A construção de um analisador virtual é sustentada basicamente por três pilares: o modelo, as variáveis que integram o modelo e a estratégia de correção/atualização do modelo. Os modelos matemáticos são classificados quanto ao nível de conhecimento do processo contido nele, indo de modelos complexos baseados em relações fundamentais e leis físico-químicas, denominados white-box, até modelos obtidos através de técnicas de análise multivariável, como técnicas de regressão multiváriavel e redes neurais, referenciados como black box. O presente trabalho objetiva uma análise de dois dos pilares: os modelos, focando em modelos obtidos através das técnicas de redução de dimensionalidade do tipo PLS, e metodologias de seleção de variáveis para a construção dessa classe de modelos. Primeiramente é realizada uma revisão das principais variantes lineares e não lineares da metodologia PLS, compreendendo desde o seu desenvolvimento até a sua combinação com redes neurais. Posteriormente são apresentadas algumas das técnicas popularmente utilizadas para a seleção de variáveis em modelos do tipo black-box, técnicas de validação cruzada e técnicas de seleção de dados para calibração e validação de modelos. São propostas novas abordagens para os procedimentos de seleção de variáveis, originadas da combinação das técnicas de seleção de dados com duas metodologias de seleção de variáveis. Os resultados produzidos por essas novas abordagens são comparados com o método clássico através de casos lineares e não lineares. A viabilidade das técnicas analisadas e desenvolvidas é verificada através da aplicação das mesmas no desenvolvimento de um analisador virtual para uma coluna de destilação simulada através do simulador dinâmico Aspen Dynamics®. Por fim são apresentadas as etapas e desafios da implementação de um analisador virtual baseados em técnicas PLS em uma Torre Depropanizadora de uma central de matérias primas de um pólo petroquímico. / The construction of a virtual analyzer is sustained basically by three pillars: the model, the variables that integrate the model and the updating strategy of the model. The mathematical models are classified with relationship at the level of the process knowledge within it, going from complex models, based on fundamental relationships and physical-chemistries laws, called white-box, until models obtained through multivariable analysis techniques, as multiple linear regression and neural networks, also called as black box. The focus of the present work is the analysis of two of the pillars: the models, specially the ones obtained by dimension reduction techniques, like PLS, and methodologies used in the development of this class of models. Initially, a revision of the main linear and non linear variants of the PLS methodology is done, embracing since its development to its combination with neural networks. Later on, some popularly variables selection techniques for black-box models are explained, as well as some cross validation techniques and strategies for data selection for calibration and validation of models. New approaches for variables selection procedures are proposed, originated by the combination of data selection strategies and two variables selection techniques. The results produced by those new approaches are compared with the classic method through linear and non linear case studies. The viability of the analyzed and developed techniques is verified through the application of the same ones in the development of a virtual analyzer for a distillation column, simulated by the dynamic simulator Aspen Dynamics®. The steps and challenges faced in the implementation of a virtual analyzer based on PLS technical for a Depropanizer Unit are finally presented.

Na literatura há vários trabalhos elucidando a importância de ferramentas para auditar malhas de controle. Na indústria, o interesse por esse tipo de software é crescente, devido ao benefício trazido: garantir o exato desempenho para cada controlador significa atingir pontos de operação mais lucrativos. Todavia, as metodologias disponíveis na literatura e nas ferramentas comerciais não provêm medidas conclusivas das características da malha. Conseqüentemente, a análise muitas vezes é confusa e difícil, acarretando um diagnóstico difícil. Reduzir a distância entre a auditoria e o diagnóstico, propondo novas métricas para ajudar o engenheiro no gerenciamento de malhas é o foco central deste trabalho. A presente tese é segmentada em duas partes: auditoria e diagnóstico, dentro das quais se inserem as principais contribuições deste trabalho. A primeira contribuição deste trabalho é a proposição de uma metodologia para decompor o impacto da velocidade do controlador, tempo morto e ruído branco sobre a variância total da malha, auxiliando o engenheiro de processos a tomar uma ação: trocar os parâmetros de ajuste, aumentar a ordem do controlador, substituir o medidor, reduzir o tempo morto, entre outros. O método proposto requer apenas dados de operação normal e o tempo morto da malha, não sendo necessários testes intrusivos, sendo possível a aplicação industrial. O conjunto de métricas propostas foi aplicado em três casos de estudo, fornecendo resultados promissores. Dentro do campo de auditoria, se insere a segunda contribuição: a proposição de uma metodologia para estimação de parâmetros conclusivos (ou