Orientadores: Sandra Lucia da Cruz, João Alexandre F. R. Pereira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-23T13:37:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oisiovici_RoniaMarques_M.pdf: 4409740 bytes, checksum: 4164f154c242c905c105f8aac5858d50 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Os benefícios a serem ganhos com a automação de processos em batelada são muitos: aumento de produção, melhoria de qualidade, redução de custos e maior segurança operacional. A destilação em batelada, que está sendo largamente empregada na indústria, oferece grande flexibilidade de operação, porém o seu caráter não-linear e não-estacionário faz com que o controle e a automação se tomem um desafio. Os trabalhos experimentais sobre destilação em batelada são muito poucos, principalmente na área de controle. Além disso, os sistemas estudados apresentam comportamento ideal, não se encontrando nada na literatura a respeito de sistemas não-ideais. Considerando a carência de trabalhos práticos, o interesse pela automação de processos e a crescente importância da destilação em batelada, o presente trabalho estudou experimentalmente a operação de uma coluna de destilação em batelada em escala piloto controlada automaticamente por um microcomputador conectado "on-line" ao processo. A interface entre o micro e o processo foi feita através de uma placa conversora Analógica-Digital/Digital-Analógica (AD/DA). Foram desenvolvidas estratégias de controle para manter constante a composição do destilado (variável controlada) variando-se a razão de refluxo (variável manipulada). A primeira etapa do trabalho consistiu na elaboração de um programa simulador da coluna, com o qual foram testadas diferentes estratégias de controle. Três estratégias que se mostraram eficientes a nível de simulação foram, então, implementadas na prática. São elas: controle adaptativo auto-ajustável, controle por antecipação baseado no balanço de massa e controle proporcional baseado na simulação da coluna. Para implementar experimentalmente os algoritmos de controle, foi necessário considerar alguns aspectos não presentes a nível de simulação, tais como inferência da composição e presença de ruídos nos sinais.Devido ao alto custo e complexidade dos medidores de composição, desenvolveu-se um método para inferência da composição de sistemas binários não-ideais a partir da medida de temperatura. Um termopar foi conectado na base e outro no topo da coluna. Para diminuir o nível de ruído da temperatura lida pelo computador, foram feitos testes com alguns filtros digitais. As sub-rotinas de filtragem digital e inferência da composição foram inseridas no programa de aquisição de dados e controle. A cada período de amostragem, as saídas analógicas dos sensores de temperatura eram amplificadas, convertidas em sinais digitais, lidas e filtradas pelo computador. As temperaturas lidas eram utilizadas para inferência da composição da mistura no refervedor e do vapor no topo da coluna. A partir dos dados atuais e, a depender da estratégia de controle escolhida, dos dados passados, calculava-se a razão de refluxo necessária para manter a pureza do destilado no valor especificado.A razão de refluxo era, então, implementada através de uma válvula magnética controlada pelo computador. Os testes foram feitos com o sistema não-ideal etanol/água e com o sistema ideal etanol/l-propanol. Os três controladores apresentaram bom desempenho. Comparando-se os resultados obtidos com as três estratégias de controle, pode-se concluir que, para uma mesma precisão de controle, a diferença entre os tempos de batelada não é significativa. Porém, o perfil de razão de refluxo do controlador por antecipação é mais suave do que os perfis obtidos com os controladores adaptativo e proporcional. A influência do nível de ruído das medidas de temperatura sobre a inferência da composição depende das propriedades termodinâmicas da mistura a ser destilada. Para o sistema etanol/água na faixa X IND. EtOH > 0,60 , foram observadas grandes oscilações nos valores de composição pois, nesse caso, a precisão de + ou - 1°C não é suficiente para uma boa inferência.No entanto, para o binário etanol/l-propanol, essa precisão mostrou ser adequada para toda faixa de composição (O < ou = X IND. EtOHS < ou = 1,0) / Abstract: The benefits to be gained from automation of batch processes are many: increased production, improved product quality, lower costs and greater safety. Batch distillation, which has been widely used in industry, provides operating flexibility but its non-linear and unsteady behaviour makes control and automation a challenge. Experimental works on batch distillation are rare, mainly in control area, and they are limited to ideal systems. Works with non-ideal systems have not been found in literature. Considering the