International Telemetering Conference Proceedings / October 30-November 02, 1995 / Riviera Hotel, Las Vegas, Nevada / Embedded parallel processing provides unique advantages over sequential and symmetrical processing architectures. During the past decade, the architecture of ground control systems has evolved from utilizing sequential embedded processors to modular parallel, distributed, and/or symmetrical processing. The concept of utilizing embedded parallel processing exhibits key features such as modularity, flexibility, scalability, host independence, non-contention of host resources, and no requirement for an operating system. These key features provide the performance, reliability and efficiency while at the same time lowering costs. Proper utilization of embedded parallel processing on a host computer can provide fault tolerance and can greatly reduce the costs and the requirement of utilizing high-end workstations to perform the same level of real-time processing and computationally intensive tasks.

[pt] Processos com diversos canais em paralelo são muito comuns na indústria; um exemplo são operações de enchimento, encontradas nas indústrias farmacêutica, alimentícia, cosmética e de bebidas. O método clássico para o controle estatístico desse tipo de processos, as group charts (Boyd, 1950), é pouco eficiente, por não considerar que uma parcela da variação nestes processos é comum a todos os canais. Mortell e Runger, em 1995, propuseram um esquema alternativo que leva este fato em conta. No ano seguinte, Runger, Alt e Montgomery propuseram um outro esquema. A presente dissertação propõe um terceiro esquema para o controle de tais processos. O seu modelo formal detalhado, as expressões para cálculo dos limites de controle e a análise de seu desempenho são contribuições originais. As probabilidades de sinal e o número esperado de amostras até a sinalização de alterações na média da parcela individual de um dos canais foram obtidas analiticamente e/ou por simulação, e utilizadas para comparação de desempenho com o esquema de Mortell e Runger. Os resultados demonstram a superioridade do esquema proposto para a detecção de variações superiores a um desvio-padrão na média da parcela individual de um canal do processo. Para detectar variações menores, nenhum dos dois esquemas é eficiente. O esquema de Runger et al. (1996) tem, para o caso de alteração em um canal apenas, desempenho igual ou inferior a ambos. Assim, o esquema aqui proposto revela-se o mais eficiente de todos. Uma série de extensões e questões em aberto para pesquisa futura são indicadas. / [en] Processes with several streams in parallel are very common in industry. Filling operations, such as the ones found in the pharmaceutical, cosmetics, or food and beverage industries are a typical example. The classical scheme for the statistical control of multiple-stream processes (MSP) is the group chart (Boyd, 1950). Its efficiency is impaired by its underlying model of the process not considering that part of the variation in MSP is common to all streams. In 1995, Mortell and Runger (M&R) proposed an alternative scheme which takes this fact into account. In the next year, Runger, Alt and Montgomery proposed another scheme. This dissertation proposes a third scheme for statistical control of MSP. The detailed mathematical model, the expressions for establishing the control limits, and the performance analysis here are original contributions. The probabilities of a signal and average run lengths in the case of shifts in the mean of one individual stream were obtained either analytically or by simulation and compared with the ones of M&R´s scheme. The results show the superiority of the proposed scheme for signaling shifts greater or equal to one standard deviation. For smaller shifts, neither scheme can be said to be really efficient. As to the scheme proposed by Runger et al. (1996), it is in some cases slower and in some cases just as fast as M&R`s, so the proposed scheme is the fastest of all. A number of extensions and open issues are indicated for future research.