determinísticos) para avaliação da performance e robustez de controladores (Máxima Sensibilidade, razão entre o tempo de subida de malha aberta e fechada, razão entre o tempo de assentamento de malha aberta e fechada, entre outros), baseado em índices estocásticos (i.e. métricas que podem ser computadas em tempo real, sem testes intrusivos) e parâmetros da malha (tempo morto, constante de tempo). O modelo de inferência para desempenho e robustez, chamado PRIM, é proposto. Este modelo fornece uma clara indicação do real desempenho e robustez da malha, facilitando a análise e tornando o diagnóstico direto. Além disso, visando elucidar a vantagem dos índices determinísticos sobre os estocásticos, ambos serão aplicados a um conjunto de casos de estudo. A última contribuição no campo de auditoria está na estimação do potencial impacto econômico de cada malha, como ferramenta para hierarquizar sua manutenção. Considerando que uma típica planta química possui centenas ou milhares de malhas e que a maioria delas possui significativo potencial de melhora, a priorização da manutenção é essencial. O impacto econômico é baseado no conceito de Matriz de Variabilidade (VM), que é uma matriz que mostra o impacto da melhora da performance de um controlador sobre a variabilidade de toda a planta. A segunda parte deste trabalho aborda o diagnóstico de algumas avarias comuns em controladores. A primeira metodologia visa quantificar a banda de agarramento em válvulas de controle, que apresentam este fenômeno, através de um modelo de inferência chamado SIM. A metodologia proposta requer apenas dados de operação normal do controlador e planta. A contribuição final deste trabalho é um método simples para avaliação do modelo em controladores preditivos MPCs, baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). Esta análise é bastante útil para indicar os canais que possuem modelo pobre em relação à planta. O trabalho finaliza com as conclusões finais e os trabalhos futuros relativos a esta tese. / Many works available in the literature support the importance of control loop performance assessment (CLPA) tools. Industrially, there is an increasing interest in this area and the reason is trivial: ensuring the exact performance for each loop means allowing it to operate in a high profitable operating point. However, the available methodologies in commercial tools and literature do not provide clear and conclusive metrics of the actual loop performance. Consequently, the diagnostics is not easy, making the analysis sometimes difficult and confusing. The aim of this thesis is to reduce the gap between assessment and diagnostics by proposing a set of metrics to help the engineer in control loop performance management. The thesis is divided into two sections: Assessment and Diagnostic. The first contribution of this work is the proposition of a new methodology to decompose the impact of control loop performance, time delay, and white noise in the total control loop variance, helping the engineer to diagnose the loop performance problem and take the right action to achieve the desired product variability (by changing tuning parameters, changing controller type, replacing instrument, or changing the process, among others). The proposed method does not require any invasive tests, only control loop routine operating data and process time delay, allowing the industrial application of the proposed indices in real time. The methodology was applied in three case studies, providing very good results. The second contribution is propose a methodology to estimate conclusive indices (also called deterministic indices) to evaluate loop performance and robustness (maximal sensitivity, ratio between open and closed loop rise time, settling time, among others), based on stochastic indices (i.e. indices that can be computed using only normal operating data) and process parameters (time delay and time constant). A performance and robustness inferential model (PRIM) for loop assessment will be shown. The PRIM provides a clear picture of loop performance and robustness, making the analysis easier and the diagnostics straightforward. Moreover, this section highlights the limitation and drawbacks of stochastic metrics for CLPA. The last contribution of the Assessment section proposes a method to prioritize loop maintenance, based on the economic impact of each loop. Assuming that a typical process plant has hundreds or thousands of loops and most of them have significant impact over loop variability, prioritizing loop maintenance is essential. The economic impact is based on the concept of Variability Matrix (VM), which is an array that shows the impact of performance improvement of a given loop on the whole plant. The second section of this work is the Diagnostics of some controller problems. The first methodology aims to quantify the stickband in a sticky valve, using only normal operating data of controller output and process variable. An analogous inference model, called Stiction Inference Model (SIM), is proposed to estimate the stickband. In the final contribution, it is proposed a simple method to evaluate the Model Plant Mismatch (MPM) based on Independent Component Analysis (ICA). This analysis is very useful to point out the poor channels models in Model Predictive Controllers. The work ends with concluding remarks and further work.