lack of practical works, the interest in process automation and the growing importance of batch distillation, the present work studied experimentally the operation of a pilot-scale batch distillation column controlled by a microcomputer connected on-line to the process. The interface between the computer and the process was achieved by an AD/DA converter. Control strategies were developed to keep the distillate purity (controlled variable) constant by varying the reflux ratio (manipulated variable). The first step was the development of a batch distillation column simulator to test different control strategies. Simulation results of three controllers were good, so they were implemented experimentally: a self-tuning regulator (STR), a feed forward controller (FC) based on mass balance and a proportional controller (PC) based on simulation results. Some issues which were not taken into account in the column simulation, such as inference of composition and presence of noise, had then to be considered. Because of the high cost and complexity of on-line analysers, a methodology was developed to infer compositions of non-ideal binary systems from temperature measurements. The top column and still temperatures were measured with thermocouples. In order to reduce the noise leveI, different digital filters were implemented and tested. At each sampling period, the computer sent a digital signal to select the top or bottom thermo couple channel. The analogue output signals of the temperature sensors were amplified, converted to digital signals, read and filtered by the computer. The temperature measurements were used to infer the top vapour composition and the still composition. The current data and, depending on the chosen control strategy, the past data were used to calculate the reflux ratio to keep the distillate purity at the set-point. The reflux ratio was then implemented with a magnetic valve controlled by the computer. Tests were carried out with the non-ideal system ethanol/water and with the ideal system ethanol/l-propanol. The three controllers have shown good performance. For the same control accuracy, the difference in batch time was negligible.The main difference was found to be in the reflux ratio profile. The FC's reflux ratio profiles were smoother than the ones obtained with the STR and with the Pc. The influence of the noise of temperature measurements on the inferred compositions depends on the thermodynamic properties of each system. For the ethanol/water system, a higher leveIof oscillationswas present when the top vapour composition was above 0.6 because the available precision of + or ¿ 1ºC was not good enough to infer accurate composition values. However, for the ethanol/l-propanol system, this precision has shown to be suitable for the full composition range / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

Orientadores: Sandra Lucia da Cruz, João Alexandre F. R. Pereira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-27T15:50:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oisiovici_RoniaMarques_D.pdf: 4098399 bytes, checksum: e53dcc32c80f82bc98dfe9a977ac5466 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Os processos em batelada são largamente empregados nas indústrias de Química Fina, produtos bioquímicos, polímeros e fármacos. As plantas em batelada tendem a crescer, já que esse tipo de configuração apresenta características que são desejáveis nas chamadas "plantas do futuro": flexibilidade operacional, resposta rápida às exigências do mercado, capacidade de processar produtos de alta pureza e alto valor agregado. A destilação em batelada, em particular, é a operação unitária mais freqüentemente utilizada nas plantas em batelada. Algumas dificuldades encontradas na sua automação são: fortes não-linearidades, desvios entre o modelo e o processo, ganhos variáveis no tempo, presença de ruídos nas medidas, analisadores de composição "on-line" complexos ou lentos, estimativa do estado do sistema dificil e cara em termos computacionais. O controle de colunas de destilação contínuas de alta pureza é um tópico bastante abordado na literatura. Porém, trabalhos sobre destilação em batelada de alta pureza são escassos e, normalmente, apenas simulações são apresentadas. Esse trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um sistema de controle por inferência para colunas de destilação em batelada de alta pureza robusto às dificuldades de automação encontradas na prática. O algoritmo de controle foi testado por simulação e, para confirmar a aplicabilidade do controlador desenvolvido, corridas experimentais foram realizadas numa coluna de destilação em batelada em escala piloto. Um Filtro de Kalman Estendido (FKE) para colunas de destilação em batelada foi desenvolvido para fornecer estimativas de composições