Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-04-12T14:56:31Z No. of bitstreams: 1 ALAIN CHARLES DE MELO ALVES - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2017.pdf: 2958576 bytes, checksum: da6d8a9342aea19b0bd4eb2403563d7c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-12T14:56:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALAIN CHARLES DE MELO ALVES - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2017.pdf: 2958576 bytes, checksum: da6d8a9342aea19b0bd4eb2403563d7c (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Capes / Os processos indústrias em sua maioria são multivariáveis e apresentam uma grande interação entre suas variáveis. A fim de reduzir essas interações algumas técnicas têm sido desenvolvidas. Análise de Componentes Independentes (ICA) tem sido uma técnica bastante promissora quando se deseja reduzir ou até mesmo eliminar o acoplamento entre as variáveis. Essa técnica é usada na separação de fontes desconhecidas. Embora já existam diversos trabalhos recentes sobre a aplicação do ICA em processos industriais, poucos são voltados para aplicação da técnica em colunas de destilação. Este trabalho estabelece uma estratégia de controle aplicado a uma coluna de destilação de alta pureza com recompressão de vapor utilizando o ICA. Além disso, o trabalho estabeleceu uma estratégia de controle para as composições de base e topo. Para tanto foi feita uma comunicação entre o Aspen Plus DynamicsTM e o Simulink/Matlab®. A comunicação foi estabelecida por meio do bloco AMSimulation. Duas estratégias de controle foram comparadas: MPC com o ICA e MPC sem o ICA. Os resultados da estratégia MPC com ICA se apresentaram mais promissoras mostrando que a técnica ICA é uma ferramenta desacoplante útil para sistemas com forte acoplamento. / The industrial processes are in its majority are multivariable and show a high number of interactions between its variables. Some techniques have been developed to target the reduction of these interactions. Independent Component Analysis (ICA) has been a very promising technique when it is desired to reduce or even eliminate the coupling between variables. The ICA technique has been utilized on the separation of unknown sources. Although there are several different studies targeting the application of ICA in industrial processes, just a few of them geared for technical applications in distillation columns. This dissertation attempts to establish a control strategy applied to a high purity distillation column with vapor recompression using the ICA. In addition, the dissertation proposes to establish a control strategy for the bottom and top of compositions. For this will be a communication between the Aspen Plus DynamicsTM and Simulink / Matlab®. The communication will be established through the AMSimulation block. Two control strategies were compared: MPC with ICA and MPC without MPC. The results of the MPC with ICA strategy were shown to be more promising, showing that the ICA technique is a useful decoupling tool for systems with strong coupling.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de um método para detectar os modelos da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos baseados em modelos. O método proposto se baseia na análise de correlação cruzada entre o erro nominal do controlador em malha fechada e a uma estimativa da contribuição de cada canal para o cálculo da saída, filtrada pela função de sensibilidade do controlador. Esse método pode ser empregado na auditoria de controladores com variáveis controladas em setpoints e/ou com variáveis que operem entre faixas, como é usual de se encontrar na indústria. Esta dissertação apresenta os resultados da aplicação bem sucedida do método no sistema de quatro tanques (JOHANSSON, 2000), para o qual três cenários foram avaliados. No primeiro cenário, o método localizou corretamente discrepâncias de ganho e de dinâmica de modelos de um controlador preditivo baseado em modelos (Model-based Predictive Controller, ou controlador MPC). No segundo, o método foi utilizado para avaliar a influência de uma variável externa para melhorar o desempenho de um controlador afetado por distúrbios não medidos. No terceiro cenário, o método localizou canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz de controle de um controlador MPC de estrutura descentralizada. Os resultados deste estudo de caso foram comparados com aqueles obtidos pelo método proposto por BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009), constatando-se que o método proposto é mais robusto que o método usado na comparação, não demandando ajustes de parâmetros por parte do usuário para fornecer bons resultados. A dissertação inclui também um estudo de caso da aplicação industrial do método na auditoria de desempenho de um controlador preditivo linear de estrutura descentralizada, com doze variáveis controladas, oito manipuladas e quatro distúrbios não medidos, aplicado a um sistema de fracionamento de propeno e propano em uma indústria petroquímica. A auditoria permitiu reduzir o escopo de revisão do controlador a dezenove canais da matriz, sendo que quatorze destes correspondiam a canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz. A eficácia do método foi comprovada repetindo-se a avaliação da qualidade de modelo para todas as variáveis controladas. / The scope of this dissertation is the development of a method to