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um protótipo para o controle em malha fechada da temperatura e estequiometria de um secador vertical cerâmico alimentado a gás natural, instalado na linha de produção de revestimentos cerâmicos da empresa Eliane Revestimentos Cerâmicos - Unidade II, em Cocal do Sul - SC. É apresentada a fundamentação teórica da combustão e os dados experimentais do comportamento do protótipo aplicado no secador, com o objetivo de reduzir a emissão de poluentes e aumentar a eficiência de queima do gás natural, tendo como conseqüência a diminuição do consumo do mesmo. Foi aproveitada a estrutura do secador referente à instrumentação e aos mecanismos de combustão. Sendo concluído o sensoriamento, com a adição do sensor de oxigênio em um tubo fixado ao queimador. A interface de potência do protótipo foi realizada com a inclusão do inversor de freqüência para o controle da rotação do ventilador de combustão. Com a conclusão da implementação da instrumentação, e interfaces de potência do protótipo, foi inserido o sistema de supervisão desenvolvido com a ferramenta Delphi no computador industrial do secador, o qual contém as telas referentes às monitorações dos sensores e parametrização do controlador Com o estudo do comportamento do processo em questão, foi obtido o modelo matemático através da análise dos dados experimentais do secador. A partir deste, desenvolveu-se o projeto e a estratégia de controle, bem como, o algoritmo de controle. O modelo teórico do sistema de controle foi implementado em um microcontrolador. Realizaram-se simulações do modelo teórico de controle para validar o mesmo referente à estabilidade, tanto na temperatura, quando na estequiometria. Após a validação do controle pelas simulações realizadas, foi implementado no secador o protótipo. Ao longo de um período pré-determinado foi analisado o comportamento do secador com o protótipo, visando comparar com o sistema original os ganhos obtidos vinculados a etapa de secagem como: aumento da qualidade final das peças cerâmicas e redução do consumo de gás natural. Conclui-se, que o trabalho atingiu as metas propostas, pois a validação do controle desenvolvido foi comprovada através da verificação da estabilidade da temperatura e estequiometria, aumento da qualidade final das peças cerâmicas e redução dos níveis de emissão de poluentes comparados ao sistema original do secador. / This work describes the development of a prototype for the closed loop control of temperature and composition of a vertical ceramic dryer fueled with natural gas, installed on the production line of Coating Ceramics Tiles Eliane Company - Unit II in Cocal do Sul - SC. It presented the theoretical foundation of combustion and experimental data of the behavior of the prototype used in the dryer, with the objective of reducing the emission of pollutants and increase the efficiency of burning natural gas, and consequently the decrease in consumption of it. It used the structure of the hair on the instrumentation and the mechanisms of combustion. Since the sensing completed with the addition of the oxygen sensor in a tube attached to the burner. The interface power prototype was made with the inclusion of the frequency inverter to control the rotation of the combustion fan. With the completion of the implementation of instrumentation, interfaces and power of the prototype, inserted the supervisory system tool developed with Delphi in the dryer industrial computer, which contains the paintings concerning monitoring of sensors and controller parameterisation. With the study of the behavior of the process in question, was carried out a mathematical model by analyzing the experimental data of the dryer. From this, it was developed the design and control strategy, and the algorithm of control. The theoretical model of the control system was implemented in a microcontroller. There were simulations of the theoretical model of control to validate the same on the stability, both in temperature, when in stoichiometry. After the validation of control by the simulations carried out, has been implemented in the prototype dryer. Over a pre-determined period has been analyzed the behavior of the dryer with the prototype, to compare with the original gains tied to the stage of drying as: increasing the quality of the final ceramic goods and reduce consumption of natural gas. It was concluded that the work has reached the goals, because the validation of the developed control was confirmed by checking the stability of temperature and stoichiometry, increase the quality of the final pieces of ceramics and reducing emission levels of pollutants compared to the original system dryer.