instantâneas a partir de algumas medidas de temperatura. O FKE foi combinado a uma estratégia de controle baseada na estrutura GLC ("Globa1ly Linearizing Control"), resultando num sistema de controle por inferência que mantém constante a composição do produto de topo de colunas de destilação em batelada de alta pureza. O controlador GLC foi testado numa coluna de destilação em batelada em escala piloto com 29 pratos perfurados. As corridas experimentais foram realizadas com o sistema etanol/l-propanol. A interface entre o computador e o processo foi feita através de uma placa ADIDA. Termopares foram utilizados para medir temperaturas instantâneas em alguns estágios da coluna. A cada período de amostragem, o FKE fornece valores de composição instantâneos, utilizando os dados de temperatura lidos pelo computador. Com o objetivo de manter a pureza do produto de topo no valor especificado, o controlador GLC atualiza a razão de refluxo baseado nas estimativas mais recentes de composição. A razão de refluxo calculada é, então, implementada pelo computador que controla a posição e o tempo de abertura da válvula magnética de refluxo. O número de sensores e o intervalo de integração do modelo da coluna foram variáveis importantes no projeto do FKE. Convergência mais rápida e estimativas mais exatas foram obtidas aumentando-se o número de sensores e/ou reduzindo-se o intervalo de integração. No entanto, acima de um certo número de sensores, as melhorias na exatidão das estimativas são insignificantes. Nas corridas em malha fechada, a variável manipulada (razão de refluxo) apresentou um comportamento do tipo liga/desliga quando os sensores de temperatura foram posicionados nos estágios próximos ao topo da coluna, onde as variações de temperatura são pequenas. Afastando-se os sensores do topo da coluna, perfis mais suaves das variáveis manipulada e controlada foram observados e desvios inferiores a 0,2% entre a composição média do destilado estimada e a composição média do destilado medida foram obtidos. Para o controle da composição do destilado de alta pureza, os sensores devem ficar afastados do topo, mas não tão distantes a ponto de diminuir a exatidão das estimativas de composição. Devido à sua robustez em relação aos desvios entre o modelo e o processo, incerteza nas condições iniciais da coluna e a presença de ruídos nas medidas de temperatura, o controlador por inferência desenvolvido nesse trabalho, além de ser flexível, mostrou-se eficaz em aplicações práticas / Abstract: Batch processing has been widely used in the production of fine chemicaIs, biochemicals, polymers and phannaceuticals. Batch configurations present features which are desirable in the ca1led "future plants": flexibility of operation, rapid response to changing market demands, suitability for manufacturing high-quality and high value-added products. Batch distillation is the most frequent separation method in batch processes. Some ofthe challenges to be faced in the automation ofbatch plants are: pronounced nonHnearities, process/model mismatch, time varying process gains, presence of measurement noise, on-line sensors are unavailable or give delayed results, state estimation is difficult and computationally expensive. While the control of high-purity continuous distillation column is a subject often addressed in literature, there are very few papers regarding the control of high-purity batch distillation units. This work aimed to develop an inferential control system for high-purity batch distillation colurnns, which is able to cape with the automation difficulties common1yencountered in practice. The control algorithm was first tested by simulation and then experimental runs were carried out in a pilot-scale batch distillation column to confirm the practical appHcability ofthe designed inferential control system. An Extended Kalman Filter (EKF) for batch distillation columns was developed to provide fast and reHable instantaneous composition values from few temperature measurements. The EKF was then combined with a control strategy based on the Globally Linearizing Control (GLC) structure, resulting in an inferential control system for constant distillate operation of high-purity batch distillation columns. The GLC controller was tested in a pilot-scale batch distillation column with 29 sieve trays. The separation of ethanol/l-propanol mixtures were considered in the experimental runs. The interface between the computer and the process was achieved by an AD/DA converter. Thennocouples were used to measure instantaneous temperature values at some column stages. At each sampling period, the EKF provides instantaneous composition values from the temperature data the computer acquires. In order to keep the product quality at the set-point, the GLC controller updates the reflux ratio