detect the models of the dynamic matrix that are affecting the performance of model-based predictive controllers. The proposed method is based on the cross correlation analysis between the nominal controller error and an estimate of the contribution of each channel to the controller output, filtered by the controller nominal sensitivity function. The method can be used in the performance assessment of controllers employing variables controlled at the setpoint and/or those controlled within ranges. This dissertation presents the results of the successful application of the method to the quadruple-tank process (JOHANSSON, 2000), for which three scenarios were evaluated. In the first scenario, the method correctly located gain and dynamic mismatches on a model-based predictive controller (MPC controller). In the second one, the method was used to evaluate the influence of an external variable to improve the performance of a controller affected by unmeasured disturbances. In the third scenario, the method located null models that should be included in the dynamic matrix of a decentralized MPC controller. The results of the three scenarios were compared with the ones obtained through the method proposed by BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009). The proposed method was considered more robust than the reference one for not requiring parameters estimation performed by the user to provide good results. This dissertation also includes a case study about the application of the method on the performance assessment of an industrial linear predictive controller of decentralized structure. The controller has twelve controlled variables, eight manipulated variables, and four unmeasured disturbances and is applied to a propylene-propane fractionation system of a petrochemical industry. The performance assessment allowed reducing the scope of the controller revision to nineteen channels of the models matrix, fourteen of which were null models that should be included in the controller. The efficacy of the proposed method was confirmed by repeating the model quality evaluation for all the controlled variables.

A utilização de controladores preditivos multivariáveis na indústria de processos cresceu significativamente nos últimos anos principalmente devido à versatilidade e a confiabilidade que essa ferramenta proporciona em termos de controle avançado. No entanto, aspectos relacionados à aplicação prática do que vem sendo desenvolvido no meio acadêmico possui pouca difusão na indústria devido às configurações clássicas adotadas, como sistemas quadrados (com o mesmo número de variáveis controladas e manipuladas), modelos lineares, utilização de setpoint e etc. diferindo daquilo que está disponível e é amplamente utilizado industrialmente: sistemas não-quadrados (geralmente com mais variáveis controladas do que manipuladas), modelos não-lineares e utilização de soft-constraints. Esse trabalho propõe uma metodologia para ajuste dos parâmetros presentes em um controlador preditivo, atento à variedade de algoritmos presentes na indústria de processos. Essa metodologia se baseia na obtenção do melhor desempenho alcançável para cada cenário de um modelo global do processo, atendendo as restrições de Número de Desempenho Robusto relativo (rRPN), Máxima Sensibilidade e restrições nas ações de controle. Baseado em um desempenho que é alcançável, o modelo linear global é escalonado (assim como a planta não-linear) e os pesos que levam o sistema para a melhor condição operacional são estimados. Essa técnica abrange controladores operando em faixas e/ou setpoint e configurações não-quadradas, i.e., com mais variáveis controladas do que manipuladas. A abordagem proposta foi testada em uma planta de quatro tanques esféricos com aquecimento apresentando resultados coerentes, corroborando seu potencial de aplicação industrial. / Due to their versatility and reliability, Model Predictive Controllers (MPCs) are the standard solution for advanced process control in the process industry. However, there is a gap between the academic developments and the actual industrial applications, since the most academic studies focus on systems working with set-points and same number of manipulated and controlled variables, whereas the industrial application cope with non-squared configuration usually with several controlled variables in ranging and a reduced number of manipulated variables. This work proposes a tuning methodology for the countable parameters presents in a typical industrial predictive controller, considering the variety of the algorithms presents commercially in the process industry. This methodology is based on the estimation of the best attainable performance for each scenario of the global model of the process, constrained by the relative Robust Performance Number (rRPN), Maximal Sensitivity and restrictions in the control actions. Based on a performance that is attainable, the linear global model is scaled (and the non-linear) and the weights that lead the system to the best operational condition are estimated. This technique covers controllers operating in zones of control and/or set-point tracking and non-square configurations, i.e., with more controlled variables than manipulated. The proposed approach was tested in a Quadruple-Spherical tanks heating system presenting coherent results indicating its potential for industrial applications.