A retroalimentação de controladores preditivos que utilizam modelos em espaço de estado pode ser realizada de duas formas: (a) correção por bias, em que as saídas preditas são corrigidas adicionando-se um valor proporcional a discrepância encontrada entre o valor medido atual e sua respectiva predição e por (b) retroalimentação dos estados, onde se determinam as condições iniciais através da estimação dos estados, e a partir de uma melhor condição inicial se realizam as predições futuras usadas no cálculo das ações de controle. Nesta dissertação estas duas abordagens são comparadas utilizando a Planta Laboratorial de Seis Tanques Esféricos. As técnicas de Filtro de Kalman Estendido (EKF) e Filtro de Kalman Estendido com Restrições (CEKF) foram empregadas para estimar os estados não medidos. Inicialmente foram feitos testes off-line destes algoritmos de estimação. Para estes testes são utilizados uma série de dados da planta laboratorial do estudo de caso, na qual são estudadas as influências de diversos fatores de ajuste que determinam a qualidade final de estimação. Estes ajustes serviram de base para a aplicação destes algoritmos em tempo real, quando então, estimadores de estados estão associados ao sistema de controle do processo baseado em um algoritmo de controle preditivo. Após se ter certificado a qualidade das estimações de estado, partiu-se para sua utilização como uma alternativa de retroalimentação de controladores preditivos. Estes resultados foram comparados com os obtidos através da correção simples por bias. Os resultados experimentais apontam para uma marginal piora devido à retroalimentação por estimadores de estados frente à correção por bias, pelo menos para o caso do controlador preditivo linear utilizado na comparação. Entretanto, espera-se que resultados melhores sejam obtidos no caso de modelos preditivos não-lineares, uma vez que nestes casos o modelo é bem mais sensível à qualidade da condição inicial. / The feedback of controllers that use predictive models in state space can be accomplished in two ways: (a) bias correction, where the predicted outputs are corrected by adding a value proportional to the discrepancy found between the current measurement and its respective prediction; and by (b) state feedback, which establishes the initial conditions through the states estimation, and from a better initial condition are carried out the future predictions used in the calculation of control. In this thesis these two approaches are compared using a Laboratorial Plant of Six Spherical Tanks. The techniques of Extended Kalman Filter (EKF) and Constraint Extended Kalman Filter (CEKF) were used to estimate the unmeasured states. Initially, tests were carried out off-line for theses estimation algorithms. For such testing are used a dataset of the plant in case study, in which are studied the influences of several adjustment factors that they determine the final quality of estimation. These adjustments were used of base for the application of these algorithms in real time, when then state estimators are associated with the system of process control based on a predictive control algorithm. After having ascertained the quality of the state estimates, begins its use as an alternative for feedback of predictive controllers. These results were compared with those obtained by the simple correction of bias. The experimental results show a marginal worsening due to feedback from state estimated compared with bias correction, at least for the case of linear predictive controller used in the comparison. However, one expects that better results will be obtained in the case of non-linear predictive models, since in these cases the model is much more sensitive to the quality of the initial condition.

Esta tese apresenta uma sistemática para seleção de variáveis de processo e determinação da condição ótima de operação em processos contínuos multivariados e em múltiplos estágios. O método proposto é composto por seis etapas. Um pré-tratamento nos dados é realizado após a identificação das variáveis de processo e do estabelecimento dos estágios de produção, onde são descartadas observações com valores espúrios e dados remanescentes são padronizados. Em seguida, cada estágio é modelado através de uma regressão Partial Least Squares (PLS) que associa a variável dependente daquele estágio às variáveis independentes de todos os estágios anteriores. A posterior seleção de variáveis independentes apoia-se nos coeficientes da regressão PLS; a cada interação, a variável com menor coeficiente de regressão é removida e um novo modelo PLS é gerado. O erro de predição é então avaliado e uma nova eliminação é promovida até que o número de variáveis remanescentes seja igual ao número de variáveis latentes (condição limite para geração de novos modelos PLS). O conjunto com menor erro determina as variáveis de processo mais relevantes para cada modelo. O conjunto de modelos PLS constituído pelas variáveis selecionadas é então integrado a uma programação quadrática para definição das condições de operação que minimizem o desvio entre os valores preditos e nominais das variáveis de resposta. A sistemática proposta foi validada através de dois exemplos numéricos. O primeiro utilizou dados de uma empresa do setor avícola, enquanto que o segundo apoiou-se em dados simulados. / This dissertation proposes a novel approach for process variable selection and determination of the optimal operating condition in multiple stages, multivariate continuous processes. The proposed framework relies on six steps. First, a pre-treatment of the data is carried out followed by the definition of production stages and removal of outliers. Next, each stage is modeled by a Partial Least Squares regression (PLS) which associates the dependent variable of each stage to all independent variables from previous stages. Independent variables are then iteratively selected based on PLS regression coefficients as follows: the variable with the lowest regression coefficient is removed and a new PLS model is generated. The prediction error is then evaluated and a new elimination is promoted until the number of remaining variables is equal to the number of latent variables (boundary condition for the generation of new PLS models). The subset of independent variables yielding the lowest predictive in each PLS model error is chosen. The set of PLS models consisting of the selected variables is then integrated to a quadratic programming aimed at defining the optimal operating conditions that minimize the deviation between the predicted and nominal values of response variables. The proposed approach was validated through two numerical examples. The first was applied to data from a poultry company, while the second used simulated data.

