Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:06:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / Neste trabalho são abordados estudos de controle preditivo linear e não linear. Grande parte dos processos existentes na indústrias de petróleo e gás utilizam controladores preditivos. A crescente utilização dessas estratégias pode ser atribuída ao fato de elas facilitarem a declaração de problemas de controle relativamente complexos, como os casos de controle de processos multivariáveis, processos integradores, processos instáveis, processos não lineares e processos com atraso de transporte. A abordagem destes estudos é muito interessante para aplicações industriais em geral, onde a maioria dos processos dinâmicos exibem relações não lineares entre variáveis controladas e manipuladas. Dependendo da aplicação, o algoritmo MPC é muitas vezes escolhido entre um tipo linear ou não linear. Entre as famílias dos MPC lineares e não lineares escolhidos neste trabalho se tem o algoritmo DMC-Recursivo, e o MPC Prático para sistemas não lineares PNMPC, que tem apresentando bons resultados tanto no entorno acadêmico quanto no entorno industrial.O presente trabalho encontra-se dividido em duas partes. Na primeira parte são apresentadas diversos métodos de implementação para o algoritmo PNMPC, com o objetivo principal de medir o tempo de execução dos algoritmos implementados para um estudo de caso. Esta análise mostra que o algoritmo PNMPC pode ser adequadamente aplicado para tratar as não-linearidades em diferentes níveis. O desempenho e o custo computacional de seis implementações diferentes para este controlador são exibidos. Os ensaios de simulação da estratégia de controle em malha fechada de cada um dos controladores são comparados e analisados pela resposta do sistema, o tempo de execução do algoritmo e pelo índice de desempenho obtido pelos mesmos, sob perturbações externas e incertezas paramétricas. Na segunda parte,i apresenta-se uma abordagem que é orientada ao controle de plantas monovariáveis e multivariáveis, com múltiplas incertezas no modelo incluindo: no ganho, nas constantes de tempo e nos atrasos de transporte, que representam todos os casos possíveis presentes nos processos industriais. Neste caso, é implementado o algoritmo MPC com passo de estabilidade, no qual a ação de controle é calculada em duas etapas, garantindo a estabilidade da planta devido à robustez do controlador, provocando uma melhoria na velocidade da rejeição das perturbações não modeladas. Os ensaios de simulação são comparados com o controlador DMC-Recursivo aplicando a filtragem no erro de predição.<br> / Abstract : Techniques of linear and non-linear predictive control are approached in this document. Much of the existing processes in the oil and gas industries use predictive controllers. The increasing use of these strategies can be attributed to the fact that they facilitate the declaration of relatively complex control problems, such as cases like multivariable processes control, integrative processes, unstable processes, non -linear processes and processes with time delays. The approaches of these techniques are very interesting for industrial applications in general because the process in the industry has a non-linear dynamic between the controlled and the manipulated variables. Depending on the application, the MPC algorithm is often chosen from a linear or non-linear type. Among linear and non-linear MPC families chosen in this document has the Recursive DMC algorithm and Practical Non-linear MPC (PNMPC), which has shown good results in the academic and in the industrial environment.This document is divided into two parts. In the first part, several PNMPC algorithm implementation methods are presented, with the main objective of measuring the execution time of each algorithm implemented in a case study. This review shows that the PNMPC algorithm can be applied to treat different levels of nonlinearities. The performance and computational cost of six different implementations for this controller are shown. Simulation tests in the closed-loop control strategy with each controller are compared and analyzed by the system response, the execution time of the algorithm and by the performance index obtained by them under external disturbances and parametric uncertainties. The second part presents an approach that is oriented to the control of mono variables and multivariables plants with multiple uncertainties in the model, including: gains, time constants and time delays, which represent all possible cases in industrial processes. The implemented MPC algorithm with stability step, in which the control action is calculated in two steps guaranteeing the stability of the plant due to the robustness of the controller inducing an improvement in the speed of the rejection of the disturbances not modeled. Simulation tests are compared with the Recursive DMC controller applying the filtering in the prediction error.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/176665 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Picon Yang, Bryant Bruce |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Plucenio, Agustinho |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 145 p.| il., gráfs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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