A escolha do modelo de referência é a principal tarefa a ser executada pelo projetista em um projeto de controle por modelo de referência. Uma má escolha do modelo de referência pode resultar em um desempenho de malha fechada que tem pouca semelhança com o especificado e a malha fechada pode até ser instável. Neste trabalho, esse problema será discutido no controle de plantas multivariáveis. O resultado experimental em uma planta de controle de nível de três tanques mostra uma aparentemente correta, ainda que ingênua, escolha do modelo de referência levando a um desempenho muito pobre em malha fechada. O problema é, então, analisado, expondo a ingenuidade do exemplo. Começa-se por reconhecer as restrições fundamentais impostas pelo sistema e, em seguida, deriva-se diretrizes gerais que respeitam essas restrições, para uma escolha eficaz do modelo de referência em sistemas multivariáveis. Também é proporcionada uma nova formulação para calcular o grau relativo mínimo de cada elemento do modelo de referência sem a necessidade de um modelo completo da planta. A aplicação destas orientações em simulações e na planta de três tanques ilustra sua eficácia. / The choice of the reference model is the main task to be performed by the designer in a model reference control design. A poor choice of the reference model may result in a closed-loop performance that bears no resemblance to the specifications and the closedloop may even be unstable. In this work we discuss this issue in the control of multivariable plants. Experimental results in a three tank level control plant show a seemingly correct, yet naive, choice of reference model leading to very poor closed-loop performance. The problem is then analyzed, exposing the naivete of the design example. We start by recognizing the fundamental constraints imposed by the system and then deriving general guidelines respecting these contraints for the effective choice of the reference model in multivariable systems. We also provide a novel formulation to compute the minimal relative degree of each element of the reference model without needing a complete model of the plant. The application of these guidelines to simulations and the three tank plant illustrates their effectiveness.

RESUMO BarÃante, G. M. CONTROLE PID MULTIVARIÃVEL DESCENTRALIZADO: SINTONIA E APLICAÃÃO PRÃTICA. 2011. 88 f. DissertaÃÃo (Mestrado em Engenharia ElÃtrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do CearÃ, Fortaleza, Brasil, 2011. Nesta dissertaÃÃo de mestrado, desenvolvem-se projetos de controladores PI (Proporcional-Integral) e PID (Proporcional-Integral-Dervativo) para os casos SISO (Simple- Input, Simple- Output) e MIMO (Multiples- Input, Multiples-Output). A proposta do trabalho à combinar tÃcnica do relà SISO e PID SISO baseado em especificaÃÃes de margem de fase e margem de ganho para sintetizar um mÃtodo de projeto de controladores PID MIMO multivariÃvel com sintonia automÃtica ou auto-sintonia. Uma Ãnfase especial à dada aos projetos de controladores PID MIMO atravÃs do mÃtodo do relà como elemento de identificaÃÃo frequencial das malhas a serem controladas. Dois mÃtodos de projetos MIMO sÃo abordados em profundidade e aplicados em sistemas simulados e em duas aplicaÃÃes prÃticas a saber: um processo formado pelas malhas de uma incubadora neonatal e em um processo de tanques duplos acoplados. Todos estes processos apresentam fortes interaÃÃes entre as malhas de controle. O primeiro mÃtodo de projeto multivariÃvel refere-se a um projeto sequencial no qual os controladores sÃo projetados de forma sistemÃtica e considerando, a cada passo, a interaÃÃo entre as malhas. Esse mÃtodo à eficiente e simples e apresenta vantagens tais como: i) à conceitualmente simples e mantÃm a estrutura descentralizada e sequencial com o projeto SISO das