Controle Avançado
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CONTROLE CONTROLE
AVANÇADO AVANÇADO
Prof. André Laurindo MaitelliProf. André Laurindo Maitelli
DCA-UFRN
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SumárioSumário
� Introdução ao Controle Avançado;� Controle Não-convencional: cascata,
feedforward , override, split range, relação
� Controle Robusto;� Controle Adaptativo;
� Identificação de Sistemas;
� Controle Preditivo;� Controle Preditivo Multivariável;
� Aplicações de Controle Avançado.
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Alguns Conhecimentos NecessáriosAlguns Conhecimentos Necessários
� Transformada de Laplace;� Análise transitória e em regime;
� Lugar Geométrico das Raízes;
� Métodos de Resposta em Freqüência;� Variáveis de Estado;
� Instrumentação industrial;
� Controladores PID.
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I NTRODUÇÃO I NTRODUÇÃO
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O que é Controle ?O que é Controle ?
� Um problema de controle consiste emdeterminar uma formaforma dede afetarafetar umsistema físico considerado de modo que o
seu desempenho atenda às especificaçõesespecificaçõesdede desempenhodesempenho;;
� O comportamento do sistema físico podeser alterado através das variáveismanipuladas geradas por um controladorcontrolador..
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Especificações de DesempenhoEspecificações de Desempenho
� Podem envolver requisitos como: ± ± RapidezRapidez nana respostaresposta: tempo de subida,
transferência em tempo mínimo;
± ± ExatidãoExatidão: sobre-sinal, erro de regime,rastreamento de referência;
± ± CustoCusto: mínima energia, mínimo combustível;
± ± SegurançaSegurança: estabilidade, robustez à incertezas;
± ± ConfortoConforto: rejeição à distúrbios, capacidade deauto-diagnóstico;
± ± SimplicidadeSimplicidade: modelos reduzidos, número pequeno de componentes.
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HistóricoHistórico
� 1769Máquina a vapor de James Watt
� 1868 J. C. Maxwell desenvolve o modelo matemático para ocontrole de uma máquina a vapor
� 1913 Henry Ford desenvolve uma máquina de montagem utilizadana produção de automóveis
� 1927 H. W. Bode analisa amplificadores realimentados
� 1932 H. Nyquist desenvolve um método para analisar a estabilidadede sistemas
� 1952 Controle numérico desenvolvido pelo MIT
� 1954 George Devol desenvolve o primeiro projeto industrialrobotizado
� 1970 Teoria de variáveis de estado e controle ótimo é desenvolvida
� 1980 Projeto de sistemas de controle robusto é desenvolvido
� 1990 Automação da manufatura é difundida
� 1995 Controle automático é largamente utilizado em automóveis e
Sistemas robustos são utilizados na manufatura
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O que é Controle Avançado ?O que é Controle Avançado ?
� Anos 60: qualquer algoritmoalgoritmo ou estratégia decontrole que derivasse do PID PID clássicoclássico;;� Anos 70: computadores de processo permitiram a
implementação de controladores do tipo
Feedforward, Feedforward, Multivariável Multivariável ee ÓtimoÓtimo;;
� Proliferação de técnicas ditas avançadas decontrole: avanços na indústria eletrônica,
especialmente no desenvolvimento de dispositivoscomputacionais de baixo custo, ocorrida a partir dos anos 70.
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O que é Controle Avançado ?O que é Controle Avançado ?
� Na prática, controle avançado podesignificar desde a implementação deesquemas de controle Fe Feedforward ou em
cascata até a de algoritmos de controleadaptativo ou de estratégias de otimização;
� Com a implementação de controle avançadoos benefícios em termos de custosoperacionais são entre 2 a 6%.
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Controle AvançadoControle Avançado
� Usa técnicas de controlecontrole preditivopreditivomultivariávelmultivariável a processos industriais paraimpedir que as variáveis de processo violem assuas restrições;
� Visa maximizar uma dada função dedesempenho do processo (usualmenteeconômica);
� Envia os S etPointsS etPoints para o controle regulatório;� Utiliza técnicas de controle não-lineares: fuzzy,
neural, adaptativo, robusto, etc;
� Realiza inferência de produtos.
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Hierarquia da AutomaçãoHierarquia da Automação
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Benefícios do Controle AvançadoBenefícios do Controle Avançado
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Benefícios do Controle AvançadoBenefícios do Controle Avançado
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Principais VantagensPrincipais Vantagens
�� MelhoriaMelhoria nana qualidadequalidade dosdos produtosprodutos: o uso deinferência reduz as variações nas propriedades dos produtos;
�� AumentoAumento nono rendimentorendimento dosdos produtosprodutos maismais nobresnobres;;
�� AumentoAumento dada capacidadecapacidade dada unidadeunidade: o controle preditivo multivariável respeita as restrições daunidade;
�� Economia e consumo de energia;Economia e consumo de energia;
�� AumentoAumento dada estabilidadeestabilidade operacionaloperacional dada unidadeunidade: a proteção das restrições, rejeição de perturbações e anatureza preditiva do controlador tornam o processomais fácil de controlar.
