Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielGVF_DISSERT.pdf: 2881772 bytes, checksum: 5236953fb6bb70560393eeeaa01f96f9 (MD5) Previous issue date: 2012-08-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The control, automation and optimization areas help to improve the processes used by industry. They contribute to a fast production line, improving the products quality and reducing the manufacturing costs. Didatic plants are good tools for research in these areas, providing a direct contact with some industrial equipaments. Given these capabilities, the main goal of this work is to model and control a didactic plant, which is a level and flow process control system with an industrial instrumentation. With a model it is possible to build a simulator for the plant that allows studies about its behaviour, without any of the real processes operational costs, like experiments with controllers. They can be tested several times before its application in a real process. Among the several types of controllers, it was used adaptive controllers, mainly the Direct Self-Tuning Regulators (DSTR) with Integral Action and the Gain Scheduling (GS). The DSTR was based on Pole-Placement design and use the Recursive Least Square to calculate the controller parameters. The characteristics of an adaptive system was very worth to guarantee a good performance when the controller was applied to the plant / As ?reas de controle, automa??o e otimiza??o contribuem para a melhoria dos processos utilizados pelas ind?strias, permitindo uma linha de produ??o r?pida, aprimorando a qualidade do produto final e reduzindo os custos de produ??o. Boas ferramentas para o desenvolvimento de pesquisas nestas ?reas s?o as plantas did?ticas, pois proporcionam um contato direto com equipamentos semelhantes ou at? mesmo usados no setor industrial. Em vista dessas capacidades, o objetivo deste trabalho ? modelar e controlar uma planta did?tica que consiste de um sistema de controle de processo para vaz?o e n?vel com instrumenta??o industrial. Com o modelo ? poss?vel construir um simulador capaz de permitir estudos a respeito do funcionamento do sistema, sem os gastos com a opera??o do processo real. ? o caso de experimentos com controladores, que podem ser testados diversas vezes antes de serem efetivamente utilizados no processo real. Dentre os diversos tipos de controladores existentes, foi dado foco aos de tipo adaptativo, principalmente ao auto-sintoniz?vel direto (Direct Self-Tuning Regulator DSTR) com a??o integral e ao controlador com Escalonamento de Ganho (Gain Scheduling GS). O controlador DSTR foi projetado com base no m?todo de posicionamento de p?los e teve seus par?metros calculados atrav?s da t?cnica dos m?nimos quadrados recursivos. As caracter?sticas dos sistemas adaptativos foram de grande valia para garantir um desempenho satisfat?rio dos controladores, quando aplicados ? planta

The present work aims to expand the possibilities of PD 3 control strategies implementation and to evaluate, in a practical way, different strategies of fuzzy logic application in the control of processes of a didactic plant (PD 3). This was accomplished by adding fuzzy control strategies to the conventional industrial control strategies with which the PD 3 system is factory configured. The conventional strategies use PID controllers and its variations (P, PI and PD) which parameters are preset and "implanted" in the instruments. Three fuzzy control strategies were performed with temperature as the main process variable to be controlled and flow as the secondary variable to be controlled. The first strategy was the fuzzy-PID temperature control; it was used the local PID controller of PD 3 and a strategy was developed in fuzzy logic in an external workstation, for tuning of the PID parameters in real time. The PD 3 controller acts directly on the power of the heating resistances, which is the manipulated variable. This way, the temperature was controlled in the process. The second strategy, called temperature fuzzy-PID + flow, continued using the same fuzzy-PID temperature controller but was added a fuzzy control to regulate the process flow variable. This fuzzy control was developed at the work station and directly manipulates the actuator of the intelligent water inlet control valve to the heating tank. Finally, a completely fuzzy strategy was developed to control temperature and flow variables of the process. Of the three strategies implemented, completely fuzzy controller presented the best response when observed all metrics and performance indicators. / O presente trabalho tem como objetivos ampliar as possibilidades de implementação de estratégias de controle da PD 3 e avaliar de forma prática diferentes estratégias de aplicação da lógica difusa no controle de processos de uma planta didática (PD 3). Isto foi realizado adicionando estratégias de controle difusas às estratégias convencionais de controle industrial, com as quais o sistema da PD 3 vem configurado de fábrica. As estratégias convencionais utilizam controladores do tipo PID e suas variações (P, PI e PD) cujos parâmetros são pré-ajustados e “implantados” nos instrumentos. Foram realizadas três estratégias de controle difuso com a temperatura como variável principal a controlar e a vazão como variável secundaria a controlar. A primeira estratégia foi o controle de temperatura difuso-PID, na qual foi utilizado o controlador PID local da PD 3 e foi desenvolvida uma estratégia em lógica difusa, em uma estação de trabalho externa, para a sintonia em tempo real dos parâmetros PID. O controlador da PD 3 atua diretamente sobre a potência das resistências de aquecimento, sendo esta a variável manipulada. Desta maneira se realizou o controle da temperatura no processo. A segunda estratégia, denominada temperatura difuso-PID + vazão, continuou usando o mesmo controlador de temperatura difuso-PID, mas foi adicionado um controle difuso para regular a variável vazão do processo. Este controle difuso foi desenvolvido na estação de trabalho e manipula diretamente o atuador da válvula de controle inteligente de entrada de agua ao tanque de aquecimento. Por último, foi desenvolvida uma estratégia totalmente difusa para controlar as variáveis temperatura e vazão do processo. Das três estratégias implementadas, a que apresentou melhor performance foi a do controlador totalmente difuso quando observadas as métricas e índices de desempenho.