malhas de controle; ii) estabilidade e robustez sÃo garantidos a cada passo do projeto; iii) desde que o mÃtodo seja autoajustÃvel, nenhum conhecimento do processo à requerido. O segundo mÃtodo de projeto de controladores multivariÃveis refere-se a uma generalizaÃÃo do mÃtodo do ÃstrÃm e Wittenmark, tambÃm conhecido como mÃtodo do ponto crÃtico, para sistemas MIMO. Para se projetar controladores PID com essa abordagem, um entendimento do conceito de superfÃcie crÃtica e locais caracterÃsticos para os casos de processos MIMO deve ser bem estabelecido. Este mÃtodo apresenta ainda muitos aspectos a serem pesquisados e propostas para solucionar vÃrios aspectos teÃricos e prÃticos devem ser lanÃados em breve. Aspectos prÃticos e teÃricos do mÃtodo DRF (Decentrilized Relay Feedback) que utiliza nÃo linearidades do tipo relà para processo MIMO sÃo abordados atravÃs de novas soluÃÃes para os mÃltiplos ciclos limites. Por fim, aplicaÃÃes simuladas e experimentais parecem apontar para vantagens do projeto de controladores PID descentralizados atravÃs do mÃtodo do ponto crÃtico, lembrando que a escolha do melhor mÃtodo de projeto sempre depende de vÃrios aspectos tais como da robustez, estabilidade e complexidade. Esgotar este contexto nÃo constitui a proposta deste trabalho. / ABSTRACT Medeiros, G. M. 2011. 88 f. CONTROL PID MULTIVARIABLE DECENTRALIZED: TUNING AND PRACTICAL APPLICATION. Dissertation (Master in Electrical Engineering)-Technological Center, Federal University of CearÃ, Fortaleza, Brazil, 2011. This dissertation develops PI controllers (Proportional-Integral) and PID (Proportional-Integral-Dervativo) projects for SISO (Simple Input Simple Output) and MIMO (Multiple Input Multiple Output). The objective of this study is to combine the techniques of SISO and SISO PID controllers based on specification of gain and phase margins to synthesize a new design method of multivariable MIMO PID controllers with self-tuning or automatic tuning. Special emphasis is given to projects MIMO PID controllers using the relay method as frequency identification of the loops to be controlled. Two MIMO design methods are discussed in this work. These methods are applied in simulation systems and two practical applications: a process formed by neonatal incubator loops and a process of double attached tanks. These processes have strong interaction between control loops. The first method of multivariable design is a sequential design which the controllers are designed systematically and considering the interaction between loops for each step. This method is efficient and simple and has advantages such as: i) decentralized structure and sequential SISO design of control loops, ii) stability and robustness is guaranteed every step of the project; iii) the method is self-adjusting, therefore process knowledge is not required. The second method of multivariable controller design refers to a generalization of the ÃstrÃm and Wittemark method, also known as critical point method for MIMO systems. The concept of critical surface and local characteristics for the cases of MIMO processes must be well established to design PID controllers with this approach. Many theoretical and practical aspects still need to be investigated in this method. Practical and theoretical aspects of the DRF method (Decentralized Relay Feedback) using nonlinearities like relay MIMO process are addressed through new solutions for multiple limit cycles. The present study showed that simulated and experimental applications seem to point to the advantages of decentralized PID controller design that utilizes the critical point method. The choice of the best method of project always depends on several aspects such as the robustness, stability and complexity, context and exhaust which are not the purpose of this study.

