Estratégias de controle avançadas

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO 
CENTRO DE TECNOLOGIA E GEOCIÊNCIAS 
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA QUÍMICA 
ANÁLISE DINÂMICA E CONTROLE DE PROCESSO 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ESTRATÉGIAS DE CONTROLE AVANÇADAS 
 
 
 
 
 
 
 
PROFESSOR: Sérgio Lucena 
ALUNA: Fabiana M Goes O Santos 
 
 
 
 
 
Julho/2018 
Recife/PE 
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1. INTRODUÇÃO 
Obter o controle de processos de uma empresa pode ser uma tarefa bem 
complicada, principalmente se considerarmos todos os procedimentos e funcionários 
envolvidos. No entanto, manter o controle de processos é essencial para garantir que 
tudo seja feito da maneira planejada, garantindo a boa execução dos trabalhos. É 
necessário apresentar técnicas de modelagem, simulação, sintonia de controladores e 
projeto de estratégias de controle aplicados a processos industriais para ter um maior 
controle de processos naturalmente obtendo uma Otimização do tempo e facilidade na 
hora de tomar decisões. 
Como exemplo foi escolhido realizar o controle num tanque de mistura, no 
qual existe uma válvula de controle para a entrada de um reagente fixo enquanto os 
outros são adicionados numa vazão constante, um agitador interno e uma camisa 
isolante na parede externa. 
O objetivo do tanque é manter certa variável X no valor desejado (valor de 
referência ou set point) apesar das variações X1(t), a válvula ajusta a velocidade do 
fluxo para esse propósito. Sendo X a variável controlada, W2 a manipulada e X1 a 
perturbada. Aplicando um balanço no tanque obtemos um modelo linear, 𝑑𝐶𝑑𝑡 = !!× 𝐶! − 𝐶 considerando 𝐶 0 = 0 aplicando Laplace em ambos os lados para 
obter a função transferência. 
 𝑠×𝐶 𝑠 − 𝐶 0 + 𝐹𝑉×𝐶 𝑠 = 𝐹𝑉×𝐶! 𝑠 𝑠 + 𝐹𝑉 ×𝐶 𝑠 = 𝐹𝑉×𝐶! 𝑠 𝐶 𝑠 = !!!!!! × 𝐶!(𝑠) 
 
 
 
 
 
A relação entre a variável de saída e a variável de entrada é a função 
transferência Gp. 𝐺! = 𝐶(𝑠)𝐶!(𝑠) = 𝐹𝑉𝑠 + 𝐹𝑉 = 1𝑉𝐹×𝑠 + 1 = 𝐾!𝜏!𝑠 + 1 (𝑝𝑟𝑖𝑚𝑒𝑖𝑟𝑎 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑚) 
 
Sendo, Kp = 1 (ganho unitário) e 𝜏!= V/F. 
Aonde, 
V: volume(m3) 
F: vazão(L/min) 
C: concetração (g/L) 
 
Na Figura 1 o objetivo é controlar o nível do tanque através de W2. O 
transmissor analisador mede a saída e transmite através de um sinal elétrico para o 
feedback controller. O controlador compara o valor medido XM com o set point e 
calcula o sinal de saída P, um sinal eletrônico é enviado para o transdutor de corrente 
que é compatível com o controle da válvula. 
			Gp	𝐶!(𝑠)	 𝐶(𝑠)	
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Figura 1: Esquema de controle num tanque de mistura. 
 
2. ESTRATÉGIAS DE CONTROLE 
As estratégias avançadas de controle introduzem uma maior variedade de 
produtos de maior valor, transições mais frequentes e ciclos de produção mais curtos, 
ou seja, uma tecnologia de controle de modelagem preditiva. 
 
2.1 CONTROLE CASCATA 
O controle em cascata deve ser implementado quando a malha de controle simples 
já não responde satisfatoriamente, principalmente em processos de grande inércia e 
quando o mesmo possui uma contínua perturbação na variável manipulada. 
Normalmente, aplica-se o controle em cascata, quando os efeitos dos distúrbios da 
variável manipulada afetam a variável controlada. O controle em cascata emprega 
pelo menos duas variáveis controladas para atuar sobre uma única variável 
manipulada. Na Figura 2 a seguir, um exemplo no Simulink do controle cascata. 
 