De acordo com as tendências de demanda por produtos cada vez mais personalizados com menor time-to-market possível, evidencia-se a necessidade da composição de sistemas produtivos (SPs) com uma estrutura reconfigurável para manter a competitividade frente aos crescentes desafios de um mercado globalizado. Esta capacidade de reconfiguração envolve não só as estruturas internas dos SPs, mas também a participação destes na execução de forma integrada e coordenada em um processo produtivo mais complexo. Dessa maneira, esta dissertação introduz uma arquitetura de supervisão e controle que integra e coordena um conjunto de SPs fisicamente dispersos, cujas funcionalidades estão disponibilizadas como serviços para a execução dos processos produtivos e que, para a supervisão e controle desses SPs dispersos adota-se a técnica de orquestração junto com o conceito de SOA (Service-Oriented Architecture) de modo que em caso de indisponibilidade de algum SP, ocorra a seleção de outro SP de acordo com um critério de prioridade que melhor atende aos requisitos para a manufatura dos produtos. Desta forma tem-se uma solução para a inclusão dinâmica de SPs no sistema. Como o SP disperso pode ser caracterizado como um sistema a eventos discretos, as funcionalidades das partes que compõem a arquitetura proposta é desenvolvida segundo uma metodologia de projeto baseada em modelos em rede de Petri cujas propriedades são exploradas para a avaliação desta arquitetura. O texto apresenta ainda um exemplo ilustrativo das principais funcionalidades da arquitetura proposta implementada para um SP disperso. / According to trends in demand for customized products with less time-tomarket possible, it is noticeable the need for a composition of productive systems (PSs) with a reconfigurable structure to maintain competitiveness against the increasing challenges of globalized market. This ability to reconfigure involves not only the internal structure of the PS, but also their participation implementing an integrated and coordinated environment in a more complex productive process. Thus, this work presents a supervisory control architecture that integrates and coordinates a set of physically dispersed PSs, whose functionalities are made available as services for the execution of productive processes and, for the supervision and control of dispersed PSs it is adopted the \"orchestration\" technique, through the approach of SOA (Service-oriented architecture), that allows, in case of unavailability of any PS, the selection of another PS according to priority criteria that best meet the requirements for the manufacture of products. This is a solution for dynamic inclusion of PSs into the system. Since the dispersed PS can be characterized as a discrete event system, the functionalities of the parts that compose the proposed architecture is developed according to a design methodology based on Petri Net models, whose properties are explored to evaluate the architecture. Also is presented an illustrative example of the main functionalities of the proposed architecture implemented for dispersed SPs.

Ferramentas de simulação de barramentos de comunicação de chão de fábrica (fieldbuses) têm aplicação industrial durante a fase de projeto de malhas de controle, pois permitem a prévia avaliação do desempenho de tais malhas bem como o treinamento de operadores do sistema de controle. Este trabalho descreve uma ferramenta de simulação de fieldbus com foco na camada de aplicação de blocos funcionais Foundation Fieldbus que preenche os requisitos acima citados em uma plataforma única e autônoma em relação a fabricantes do sistema de controle e, para além disso, tem aplicação no ambiente industrial por usuários de fieldbus como uma ferramenta no desenvolvimento de blocos funcionais \"customizados\", bem como no ambiente acadêmico como ferramenta didática para ensino de sistemas de controle distribuídos. / Fieldbus simulation tools are used in the industry during the planning stages of control network implementations since they allow for a pre-evaluation of the network\'s performance as well as providing a training environment for the control systems operators. This thesis describes a fieldbus simulation tool focused on the Foundation Fieldbus functional blocks application layer that meets the requirements mentioned above within a single vendor independent platform. Additionally, the tool can be used by industrial fieldbus users developing custom functional blocks and, in an academic environment, as an application for teaching distributed control systems.

As colunas depropanizadoras existentes nas refinarias de petróleo têm como função a separação entre as correntes de propano e butano. O objetivo de controle nestas colunas é a especificação de um teor máximo de iso-butano e mais pesados (C4 +) na corrente de propano e do teor máximo de propano e mais leves (C3 -) na corrente de butano. Controladores multivariáveis tradicionais, que normalmente são implementados nas colunas depropanizadoras, apresentam grande dificuldade para manter os produtos dentro de suas especificações, isto se deve ao fato de que este processo apresenta um comportamento bastante não-linear ao longo de toda sua região de operação. Neste trabalho temos como objetivo estudar as dificuldades encontradas no projeto de controle para esse tipo de sistema e implantar na planta industrial um controlador multivariável utilizando múltiplos modelos para controle da coluna. Para realizarmos este estudo utilizamos o simulador de processos HYSYSÔ para verificarmos o comportamento estático e dinâmico do processo. Os modelos utilizados para representar