Este trabalho faz uma introdução à evolução dos processos de laminação a frio, acionamento e controle dos mesmos, com foco na laminação de encruamento. O principal objetivo é estabelecer um modelo linear dos sistemas de acionamento, que permita o projeto de um controle multivariável. Pretende-se que a robustez do controle multivariável contribua para a eliminação de defeitos associados aos processos de bobinamento e desbobinamento. A eliminação destes defeitos traz um grande retorno econômico em função do grande volume de produção destas instalações. Para isto é desenvolvido um modelo matemático do sistema completo. No modelo são evidenciadas não linearidades associadas à variação dos diâmetros e inércias das bobinas na desenroladeira e enroladeira. Para solucionar esse problema as parcelas contendo as não linearidades são removidas do modelo. Posteriormente essas parcelas são repostas através de malhas feedforward no controle. Para validar o modelo são projetados controladores PID semelhantes aos utilizados no laminador real. Com os resultados obtidos através de simulação, discute-se a validade do modelo comparando-os com os dados do processo real. A partir desse modelo é desenvolvido o modelo linear em espaço de estados, a ser utilizado no projeto do controlador robusto multivariável. Em seguida é desenvolvido o projeto deste controlador multivariável utilizando a técnica LQG/LTR. Finalmente, são discutidos os resultados das simulações, comparando-os com os dados reais da planta. De um modo geral, os resultados apontam para uma boa aproximação entre a planta real e o modelo proposto. / This work is an introduction to the evolution of the processes of cold rolling, drive and control, focusing on skinpass rolling. The main objective is to establish a model of linear drive systems, allowing the design of a multivariable control. It is intended that the robustness of multivariable control contributes to the elimination of defects associated with processes of coiling and uncoiling. The elimination of these defects poses a great economic return due to the large volume of production of these facilities. To achieve this deal it was developed a mathematical model of the complete system. Nonlinearities associated with variation in diameters and inertia reels in desenroladeira and reel are evidenced in the model. To solve this problem the terms containing nonlinearities were removed from the model and, subsequently reintroduced by feedforward control loops. To validate the model, PID controllers were designed in a similar way to those used in real mill. With the results obtained by simulation, we discuss the validity of the model by comparing them with the actual process data. From this model it was developed a linear state space model to be used in the design of robust multivariable controller. After that it was developed the design of this multivariable controller using the technique LQG / LTR. Finally, it was discussed the simulation results, comparing them with actual data of the plant. Overall, the results point to a good approximation of the real plant and the proposed model.

Neste trabalho estuda-se a aplicação de métodos estatísticos multivariáveis para a classificação de gasolinas comerciais em conformidade à legislação vigente. Atualmente, a ANP baseia a classificação em limites máximos e mínimos para uma série de diferentes propriedades físico-químicas. O objetivo do trabalho é propor uma metodologia para fazer uma triagem das amostras coletadas durante o Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis através de um método de classificação. Ela utiliza a espectroscopia NIR, que é uma técnica rápida e não destrutiva, como método analítico. Com isto será possível reduzir o número de ensaios físico-químicos que não necessariamente seriam realizados sistematicamente em todas as amostras, reduzindo-se os custos e aumentando-se a quantidade de postos monitorados. As análises NIR produzem grandes quantidades de dados, o que leva à utilização de técnicas estatísticas multivariáveis para estabelecer as metodologias de classificação. Neste trabalho utilizam-se técnicas já consagradas, como a PCA e a PLS para a compressão dos dados e a LDA e QDA para a classificação das amostras. Os dados analisados correspondem às propriedades físico-químicas e aos espectros NIR de um conjunto de 216 amostras de gasolinas comerciais, utilizado para a concepção dos modelos de classificação, e de outro de 50 amostras, utilizado para a validação dos modelos. Os modelos testados no trabalho foram as combinações da PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regressão) e a análise dos gráficos de scores (biplot). Os melhores desempenhos foram obtidos pelos gráficos dos scores, em seguida pela regressão PLS, PLS-QDA, PCA-QDA e PLS-QDA. Existem ainda algumas etapas a serem alcançadas para tornar prática a utilização da classificação de gasolinas comerciais através de NIR, no entanto, a contribuição deste estudo é importante pois permitiu demonstrar a sua viabilidade técnica. / In this work, the application of multivariable statistical methods for the classification of commercial gasoline in accordance to applicable laws in Brazil is studied. In the present, the ANP bases the classification of gasoline on lower and upper bounds defined for a number of physico-chemical properties. The objective of this work is to propose an alternative analysis methodology, that is adequate for making a pre-sorting of the samples collected by the Fuel Quality Monitoring Program through a classification method. This method is based on NIR spectroscopy, that is a fast and non-destructive technique, as the analytical method. In this way, it would be possible to reduce the number of physico-chemical analyses, as it would be possible not to perform them on every sample, reducing costs and increasing the quantity and frequency of gas stations that could be monitored. NIR analyses produce a great quantity of data, that makes the use of multivariable statistical techniques necessary in order to set up classification methodologies. In this work the well-known PCA and PLS techniques are used for data compression, and LDA and QDA analyses for sample classification. The data studied correspond to the physico-chemical properties and NIR spectra of a total of 216 commercial gasoline samples, used for model design, and of a 50 samples, used for validation. The classification methods that are tested are combinations of PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regression) and data compression scores graphical analysis (biplot). Best performance was obtained with compression scores graphical analysis, followed by PLS regression, PLS-QDA, PCA-QDA and PLS-QDA. There are still some steps to be fulfilled before the usage of commercial gasoline classification through NIR could be practical. However, this study has shown that this methodology is technically feasible.

