Trabalho de conclusão de graduação
Controle preditivo adaptativo multivariável de processos químicos: uma investigação
Registro en:
FONSECA, Carlos Magno Molinaro. Controle preditivo adaptativo multivariável de processos químicos: uma investigação. 2017. 63 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2017.
Autor
Fonseca, Carlos Magno Molinaro
Institución
Resumen
Agência Nacional de Petróleo - Programa de Recursos Humanos O controle automático é essencial para o bom funcionamento das indústrias química e do petróleo. Um dos tipos mais utilizados de controlador, cuja disseminação se tornou possível com os avanços na capacidade de processamento computacional, é o controlador preditivo baseado em modelo, ou MPC. O MPC emprega um modelo matemático para fazer uma predição dos valores futuros do processo para um dado horizonte e realiza uma otimização para minimizar o erro entre esses valores e uma trajetória de referência, que leva o sistema até o setpoint desejado. Caso o processo a ser controlado tenha comportamento linear, o modelo interno utilizado no MPC também irá possuir essa característica. Tradicionalmente, por questão de simplicidade, mesmo para processos não lineares, o modelo interno
responsável pelas predições do MPC é linear, o que restringe sua atuação a faixas limitadas de operação. De modo a ampliar a atuação do MPC a faixas operacionais mais largas, pode-se utilizar modelos linearizados do processo a cada tempo de amostragem, gerando uma abordagem adaptativa. O presente trabalho adota essa abordagem em um contexto multivariável. O controle do reator químico benchmark com cinética de van de Vusse é usado para comparação entre o algoritmo adaptativo e aquele com modelo fixo. Mostra-se que, nas regiões com mudanças de ganho, o MPC adaptativo consegue controlar o processo, enquanto o MPC tradicional conduz a instabilidades.