using the composition estimates, and the computer controls the position ofthe reflux magnetic valve to implement the calculated reflux ratio. The number of sensors and the model integration interval showed to be important variables in the design ofthe EKF. Faster convergence and more accurate estimates were obtained by increasing the number of sensors and/or reducing the integration intervalo However, above a certain number of sensors the improvement in the EKF performance may not be significant. Spiky reflux ratio profiles were observed when sensors were placed next to the top stages, where the temperature variations are small. As the sensors were placed further from the top stages, smoother manipulated and controlled variable profiles were obtained and the distillate product met the specified purity. The inferential control system achieved tight composition control. The selection of the sensors locations must be a trade-off between obtaining noise reduction and guaranteeing that the EKF will provide acceptable estimate accuracy. Due to its robustness with regards to plant model mismatch, uncertainty in the initial system state and measurement errors, the proposed inferential control scheme is flexible and demonstrated to be feasible for practical on-line applications / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-09-11T20:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Assis_AdilsonJosede_D.pdf: 6105753 bytes, checksum: 9010c90975f2c752f4b1df55a7471934 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Considerando que a maioria dos processos industriais de interesse da Engenharia Química apresentam certo grau de não linearidade inerente ou introduzido por sistemas de controle automático, surge a importante necessidade de se investigar o desempenho de novas técnicas advindas da inteligência artificial, cujo interesse aqui está nas redes neurais artificiais, capazes de lidar com não linearidades de modo direto. Realizou-se neste trabalho uma ampla revisão bibliográfica referente à identificação e controle de sistemas não lineares. As várias possibilidades de identificação de sistemas dinâmicos utilizando modelos empíricos paramétricos foram apresentadas segundo uma visão unificada, com ênfase nos métodos baseados em redes neurais artificiais. Revisou-se também de modo amplo as principais técnicas de controle desenvolvidas para processos não lineares assim como as principais aplicações reportadas na literatura no âmbito da Engenharia Química. Posteriormente, utilizando-se de dois processos característicos da Engenharia Química, a saber, (1) dois reatores tanques conectados em série, nos quais ocorrem uma reação exotérmica, e com troca térmica; (2) evaporador de duplo efeito; foram discutidas várias possibilidades de identificação e controle utilizando redes neurais, em diversos níveis. Os resultados, obtidos por simulação computacional, mostram o potencial de utilização das redes neurais (na forma NNARX e NNSSIF), especialmente nas técnicas de controle preditivo, onde os melhores resultados foram obtidos. O primeiro sistema considerado possui dinâmica complexa e uma entrada e uma saída apenas (SISO), sendo que o segundo sistema possui múltiplas entradas e saídas (MIMO). Unindo técnicas advindas da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, métodos clássicos de identificação e a moderna teoria de controle, mostrou-se como estas metodologias podem ser utilizadas com sucesso na busca de melhores desempenhos dos processos químicos sob a ação do controle automático / Abstract: Considering that most of the industrial processes of interest to Chemical Engineering present a certain degree of inherent non-linearity or one introduced by systems of automatic control, an important necessity of inquiring about the performance the new techniques derived from artificial intelligence, whose interest here is in the artificial neural networks, capable of dealing with non-linearity in a straightforward way. It was made in this work a thorough bibliographical review related to the identification and control of non-linear systems. The various possibilities of identification of dynamic systems using parametric empirical models were presented according to a unifying view, with emphasis in the methods based on artificial neural networks. The main control techniques developed for non-linear processes as well as the main uses reported in literature on the Chemical Engineering field were also thoroughly reviewed. Afterwards, making use of two processes typical ofthe Chemical Engineering, (1) two tanks reactors connected in series, in which a exothermal reaction occur, with thermal exchange; (2) double effect evaporator; various possibilities of identification and control using neural networks were discussed, in several levels. The results, obtained