o processo são aqueles obtidos durante o estudo do comportamento dinâmico. Para implantação do controlador na unidade industrial é utilizado o SICON (Sistema de Controle da Petrobras) sendo algumas de suas rotinas modificadas para permitir a inclusão dos múltiplos modelos. Durante o estudo são comparadas as performances dos controladores QDMC e MMPC (Multi-Model Predictive Control) resolvido através de um algoritmo para NLP (Non Linear Programming). O controlador multimodelos (MMPC) é apresentado na forma de variáveis de estado podendo controlar sistemas de grande porte, inclusive sistemas com dinâmicas lentas e rápidas. Esta formulação permite prever as variáveis controladas em instantes de tempo esparsos e diferentes para cada controlada. O MMPC é capaz de tratar problemas de controle não-linear usando modelos lineares, introduzindo o conceito de robustez com a utilização do conjunto de modelos. O MMPC exige um menor esforço de sintonia que o QDMC sendo adequado para uma região mais ampla de operação. / Depropanizer columns are used in oil refineries for the separation of the propane stream from the butane stream. The control objective of these columns is the specification of a maximum content of iso-butane and heavier components (C4+) in the propane product and the maximum content of propane and lighter components (C3-) in the butane roduct. Multivariable controllers usually mplemented in depropanizer columns frequently resent great difficulty to maintain the products inside their specification ranges. This deficiency is due to the fact that the process presents a quite non-linear behavior along its operating window. The objective of the present work is to study the difficulties found in the design of the control system for the aforesaid process, and to implement in an industrial plant a multivariable controller using multiple models for the control of the separation column. To accomplish this study we used the HYSYSÔ process simulator to verify the static and dynamic behavior of the process. The models used to represent the real process in the controller are those obtained during the study of the dynamic behavior. The controller implementation in the industrial unit was done with SICON (Control System of Petrobras), which had some of its routines modified to allow the inclusion of multiple models. Along the work, performances of QDMC and MMPC(Multi-Model Predictive Control) controllers were compared. MMPC was solved through an algorithm for NLP (Non Linear Programming). The Multi-Model (MMPC) controller was implemented using a state space formulation which allows for the implementation of very large systems and besides, systems with simultaneous slow and fast dynamics. This formulation allows to foresee the controlled variables at sparse sample instants, that can be distinct for each controlled variable. MMPC is able to handle non-linear control problems using linear models by introducing the robustness concept with the use of a set of models. MMPC demands a smaller tuning effort than QDMC, and can be adapted to a wide range of operating conditions.

A Identificação de Sistemas é uma tarefa significativa em termos de tempo e custo no trabalho de implementação de sistemas de controle que usam Controle Preditivo baseado em Modelos (MPC). Após a implementação, o controlador tende a permanecer com o mesmo modelo por muito tempo, ignorando mudanças que tenham ocorrido com o processo, perdendo qualidade e podendo até ser abandonado. Este trabalho propõe uma metodologia simples e eficaz para se proceder à reidentificação de uma planta industrial que use MPC mantendo o processo em malha fechada. Os principais aspectos deste problema são discutidos, e as escolhas que foram feitas para a realização dos experimentos e obtenção dos modelos são explicadas. Apresenta-se um caso em Matlab sobre um sistema 2x2 cobrindo diferentes situações, e é feita uma comparação de identificação realizada através de sinais PRBS e de testes com degraus, sempre em malha fechada. Aplica-se a metodologia a um controlador industrial, e os modelos identificados são introduzidos no controlador. O princípio básico desta metodologia consiste em efetuar perturbações multivariáveis nos set-points ou restrições ativas das controladas e determinar o modelo através da estrutura ARX. Entre as vantagens da metodologia proposta, estão a facilidade de automatizar a identificação do processo e a garantia de manter o processo sob controle durante os testes. / System identification is a major task in the process of implementing Model-based Predictive Control (MPC) algorithms in industrial applications. Once the controller is working, there is a tendency to leave it with the original model for a long time, neglecting changes to the process during this time, leading to performance degradation. This work proposes a simple and effective methodology to re-identify plants under MPC in closed loop. The main issues concerning this problem are discussed, and choices for experiments are made. A Matlab case involving a 2x2 problem is presented, covering a range of different situations, and a comparison between identification using PRBS reference signals and standard step tests is shown. An industrial case is studied, applying the proposed method to a real situation, re-identifying an existing MPC model and reconfiguring it afterwards. This methodology is based on the application of multivariable perturbations on the controlled variables set-points or active restrictions, obtaining an ARX model structure. It uses an automatic process identification proceeding, keeping the process under control along the tests.

