<p>In this thesis, a computer program that in a simple way can calculate the performance of control loops at the refinery Preemraff Lysekil has been created. The computer program has been adapted to the environment at Preemraff Lysekil. Theories for evaluation has been studied in aspect of reliability and of automatic implementation. The evaluation has been carried out from data collected directly from control loops at the refinery and from simulated control loops with implemented errors. </p><p>Among the studied methods are Harris index and Stattin´s oscillation index. According to the literature the Harris index is the most used for measure of control performance, but the results show that it does not work as a single measure at Preemraff Lysekil. However Stattin´s oscillation index works well and can be used for detection of oscillations. Statistic measures like variance, IAE, ISE and a method based on histogram are also studied. All the statistical measures are simple to implement and are rather accurate. Several tests on control loops has been carried out and it has been shown that it ís enough to use the method based on histograms and Stattins oscillation index to get a good picture of the performace of the control loops at Preemraff Lysekil. </p><p>The work has resulted in a MATLAB tool that evaluates the control loops and can be run at any time. The tool first calculates Stattin´s oscillation index. The loops that are oscillating are marked. In the next step, the method based on histograms is used and a list with the worst performing loops at the top is created.</p>

In this thesis, an automatic control performance monitoring tool is analyzed and evaluated. The tool is called Control Loop Asset Monitor (CLAM) and is a part of the Asset Optimization extension to the ABB platform System 800xA. CLAM calculates and combines a number of performance indices into diagnoses. The functionality, choice of configuration parameters and the quality of the result from CLAM have been analyzed using data from the pulp mill Södra Cell Mörrum. In order to get reliable diagnoses from CLAM, it is important that it is correctly configured. It was found that some of the default parameters should be modified and the recommendations in the user guidelines should be updated. Using the current default parameters, there are some combinations of indices that never can exceed defined alarm severity thresholds. The conclusions in this thesis have been documented in an online help that also includes simple user instructions for how the results from CLAM should be interpreted. The results have been analyzed together with the staff at Södra Cell Mörrum in order to validate that they are correct and relevant from a user perspective. It was found that the results are correct, but there are some things that can be improved in order to make CLAM more user friendly.

In this thesis, a computer program that in a simple way can calculate the performance of control loops at the refinery Preemraff Lysekil has been created. The computer program has been adapted to the environment at Preemraff Lysekil. Theories for evaluation has been studied in aspect of reliability and of automatic implementation. The evaluation has been carried out from data collected directly from control loops at the refinery and from simulated control loops with implemented errors. Among the studied methods are Harris index and Stattin´s oscillation index. According to the literature the Harris index is the most used for measure of control performance, but the results show that it does not work as a single measure at Preemraff Lysekil. However Stattin´s oscillation index works well and can be used for detection of oscillations. Statistic measures like variance, IAE, ISE and a method based on histogram are also studied. All the statistical measures are simple to implement and are rather accurate. Several tests on control loops has been carried out and it has been shown that it ís enough to use the method based on histograms and Stattins oscillation index to get a good picture of the performace of the control loops at Preemraff Lysekil. The work has resulted in a MATLAB tool that evaluates the control loops and can be run at any time. The tool first calculates Stattin´s oscillation index. The loops that are oscillating are marked. In the next step, the method based on histograms is used and a list with the worst performing loops at the top is created.

Dentre os fatores limitantes dos sistemas de controle, o tempo morto está entre os mais críticos e de difícil detecção sem testes intrusivos. O conhecimento do seu valor é essencial para a identificação de modelos e na auditoria de desempenho de sistemas de controle. Em virtude disto, o presente trabalho propõe uma metodologia eficaz para estimá-lo utilizando apenas dados históricos de processo em malha fechada. A principal vantagem frente a técnicas disponíveis na literatura é a não necessidade de testes intrusivos. A metodologia é baseada em um tratamento de sinal para remoção dos efeitos do distúrbio não medido e dos erros de modelo. O tratamento de sinal consiste na minimização das oscilações do sinal erro em malha aberta suavizado como função do tempo morto. Diversas formulações de função objetivo e procedimentos de suavização foram estudados visando facilitar a estimação do parâmetro. A qualidade da metodologia é ilustrada através de simulações em uma série de cenários, os quais simulam processos lineares de diferentes características sob o efeito de distúrbios distintos. A metodologia também é testada frente a estudo de casos com dados reais de processo industrial em malhas de nível e temperatura. Os resultados são comparados com métodos da literatura e demonstram que o método proposto foi eficaz na estimação do tempo morto para a maioria dos casos. / Among the limiting factors of control systems, the pure time delay is one of the most critical and difficult to estimate without an intrusive perturbation. The knowledge of its value is essential for model identification and control loop performance assessment. This work proposes a methodology to determine dead time using ordinary closed loop operating data. The main advantage over available techniques is the non-necessity of intrusive plant tests. The proposed approach is based on a signal processing for removing the effects of the unmeasured disturbances and the model-plant mismatches. The signal processing consists of the minimization of the oscillations of the smoothing open loop error as a function of the pure time delay. Several objective function formulations and smoothing procedures were studied in order to facilitate parameter estimation. The quality of the methodology is illustrated by simulations in a series of scenarios, which simulate linear processes of different characteristics under the effect of different disturbances. The methodology is also tested in case studies with real industrial process data. Results are compared to literature approaches and show the method was effective to estimate the pure time delay for most cases.