through computer simulation, show the potential usage of neural networks (in the form NNARX and NNSSIF), especially in the techniques of predictive control, where the best results were obtained. The first system taken into account has complex dynamics and Single Input, Single Output (SISO), whereas the second system has Multiple Input, Multiple Output (MIMO). Uniting techniques derived from artificial intelligence, such as artificial neural networks, classic methods of identification and the modem theory of control, it was shown that these methodologies can be successfully used in the search for better performances of chemical processes under the action of automatic control / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1885.pdf: 2801315 bytes, checksum: c096a22bbb34df1e86f9d7a2cdf3529f (MD5) Previous issue date: 2008-06-10 / Universidade Federal de Minas Gerais / The new product development (NPD) is essential for the competitiveness, mainly for small and medium sized Technology-based Companies (TBCs), which innovation can be considered one of its main business process. The objective of this thesis is characterizing and proposing a reference model to the NPD in small and medium sized TBCs from the process control automation (PCA) and medical-hospital equipment (HME) sectors. The specifications to develop the reference model were done according to a practical research, which considered both quantitative and qualitative research method. Firstly, a survey was done based on a sample of 62 TBCs in order to characterize practices used in the NPD management. Elucidation of the results generated from the statistical procedures enabled to find a set of factors (practices) that affect the success of product development in these companies. Management factors related to the pre-development activities, the role played by the leader in the NPD project and the proficiency in executing the activities of technical development were indicated as a determinant factor of success. After this process, a qualitative research was done in four TBCs in order to analyse better the PDP of these companies. After the empirical evidence in the analysis and considering the theoretical reference about the NPD, it was possible to formalize a number of proposals which enabled a reference model to manage the NPD in small and medium sized TBC from PCA and HME sectors. The model has five dimensions: strategic orientation; process; organization and leadership, evaluation and performance and resources. The research enabled to characterize the NPD management in such a specific companies and to provide a reference model, which can be used as a diagnostic and support to the organization of the NPD management in small and medium sized TBCs. / O processo de desenvolvimento de produto (PDP) é fundamental para a competitividade das empresas, especialmente para as empresas de base tecnológica (EBTs) de pequeno e médio porte que têm a inovação como um dos seus principais processos de negócio. Esta tese tem por objetivo caracterizar e propor um modelo de referência para a gestão do PDP em EBTs de pequeno e médio porte dos setores de equipamentos de automação de controle de processo (EACP) e de equipamentos médico-hospitalares (EMH). Os subsídios para elaboração do Modelo de Referência são decorrentes da pesquisa de campo, que contemplou procedimentos quantitativos e qualitativos de pesquisa. Primeiramente, foi efetuado um levantamento (survey) numa amostra de 62 EBTs para caracterizar as práticas gerais adotadas na gestão do PDP e na condução de projetos de novos produtos. Com a análise estatística dos dados, os resultados permitiram identificar fatores associados ao sucesso dos novos produtos. Fatores de gestão pertinentes às atividades de pré-desenvolvimento do PDP, o papel desempenhado pelo líder de projeto e a qualidade de realização das atividades de homologação do produto foram alguns dos fatores críticos de sucesso dos projetos desenvolvidos. Em seguida, foi conduzida uma pesquisa com abordagem qualitativa em quatro EBTs, por meio de estudo de casos, para analisar mais profundamente o PDP dessas empresas. Após análise das evidências empíricas, e considerando o referencial teórico sobre gestão do PDP, foi possível formalizar um conjunto de argumentos que levaram à proposição de um Modelo de Referência (MREBT) para estruturar a Gestão do PDP das EBTs de pequeno e médio porte dos setores de EACP e EMH. O modelo é composto pelas dimensões: orientação estratégica; processo; organização e liderança, avaliação e desempenho e recursos e ferramentas. A pesquisa contribui para caracterização da gestão do PDP em ambientes específicos e na proposição de um Modelo de Referência que pode ser usado como para o diagnóstico e apoio à estruturação da gestão do PDP em EBTs de pequeno e médio porte.