Uso de observadores de estado aplicados no controle inferencial preditivo de processos não lineares.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: BRANDÃO, Walter Yanko de Aragão.
• Orientador(a): SILVA JÚNIOR, Heleno Bispo da.
• Banca de defesa: PEREIRA NETO, Antônio Tavernard., MORAIS JÚNIOR, Arioston Araújo de., LIMA, Fernando V.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA
• Departamento: Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Controle de modelo preditivo; Predictive model control; Control predictivo del modelo; Observadores de estado; Observadores estatales; State observers; Sensores virtuais; Virtual sensors; Sensores virtuales; Filtro de Kalman; Kalman filter
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia Química
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/12684

Para atender a padrões de qualidade, segurança, economia e sustentabilidade cada vez mais rigorosos, técnicas modernas de controle de processos como controle de modelo preditivo (MPC) podem ser utilizadas em sistemas complexos e altamente não lineares, nos quais a efetiva implementação de estratégias clássicas de controle (como o algoritmo PID convencional) torna-se difícil. Na presença de variáveis de processo cujas medições em tempo real e com baixa taxa de amostragem não estão disponíveis ou são de alto custo de manutenção e implementação, observadores de estado podem ser utilizados como estimadores no papel de sensores virtuais. Neste trabalho, um controle inferencial preditivo de modelo não linear (NMPC) com restrições foi implementado em um reator CSTR não isotérmico, produtor de propilenoglicol a partir da hidrólise de óxido de propileno e cujas entradas estão contaminadas com ruídos. Os estados da planta foram estimados por observadores de estado do tipo filtro de Kalman estendido (EKF) e unscented (UKF), sintonizados por três abordagens distintas. Além disso, foi utilizada uma abordagem heurística a fim de sintonizar os principais parâmetros do NMPC: tempo de amostragem, horizonte de controle e horizonte de predição. O desempenho dos observadores de estados pouco diferiu entre EKF e UKF, uma vez que a correta sintonia da matriz Q de covariância do processo mostrou-se determinante para a eficácia da estimativa. Enquanto no controle inferencial clássico (PID-UKF e Cascata-UKF) houve dificuldades de controlar o processo em regiões de instabilidade (devido também aos ruídos da planta), o controle avançado inferencial (NMPC-UKF) foi capaz de minimizar as oscilações da planta enquanto oferecia resposta de controle mais rápida, com menor overshoot, mais estável e respeitando a restrição de temperatura imposta no processo frente a perturbações nas entradas (controle regulatório), no setpoint (controle servo), e na partida do reator.