 
Figura 2: Diagrama de blocos no controle cascata com a interferência do P0 externo 
com entrada em pulsos. 
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(a) (b) (c) 
Figura 3: Reposta para uma variação do Kc para o controlador PI externo. (a) Kc = 1, 
(b) Kc = 5 e (c) Kc = 10. 
 
2.2 COMPENSAÇÃO DE TEMPO MORTO 
Também conhecido como o preditor de Smith, essa estratégia tem a função de 
minimizar alguns efeitos indesejados devido ao tempo morto do processo, embora 
seja bastante sensível a incertezas do modelo do processo, principalmente no tempo 
de atraso, Ou seja, mesmo erros infinitesimais de modelagem podem levar o sistema à 
malha fechada à instabilidade. 
Essa estratégia permite melhorar o desempenho de sistemas de primeira ordem 
com atraso de transporte grande, porém é essencial conhecer o modelo do sistema 
para poder implementá-lo de forma satisfatória. Esse atraso ocorre devido a fatores 
como, transporte de massa e energia, transmissão de dados e perda de informações. 
Além disso, os atuadores, sensores e controladores, presentes em malhas de 
controle, também podem introduzir esse tipo de efeito, sendo possível obter bons 
resultados em processos de malha fechada com retardo no tempo através da técnica de 
compensação de atraso. Prevendo a saída do sistema sem atraso e realimenta o 
controlador, ou seja, o Preditor de Smith inclui na malha de controle o modelo interno 
do sistema (IMC) de maneira que a entrada do controlador seja uma dinâmica sem 
tempo morto. 
Na Figura 4 a seguir, um exemplo no Simulink do preditor de Smith. 
 
 
 
Figura 4: Diagrama de blocos Preditor de Smith. 
 
 
 
 
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(a) (b) (c) 
Figura 5: Resposta para uma análise (a) com compensação de 0.5s (b) com a 
compensação de tempo morto igual a 10s e (c) tempo morto igual a 50s. 
 
Podemos ver que conforma o atraso cresce a malha perde totalmente o controle 
com as constantes utilizadas para o controlador, mostrando uma maior eficiência do 
controlador. 
2.3 CONTROLE INTERFERENCIAL 
A estratégia que controla uma variável no qual não pode ser medida. Como a 
inferência é baseada principalmente em medições básicas, ela responderá muito mais 
rapidamente que o analisador. 
 
 
Figura 6: Diagrama de blocos representando um controle interferencial. 
 
Inferenciais compreendem uma função matemática (f) usando um número de 
variáveis independentes (x) para prever o valor de uma variável dependente (y). 
 𝑦 = 𝑓(𝑥!, 𝑥!,… , 𝑥!) 
 
Em primeiro lugar, os dados podem não ter sido coletados no estado estacionário. 
Nem todas as variáveis usadas na inferência terão a mesma dinâmica de processo. 
Logo após uma perturbação, todos estarão se aproximando do estado estacionário, 
mas em um grau diferente. O processo pode estar temporariamente sem energia ou 
equilíbrio material, pois o inventário de ambos pode estar mudando. A análise de 
regressão é geralmente realizada em dados coletados em um intervalo fixo, 
possivelmente calculando a média de vários conjuntos de dados em torno do tempo de 
coleta. Embora quaisquer erros introduzidos sejam aleatórios e não afetem 
necessariamente a forma da inferência, eles dificultarão a confirmação de sua 
exatidão. 
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Com os primeiros tipos principais, que podem usar apenas alguns conjuntos de 
dados para calibração, é mais importante que os dados sejam coletados quando o 
processo estiver estável e estável por tempo suficiente para que o tempo morto da 
variável dependente expire. Outro problema em potencial é o de registro de data e 
hora. A variável dependente é muitas vezes um resultado laboratorial que pode não 
estar disponível até várias horas após a coleta da amostra. Portanto, é necessário 
associá-lo às condições de operação no momento da amostra. 
No entanto, os tempos de amostra não são necessariamente confiáveis. O tempo 
real da amostra pode ser muito diferente. Ele pode ter sido adiado porque havia um 
problema operacional no momento ou pode ser antecipado para adequar-se à carga de 
trabalho do sampler. Muitas vezes, todas as amostras em um processo estão 
programadas para o mesmo horário, mas elas claramente não podem ser todas 
tomadas simultaneamente. É um equívoco que, se o processo é estável, não é 
importante registrar o tempoexato da amostra. 
 
