio tanto pode ser usado parasistemas lineares quanto para sistemas no lineares,entretanto, ele requer um modelo matemtico dosistema.

    Para se projetar o controle antecipatrio preciso umconhecimento especial sobre o processo. Esta umadas razes da limitao da aplicao prtica docontrole antecipatrio. Precisam ser bem conhecidostanto os ganhos em regime estacionrio quanto asconstantes de tempo e os tempos mortos querepresentam o processo.

    Controle Antecipatrio 16

  • Controle Antecipatrio

    A estratgia de controle Feedforward esquematizada como:

    Gp Y(s)U(s) ++

    GD

    Gv

    Gf

    + +

    D(s)

    UR(s)

    Y s G s D s G s G s U sY s G s D s G s G s U s G s D s

    Y s G s G s G s G s D s G s G s U s

    Y s G s G s G s G s D s Y s

    D P v

    D P v R f

    D p v f p v R

    D p v f R

    ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ( ) ( ) ( ))

    ( ) ( ( ) ( ) ( ) ( )) ( ) ( ) ( ) ( )

    ( ) ( ( ) ( ) ( ) ( )) ( ) ( )

    = += + +

    = + +

    = + +

    Funo de Transferncia:

    Controle Antecipatrio 17

    A estratgia de controle Feedforward esquematizada como:

    Gp Y(s)U(s) ++

    GD

    Gv

    Gf

    + +

    D(s)

    UR(s)

    O monitoramento de YR exige que

    G s G s G s G s

    G s G sG s G s

    D p v f

    fD

    p v

    ( ) ( ) ( ) ( )

    ( ) ( )( ) ( )

    + =

    =

    0

    Controle Antecipatrio 18

  • o cancelamento exato requer a planta perfeita e modelos exatos de perturbao.

    Controle Feedforward: muito sensvel a erros de modelagem no pode lidar com distrbios no medidos no pode implementar-se mudanas de setpointRequer do controle feedback para obter um sistema de controle mais robusto.

    G s G sG s G sf

    Dp v

    ( ) ( )( ) ( )

    =

    G s G s G s G sD p v f( ) ( ) ( ) ( )+ 0

    Controle Antecipatrio 19

    O controle Feedforward ideal:

    Qual o impacto de Gf sobre o desempenho da malha fechada do sistema de controle de realimentao?

    GpGc

    Gs

    Y(s)

    Ym(s)

    R(s)

    U(s)+

    + +GD

    Gv

    Gf

    + +

    D(s)

    Controle Antecipatrio Controle Feedback/Feedforward20

  • Controle Antecipatrio Controle Feedback/Feedforward21

    Funo de transferncia da malha de controle FF/ FB

    Controle ideal requer que (como visto anteriormente)

    C sD s

    G s G s G s G sG s G s G s G s

    D f v p

    c v p m

    ( )( )

    ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )

    =+

    +1

    G s G sG s G sf

    Dv p

    ( ) ( )( ) ( )

    =

    G s K ssf f

    ( ) ( )( )

    =++

    1

    2

    11

    G s KK Kf

    Dv p

    ( ) =

    Controle Antecipatrio 22

    Nota:Controlador feedforward no afeta a estabilidade em malha fechadaControlador feedforward com base em modelos de plantas pode ser irrealizvel (tempo morto ou zeros RHP)Pode ser aproximado por uma unidade de lead-lag ou ganho puro (raro)

  • Exemplo:Processo do tambor de Flash

    Controle Feedback tradicionalSe a diminuio de presso ocorre rapidamente, o controlador pode ser realmente abrir a vlvula ainda a taxa de fluxo de lquido de descarga pode continuar a diminuirResposta do controlador comea tarde e no pode efetivamente minimizar o impacto da perturbao

    23

    VlvulaFlash

    LC Lsetpoint

    Variao de Presso Jusante(uma perturbao)

    P

    vapor

    liquido

    posio da vlvula manipulada para controlar o nvel do lquido

    Alimentao

    liquidocondensado

    Vapor do topo

    Exemplo:Processo do tambor de Flash

    24

    Vlvula Flash

    LCLsetpoint

    Variao de Presso Jusante(uma perturbao)

    PP

    vapor

    liquido

    Alimentao

    liquidocondensado

    Vapor do topo

    Elemento FeedForwardDisturbance Model

    Process ModelProcess Model

    Sensor detecta a perturbao com o aumento da pressoO modelo da Perturbao prev o perfil do nvel do tanqueModelo do Processo calcula as aes para duplicar esse perfilSinal negativo adicionado de forma "aes contrrias previso acontea

    Feedback assegura qualquer incompatibilidade no modelo da planta

  • Projeto do controle FeedForward

    Feedforward implementao requer:

    compra e instalao de um sensor para medir a perturbao de interesse

    construo e programao do elemento antecipatrio constitudo por um modelo de processo e modelo de perturbao.

    Dois critrios de projeto para o sucesso so:

    Os modelos tm que ser razovel pra descrever a dinmica do processo e perturbao

    O tempo morto do processo (sada do controlador para a varivel do processo medida) deve ser menor do que o tempo morto de perturbao (perturbao da varivel de processo medida).