Controladores PID são largamente utilizados no controle de processos industriais, tanto em sistemas monovariáveis como em sistemas multivariáveis. No entanto, muitos dos controladores encontrados na indústria são mal sintonizados. Um dos métodos mais simples de sintonia de controladores PID consiste em identificar algumas grandezas, as quais se relacionam com características do processo a controlar, e em seguida aplicar fórmulas para os parâmetros dos controladores baseadas nestas grandezas. Estas grandezas são o ganho e o período críticos do processo, os quais se relacionam diretamente com o limite de estabilidade do sistema. Uma característica bastante interessante deste método é que o mesmo pode facilmente ser implementado por um controle auto-ajustável. Por este fato, métodos de auto-ajuste destes controladores têm sido bastante utilizados em sistemas monovariáveis, através do uso do método do relé como procedimento de obtenção das grandezas críticas, necessárias à sintonia dos controladores. O método do relé consiste em aplicar um controle bang-bang em malha fechada com o processo do qual se quer identificar as grandezas críticas. Este procedimento, dentro de certas condições, provoca uma oscilação sustentada na saída do processo, da qual as grandezas críticas são obtidas. Tendo como objetivo o auto-ajuste de controladores PID em sistemas multivariáveis, o método do relé também pode ser utilizado para obtenção das grandezas críticas, devidamente adequado de maneira a obter as grandezas críticas multivariáveis do processo. Diferentes procedimentos de ensaios com relés podem ser aplicados em sistemas multivariáveis, porém somente um destes procedimentos é capaz de identificar as grandezas críticas multivariáveis do processo diretamente: o ensaio descentralizado com relés. Mesmo assim, a sintonia proposta na literatura é baseada nas fórmulas monovariáveis de Ziegler-Nichols e afins, mostrando-se, muitas vezes, inadequada. Desta forma, este trabalho tem o objetivo de apresentar um método de ajuste multivariável para controladores PID descentralizados, baseado nas grandezas críticas do processo. Este método estende o método do ponto crítico para sistemas monovariáveis aos sistemas multivariáveis, através da análise multivariável do problema. A análise do método do ponto crítico para sistemas monovariáveis mostra que um controlador PI ou PID sintonizado pelas fórmulas baseadas nas grandezas críticas do processo sempre irá deslocar o ponto crítico do processo para um outro ponto no plano complexo, determinado pelas fórmulas utilizadas. Da mesma forma, o método de sintonia proposto neste trabalho desloca o ponto crítico do processo para outro ponto no plano complexo, escolhido a priori, alterando a freqüência crítica do sistema. / PID controllers are widely used in process control, in singlevariable systems as well as in multivariable ones. Yet, many of the controllers found in industry are poorly tuned. One of the simplest tuning method of PID controllers consists in identifying some values which are related to the process characteristics, and simply apply some formulae based on these quantities to determine the parameters of the controllers. Theses quantities are the ultimate gain and the ultimate period of the process, which are directly related to the system stability limit. A very interesting characteristic of this method is that it is easily implemented by an auto-tuning control. Thus, auto-tuning methods of this kind of controllers have been largely used in singlevariable systems, using the relay feedback experiment in order to obtain the ultimate quantities, which are needed to tune the controllers. The relay feedback experiment consists in applying a bang-bang control to the process from which the ultimate quantities are to be identified. This procedure, under some conditions, provides a sustained oscillation in the process’ output, from which the ultimate quantities are obtained. Aiming at auto-tuning of PID controllers in multivariable systems, the relay feedback experiment can also be used in order to get the ultimate quantities. Different relay feedback procedures can be applied to multivariable processes, but only one of these can identify the real multivariable ultimate quantities, formally considering the multivariable nature of the process: the decentralized relay feedback (DRF). However, the tuning of the controllers proposed in the literature is based on Ziegler-Nichols like formulae, what seems to be, many times, inappropriate. This work presents a multivariable tuning method of decentralized PID controllers, based on the process’ ultimate quantities. This method extends the ultimate point method used in SISO systems to multivariable ones, through multivariable analysis of the problem. The analysis of the ultimate point method used in singlevariable systems shows that a PI or PID controller tuned through formulae based on the process’ ultimate quantities will always dislocate the ultimate point to another point in the complex plane, determined by the used formulae. The tuning method proposed in this work dislocates the process’ ultimate point of a multivariable process to another point in the complex plane, chosen a priori, modifying the system’s ultimate frequency.