As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.

Alguns conceitos de biorrefinarias estão baseados em processos termoquímicos, sendo a pirólise rápida um dos mais promissores desses processos. Os produtos da pirólise rápida são: o bio-óleo, gases combustíveis e carvão, sendo a distribuição típica de 50:30:20 em base mássica. O bio-óleo é o principal produto, e pode ser diretamente usado como combustível, ou pós-processados para a obtenção de químicos de maior valor agregado. O aquecimento com micro-ondas, amplamente empregado na química verde, começa a ser estudado como uma alternativa de aquecimento. Entretanto os rendimentos alcançados em bio-óleo são inferiores aos obtidos pela pirólise rápida convencional, devido essencialmente às suas baixas taxas de aquecimento. Para resolver esse problema esta tese está propondo a utilização de absorvedores de micro-ondas para auxiliar no processo de aquecimento, e também permitir a alimentação semi-contínua e contínua de biomassa ao processo. O uso de leito fluidizado e catalisadores pode ser integrado a esse conceito. As condições de pirólise-rápida são alcançadas devido ao aumento da taxa de aquecimento da biomassa, que passa a ser aquecida de forma híbrida pelo mecanismo de condução de calor através das partículas de absorvedores de micro-ondas aquecidos, e diretamente através do aquecimento dielétrico por micro-ondas. O aumento das taxas de aquecimento resulta em maiores velocidades de reação, possibilitando um aumento de rendimento em bio-óleo. Esse conceito foi testado experimentalmente em uma unidade em escala de bancada para o processamento de biomassas residuais e microalgas, usando carbeto de silício (SiC) como absorvedor de micro-ondas. Foram verificadas elevadas taxas de aquecimento, sendo a biomassa aquecida e os voláteis removidos do reator quase instantaneamente. Foram obtidos 65% e 64% em rendimentos de bio-óleo para a serragem de madeira e farelo de sabugo de milho, respectivamente. O mesmo sistema foi utilizado para testar a pirólise rápida catalítica. Microalgas foram processadas com e sem a presença de HZSM-5. Rendimentos de 57% e 59% em bio-óleo foram alcançados para Chlorella sp. e Nannochloropsis, respectivamente. Verificaram-se maiores rendimentos comparados com a literatura. Esses resultados indicam que o conceito de pirólise rápida com aquecimento por micro-ondas é tecnicamente viável, necessitando de estudos complementares para evidenciar a sua viabilidade econômica. / Some concepts of biorefineries are based on thermochemical processes and fast pyrolysis is one of the most promising of these processes. The fast pyrolysis products are biooil, fuel gas and char, with typical distribution of 50:30:20 in weight basis. The bio-oil is the main product, and it can be directly used as fuel, or post-processed in order to obtain higher value added chemicals. The microwave heating, widely used in green chemistry, begins to be studied as an alternative heating. However the yields achieved in bio-oil are lower than those obtained by the conventional fast pyrolysis, mainly due to its low heating rates. To solve this problem this thesis is proposing the use of microwave absorbers to improve the heating process, and that also allow semi-continuous and continuous feeding of biomass to the process. The use of fluidized bed and catalysts can be integrated into this concept. The fast pyrolysis conditions are achieved due to increased heating rate of biomass, which becomes heated in a hybrid way by heat conduction mechanism from heated microwave absorbers, and directly through the dielectric heating from microwaves. The increase in heating rates results in higher reaction rates, allowing higher yields of bio-oil. This concept has been experimentally tested in a bench scale unit for processing waste biomass and microalgae using silicon carbide (SiC) as a microwave absorber. High heating rates were observed, the heated biomass and the volatiles were removed from the reactor almost instantaneously. A maximum bio-oil yield of 65% and 64% was obtained for wood sawdust and corn stover, respectively. The same system was used to test the catalytic fast pyrolysis. Microalgae were processed with and without the presence of HZSM-5. Yields of 57% and 59% of bio-oil were achieved for Chlorella sp. and Nannochloropsis, respectively. Higher yields of bio-oil were observed compared to the literature. These results suggest that the concept of fast microwave-assisted pyrolysis is technically feasible, requiring further studies to demonstrate its economic viability.

