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PROJETO DE CONTROLE DE PRESSÃO DA BANCADA MPS®PA Engenharia de Controle e Automação-IFSC Djeiso L. Sandrin, Felipe Kissmann, Joel Schneider, Weiller Werner Wichnovski Introdução Com o intuito de fixar os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas, recebeu-se a tarefa de desenvolver e implementar diferentes sistemas de controle através de diferentes métodos para uma bancada didática MPS®PA Compact Workstation fabricada pela Festo® (Figura 01). Esta bancada possui quatro módulos que podem ser controlados independentemente, módulos estes, que são: vazão, pressão, temperatura e nível. Nosso grupo de estudo foi icumbido de desenvolver o melhor método de controle possível para o módulo de pressão. Figura 01 - MPS®PA Compact Workstation. Análise do Processo A figura 02 demonstra o diagrama de processo e instrumentação (P&I) do módulo de controle de pressão da bancada MPS®PA. As linhas contínuas reproduzem o fluxo de água nas tubulações e as linhas pontilhadas representam os sinais elétricos de controle e sensores. Figura 02 - Diagrama de processo e instrumentação Os principais instrumentos utilizados no módulo de pressão são: Bomba centrífuga (P101): A bomba centrífuga B101, é o dispositivo de controle do processo de pressão, a bomba conduz o fluido até o tanque B103, através do sistema de tubulação. Figura 03 - Bomba centrífuga. Seu funcionamento pode ser: on/off ou analógico, dependendo da aplicação. Taxa de entrega de 5L/min; Controle digital (ON/OFF); Controle analógico com sinal de entrada de 0-10V e saída de 0-24V. Sensor de pressão(B103): O sensor utiliza uma célula cerâmica de pressao para seu funcionamento. O range de tensão de saída do sensor é de 0 - 10 VDC. Ele possui um plug de conexão flexível que lhe permite ser usado dentro das tubulações. Figura 04 - Sensor de pressão. Tanque de Pressão O tanque de pressão, B103, é usado para armazenar a pressão média. Sua capacidade de armazenamento é de 2 L, a pressão no tanque pode ir de -0.95 a 16 bar. Figura 05 - Tanque de pressão. Indicador de pressão (105) O indicador de pressão, PI 105, mostra a pressão de forma analógica, a fim de não danificar o indicador, a pressão máxima utilizada deve ficar abaixo de 3/4 da escala total, em operação contínua. Range de indicação: 0 - 1 bar. Pressão de operação: 0 - 0,7 bar. Figura 06 - Indicador de pressão. O processo de funcionamento é simples. Possui um indicador de pressão que exibe a pressão interna no tanque de pressão através de um sensor de pressão. O sistema de controle deve identificar essa leitura e atuar sobre a bomba de pressão, a fim de deixar a pressão do sistema exatamente no valor desejado pelo controlador. Identificação da planta O primeiro passo para obter a planta referente ao sistema de pressão é isolar o sistema do módulo de pressão dos demais módulos da bancada. Isso se dará através do fechamento das válvulas de entrada dos reservatórios V107 e V109, da válvula de descarte da água (V105) do VERIFICAR Q CARALHOS PRECISA SER DESLIGADO PRA LEVANTAR ESSA PLANTA MALDITA Para o levantamento do modelo da planta foram realizados ensaios e transformados em gráficos via placa de aquisição de dados que acompanha a planta. Nestes ensaios, foram colocados degraus de tensões na bomba e retirados os dados via sensor de pressão. A partir dos dados levantados, foi possível fazer um gráfico do comportamento da planta em malha aberta e posteriormente o levantamento da planta relacionando entrada com saída (degraus de tensão na bomba em volts e pressão em bar no sensor). Podemos ver o gráfico tensão x pressão (tensão em dourado, pressão em azul) na Figura 07 a seguir: Figura 07 - Levantamento do modelo da planta. Em um primeiro momento foi dado um degrau de 10 volts na bomba e pegado a leitura dos dados de saída. Posteriormente foram dados degraus de 1 em 1 volt na bomba, até 10V. Também foram retirados os dados dando degraus de 5 volts. Com os dados em mãos, foi possível fazer