    25

    Critrio do tempo morto

    Suponha que:Planta tem um tempo morto de perturbao menor que o tempo morto do processoUma perturbao acontece e o controle feedforward responde instantaneamente

    O distrbio j estar sendo interrompido antes dos primeiros aes do controle de rejeio de distrbios chegar

    26

    as aes de controle tm de chegar ao mesmo tempo que a perturbao para uma efetiva rejeio da mesma

  • Critrio do tempo morto

    Devido ao tempo morto curto entre a varivel de perturbao e varivel do processo medida, o Feedforward oferece pouco benefcio ao processo de tanques drenados ou de reteno.

    measured process variable

    disturbancevariable

    manipulated variable

    27

    Teoria do FeedForward

    O modelo do processo:Perturbar o sinal de sada do controlador, u(t), e gravar a varivel medida, y(t), a medida que o processo respondeAjustar os dados forma FOPDT para se obter modelo de processo GP(s)

    No domnio do Laplace podemos dizer :Y(s) = GP (s)U(s)

    Este modelo diz que, com o conhecimento da sada do controlador, podemos calcular a resposta da varivel de processoRearranjar o modelo para dizer que, dada uma alterao da varivel de processo, o controlador do sinal de sada que poderiam causar mudana pode ser re-calculado:

    28

    Y(s) ](s)G

    1[ U(s)P

    =

  • Teoria do FeedForward

    O modelo de perturbao criado do mesmo modo, exceto que a varivel de perturbao, d(t), que a varivel perturbaoDesde que as variveis de perturbao esto alm da malha de controle ( por isso que eles so distrbios), pode no ser possvel fazer isso vontade Ajustar os dados ao modelo FOPDT para se obter modelo perturbao, GD(s), em que:

    Y(s) = GD(s) D(s)Este modelo diz que, com o conhecimento das mudanas na perturbao (fornecida pelo sensor adicionados), o perfil de impacto sobre a varivel de processo de medida pode ser determinado

    29

    Teoria do FeedForward

    Uma vez on line, o sinal de interferncia transmitido atravs do modelo de perturbao para calcular o perfil de controlador:

    Ydisturb(s) = GD(s) D(s)

    A perturbao prevista ento alimentada para o modelo do processo para de volta calcular uma srie de aes de controle preventivas:

    Ufeedforward(s) = [1/GP(s)] Ydisturb(s)

    A ao feedforward combinada com a compensao do feedback para produzir a sada global do controlador:

    U(s)total = U(s)feedback U(s)feedforward

    30

  • A rejeio da perturbao no Feedforward

    A temperatura de entrada da jaqueta de arrefecimento (o distrbio) medida com um sensor, como mostrado abaixo.O sinal de perturbao enviado a um elemento Feedforwardconstitudo pelo processo e um modelo dinmico da perturbao

    FF

    31

    Rejeio da perturbaoComparao da malha simples vs FeedForward

    32

    Desempenho da Rejeio perturbao malha nica Controlador PI

    set point

    Temperatura de Sada do reator

    Desempenho da Rejeio da perturbao do PI com feedforward

    ao rpida do controle feedforward

    Degrau da varivelperturbao

    set point

    Degrau da varivelperturbao

  • Variao no SetpointComparao da malha simples vs FeedForward

    Feedforward no fornece benefcio nenhum na variao do setpoint

    84

    86

    88

    90

    92

    20

    40

    60

    0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

    Process: Single Loop Jacketed Reactor Cont.: PID ( P= DA, I= ARW, D= off, F = off)

    PV

    /Set

    poin

    tC

    ontro

    ller O

    utpu

    t

    Time (mins)

    S Feedback Feedforward com Feedback

    33

    Outro exemplo:

    Controle Antecipatrio 34

  • Controle Antecipatrio 35

    Outro exemplo:

    Apesar das melhorias apresentadas pelo controle feedfoward, o mesmo possui algumas desvantagens:

    As variveis de perturbao precisam ser medidas on-line. O que impraticvel em vrias aplicaes.

    A qualidade do controle depende da preciso no modelo do processo. Em particular, precisamos saber como a varivel controlada responde a mudanas nos distrbios e na varivel manipulada.

    Desvantagens:

    Controle Antecipatrio 36

  • 2. Controle em Cascata

    37

    A arquitetura de controle em Cascata

    Benefcios da Estratgia Cascata

    Projeto e Ajuste de um Controlador em Cascata

    Aplicao a um processo de tambor de flash

    Aplicao a um reator encamisado

    Tcnicas de Controle Avanado

    Controle Cascata

    De acordo com as concluses obtidas at agora: O controle feedback no toma aes corretivas enquanto a varivel controlada no sofrer os efeitos dos distrbios.

    Por outro lado, o controle feedfoward oferece melhorias quando comparado com o feedback.

    Entretanto, o controle feedfoward requer que os distrbios sejam medidos explicitamente e que o modelo da planta esteja disponvel para efetuar o clculo da sada do controlador.

    38

    Controle em Cascata

  • Malha Convencional Feedback:opera a vlvula para controlar o fluxo de vapordistrbios de fluxo de vapor deve se propagar atravs de todo o processo para afetar sadano leva em conta medio de vazo

    TTTC1

    Ps

    CondensadoVapor

    F,Tin

    F,T

    TT

    FT

    39

    Controle em Cascata

    Reator CSTR aquecido:

    Uma abordagem alternativa, que pode melhorar significativa-mente a resposta dinmica aos distrbios, emprega um ponto de medio secundria e uma realimentao secundria.

    O ponto de medio secundria est localizado de modo que, reconhece a condio de distrbio mais cedo do que a varivel controlada, embora no seja necessrio medir a perturbao.

    Esta abordagem denomina-se controle em cascata. Este tipo de controle particularmente til quando perturbaes so associadas varivel manipulada ou quando o elemento de controle final exibe comportamento no-linear.

    40

    Controle em Cascata

  • Controle Cascata

    Considere a estrutura de controle cascata:

    Nota:TC1 determina o setpoint em cascata para o controlador de fluxoControlador de fluxo atenua o efeito de perturbaes de fluxo de vapor

    Condensado

    TT

    F,Tin

    F,T

    TC1

    PsVapor

    TT

    FTFC

    41

    Controle em Cascata

    Controle em Cascata

    Sistema Cascata contem duas malhas feedback (ou 2 PID):

    Malha Primria regula a parte do processo que tem dinmica mais lentas determina o setpoint para a malha secundria por exemplo, controlador da temperatura de sada para o reator

    aquecido.

    Malha Secundria regula a parte do processo que tem dinmica mais rpida Mantem a varivel secundria no set-point desejado dado pelo

    controlador primrio por exemplo, controle de fluxo de vapor para o exemplo de reator

    aquecido.