Na literatura há vários trabalhos elucidando a importância de ferramentas para auditar malhas de controle. Na indústria, o interesse por esse tipo de software é crescente, devido ao benefício trazido: garantir o exato desempenho para cada controlador significa atingir pontos de operação mais lucrativos. Todavia, as metodologias disponíveis na literatura e nas ferramentas comerciais não provêm medidas conclusivas das características da malha. Conseqüentemente, a análise muitas vezes é confusa e difícil, acarretando um diagnóstico difícil. Reduzir a distância entre a auditoria e o diagnóstico, propondo novas métricas para ajudar o engenheiro no gerenciamento de malhas é o foco central deste trabalho. A presente tese é segmentada em duas partes: auditoria e diagnóstico, dentro das quais se inserem as principais contribuições deste trabalho. A primeira contribuição deste trabalho é a proposição de uma metodologia para decompor o impacto da velocidade do controlador, tempo morto e ruído branco sobre a variância total da malha, auxiliando o engenheiro de processos a tomar uma ação: trocar os parâmetros de ajuste, aumentar a ordem do controlador, substituir o medidor, reduzir o tempo morto, entre outros. O método proposto requer apenas dados de operação normal e o tempo morto da malha, não sendo necessários testes intrusivos, sendo possível a aplicação industrial. O conjunto de métricas propostas foi aplicado em três casos de estudo, fornecendo resultados promissores. Dentro do campo de auditoria, se insere a segunda contribuição: a proposição de uma metodologia para estimação de parâmetros conclusivos (ou determinísticos) para avaliação da performance e robustez de controladores (Máxima Sensibilidade, razão entre o tempo de subida de malha aberta e fechada, razão entre o tempo de assentamento de malha aberta e fechada, entre outros), baseado em índices estocásticos (i.e. métricas que podem ser computadas em tempo real, sem testes intrusivos) e parâmetros da malha (tempo morto, constante de tempo). O modelo de inferência para desempenho e robustez, chamado PRIM, é proposto. Este modelo fornece uma clara indicação do real desempenho e robustez da malha, facilitando a análise e tornando o diagnóstico direto. Além disso, visando elucidar a vantagem dos índices determinísticos sobre os estocásticos, ambos serão aplicados a um conjunto de casos de estudo. A última contribuição no campo de auditoria está na estimação do potencial impacto econômico de cada malha, como ferramenta para hierarquizar sua manutenção. Considerando que uma típica planta química possui centenas ou milhares de malhas e que a maioria delas possui significativo potencial de melhora, a priorização da manutenção é essencial. O impacto econômico é baseado no conceito de Matriz de Variabilidade (VM), que é uma matriz que mostra o impacto da melhora da performance de um controlador sobre a variabilidade de toda a planta. A segunda parte deste trabalho aborda o diagnóstico de algumas avarias comuns em controladores. A primeira metodologia visa quantificar a banda de agarramento em válvulas de controle, que apresentam este fenômeno, através de um modelo de inferência chamado SIM. A metodologia proposta requer apenas dados de operação normal do controlador e planta. A contribuição final deste trabalho é um método simples para avaliação do modelo em controladores preditivos MPCs, baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). Esta análise é bastante útil para indicar os canais que possuem modelo pobre em relação à planta. O trabalho finaliza com as conclusões finais e os trabalhos futuros relativos a esta tese. / Many works available in the literature support the importance of control loop performance assessment (CLPA) tools. Industrially, there is an increasing interest in this area and the reason is trivial: ensuring the exact performance for each loop means allowing it to operate in a high profitable operating point. However, the available methodologies in commercial tools and literature do not provide clear and conclusive metrics of the actual loop performance. Consequently, the diagnostics is not easy, making the analysis sometimes difficult and confusing. The aim of this thesis is to reduce the gap between assessment and diagnostics by proposing a set of metrics to help the engineer in control loop performance management. The thesis is divided into two sections: Assessment and Diagnostic. The first contribution of this work is the proposition of a new methodology to decompose the impact of control loop performance, time delay, and white noise in the total control loop variance, helping the engineer to diagnose the loop performance problem and take the right action to achieve the desired product variability (by changing tuning parameters, changing controller type, replacing instrument, or changing the process, among others). The proposed method does not require any invasive tests, only control loop routine operating data and process time delay, allowing the industrial application of the proposed indices in real time. The methodology was applied in three case studies, providing very good results. The second