 
Figura 7: Inferencial hipotética perfeita que concorda exatamente com o resultado 
laboratorial. O processo é razoavelmente estável, como pode ser visto pela tendência 
inferencial no qual varia menos de ±1%. 
 
2.4 CONTROLE SELETIVO E OVERRIDE 
Muitos processos de controle tem um numero igual de variáveis controladas e 
variáveis manipuladas. Entretanto, caso esse número seja diferente, não é possível 
eliminar o offset portanto o controle seletivo/override é comumente usado para toda 
variável controlada e é desejado que tenha pelo menos uma variável manipulada. 
Seletores são encarregados de compartilhar a variável manipulada juntamente a 
variável controlada. O override é um caso especial do controle seletivo pois um dos 
inputs é um valor numérico (um limite), sendo usado quando se deseja limitar o valor 
do sinal em um máximo ou mínimo. 
Alguns cuidados devem ser tomados na implementação do método: 
• Prever proteção contra saturação do sinal de saída dos controladores que 
não estiverem sendo selecionados para atuar no elemento final de controle; 
• Implementar uma estratégia de rastreamento dinâmico forçando a saída 
dos controladores que não estão controlando a válvula a seguir a posição 
atual da válvula (saída do seletor). 
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Figura 8: Diagrama de blocos para um controle seletivo com duas medidas e dois 
controladores. 
 
 
Figura 9: Gráficos obtidos no Scope 2 (a) antes da avaliação do mínimo, Scope 1 (b) 
a saída do controle da concentração e no Scope (c) a análise para o nível. 
 
 Ambos os gráficos (b) e (c) mostram um ótimo controle do sistema a partir 
dos controladores PI usados tanto no controle do nível do tanque como na 
concentração interna do tanque. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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3. CONCLUSÃO 
As estratégias de controle estudadas demostraram resultados bastantes 
satisfatórios no controle de malhas fechadas usando uma função transferência de 
primeira ordem. 
Usando um controlador simples PID, temos alguns parâmetros que podem ser 
ajustados como: 
K: que está mais ligado a velocidade de amortecimento quando K cresce mais 
rápido o sistema chega ao seu valor de estado estacionário porém ele pode acabar 
extrapolando os limites os quais seus equipamentos conseguem trabalhar e se K for 
muito pequeno o seu sistema pode nunca conseguir ajustar o valor final para o set 
point ou seja o erro nunca vai ser zero. 
I: Está mais ligado ao valor final do sistema, quanto maior o valor de I mais 
próximo do set point seu valor final estará porém para valores muito grandes de I 
podem fazer o sistema sair totalmente de controle. 
D: Está mais ligado as amplitudes do sistema ou seja, os valores máximos e 
mínimos que o seu sistema vai atingir antes de se estabilizar, este termo 
aparentemente é o responsável por garantir que o seu valor final não se distancie 
demais do set point o que pode ser muito importante em sistemas onde pequenas 
oscilações podem causar problemas grandes porem isso diminui a velocidade de 
amortecimento do sistema, então para casos onde grandes diferenças do set point 
sejam toleráveis este termo não deve ser utilizado. 
Porém ainda assim, com o conhecimento de estratégias mais avançada e para 
sistemas mais complexos são necessário métodos mais sofisticados. 
Conclui-se que é possível através do controle cascata uma maior estabilidade da 
malha e eliminando os efeitos de distúrbios. Já o preditor Smith ajustar os valores do 
controlador PID de forma satisfatória para estabilizar uma malha de controle. Que os 
seletores melhoraram o controle nas performances, sendo assim, importante proteger 
equipamentos de operações perigosas. No controlador override foi possível controlar 
ambas as variáveis de forma ótima com controladores PI. 
 
4. REFERÊNCIAS 
 
Process Control A Practical Approach, Myke King, Whitehouse Consulting, Isle of 
Wight, UK. 
 
Process Dynamics and Control, Seborg, Edgar, Mellichamp, WILEY 
 
<http://rafaelviniciuss.blogspot.com/2011/05/controlado-pid-pid-controler.html> 
Acesso em 1 de julho de 2018. 
 
<https://ead.ifba.edu.br/file.php/11/Mecatronica_Atual_-
_Tipos_de_Malha_de_Controle_-_Anderson_Beltrame.pdf> Acesso em 1 de julho de 
2018.