    42

  • Malha Feedback tradicional esta no interior das malhas

    Controle em cascata: dois controladores PID comunsA malha interna secundria tem uma estrutura feedback tradicional, e est aninhada no interior da malha externa primria

    43

    Primrio(externo)

    SP1

    Varivel de processo interna secundria, PV2

    Varivel de processo externa primria, PV1

    secundrio(interno)SP2 + +

    secundrio(interna)

    PV2

    primria(externa)

    PV1

    Perturb. int, D2

    ++Processo primrio

    Perturbaointerna

    Controlador interno

    Processo secundrioFCE

    Controlador externo ++

    secundrio(interno)

    CO2

    ex. vlvula

    Malhas aninhadas trabalha para proteger PV1 primria externa

    Arquitetura do controle Cascata procura melhorar o desempenho da rejeio de perturbaes de PV1

    44

    Primrio(externo)

    SP1

    varivel de processo interna secundria, PV2

    varivel de processo externa primria PV1

    secundrio(interna)SP2

    ++++

    secundria(interna)

    PV2

    primria(externa)

    PV1

    perturbao, D2

    +

    + Processoprimrio

    Perturbao

    primrio(externo)

    CO1

    Controlador Primrio

    +

    + Vlvula

    secundrio(interna)

    CO2

    ControladorSecundrio

    Cascata trabalha p/ proteger PV1

    Processosecundrio

  • Aviso prvio base para o sucesso do Cascata

    O sucesso do controle Cascata depende da medio e do controle de um da varivel de processo PV2 "antecipada"

    45

    Primrio(externo)

    SP1

    varivel de processo interna secundria, PV2

    varivel de processo externa primria PV1

    secundrio(interna)SP2

    ++++

    secundria(interna)

    PV2

    primria(externa)

    PV1

    perturbao, D2

    +

    + Processoprimrioprimrio

    (externo)CO1

    Controlador Primrio

    +

    + ProcessosecundrioVlvula

    secundrio(interna)

    CO2

    ControladorSecundrio

    requer uma varivel de alerta rpidaPerturbao

    Projeto Cascata

    Caractersticas para a seleo PV2 incluem:

    deve ser mensurvel com um sensor

    o mesmo EFC (por exemplo, a vlvula) usado para manipular PV1

    tambm manipula a PV2

    as mesmas perturbaes que so de interesse para PV1 tambm

    tem efeito de perturbao na PV2

    PV2 responde antes que PV1 s perturbaes e as manipulaes

    do EFC

    46

  • Projeto do Cascata

    O projeto do controle em Cascata requer:dois sensores dois controladores um elemento final de controle (EFC)

    A sada do controlador externo primrio, em vez de ir a uma vlvula, torna-se o ponto de ajuste do controlador interno secundrio Devido a esta arquitetura aninhada :

    47

    O sucesso requer que o tempo de estabilizao da malha secundria interna seja significativamente mais rpida do que

    a da malha primria externa

    Exemplo: Processo do Tambor de Flash

    Nvel nunca deve cair to baixo, para evitar que o vapor seja enviado para o sistema de drenagem de lquido, nem subir to alto de modo a evitar que o lquido entre na linha de vapor

    48

    Vlvula Flash

    LC Lsetpoint

    Variao na queda da presso(Perturbao)

    P

    vapor

    lquido

    Posio vlvula manipuladap/ controlar o nvel do lquido

    Alimentao

    Dreno do liquido condensado

    Vapor no topo

  • Tambor de Flash Arquitetura da Malha Simples

    Objetivo controlar o nvel do liquido no tambor

    Escolha a posio da vlvula como varivel manipuladaSe o nvel for muito elevado, vlvula, abertaSe o nvel for muito baixo, vlvula fechada

    A preocupao que as mudanas na vazo do liquido no dreno seja funo da:

    posio da vlvulapresso hidrosttica (altura do lquido)presso de vapor acima do lquido que empurra-lo para baixo (uma perturbao)

    49

    Tambor de Flash

    Se a presso de fase de vapor constante, ento a vlvula de drenagem se abrir e se fechar, e a vazo aumentar e diminuir de forma previsvelEnto, a arquitetura malha nica seria satisfatria

    50

    Vlvula Flash

    LC Lsetpoint

    Variao na queda da presso(Perturbao)

    P

    vapor

    lquido

    Posio vlvula manipulada

    p/ controlar o nvel do lquido

    Alimentao

    Dreno do liquido condensado

    Vapor no topo

  • Tambor de Flash Arquitetura da Malha Simples

    Suponhamos que a presso na fase de vapor comea a diminuir: esta perturbao provoca uma queda de presso sobre a interface de lquido se a posio da vlvula permanece cte, a vazo do fluido do dreno similarmente diminuir considere-se que se a diminuio de presso ocorre com rapidez suficiente, o controlador pode abrir a vlvula ainda quando a vazo de fluxo de lquido de descarga continue diminuindo

    Este resultado contraditrio pode confundir o controlador

    Observao A vazo do lquido do escoamento, e no a posio da vlvula, a que deve ser ajustada para obter um maior desempenho na rejeio da perturbao.

    51

    Soluo: Tambor de Flash Arquitetura da Malha Cascata

    Dois controladores (controle de nvel, controle da vazo do fluido ) Dois sensores (medio de nvel de lquido, taxa do fluxo lquido da drenagem)Um elemento de controle final (vlvula na linha de drenagem do lquido)

    52

    FC

    Fsetpoint

    Vazo manipulada p/ controlar nvel liquido

    LC Lsetpoint

    P

    vapor

    liquido

    Dreno do liquido condensado

    Vapor no topo

    Vlvula Flash

    Alimentao

    Variao na queda da presso(a Perturbao)

  • Uma soluo de controle Cascata

    O nvel do Lquido a varivel primria PV1 e control-lo continuamente o objetivo principalPara a malha secundria PV2 escolher a vazo do liquido drenado:

    Vazo do lquido de drenagem mensurvel com um sensor Mesma vlvula utilizada para manipular o nvel do lquido (PV1) tambm pode manipular a vazo do lquido de drenagem (PV2)Mudanas na presso de vapor da fase que perturbam PV1 tb influi PV2Vazo de escoamento est dentro do nvel de lquido na medida em que responde bem antes do nvel do lquido para mudar alteraes na posio da vlvula e mude a presso de vapor da fase

    53

    Arquitetura da malha Cascata do tambor de Flash

    Controle de nvel de lquido (objetivo principal) a malha principal externaVazo do lquido drenado a malha secundria internaSada do controlador primrio definido como o sp do controlador secundrioDinmica de controle de vazo so muito mais rpidas do que a dinmica de controle de nvel de modo que este compatvel com os critrios de projeto

    54

    set pointprimrio Controlador

    secundrio

    varivel de processo secundria (taxa de fluxo lquido de drenagem)

    varivel de processo primria (nvel de lquido)

    Vlvula Processo drenagem

    ControladorPrimrio

    ProcessoNvel do tambor

    set pointsecundrio

    Relao da Presso / Vazo

    + ++

    +

    Vazo do liqdrenado nvel

    Presso de vapor

    Lsetpoint Fsetpoint

  • Arquitetura da malha Cascata do tambor de Flash

    Se o nvel do lquido for demasiado elevada, o controlador de nvel primrio exigir um aumento da vazo do lquido de drenagem, em vez de simplesmente um aumento na abertura da vlvula

    O controlador da vazo, ento, decide se isso significa abrir ou fechar a vlvula e quanto

    Assim, uma perturbao na presso de vapor se dirige rapidamente pelo controlador da vazo secundria e esta rejeio de perturbao melhorar o desempenho.

    55

    Sntonia da malha Cascata

    Comece com os dois controladores no modo manualSelecione a ao de controle P para a malha interna secundriaSintonizar o controlador P do secundrio somente para variao do setpoint e test-lo para garantir o desempenho satisfatrioDeixe controlador secundrio em automtico, e logo veja a malha primria. Selecione um controlador PI ou PID para a malha primria, ajust-lo para rejeio de perturbaes, e test-loCom os dois controladores no automtico, o ajuste est completo

    56

  • Aplicao num reator exotrmico

    Tanque bem misturado com reao exotrmica (produo de calor),

    O tempo de residncia constante para converso da alimentao para produto pode ser inferida a partir da temperatura na corrente de sada do reator

    Objetivo manter constante a temperatura do reator medida no fluxo de sada, sob efeito das perturbaes na temperatura de entrada na jaqueta

    57

    Reator encamisado

    Para controlar a temperatura de sada do reator, o recipiente fechado com uma camisa de refrigeraoSe a temperatura na corrente de sada (e, portanto, da converso) elevada, o controlador abre uma vlvula para aumentar a taxa de fluxo de arrefecimento lquidoisso resfria o reator, diminuindo o calor produzido pela reaoA varivel de perturbao de interesse a temperatura de entrada na jaqueta de arrefecimento

    58

  • Perturbao no reator encamisado

    Considere o cenrio em que a temperatura do lquido de refrigerao que entra a na jaqueta oscila, alterando a capacidade de arrefecimento para remover o calor da camisa.Se a temperatura do lquido de refrigerao torna-se mais frio, quando ao mesmo tempo, a temperatura do reator comear a descer, o controlador diminuir a vazo do lquido de arrefecimento sem ainda remover mais calor do que antesMais uma vez, este fato contraditrio pode confundir o controlador e ter impacto negativo no desempenho da rejeio da perturbao.

    59

    Arquitetura do Controle Cascata para o reator

    Varivel primria externa a temperatura de sada do reator Varivel secundria interna a a temperatura de sada jaqueta de arrefecimento

    60

  • Arquitetura do Controle em Cascada do Reator

    Temperatura de sada na jaqueta resfriamento uma varivel secundria adequada

    mensurvel com um sensor

    vlvula usada para manipular a temperatura da sada do reator (PV1) tambm manipula a temperatura de sada da jaqueta (PV2)

    mudanas na temperatura de entrada na jaqueta perturbam a temperatura do reator tambm perturba a temperatura de sada do liq. resfriamento da jaqueta

    61

    Arquitetura do Controle em Cascada do Reator

    Varivel de processo primria externa (PV1) a temperatura de sada do reatorvarivel medida a temperatura do reator da vazo de sadaA sada do controlador o setpoint do controlador secundrio

    Varivel de processo secundria interna (PV2) a camisa de refrigeraovarivel medida a temperatura de sada do arrefecimento varivel manipulada a vazo do liquido de arrefecimento

    62

    set pointprimrio Controlador

    secundrio

    varivel de processo secundr.(temperatura sada de resfriamen)

    varivel de processo primria (temperatura sada reator)

    VlvulaVazo jaqueta

    Processo resfriamento

    jaqueta

    Controladorprimrio

    ProcessoReator

    set pointsecundrio

    Relao temp.entra / sada

    jaqueta

    + ++

    +

    Temperatura sada jaqueta Temperaturasada reator

    TemperaturaEntra jaqueta

    Tsetpoint Tsetpoint

  • Gc2 Gp1Gp2Gv2

    Gm2

    Gm1

    Gc1

    D1D2

    --++ + +

    63

    Diagrama de Blocos do Controle em Cascata

    1. Malha Interna

    2. Malha Externa

    CR

    G G GG G G G

    Gp v cp v c m

    cl2

    2

    2 2 2

    2 2 2 221

    =+

    =

    CR

    G G GG G G G

    p cl c

    p cl c m11

    1 2 1

    1 2 1 11=

    +

    64

    Funo de transferncia do Controle em Cascata

  • Equao Caracterstica

    1 0

    11

    0

    1 0

    1 2 1 1

    12 2 2

    2 2 2 21 1

    2 2 2 2 1 2 2 2 1 1

    + =

    ++

    =

    + + =

    G G G G

    GG G G

    G G G GG G

    G G G G G G G G G G

    p cl c m

    pp v c

    p v c mc m

    p v c m p p v c c m

    65

    Funo de transferncia do Controle em Cascata

    Recomenda-se o Cascata quando:Malha feedback convencional muito lenta em rejeitar distrbios na varivel medida secundria que est disponvel responde as perturbaes tem uma dinmica muito mais rpida do que a da varivel primria pode ser afetada pela varivel manipulada