Orientadores: Ana Maria Frattini Fileti, Florival Rodrigues de Carvalho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T02:39:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vieira_WilliamGoncalves_D.pdf: 7050309 bytes, checksum: c1e288d81c3eebed686e86e3bcc5edda (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: A unidade de Craqueamento Catalítico em Leito Fluido - FCC, modelo Kellogg Orthoflow F., representa um processo de refino de petróleo apresentando característica altamente não linear, possuindo fortes interaçães entre as variáveis de produção, e condições de operação extremamente severas. Essas unidades são constituídas basicamente de duas seções: uma de reação catalítica na qual ocorrem as reações de quebra de cadeia hidrocarbônica e também há formação de coque, desativando o catalisador; e outra seção onde ocorre a regeneração do catalisador desativado. O objetivo dessa unidade é transformar produtos de elevado peso molecu1ar, que apresentam baixo valor agregado, em compostos de elevado valor comercial. As unidades FCC, devido às condições severas de operação, necessitam de um controle rigoroso de determinadas variáveis operacionais. Apesar de existirem instalados controladores avançados baseados em modelos de convolução, fteqüentemente essas unidades são reguladas por meio de controladores PID padrões e também através de controle manual baseado no conhecimento de operadores das refinarias. O presente estudo tem como objetivo desenvolver um controlador preditivo multivariável (Multivariable Predictive Control - MPC) para ser implementado na unidade FCC, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) como modelo interno do controlador. Inicialmente é previsto realizar a identificação do processo da FCC em RNA, obedecendo a seguinte estratégia: usando um modelo fenomenológico que representa a unidade industrial, e partindo de um estado inicial são aplicados diversos degraus nas variáveis manipuladas analisando as respostas nas variáveis controladas do processo. A partir destas simulações são gerados diversos conjuntos de dados divididos em grupos de treinamento, validação e teste. Diversas redes neurais do tipo multicamada feedforward são então criadas para representar o modelo fenomenológico, sendo selecionada aquela que apresenta melhor desempenho, quando comparada com o modelo. A configuração da RNA escolhida como modelo interno foi 8x15x4 (camadas de entrada, escondida e de saída, respectivamente) apresentando um erro relativo máximo de 1% quando comparado com os resultados do modelo rigoroso. Posteriormente, foi previsto desenvolver um controlador preditivo multivariável usando como modelo interno esta rede selecionada. Este controlador foi implementado dentro da rotina do modelo fenomenológico, sendo então realizados testes para verificar seu desempenho, comparando o resultado com o sistema aberto e também com o controlador DMC (Dynamic Matrix Contro!) existente. Diversos horizontes de predição e controle foram analisados, sendo selecionados aqueles que apresentaram melhor desempenho. Foi introduzido um ruído nos sinais do modelo fenomenológico para testar a robustez do controlador proposto. O controlador apresentou bom desempenho mesmo na presença de ruídos de 1,5%, levando sempre as variáveis controladas para seus valores de referência, o que comprova sua robustez. Baseados nestes resultados, conclui-se que um controlador preditivo multivariável baseado em RNA é perfeitamente capaz de controlar um sistema não linear de porte do FCC, onde elevada interação entre suas variáveis operacionais e fortes restrições estão presentes. Isto nos permite extrapolar que são boas as expectativas para uma futura utilização na unidade industrial, principalmente devido à sua simplicidade, robustez e facilidade de implementação, a despeito da dificuldade de sintonia do controlador / Abstract: The Fluid Cracking Catalytic unit - FCC, Kellogg Orthotlow F. model, represents a very strong nonlinear process, with severe interactions among the process variables, and extremely severe operation conditions. The unit is composed of two sections: one is the catalytic reaction, where the hydrocarbon breaks chain reactions and coke deposition take place becoming the catalyst inactive, and the other where the catalyst regeneration happens. The objective is to transform products derived ITom petroleum, with high molecular weight and low added value, into products with higher profit. Due to the severe operation conditions, rigorous control of some variable is needed. In spite of the existence of advanced control based on a convolution model, in practice, FCC units are ftequently regulated by standard PID controllers, and also through manual control actions based on the knowledge of the refinery operators. The objective of this study is to develop a Multivariable Predictive Control (MPC) to be implemented in the FCC unit, using the Artificial Neural Networks (ANN) as internal model. Initially, the process identification in ANN of the FCC was done by the following strategy: an initial state was fust achieved using numerical simulations based on the