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Quando Utilizar Controle AvançadoQuando Utilizar Controle Avançado ?
Problema Técnica Adequada
Perturbações externas FeedforwardControle preditivo
Elevado tempo morto Compensação do tempo mortoControle preditivo
Ruído nas medições Filtros analógicos ou digitaisVariáveis não medidas Controle inferencial
Filtro de KalmanControle preditivo
Não linearidades Ganho não-linear ou programadoControle adaptativoControle preditivo
Dinâmica complexa Controle preditivoRestrições Controle preditivo com restriçõesInteração entre variáveis Desacoplamento
Controle preditivo multivariável
Impacto econômico Otimização on-lineControle Otimizante
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Quando Utilizar Controle AvançadoQuando Utilizar Controle Avançado ?
� Antes de partir para o controle avançado,deve-se tentar otimizar o controleregulatório:
± Sintonizando os parâmetros dos PID´s; ± Verificando a instrumentação.
� O investimento em Controle Avançadocusta de dez a quinze vezes mais em relaçãoa melhorias no sistema de controleregulatório.
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CaracterísticasCaracterísticas
� O Controle Avançado amplamente utilizadona indústria de processo é multivariável ,tem característicacaracterística preditiva preditiva e apresentauma função linear de otimizaçãootimização
econômicaeconômica;;� Utiliza um modelomodelo linear linear do processo
obtido através de testestestes efetuados na planta;� As suas variáveis manipuladas são os S et S et--
Points Points dos controladores PID do SDCD eatualizadas em torno de uma vez por minuto.
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Implantação de CAVImplantação de CAV
� A implantação do controle avançado (CAV)envolve desde o projeto funcional, quedefine as diretrizes para maximizar a
lucratividade de determinado processo, até aimplementação do controle preditivomultivariável e o treinamento dos
operadores e técnicos das empresas.
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Passos da Implantação de CAVPassos da Implantação de CAV
�� ProjetoProjeto funcionalfuncional: diretrizes para maximizar a lucratividade de determinado processo;�� RevisãoRevisão ee ajusteajuste dede malhasmalhas regulatóriasregulatórias:
sintonia dos controladores PID, avaliaçãoda instrumentação (sensores, válvulas, etc);
�� IdentificaçãoIdentificação dodo processo processo: seleção domelhor modelo em uma classe, estimação
dos parâmetros, validação;�� ImplementaçãoImplementação dodo controlecontrole preditivo preditivomultivariávelmultivariável;;
�� TreinamentoTreinamento dede operadoresoperadores..
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Otimização em Tempo RealOtimização em Tempo Real
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M ODELOS M ODELOS
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Modelos de ProcessoModelos de Processo
� Qualquer descrição de um sistema pode ser considerada como seu modelo;
� Em termos de propósitos de controle, o
modelo deve conter informações que permitam predizer as conseqüências dasmudanças das condições operacionais dos
processos;
� Um modelo pode ser desde uma descriçãomatemática ou até qualitativa docomportamento de um processo.
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Classificação dos ModelosClassificação dos Modelos
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CONTROLADORES CONTROLADORES
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Controle Baseado no ModeloControle Baseado no Modelo
� Modelo Inverso;
� PID;
� Adaptativo;� Preditivo com Restrições;
� Multivariável;
� Robusto;� Globalmente Linearizante.
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Modelo InversoModelo Inverso
�� Impraticável Impraticável devido:
± Incertezas no modelo G(s); ± Processos de fase não-mínima;
± Limitações no sinal de controle u.
uy y
G(s)1/G(s)
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PID ClássicoPID Clássico
� Utilizado em mais de 80% das malhas decontrole existentes na indústria;
� Pode ser sintonizado (selecionados os 3 parâmetros) empiricamente ou pelo uso do
modelo do processo;� É ótimo para processos de 1a ordem com atraso
ou para processos de 2a ordem sem atraso;
� Na prática, as características dos processos sãonão-lineares e/ou variantes;
� Possível solução: escalamento de ganho.
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Controle AdaptativoControle Adaptativo
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Controle AdaptativoControle Adaptativo
� Os parâmetros do modelo são atualizados periodicamente;
� Os parâmetros atualizados são então usados
pelo controlador;� São comercialmente disponíveiscontroladores PID com auto-sintonia;
� Permite o uso de modelos não-lineares:redes neurais, séries temporais não-lineares.