    Implementao:sintonizar primeiro a malha secundriaA operao de dois controladores de interao requer uma aplicao mais cuidadosa ligue e desligue

    66

    Controle em Cascata

  • 67

    Escolha de variveis secundrias Deve ser verificado se o controle em cascata ir trazer algum benefcio. As regras bsicas para selecionar variveis secundrias so:

    Deve existir uma relao bem definida entre as variveis primrias e secundrias;Distrbios essenciais deve agir na malha interna;A malha interna deve ser mais rpida que a malha externa.Como regra prtica a diferena entre constantes de tempo deve ser de pelo menos 5 vezes;Deve ser possvel ter um alto ganho na malha interna.

    Uma situao comum de se ter a malha interna ao redor do atuador;Pode ser usada para linearizar caractersticas no lineares.

    Controle em Cascata

    68

    As principais vantagens do controle em cascata so:Os distrbios na varivel secundaria so corrigidos pelo controlador secundrio antes que possam influenciar a varivel primria.Variaes de ganho na parte secundria do processo so superadas dentro de sua prpria malha.O atraso de fase na parte secundria do processo reduzida de forma mensurvel pela malha secundria. Isto melhora a velocidade de resposta da malha primria.A malha secundria permite uma exata manipulao do fluxo de massa ou energia pelo controlador primrio.

    Todavia, preciso reconhecer que o controle em cascata no pode serimplementado a menos que uma varivel intermediria adequada possaser medida. Muitos processos no podem ser facilmente realizados dessaforma.

    Controle em Cascata

  • Controle em Cascata69

    Comparao do Desempenho

    84

    86

    88

    30

    45

    40

    44

    48

    0 10 20 30 40

    Process: Single Loop Jacketed Reactor Cont.: PID ( P= DA, I= ARW, D= off, F = off)

    Tuning: Gain = -3.0, Reset Time = 1.71, Sample Time = 1.0

    PV

    /Set

    poin

    tC

    ontro

    ller O

    utpu

    tD

    istu

    rban

    ce

    Time (mins)

    84

    86

    88

    68

    72

    40

    44

    48

    0 10 20 30 40

    Process: Cascade Jacketed Reactor Pri: PID ( P= RA, I= ARW, D= off, F = off)Sec: PID ( P= DA, I= off, D= off, F = off)

    Tuning: Gain = -5.8, Sample Time = 1.0

    Tuning: Gain = 1.0, Reset Time = 0.95, Sample Time = 1.0

    Prim

    ary

    PVSe

    cond

    ary

    PVD

    istu

    rban

    ce

    Time (mins)

    Desempenho Rejeio de perturbao do Controlador PI

    Disturbance Rejection Performance of Cascade Architecture

    temperatura de sada do reator

    variveis meddas de perturbao

    set point constant e Offset do

    controle P

    Variveis medidas de perturbao

    setpoint cte para varivel primria

    70

  • Comparao do Desempenho

    Cascata no fornece benefcio em mudanas de setpoin

    84

    86

    88

    90

    92

    20

    40

    60

    0 10 20 30 40 50

    Process: Single Loop Jacketed Reactor Cont.: PID ( P= DA, I= ARW, D= off, F = off)

    Tuning: Gain = -3.0, Reset Time = 1.71, Sample Time = 1.0

    PV

    /Set

    poin

    tC

    ontro

    ller O

    utpu

    t

    Time (mins)

    84

    86

    88

    90

    92

    20

    40

    60

    0 10 20 30 40 50

    Process: Cascade Jacketed Reactor Pri: PID ( P= RA, I= ARW, D= off, F = off)Sec: PID ( P= DA, I= off, D= off, F = off)

    Tuning: Gain = 1.0, Reset Time = 0.95, Sample Time = 1.0P

    rimar

    y P

    VS

    econ

    dary

    CO

    Time (mins)

    Desempenho de Controle Sob Controle PI - SetPoint

    Desempenho sob controle em cascata -SetPoint

    Desempenhop/setpoint

    Desempenhop/setpoint

    71

    3. Controle Baseado em Modelo

    72

    Modelagem para simulao offline

    Modelagem para o controle baseados em Formas superiores

    Ordem do modelo

    qual usar , quando e como ?

    Efeito dos Parmetros no Comportamento do Modelo

    Tcnicas de Controle Avanado

  • Modelagem Avanada

    Todos os processos reais apresentam um comportamento dinmico, que mais complexa do que FOPDT (primeira ordem mais o tempo morto)

    Embora que p/os modelos aproximados FOPDT o comportamento fundamental de como um PV reage s mudanas de CO para a maioria de todos os processos

    Assim, um modelo FOPDT fornece a informao essencial necessria para a sintonia do controlador

    73

    Outra razo para Modelar

    Quando a sintonia do controlador o objetivo, geralmente basta usar um modelo FOPDT de CO para o comportamento dinmico da PV

    (para a integrao de processo, use modelos de integrao FOPDT )

    Alm da sintonia do controlador, modelos tm usos :Simulaes Off-line de dinmicas de processos Projeto e construo de algoritmos baseados em modelos de controle

    74

  • Modelagem para Simulao Off-line

    Simulaes so teis para pesquisar comportamentos de processos diferentes, algoritmos de controle, arquiteturas da malha, e os valores de sintonia de controle

    Simulaes permitem predizer de forma rpida e segura sem consumir matrias-primas ou outros servios, gerando resduos, interrompendo os cronogramas de produo para a realizao do teste

    Quanto mais sofisticados seja o modelo (hipteses e princpios) mais tempo levar para se desenvolver

    Para estudos que requerem mais de uma simulao em vez do teste do processo real, obtm-se maior economia em tempo e em dinheiro

