Aplicação de técnicas de identificação e controle fracionários à indústria petroquímica
Resumo
Resumo : A indústria petroquímica responde por uma grande porcentagem do fornecimento de fontes de energia e matéria-prima para outros processos industriais no mundo moderno. A engenharia de processamento consiste, entre outras atividades, da busca novas técnicas (algoritmos) de controle, visando à operação do processo e de equipamentos de maneira mais eficiente. Estas técnicas buscam anular o efeito de possíveis distúrbios presentes nas variáveis operacionais, para se fazer a transição de estados estacionários, a partir de mudanças de set-point, de modo mais seguro e eficiente, satisfazendo ainda a legislação ambiental. Desta forma, novas técnicas de controle com aplicabilidade e resultados promissores para a indústria petroquímica são extremamente bem vindas. Neste trabalho, aplicou-se a técnica de identificação e controle fracionário a dois sistemas comuns na indústria petroquímica, sendo o primeiro sistema um forno e o segundo sistema um bioreator. A partir de dados experimentais obtidos na literatura prpocedeu-se a identificação fracionária utilizando três estratégias propostas, sendo: i) a solução de sistemas não-lineares de equações algébricas resultantes da derivação da função objetivo de estimação de parâmetros em relação aos parâmetros a serem estimados; ii) a solução de um problema de otimização determinística não-linear multivariável; iii) a solução de um problema de otimização heurística não-linear multivariável. A segunda estratégia se mostrou mais eficiente, levando à obtenção de coeficientes de correlação de 0,999 para ambos os sistemas. Além disso, esta estratégia levou à obtenção de modelos matemáticos que satisfizeram também outros testes estatísticos de qualidade de ajuste. Em uma segunda etapa, o modelo fracionário identificado foi utilizado em simulações de controle fracionário, sendo utilizados 4 tipos de controladores: P, PD, PI e PID todos de ordem fracionária. Foram conduzidas simulações com o intuito de avaliar a influência de cada parâmetro, em situações de controle servo com degrau unitário no set-point, sendo que os controladores mantiveram o sistema estável e foram capazes de fazer a transição de maneira adequada, no entanto, algumas situações de offset e overshoot foram observadas. O desempenho das malhas de controle foi avaliado utilizando-se critérios ITAE e ISE, sendo os controladores PD e PI fracionários, os mais eficientes. Por fim, foi introduzido o conceito de controle por modelo interno (IMC) fracionário, sendo desdobrado em duas abordagens. Na primeira considerou-se o modelo interno como fracionário, enquanto que na segunda, o modelo do processo foi considerado perfeito fracionário. Ambos os sistemas identificados foram submetidos ao controle servo, sendo conduzidas simulações para avaliação da influência dos parâmetros do laço IMC proposto. Abstract : Petrochemical plants are responsible for providing most part of energy supply and raw materials for transformation industry. System engineering seeks, among other issues, for new control algorithms aimed at the ideal operation of both process plant and plant equipments in regulatory control problems by eliminating disturbances and also in servo control problems by doing fast transition between different set-points, in a safe and environmental friendly way. In this way, any new control algorithm which improves process performance is extremely welcome. In this work, fractional identification and control theory were applied to systems commonly present in petrochemical plants: an oven and a biochemical reactor. Experimental data reported in the literature were used for fractional identification through three different approaches: i) solving a nonlinear set of algebraic equations, obtained from de derivatives of the objective function with respect the parameters to be estimated; ii) solving a multivare nonlinear deterministic optimization problem; iii) solving a multivariable nonlinear heuristic optimization problem. The second approach proved to be the most efficient, leading to models with correlation coefficient of roughly 0.999. This approach also led to models that satisfied different statistical criteria when testing the good-of-fitness. In the second part of this study, the identified fractional model was used for fractional control simulations, being used four different types of controllers: P, PD, PI and PID all of fractional order. The simulations were aimed at the investigation of the influence of each controller parameter during a servo control problem with a unity step change in the set-point. All controllers were able to control the identified process and the transition was adequate according to ITAE and ISE criteria used for loop evaluation. Although some offset and overshoot were observed. It was observed that fractional PI and fractional PD controllers were the most efficient. Finally, the concept of fractional internal model control (IMC) was introduced. This concept was actually divided in two parts: in the first, a fractional internal model was considered and in the second, the process model was considered perfect. Both identified fractional models were used for servo IMC control and the simulations were used in order to analyze the IMC parameters.
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