Dentre os fatores limitantes dos sistemas de controle, o tempo morto está entre os mais críticos e de difícil detecção sem testes intrusivos. O conhecimento do seu valor é essencial para a identificação de modelos e na auditoria de desempenho de sistemas de controle. Em virtude disto, o presente trabalho propõe uma metodologia eficaz para estimá-lo utilizando apenas dados históricos de processo em malha fechada. A principal vantagem frente a técnicas disponíveis na literatura é a não necessidade de testes intrusivos. A metodologia é baseada em um tratamento de sinal para remoção dos efeitos do distúrbio não medido e dos erros de modelo. O tratamento de sinal consiste na minimização das oscilações do sinal erro em malha aberta suavizado como função do tempo morto. Diversas formulações de função objetivo e procedimentos de suavização foram estudados visando facilitar a estimação do parâmetro. A qualidade da metodologia é ilustrada através de simulações em uma série de cenários, os quais simulam processos lineares de diferentes características sob o efeito de distúrbios distintos. A metodologia também é testada frente a estudo de casos com dados reais de processo industrial em malhas de nível e temperatura. Os resultados são comparados com métodos da literatura e demonstram que o método proposto foi eficaz na estimação do tempo morto para a maioria dos casos. / Among the limiting factors of control systems, the pure time delay is one of the most critical and difficult to estimate without an intrusive perturbation. The knowledge of its value is essential for model identification and control loop performance assessment. This work proposes a methodology to determine dead time using ordinary closed loop operating data. The main advantage over available techniques is the non-necessity of intrusive plant tests. The proposed approach is based on a signal processing for removing the effects of the unmeasured disturbances and the model-plant mismatches. The signal processing consists of the minimization of the oscillations of the smoothing open loop error as a function of the pure time delay. Several objective function formulations and smoothing procedures were studied in order to facilitate parameter estimation. The quality of the methodology is illustrated by simulations in a series of scenarios, which simulate linear processes of different characteristics under the effect of different disturbances. The methodology is also tested in case studies with real industrial process data. Results are compared to literature approaches and show the method was effective to estimate the pure time delay for most cases.

Dentre os fatores limitantes dos sistemas de controle, o tempo morto está entre os mais críticos e de difícil detecção sem testes intrusivos. O conhecimento do seu valor é essencial para a identificação de modelos e na auditoria de desempenho de sistemas de controle. Em virtude disto, o presente trabalho propõe uma metodologia eficaz para estimá-lo utilizando apenas dados históricos de processo em malha fechada. A principal vantagem frente a técnicas disponíveis na literatura é a não necessidade de testes intrusivos. A metodologia é baseada em um tratamento de sinal para remoção dos efeitos do distúrbio não medido e dos erros de modelo. O tratamento de sinal consiste na minimização das oscilações do sinal erro em malha aberta suavizado como função do tempo morto. Diversas formulações de função objetivo e procedimentos de suavização foram estudados visando facilitar a estimação do parâmetro. A qualidade da metodologia é ilustrada através de simulações em uma série de cenários, os quais simulam processos lineares de diferentes características sob o efeito de distúrbios distintos. A metodologia também é testada frente a estudo de casos com dados reais de processo industrial em malhas de nível e temperatura. Os resultados são comparados com métodos da literatura e demonstram que o método proposto foi eficaz na estimação do tempo morto para a maioria dos casos. / Among the limiting factors of control systems, the pure time delay is one of the most critical and difficult to estimate without an intrusive perturbation. The knowledge of its value is essential for model identification and control loop performance assessment. This work proposes a methodology to determine dead time using ordinary closed loop operating data. The main advantage over available techniques is the non-necessity of intrusive plant tests. The proposed approach is based on a signal processing for removing the effects of the unmeasured disturbances and the model-plant mismatches. The signal processing consists of the minimization of the oscillations of the smoothing open loop error as a function of the pure time delay. Several objective function formulations and smoothing procedures were studied in order to facilitate parameter estimation. The quality of the methodology is illustrated by simulations in a series of scenarios, which simulate linear processes of different characteristics under the effect of different disturbances. The methodology is also tested in case studies with real industrial process data. Results are compared to literature approaches and show the method was effective to estimate the pure time delay for most cases.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / One of the main causes of control loop performance degradation are the oscillations, which have a negative effect on the performance of these loops and may force the plant to operate at less than optimal conditions. One of the fundamental steps for the evaluation of industrial control loop performance is the detection and diagnosis of these oscillations, also motivated by the growing emphasis on security and earnings capacity of the installations. This paper uses wavelet analysis combined with other signal analysis techniques such as the autocorrelation function and the Granger Causality, to make the complete diagnosis of oscillations in control loops processes. Numerical test simulations are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method. First, the techniques are used for the diagnosis of a simple control loop in the format of internal model control. After, the methods are applied in a catalytic cracking unit operating under model predictive control (MPC). The results show the potentiality of the proposed methodology to real applications. / Uma das principais causas da degradação do desempenho em malhas de controle são as oscilações, as quais têm um efeito negativo sobre o desempenho dessas malhas e pode forçar a planta a operar em condições abaixo do ideal. Um dos passos fundamentais para a avaliação do desempenho de malhas de controle industriais são a detecção e diagnóstico dessas oscilações, motivados também pela crescente ênfase na segurança e capacidade de lucro das instalações. O presente trabalho usa a análise de Wavelet combinada com outras técnicas de análise de sinais, tais como a Função de Autocorrelação e a Causalidade de Granger, para fazer o diagnóstico completo de oscilações em malhas de controle de processos. Testes de simulações numéricas são apresentados para demonstrar a eficácia da metodologia proposta. Primeiramente, as técnicas são utilizadas para o diagnóstico de uma malha de controle simples no formato de controle por modelo interno. Posteriormente, os métodos são aplicados numa unidade de craqueamento catalítico operando sob controle preditivo (MPC). Os resultados obtidos mostram a potencialidade da metodologia proposta para aplicações reais.