    O valor das concluses obtidas de uma simulao depender de quo bem o modelo descreve o processo

    75

    Controle Preditivo baseado em Modelo

    Descrevem uma classe de algoritmos computacionais de controle que, a partir de previses baseadas em um modelo do processo, controla o comportamento futuro atravs da minimizao de uma funo objetivo.Do ponto de vista prtico, os controladores preditivos superam deficincias dos controladores clssicos quando utilizados no controle de sistemas complexos caracterizados por atrasos de transportes, parmetros variantes no tempo, mudana na ordem do modelo, fase no mnima, e erros de modelagensArquiteturas populares de controle baseados em modelo incluem o Feedforward, Preditor Smith, Controle Preditivo e Desacoplamento de Sistema MultivarivelEstes controladores exigem muito mais esforo para projetar-se corretamente, sintonizar, validar e manter.O modelo do controlador deve razoavelmente prever o comportamento real dinmico de um processo para melhorar o desempenho.

    76

  • Modelo de processos superamortecidos

    Aqui nos concentraremos em processos com fluxos compostos de gases, lquidos, ps, lamas onde as PVs medidas tendem a ser a temperatura, a presso, o nvel, densidade, concentrao, e outros semelhantes.

    Os processos superamortecido no h uma tendncia natural para oscilar. Eles tendem a ser auto regulatrio, ou seja processos que procuram um nvel de operao estvel, se todas as variveis so mantidas constantes

    77

    Modelos superamortecidos

    Modelos de primeira ordem mais tempo morto (FOPDT)

    Modelos de segunda ordem mais tempo morto (SOPDT)

    Segunda Ordem mais Tempo Morto mais lead time (SOPDT com/ Lead)

    P P PdPV PV K CO(t )dt

    + =

    2P1 P2 P1 P2 P P2

    d PV dPV( ) PV K CO(t )dtdt

    + + + =

    2P

    P1 P2 P1 P2 P P L2dCO(t )d PV dPV( ) PV K CO(t )

    dt dtdt

    + + + = +

    78

  • Qual usar?

    Modelos de ordem superior tm mais parmetros ajustveis

    Isso faz-los melhor para a interpolao de dados (ou seja, o ajuste mximo dentro de um determinado conjunto de dados).

    No entanto, uma fato comum que os modelos de ordem superior no extrapola muito alm dos limites dos dados originais utilizados para ajustar o modelo.

    Escolha o modelo mais simples que descreva seus dados, pois ir fornecer uma extrapolao mais

    segura

    79

    Resposta de Modelos de 1a e 2a Ordem

    Modelo de segunda ordem tem um derivada extra com constante de tempo que permite uma resposta em forma de uma "s"

    First Order Second Order

    single arc response

    Pro

    cess

    Var

    iabl

    e

    Pro

    cess

    Var

    iabl

    e

    s shaped response

    Resposta da PV quando forada por uma mudana

    80

    1FOPDT +=

    SeK

    Gp

    sp

    p

    122SOPDT ++=

    SSeK

    Gpp

    sp

    p

  • Resposta de Modelos de 1a e 2a Ordem

    Modelo de segunda ordem melhor descreve este conjunto de dados visualmente, com menor SSE; com R2 mais prximo de 1

    Modelos dos dados do tanque de reteno

    3

    4

    5

    3

    4

    5

    FOPDT

    SOPDT

    SSE = 0.287R2 = 0.993

    SSE = 0.187R2 = 0.996

    81

    Efeito do Ganho do Processo no Comportamento do Modelo

    Ganho do processo indica " quo longe" a varivelDuplo Kp e o PV ser maior para a mesma mudana do CO

    Efeito do Kp no Comportamento do Modelo Dinmico

    40

    50

    60

    70

    50

    55

    60

    65

    0 150 300 450 600

    Pro

    cess

    Var

    iabl

    e/S

    etpo

    int

    Con

    trolle

    r Out

    put

    Time (time units)

    Kp = 1

    = 10

    Kp= 2 Kp = 1

    PP

    CO

    P

    V

    = 2.5

    82

  • Efeito da cte de tempo na dinmica do processo

    Constante de tempo indica "quo rpido" a varivelAo aumentar a cte de tempo de 1a ordem a resposta da PV ser mais lenta (em modelo ao duplicar as 2 ctes do SOPDT o modelo levar mais que o dobro)

    Efeito da no comportamento dinmico do modelo P

    50

    55

    60

    50

    55

    60

    65

    70

    0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

    Pro

    cess

    Var

    iabl

    e/S

    etpo

    int

    Con

    trolle

    r Out

    put

    Time (time units)

    CO

    P

    V

    Kp = 1

    P = 0

    = 25

    respostamais lenta

    P= 10 P

    83

    Efeito do tempo morto no comportamento

    O tempo morto a "a quantidade de atraso" da varivel do processoO p no altera a forma da resposta, smente retarda a resposta

    P

    50

    55

    60

    50

    55

    60

    65

    70

    0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

    Pro

    cess

    Var

    iabl

    eC

    ontro

    ller O

    utpu

    t

    Time (time units)

    CO

    P

    V

    Efeito do na dinmica do processo

    Kp = 1

    P

    = 10P

    = 0 = 25P P

    respostaretardada

    84

  • Efeito do Lead-time na dinmica do processo

    pondera a taxa de variao (derivada) no sinal de CO

    Descreve a influencia inicial que uma mudana de CO sobre a resposta PV

    Lead-time:tem unidades de tempopode ser positivo ou negativo

    L85

    Efeito do Lead-time na dinmica do processo

    Para um degrau positivo na CO (derivada positiva)Se L positivo, o modelo d um breve movimento positivo na PV na dinmica do processoSe L for negativa, o modelo d um breve movimento negativo para o PV no topo da dinmica natural do processo

    L

    40

    50

    60

    70

    50

    55

    60

    65

    70

    0 50 100 150 200 250 300 350 400 45

    Pro

    cess

    Var

    iabl

    eC

    ontro

    ller O

    utpu

    t

    Time (time units)

    overshoot

    inversa

    = +20 = 20

    Efeito da L na dinmica do processo

    CO

    PV

    L L

    86

  • 4. Controle Seletivo e Override, Razo e Fuzzy

    87

    Tcnicas de Controle Avanado

    Controle Seletivo e Override88

    4. Controle Seletivo e Override

    Usado quando o nmero de variveis manipuladas superior ao de variveis controladas, seletores so utilizados para o compartilhamento das variveis manipuladas entre as variveis controladas;

    O seletor um dispositivo esttico com vrias entradas e uma sada; existem dois tipos de seletores: mximo e mnimo;

    Este tipo de controle usado para melhorar o desempenho de sistemas de controle assim como para proteger os equipamentos de condies operacionais perigosas.