phenomenological mo deI. Then, several steps changes were applied to the manipulated variables and the response in the controlled variables were monitored and recorded. From these simulations, several groups of data were generated for training, validation and testing. The Neural Network of multilayer feedforward type were created to represent the phenomenological model, being selected the one that better represents the phenomenological model. The ANN configuration chosen to be the internal model was 8x15x4 (Input x Hidden x Output) architecture, with a maximum relative error below 1 % when comparing the results with the phenomenological model results. Later on, it was developed a multivariable predictive control based on this internal model. This control was implemented inside the routine of the phenomenological model. The performance tests were evaluated comparing the results with the open system and with the Dynamics Matrix Control (DMC). Several prediction and control horizons were analyzed. The ANN control presented good performance even in the presence of noise of 1,5% of intensity, taking back the controlled variables to its setpoints, proving its robustness. Based on these results, a multivariable predictive control based on ANN showed be perfectly able to control a nonlinear system like a FCC unit, where high interactions among process variables, and strong restriction conditions exists. This allows us to have good expectations for a future use in the industrial unit, mainly due to its simplicity, robustness and facility ofuse, in spite ofthe difliculty oftune control / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

Abstract Intelligent field technology is being developed for the management of industrial processes, but its development and diffusion have met with problems. This research looks at the problem area from the perspective of industrial decision-makers and end users. The lowest level of process management consists of various electrical, pneumatic and hydraulic devices, using analog and digital signals. In this research the term 'field technology' refers to instrumentation and electrical devices, the communication between them, alarm and registration devices, programs, functions and process management methods. Important concepts in this connection are distribution, availability performance, usability, feasibility and degree of automation. Decision-making and hermeneutical methodologies have been used as research strategies. The leading idea is to provide support to industrial decision-makers and end users involved in the design and planning of processes, field technology and management systems. The research strategy is applied in all parts of the research: methods, historical review, decision-making support model and criteria, and when studying the diffusion of innovations. The objective is to experimentally verify the decision-making models. This was accomplished by means of multiple-choice questionnaires, example and case process surveys, and by collecting information on intelligent field technology. The target group of the research consisted of 50 decision-makers and end users from 20 factories, and the response percentage varied from 28% to 47%. The study of the example and case processes contains contributions from 13 key persons from the factories. Field technology knowledge has been obtained from a number of experts and sources. The results have been employed to verify the current multivariable decision-making model and its technological and economic subcriteria and decision-making criteria (1), as well as the expanded multivariable decision-making model based on the features of intelligent field technology (2). The most significant parameters of the example processes are described (3). The typical characteristics, operations, input and output materials of the case processes and their parameters are examined and assessed (4). A proposal for intelligent field technology solutions will also be made (5). The decision-making support model is an excellent tool in situations involving technological changes. The current set of decision-making criteria will have to change and expand due to the concepts, operations and changes introduced by new, intelligent field technology. Changes will occur in the communication protocol interfaces, in the data processing of field devices, in diagnostic operations and operation management. Suitable decision-making tools include development and decision databases, lifelong learning, human and electronic information networks, the decision-making support model, and benchmarking. In the future, investments will focus on the acquisition and maintenance of field technology. Intelligent field technology is more expensive, and thus automation design requires more economic and human resources during the diffusion phase; its economic benefits will become more apparent when it gains more ground and the users' skills and expertise increase. Industrial enterprises must actively seek to promote the diffusion of innovations. The current research has also brought up numerous topics that would merit further research.