o levantamento da planta via o software computacional Matlab, com a ferramenta “ident”. A própria ferramenta diz o quão aproximado da curva real fica a função de transferência dada. Foram feitas algumas funções a partir dos dados levantados. A primeira função de transferência foi feita com o degrau de 10 volts, que neste caso, obteve uma aproximação de 85.84% da curva real. Também foi feito uma função de transferência utilizando degraus intermediários, neste caso 4 à 5 volts, a fim de utilizar uma média dos dados. Esta, obteve a melhor aproximação encontrada, com 90.02% da curva real. A figura a seguir mostra a curva real, a curva da função de transferência com o degrau de 10V (em verde) e a curva da função de transferência com os degraus intermediários (em azul). Figura 08 - Curva da função de transferência via “ident”. Sendo assim, a função de transferência escolhida para implementar o controle foi a que mais se aproximou da curva real e é: Controles projetados Com a função de transferência em mãos foram feitos diversos controles a fim de obter o melhor resultado possível. A seguir, serão expostos os gráficos dos controles projetados, os seus respectivos esforços de controle e a função de transferência do controlador. No final, serão expostos todos os controles juntos a fim de comparação dos resultados. Lugar das raízes I: Resposta em malha fechada: Figura 09 - Resposta em malha fechada, Lugar das Raízes I. Esforço de controle: Figura 10 - Esforço de controle, Lugar das Raízes I. Lugar das raízes II: Resposta em malha fechada: Figura 11 - Resposta em malha fechada, Lugar das Raízes II. Esforço de controle: Figura 12 - Esforço de controle, Lugar das Raízes II. PI no auto-tunning do Matlab (auto-tunning do simulink): Kp = 136,3 Ti = 0,75526 Resposta em malha fechada: Figura 13 - Resposta em malha fechada, PI no auto-tunning do Matlab. Esforço de controle: Figura 14 - Esforço de controle, PI no auto-tunning do Matlab. PID no auto-tunning do Matlab (auto-tunning do simulink): Kp = 129,264 Ti = 1,021 Td = 0,1097 Resposta em malha fechada: Figura 15 - Resposta em malha fechada, PID no auto-tunning do Matlab. Esforço de controle: Figura 16 - Esforço de controle, PID no auto-tunning do Matlab. PID usando o método de Ziegler-Nichols: Kp = 840 Ti = 0,15 Td = 0,05 Resposta em malha fechada: Figura 17 - Resposta em malha fechada, PID com Ziegler - Nichols. Esforço de controle: Figura 18 - Esforço de controle, PID com Ziegler - Nichols. PI usando o método de Ziegler-Nichols: Kp = 85 Ti = 0,85 Resposta em malha fechada: Figura 19 - Resposta em malha fechada, PI com Ziegler - Nichols. Esforço de controle: Figura 20 - Esforço de controle, PI com Ziegler - Nichols. Comparação dos resultados: Figura 21: Comparação das respostas de todos os controladores com os respectivos esforços de controle em relação à diferentes degraus. Comparando todos os gráficos, viu-se que entre os resultados obtidos, o PID feito a partir de Ziegler-Nichols e que o PI obtido pelo auto-tunning foram os que apresentaram melhor rendimento. O PID feito a partir de Ziegler-Nichols apresentou um tempo de estabilização de 2.5 segundos, valor bem inferior aos 4 segundos da planta, este apresentou um overshoot de 9.14%. Já o PI encontrado pelo auto-tunning apresentou um tempo de estabilização de 4 segundos. A vantagem deste controlador, é que o tempo de subida é alto (1.25 segundos) com um overshoot baixo, cerca de 7.14%. A seguir, encontra-se um gráfico comparando todas as respostas em malha fechada decorrentes à duas trocas de referência de pressão. No gráfico posterior, estão os respectivos esforços de controle para os controladores. Figura 22: Respostas à trocas de referências. Figura 23: Esforços de controle. Controlador PID via Ziegler-Nichols Controlador Lugar das Raízes IIControlador PID via auto-tunning do Matlab Controlador PI via auto-tunning do Matlab Controlador PI via Ziegler-Nichols Controlador Lugar das Raízes I
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