  • Controle Seletivo e Override89

    4. Controle Seletivo e Override

    Em diagramas de instrumentao, o smbolo (>) denota um seletor de alta e (

  • Controle por Razo

    91

    Durante a mistura de diferentes substncias desejvel controlar as propores da mesma; ex. processo de combusto a relao ar-combustvel

    misturas de compostos diferentes em tanques

    Controle Seletivo e Override

    Controle por Razo

    92Outro exemplo:

    Vazo de cidoVazo gua

    Imagine um processo no qual um cido deve ser diludo com gua na proporo de duas de partes gua p/ uma parte de cido. Se um tanque tem uma fonte de cido sobre um lado de um vaso de mistura e um abastecimento de gua, por outro lado, um sistema de controle poderia ser desenvolvido para controlar a proporo de cido para a gua, embora o suprimento de gua em si no pode ser controlada.

    O controlador executa o clculo de razo e sinaliza o ponto de ajuste adequado para o controlador que define o segunda vazo de fluido, de modo que a proporo adequada do segundo fluido possa ser adicionada.

    Controle Seletivo e Override

  • Controle Fuzzy93

    Controle Fuzzy uma forma de controle adaptativo em que o controlador utiliza lgica Fuzzy para tomar decises sobre como ajustar o processo. A lgica Fuzzy uma forma de lgica do computador onde se algo ou no includo em um conjunto baseia-se numa escala em que mltiplos fatores so contabilizados e avaliado pelo computador. A ideia essencial de controle fuzzy criar uma espcie de inteligncia artificial que ser responsvel por inmeras variveis , formular uma teoria de como fazer melhorias, ajustar o processo, e aprender com o resultado.Controle Fuzzy uma tecnologia relativamente nova. Porque uma mquina faz alteraes de controle de processo sem consultoria s seres humanos, controle fuzzy remove alguns capacidades de operadores, mas no a responsabilidade, para controlar o processo.

    5. Controle PID Adaptativo

    94

    Tcnicas de Controle Avanado

  • Controle PID Adaptativo95

    Os parmetros do modelo so atualizados periodicamente;Os parmetros atualizados so ento usados pelo controlador;So comercialmente disponveis controladores PID comauto-sintonia;Permite o uso de modelos no-lineares: redes neurais,sries temporais no-lineares

    Controle PID Adaptativo96

    Adaptar significa mudar um comportamento para se ajustar `as novas circunstncias. Um sistema adaptativo qualquer sistema projetado sobre o conceito de adaptaco. Um controlador adaptativo definido para modificar seu comportamento em resposta s mudancas na dinamica do processo e na caracterstica do disturbio

  • Controle PID Adaptativo97

    Um sistema de controle adaptativo realiza fundamentalmente trs funes que lhe so inerentes:

    a identificao da planta, ou seja, a obteno contnua de informaes sobre os parmetros do processo;a comparao do desempenho do sistema com o timo ou o desejado, a fim de tomar decises de maneira a levar o processo nessa direo; e a atuao no processo de acordo com as decises tomadas.

    Parmetros Programados pelo ControleAdaptativo

    Se a mudana do desempenho no aceitvel, parmetro programado pelo controle adaptativo pode ser a soluo

    Desenvolvimento de uma estratgia de controle adaptativo custa dinheiro

    Exige uma bateria de testes adicionais

    Consome mais tempo de engenharia

    Certifique-se de que a malha tem um efeito suficiente sobre a rentabilidade para justificar o esforo e a despesa

    98

  • Parmetro Programado pelo Controle Adaptativo

    Mtodo:dividir a faixa total de operao em algum nmero de incrementos ou margens operacionaisselecionar um algoritmo de controle (PI, PID ou PID c/ filtro CO) para a aplicaoaplicar a sintonia de controle uma vez para cada um dos incrementos de operao

    Um computador ento atualiza a sintonia do controlador "on the fly", a medida que se observam mudanas de nvel.

    99

    Controle PID Adaptativo100

    Sistemas de controle adaptativo so caracterizados pela existncia de duas malhas de realimentao:

    malha de controle convencional;malha de adaptao, responsvel por monitorar o desempenho e ajustar os parmetros do controlador de acordo com as condies de operao em vigor.

  • 6. Controle de Processo Multivariveis

    101

    Tcnicas de Controle Avanado

    Controle de Processo Multivariveis

    Processos com mais de uma entrada (Varivel Manipulada) e/oumais de uma sada (Varivel de Processo);Exemplo: reator qumico, em que nvel, temperatura e pressodevem ser controlados;Em muitos casos a alterao de uma varivel manipulada causamudanas em mais de uma varivel de processo (acoplamento).