contribution is propose a methodology to estimate conclusive indices (also called deterministic indices) to evaluate loop performance and robustness (maximal sensitivity, ratio between open and closed loop rise time, settling time, among others), based on stochastic indices (i.e. indices that can be computed using only normal operating data) and process parameters (time delay and time constant). A performance and robustness inferential model (PRIM) for loop assessment will be shown. The PRIM provides a clear picture of loop performance and robustness, making the analysis easier and the diagnostics straightforward. Moreover, this section highlights the limitation and drawbacks of stochastic metrics for CLPA. The last contribution of the Assessment section proposes a method to prioritize loop maintenance, based on the economic impact of each loop. Assuming that a typical process plant has hundreds or thousands of loops and most of them have significant impact over loop variability, prioritizing loop maintenance is essential. The economic impact is based on the concept of Variability Matrix (VM), which is an array that shows the impact of performance improvement of a given loop on the whole plant. The second section of this work is the Diagnostics of some controller problems. The first methodology aims to quantify the stickband in a sticky valve, using only normal operating data of controller output and process variable. An analogous inference model, called Stiction Inference Model (SIM), is proposed to estimate the stickband. In the final contribution, it is proposed a simple method to evaluate the Model Plant Mismatch (MPM) based on Independent Component Analysis (ICA). This analysis is very useful to point out the poor channels models in Model Predictive Controllers. The work ends with concluding remarks and further work.

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um protótipo para o controle em malha fechada da temperatura e estequiometria de um secador vertical cerâmico alimentado a gás natural, instalado na linha de produção de revestimentos cerâmicos da empresa Eliane Revestimentos Cerâmicos - Unidade II, em Cocal do Sul - SC. É apresentada a fundamentação teórica da combustão e os dados experimentais do comportamento do protótipo aplicado no secador, com o objetivo de reduzir a emissão de poluentes e aumentar a eficiência de queima do gás natural, tendo como conseqüência a diminuição do consumo do mesmo. Foi aproveitada a estrutura do secador referente à instrumentação e aos mecanismos de combustão. Sendo concluído o sensoriamento, com a adição do sensor de oxigênio em um tubo fixado ao queimador. A interface de potência do protótipo foi realizada com a inclusão do inversor de freqüência para o controle da rotação do ventilador de combustão. Com a conclusão da implementação da instrumentação, e interfaces de potência do protótipo, foi inserido o sistema de supervisão desenvolvido com a ferramenta Delphi no computador industrial do secador, o qual contém as telas referentes às monitorações dos sensores e parametrização do controlador Com o estudo do comportamento do processo em questão, foi obtido o modelo matemático através da análise dos dados experimentais do secador. A partir deste, desenvolveu-se o projeto e a estratégia de controle, bem como, o algoritmo de controle. O modelo teórico do sistema de controle foi implementado em um microcontrolador. Realizaram-se simulações do modelo teórico de controle para validar o mesmo referente à estabilidade, tanto na temperatura, quando na estequiometria. Após a validação do controle pelas simulações realizadas, foi implementado no secador o protótipo. Ao longo de um período pré-determinado foi analisado o comportamento do secador com o protótipo, visando comparar com o sistema original os ganhos obtidos vinculados a etapa de secagem como: aumento da qualidade final das peças cerâmicas e redução do consumo de gás natural. Conclui-se, que o trabalho atingiu as metas propostas, pois a validação do controle desenvolvido foi comprovada através da verificação da estabilidade da temperatura e estequiometria, aumento da qualidade final das peças cerâmicas e redução dos níveis de emissão de poluentes comparados ao sistema original do secador. / This work describes the development of a prototype for the closed loop control of temperature and composition of a vertical ceramic dryer fueled with natural gas, installed on the production line of Coating Ceramics Tiles Eliane Company - Unit II in Cocal do Sul - SC. It presented the theoretical foundation of combustion and experimental data of the behavior of the prototype used in the dryer, with the objective of reducing the emission of pollutants and increase the efficiency of burning natural gas, and consequently the decrease in consumption of it. It used the structure of the hair on the instrumentation and the mechanisms of combustion. Since the sensing completed with the addition of the oxygen sensor in a tube attached to the burner. The interface power prototype was made with the inclusion of the frequency inverter to control the rotation of the combustion fan. With the completion