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Controle Preditivo comControle Preditivo com
RestriçõesRestrições
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Controle Preditivo com
Restrições
� Controladores PID não são adequados parasistemas com grandes atrasos;
� Controladores preditivos são uma boa
alternativa;� Controle Preditivo Generalizado (GPC) élargamente usado na indústria;
� No GPC o cálculo do sinal de controle é um
problema de otimização, onde objetivosobjetivoseconômicoseconômicos ee restriçõesrestrições (limites em fluxos,
pressões, temperaturas, emissões na atmosfera,etc) podem ser incluídos na formulação do
problema.
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Controle MultivariávelControle Multivariável
CO O O
SP
Variáveis roladas
PerturbaçõesVariáveis
Manipuladas
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Controle MultivariávelControle Multivariável
� Processos com mais de uma entrada(Variável Manipulada) e/ou mais de umasaída (Variável de Processo);
� Exemplo: reator químico, em que nível,temperatura e pressão devem ser controlados;
� Em muitos casos a alteração de umavariável manipulada causa mudanças emmais de uma variável de processo(acoplamento).
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Controle RobustoControle Robusto
� Quantificação das incertezas no modelo³nominal do processo (faixa de operação);
� Projeto de um controlador que deve manter
a estabilidade, bem como um desempenhoespecificado sobre a faixa de condições deoperação.
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Controle GlobalmenteControle Globalmente
LinearizanteLinearizante
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Controle GlobalmenteControle Globalmente
LinearizanteLinearizante
� Controladores adaptativos ou robustos nãotem bom desempenho no controle de
processos fortemente não-lineares;� Processo é linearizado por realimentação deestado.
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Controle InferencialControle Inferencial
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Controle InferencialControle Inferencial
� Pela monitoração de variáveis secundárias é possível inferir a variável primária, geralmenteuma medida da qualidade do produto;
� Os estimadores de inferência podem ser por
equações de relação;� O uso de Redes Neurais tem tido sucesso;
� Um exemplo típico é o controle de composição.Em misturas binárias em fase vapor, estacomposição pode ser determinada a partir da pressão e da temperatura por meio de umaequação de estado.
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Controle em Cascata, Relação eControle em Cascata, Relação e
AntecipatórioAntecipatório
� Alternativas ao tradicional controle por realimentação;
� Não Não substituemsubstituem oo controlador controlador por por realimentaçãorealimentação convencionalconvencional, mas sãoalterações ou adições que possibilitammelhorar o desempenho do sistema decontrole.
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Controle em CascataControle em Cascata
� É um método simples, envolvendo doiscontroladores por realimentação em cascata;
� O controle em cascata é definido como aconfiguração onde o sinal de saída de umcontrolador é o S etPoint de pelo um outrocontrolador.
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Controle em CascataControle em Cascata
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Controle ConvencionalControle Convencional
exemploexemplo
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Controle em CascataControle em Cascata -- exemploexemplo
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OperaçãoOperação
� Quando ocorre um aumento na vazão de entrada, onível aumentará e o controlador de nívelaumentará o sinal de S et Point para o controlador da vazão de saída, fazendo com que a mesma
aumente, retornando o nível do tanque ao valor doS et Point ajustado para o mesmo;
� Quando ocorre uma mudança na pressão na linhade descarga, o controlador de vazão ajustará a
válvula de saída antes que o nível do tanque sejasignificativamente alterado.
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Controle de RelaçãoControle de Relação
� Existem muitas situações nos processos industriaisonde é necessário manter duas variáveis numa proporção ou relação definida;
� Uma variável flutua livremente de acordo com asexigências do processo e é chamada de variávellivre;
� A outra variável é proporcional à variável livre e échamada de variável manipulada;
� Exemplos: a mistura de aditivos à gasolina,mistura proporcional de reagentes de um reator químico e a mistura de fluxos quentes e frios parase obter uma determinada temperatura da mistura.
C ãC ã
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Controle de RelaçãoControle de Relação
exemploexemplo
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� O controle antecipatório ou feedforward é proposto para suprir uma deficiência docontrole por realimentação, que é anecessidade da existência de um erro paraque o controlador tome alguma atitude;
� A idéia do controle antecipatório é medir osdistúrbios que perturbam o processo e tomar
uma atitude antes que os mesmos perturbema saída do processo.
Controle AntecipatórioControle Antecipatório
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� O distúrbio é medido e baseado num valor do S et-Point para a variável controlada, écalculado o valor necessário para a variável
manipulada de maneira a evitar que avariável controlada seja alterada;
� Para tanto, é necessário o conhecimento da
dinâmica do processo, o atraso detransporte, constante de tempo e ganho, nocaso de um processo de primeira ordem.
Controle AntecipatórioControle Antecipatório
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Controle AntecipatórioControle Antecipatório
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Comportamento DinâmicoComportamento Dinâmico