Na implementação de controladores MPC, o desenvolvimento e a definição dos modelos do processo é a etapa mais crítica e a que mais consome tempo. Normalmente, os modelos são obtidos através de testes de identificação realizados na planta, onde se observam as respostas em malha aberta das variáveis controladas a perturbações introduzidas individualmente nas variáveis manipuladas. Por este motivo, a aplicação das técnicas de identificação em malha fechada a controladores MPC com restrições nas entradas e/ou saídas é, reconhecidamente, uma área de aplicação de interesse crescente. Neste trabalho é estudada a modificação do controlador MPC convencional através da inclusão de uma nova restrição de excitação em adição às restrições normais do controlador, com a finalidade de perturbar o processo de forma controlada, propiciando a identificação em malha fechada de modelos mais precisos do processo, a partir de modelos aproximados. São desenvolvidas quatro abordagens para implementação desta filosofia e apresentadas simulações para vários casos teóricos, utilizando modelos de dois processos industriais obtidos de artigos recentes relacionados a controle multivariável com incertezas nos modelos. Os resultados das simulações indicam que os dados produzidos permitiram a correta identificação dos modelos tanto no caso nominal (modelo igual à planta) quanto para casos onde a planta era diferente do modelo empregado para as predições do MPC. / In MPC implementation, the process models development and definition is the most critical and time consuming task. Normally, the models are obtained through plant identification tests where perturbations are individually introduced in the manipulated variable while the controlled variable open-loop behavior is observed. For this reason, the application of closed-loop identification techniques to MPC controllers with input or output constraints is a growing interest area. This work studies the traditional MPC controller modification with the inclusion of a new excitation constraint, in addition to input or output constraints, whose function is to perturb the process in a controlled way, permitting the closed-loop identification of more precise models, based on known approximated models. Four implementation methodologies are developed and some simulated theoretical cases are presented using models of two industrial processes extracted from recent papers related to multivariable control with models uncertainty. The simulation results show that the obtained datasets allow the identification of the correct model, both in the nominal case (when the model used by MPC is the true model of the plant) and in the uncertain case, where the model used by MPC is different from the true model.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process. / O aumento da concorrência motiva a indústria a implementar ferramentas que melhorem a eficiência de seus processos. A automação é uma dessas ferramentas, e o Real Time Optimization (RTO) ou Otimização em Tempo Real, é uma metodologia de automação que considera aspectos econômicos e restrições de processos e equipamentos para atualizar o controle do processo, de acordo com preços de mercado e distúrbios. Basicamente, o RTO usa um modelo fenomenológico em estado estacionário para predizer o comportamento do processo, em seguida, otimiza uma função objetivo econômica sujeita a esse modelo. Embora amplamente utilizado na indústria, não há ainda um consenso geral sobre os benefícios da implementação do RTO, devido a algumas limitações discutidas no presente trabalho: incompatibilidade estrutural entre planta e modelo, problemas de identificabilidade e baixa frequência de atualização dos set points. Algumas metodologias de RTO foram propostas na literatura para lidar com o problema da incompatibilidade entre planta e modelo. No entanto, não há uma comparação que avalie a abrangência e as limitações destas diversas abordagens de RTO, sob diferentes aspectos. Por esta razão, o método clássico de RTO é comparado com metodologias mais recentes, baseadas em derivadas (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality), utilizando-se o método de Monte Carlo. Os resultados desta comparação mostram que o método clássico de RTO é coerente, desde que seja proporcionado um modelo suficientemente flexível para se representar a topologia do processo, um método de estimação de parâmetros apropriado para lidar com características de ruído de medição e um método para melhorar a qualidade da informação da amostra. Já os problemas de identificabilidade podem ser observados a cada iteração de RTO, quando o método atualiza alguns parâmetros-chave do modelo, o que é causado principalmente pela ausência de medidas e ruídos. Por esse motivo, quatro abordagens de estimação de parâmetros (Discriminação Rotacional, Seleção Automática e Estimação de Parâmetros, Reparametrização via Geometria Diferencial e o clássico Mínimos Quadrados não-lineares) são avaliados em relação à sua capacidade de predição, robustez e velocidade. Os resultados revelam que o método de Discriminação Rotacional é o mais adequado para ser implementado em um ciclo de RTO, já que requer menos informação a priori, é simples de ser implementado e evita o sobreajuste observado no método de Mínimos Quadrados. A terceira desvantagem associada ao RTO é a baixa frequência de atualização dos set points, o que aumenta o período em que o processo opera em condições subotimas. Uma alternativa para lidar com este problema é proposta no presente trabalho, integrando-se o RTO e o Self-Optimizing Control (SOC) através de um novo algoritmo de Model Predictive Control (MPC). Os resultados obtidos com a nova abordagem demonstram que é possível reduzir o problema da baixa frequência de atualização dos set points, melhorando o desempenho econômico do processo. Por fim, os aspectos práticos da implementação do RTO são discutidos em um estudo de caso industrial, que trata de um processo de destilação com bomba de calor, localizado na Refinaria de Paulínia (REPLAN - Petrobras). Os resultados deste estudo sugerem que os parâmetros do modelo são estimados com sucesso pelo método de Discriminação Rotacional; que o RTO é capaz de aumentar o lucro do processo em cerca de 3%, o equivalente a 2 milhões de dólares por ano; e que a integração entre SOC e RTO pode ser uma alternativa interessante para o controle deste processo de destilação.