of the implementation of instrumentation, interfaces and power of the prototype, inserted the supervisory system tool developed with Delphi in the dryer industrial computer, which contains the paintings concerning monitoring of sensors and controller parameterisation. With the study of the behavior of the process in question, was carried out a mathematical model by analyzing the experimental data of the dryer. From this, it was developed the design and control strategy, and the algorithm of control. The theoretical model of the control system was implemented in a microcontroller. There were simulations of the theoretical model of control to validate the same on the stability, both in temperature, when in stoichiometry. After the validation of control by the simulations carried out, has been implemented in the prototype dryer. Over a pre-determined period has been analyzed the behavior of the dryer with the prototype, to compare with the original gains tied to the stage of drying as: increasing the quality of the final ceramic goods and reduce consumption of natural gas. It was concluded that the work has reached the goals, because the validation of the developed control was confirmed by checking the stability of temperature and stoichiometry, increase the quality of the final pieces of ceramics and reducing emission levels of pollutants compared to the original system dryer.

A retroalimentação de controladores preditivos que utilizam modelos em espaço de estado pode ser realizada de duas formas: (a) correção por bias, em que as saídas preditas são corrigidas adicionando-se um valor proporcional a discrepância encontrada entre o valor medido atual e sua respectiva predição e por (b) retroalimentação dos estados, onde se determinam as condições iniciais através da estimação dos estados, e a partir de uma melhor condição inicial se realizam as predições futuras usadas no cálculo das ações de controle. Nesta dissertação estas duas abordagens são comparadas utilizando a Planta Laboratorial de Seis Tanques Esféricos. As técnicas de Filtro de Kalman Estendido (EKF) e Filtro de Kalman Estendido com Restrições (CEKF) foram empregadas para estimar os estados não medidos. Inicialmente foram feitos testes off-line destes algoritmos de estimação. Para estes testes são utilizados uma série de dados da planta laboratorial do estudo de caso, na qual são estudadas as influências de diversos fatores de ajuste que determinam a qualidade final de estimação. Estes ajustes serviram de base para a aplicação destes algoritmos em tempo real, quando então, estimadores de estados estão associados ao sistema de controle do processo baseado em um algoritmo de controle preditivo. Após se ter certificado a qualidade das estimações de estado, partiu-se para sua utilização como uma alternativa de retroalimentação de controladores preditivos. Estes resultados foram comparados com os obtidos através da correção simples por bias. Os resultados experimentais apontam para uma marginal piora devido à retroalimentação por estimadores de estados frente à correção por bias, pelo menos para o caso do controlador preditivo linear utilizado na comparação. Entretanto, espera-se que resultados melhores sejam obtidos no caso de modelos preditivos não-lineares, uma vez que nestes casos o modelo é bem mais sensível à qualidade da condição inicial. / The feedback of controllers that use predictive models in state space can be accomplished in two ways: (a) bias correction, where the predicted outputs are corrected by adding a value proportional to the discrepancy found between the current measurement and its respective prediction; and by (b) state feedback, which establishes the initial conditions through the states estimation, and from a better initial condition are carried out the future predictions used in the calculation of control. In this thesis these two approaches are compared using a Laboratorial Plant of Six Spherical Tanks. The techniques of Extended Kalman Filter (EKF) and Constraint Extended Kalman Filter (CEKF) were used to estimate the unmeasured states. Initially, tests were carried out off-line for theses estimation algorithms. For such testing are used a dataset of the plant in case study, in which are studied the influences of several adjustment factors that they determine the final quality of estimation. These adjustments were used of base for the application of these algorithms in real time, when then state estimators are associated with the system of process control based on a predictive control algorithm. After having ascertained the quality of the state estimates, begins its use as an alternative for feedback of predictive controllers. These results were compared with those obtained by the simple correction of bias. The experimental results show a marginal worsening due to feedback from state estimated compared with bias correction, at least for the case of linear predictive controller used in the comparison. However, one expects that better results will be obtained in the case of non-linear predictive models, since in these cases the model is much more sensitive to the quality of the initial condition.