    102

  • Coluna de destilao Desafio Multivarivel 2 x 2103

    Interao da malha de Controle104

    CONTROLProcess 1

    INTERACT 12PV1

    response toCO2

    INTERACT 21PV2

    response toCO1

    CONTROLProcess 2

    PROCESS 11PV1

    response toCO1

    PROCESS 22PV2

    response toCO2

    +- ++

    +- ++

    1y

    2y

    1setpointy

    2setpointy

    1u

    2u

  • Desacopladores

    O desacoplador composto pelo modelo do processo e um modelo de perturbao (Feedforward) malha-cruzada:

    O modelo de perturbao malha-cruzada recebe o sinal do controlador malha-cruzada e prev um "perfil ", ou seja quando e por quanto a varivel do processo ser afetada

    Dada esta sequncia prevista de interrupo, o modelo de processo calcula novamente uma srie de aes de controle que eliminem a perturbao malha-cruzada de modo que a varivel de processo medida permanea constante no setpoint

    Um novo sensor no necessrio porque o sinal do controlador da malha-cruzada prontamente disponvel para uso pelo desacoplador

    O desenvolvimento e programao do modelo do processo dinmico e da malha-cruzadas perturbao so necessrios para implement-lo

    105

    Estrutura do Desacoplamento

    CONTROLProcess 1

    CONTROLProcess 2

    DECOUPLER 12PV1

    decoupled fromCO2

    DECOUPLER 21PV2

    decoupled fromCO1

    +- ++ ++

    +- ++ ++

    1feedbacku

    2feedbacku

    1totalu

    2totalu

    1y

    2y

    1setpointy

    2setpointy

    )(12 sD

    )(21 sD

    )(11 sG

    )(21 sG

    )(12 sG

    )(22 sG

    2decoupleu

    1decoupleu

    PROCESS 11PV1

    response toCO1

    INTERACT 21PV2

    response toCO1

    PROCESS 22PV2

    response toCO2

    INTERACT 12PV1

    response toCO2

    106

  • Desacoplamento Multivarivel 2 x 2

    Requere de 4 modelos dinmicos:

    Processo 11 (como CO1 afeta PV1)

    Interao 12 (como CO2 afeta PV1)

    Interao 21 (como CO1 afeta PV2)

    Processo 22 (como CO2 afeta PV2)

    Os modelos devem ser desenvolvidos a partir de dados da planta, validados para a exatido, e depois programados na arquitetura de controle

    Desacoplamento no amplamente utilizado porque a implementao requer modelagem bastante desafiadora, afinao e manuteno

    107

    Processos com tempo morto grande

    Tempo morto grande altera o desempenho do controladorTempo morto "grande" apenas em relao a constante de tempo do processo

    Como P P , cada vez mais difcil de alcanar um bom desempenho com o controlo PID

    Suponha que um processo tem P = P e tempo de amostragem T = 0.1P

    10 amostragens completas (um tempo morto) deve passar aps uma ao de controle e antes que o sensor detecte qualquer efeitoSintonia de controlador deve ser lento, do contrrio muita ao corretiva pode acumular-se nesse tempo morto levando a grandes oscilaes e at mesmo instabilidade.

    108

  • Processos com tempo morto grande

    Um fluxo de lquido quente e frio so combinado na entrada do tubo, percorrendo ao longo do seu comprimento at o tanque O objetivo do controle a manuteno da temperatura no tanque atravs do ajuste da vazo de lquido quente que entra no tubo

    FC

    cold liquid

    hot liquid

    TC

    2. The sensor does not see the result of the control action until the hot liquid travels down the pipe, and this dead time makes tight control difficult.

    1. If the measured temperature is below set point, the controller calls for more hot liquid.

    Tsetpoint

    Fsetpoint

    109

    Processos com tempo morto grande

    Se a temperatura do reservatrio inferior ao setpoint, a vlvula de lquido quente aberta e a temperatura de entrada dos tubos aumentar,

    O sensor no detecta essa mudana, no entanto, a vlvula aberta cada vez mais e enche o tubo com o lquido mais quente,

    Quando o lquido atinge o tanque, a temperatura aumenta acima do sp do controlador e estabiliza a taxa de fluxo de lquido quente

    Mas, o tubo cheio continua vertendo o lquido quente para dentro do tanque, fazendo com que a temperatura do tanque continue subindo

    Devido ao atraso, o controlador vai agora encher o tubo com lquido frio, resultando em grandes oscilaes de temperatura

    Soluo 1) afinar o controlador

    2) implementar o controle de modelo preditivo

    110

  • Arquitetura de Controle do Modelo Predictivo

    Controladores de modelo preditivo (MPC) incorporar um modelo de processo dinmico, como parte da arquitetura do controlador

    O modelo descreve a sada do controlador para processar a dinmica varivel (o modelo FOPDT usado para o ajuste do modelo)

    O modelo prev um valor futuro da varivel de processo com base no estado atual do processo e as aes de controle recentes

    Se o previsto do setpoint desejado, as aes de controle podem ser tomadas agora, antes que o problema previsto acontea

    MPC explora o conhecimento do processo contido em um modelo dinmico para calcular as aes de controle atuais com

    base em um futuro previsto

    111

    Arquitetura de Controle do Modelo Predictivo

    Em teoria, um modelo perfeito pode eliminar a influncia negativa do tempo morto no desempenho do controlador

    Na prtica, MPC pode certamente proporcionar um benefcio de desempenho

    Este benefcio no gratuito:

    um modelo dinmico apropriado deve ser selecionado

    parmetros do modelo so ajustados para processar os dados apropriados

    o modelo deve ser programado no computador de controle

    as previses do modelo deve ser sequenciado com a malha feedback para criar um sistema integrado de arquitetura MPC

    112

  • Predictor de Smith : MPC mais simples

    O modelo de processo ideal recebe u(t) e produz yideal(t) , uma previso d y(t) ir ser um tempo morto para o futuroeste yideal(t) reservado para um P no bloco do modelo do tempo morto. Ao mesmo tempo, uma yprocesso(t) previamente armazenado(t) que liberado o valor de yideal(t) armazenado um P atrsyprocess(t) a predio do valor atual de y(t)

    113

    ysetpoint PIDController+

    -+

    u(t) y(t)

    Predict y(t) BehaviorAs If There Were

    No Dead Time

    Add Time Delayto Ideal

    Prediction of y(t)

    ActualProcess

    yideal(t)

    yprocess(t)

    yideal(t) yprocess(t)Process Model

    Dead Time ModelModel Internal to

    Controller Architecture(y(t) yprocess(t)) + yideal(t)

    ++