A presente tese apresenta proposições para o uso da seleção de variáveis no aprimoramento do controle estatístico de processos multivariados (MSPC) em bateladas, a fim de contribuir com a melhoria da qualidade de processos industriais. Dessa forma, os objetivos desta tese são: (i) identificar as limitações encontradas pelos métodos MSPC no monitoramento de processos industriais; (ii) entender como métodos de seleção de variáveis são integrados para promover a melhoria do monitoramento de processos de elevada dimensionalidade; (iii) discutir sobre métodos para alinhamento e sincronização de bateladas aplicados a processos com diferentes durações; (iv) definir o método de alinhamento e sincronização mais adequado para o tratamento de dados de bateladas, visando aprimorar a construção do modelo de monitoramento na Fase I do controle estatístico de processo; (v) propor a seleção de variáveis, com propósito de classificação, prévia à construção das cartas de controle multivariadas (CCM) baseadas na análise de componentes principais (PCA) para monitorar um processo em bateladas; e (vi) validar o desempenho de detecção de falhas da carta de controle multivariada proposta em comparação às cartas tradicionais e baseadas em PCA. O desempenho do método proposto foi avaliado mediante aplicação em um estudo de caso com dados reais de um processo industrial alimentício. Os resultados obtidos demonstraram que a realização de uma seleção de variáveis prévia à construção das CCM contribuiu para reduzir eficientemente o número de variáveis a serem analisadas e superar as limitações encontradas na detecção de falhas quando bancos de elevada dimensionalidade são monitorados. Conclui-se que, ao possibilitar que CCM, amplamente utilizadas no meio industrial, sejam adequadas para banco de dados reais de elevada dimensionalidade, o método proposto agrega inovação à área de monitoramento de processos em bateladas e contribui para a geração de produtos de elevado padrão de qualidade. / This dissertation presents propositions for the use of variable selection in the improvement of multivariate statistical process control (MSPC) of batch processes, in order to contribute to the enhacement of industrial processes’ quality. There are six objectives: (i) identify MSPC limitations in industrial processes monitoring; (ii) understand how methods of variable selection are used to improve high dimensional processes monitoring; (iii) discuss about methods for alignment and synchronization of batches with different durations; (iv) define the most adequate alignment and synchronization method for batch data treatment, aiming to improve Phase I of process monitoring; (v) propose variable selection for classification prior to establishing multivariate control charts (MCC) based on principal component analysis (PCA) to monitor a batch process; and (vi) validate fault detection performance of the proposed MCC in comparison with traditional PCA-based and charts. The performance of the proposed method was evaluated in a case study using real data from an industrial food process. Results showed that performing variable selection prior to establishing MCC contributed to efficiently reduce the number of variables and overcome limitations found in fault detection when high dimensional datasets are monitored. We conclude that by improving control charts widely used in industry to accomodate high dimensional datasets the proposed method adds innovation to the area of batch process monitoring and contributes to the generation of high quality standard products.

O controle de processo de uma planta de fabricação de coque depende de muitas variáveis particulares de cada planta. A busca de modelos de controle próprios torna-se necessário. O presente trabalho apresenta um projeto de experimentos, em forno piloto, para investigar a influência dos principais parâmetros de controle de fabricação do coque quanto à produção e consumo de calor e utilizá-los futuramente num modelo de automação do controle do processo dessa planta. O resultado do experimento apresentou significância estatística para os fatores temperatura e umidade da mistura enfornada e para as interações entre umidade e temperatura e entre umidade e granulometria com relação ao consumo de calor e também o fator temperatura com relação ao tempo líquido de coqueificação. Além do projeto de experimentos em forno piloto foi feito também um experimento em um forno industrial cuja metodologia mostrou-se adequada para um projeto em escala industrial. Com os dados dos experimentos obtiveram-se também equações matemáticas de previsão do consumo de calor e do tempo líquido de coqueificação. / The process control of a coke plant depends on a lot of particular parameters. This work describes an experimental design in a pilot oven aiming at getting the influence of the main control factors of a coke oven battery, relating these parameters with production and heat consumption for future process control automation. The result of the experiment showed statistic significance for the factors temperature and coal blend moisture and for the interactions between temperature and coal blend moisture and between moisture and coal size on the heat consumption and also for the factor temperature on the net coking time. Theses relations can be used to develop coking control at an industrial plant. In addition to the design of experiments in a pilot oven, it was also made an experiment in an industrial battery oven whose methodology showed to be appropriated to an industrial design of experiment. With the experimental data it was possible to write mathematical equations for estimation of heating and net coking time.