Avaliação de desempenho de controladores preditivos multivariáveis
| Ano de defesa: | 2013 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://ri.ufs.br/handle/riufs/5044 |
Resumo: | In advanced process control, the Model Predictive Control (MPC) may be considered the most important innovation in recent years and the standard tool for industrial applications due to the fact that it keeps the plant operating in the constraints more profitable. However, like every control algorithm, the MPC after some time in operation rarely works as originally designed. Thus, to preserve the benefits of MPC systems for a long period of time, their performance needs to be monitored and evaluated during the operation. This task require the presence of reliable and effective tools to detect when the controller performance is below of the desirable, to define the need, or not, of recommissioning the system. Thus, the objective of this work is development of techniques for monitoring and evaluating the performance of multivariable predictive controllers, being developed two new tools: LQG benchmark Modified and IHMC benchmark. The results obtained from numerical simulations were satisfactory and consistent with the technical literature applied in the developments of the evaluators, which were used in the monitoring of the control system MPC of the oil-water-gas three-phase separation process, offering an appropriate solution and providing subsidies for implementations in real industrial systems. |
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Santos, Rodrigo Ribeirohttp://lattes.cnpq.br/1912760278010301Sotomayor, Oscar Alberto Zanabriahttp://lattes.cnpq.br/09538891756946022017-09-26T18:08:21Z2017-09-26T18:08:21Z2013-11-11https://ri.ufs.br/handle/riufs/5044In advanced process control, the Model Predictive Control (MPC) may be considered the most important innovation in recent years and the standard tool for industrial applications due to the fact that it keeps the plant operating in the constraints more profitable. However, like every control algorithm, the MPC after some time in operation rarely works as originally designed. Thus, to preserve the benefits of MPC systems for a long period of time, their performance needs to be monitored and evaluated during the operation. This task require the presence of reliable and effective tools to detect when the controller performance is below of the desirable, to define the need, or not, of recommissioning the system. Thus, the objective of this work is development of techniques for monitoring and evaluating the performance of multivariable predictive controllers, being developed two new tools: LQG benchmark Modified and IHMC benchmark. The results obtained from numerical simulations were satisfactory and consistent with the technical literature applied in the developments of the evaluators, which were used in the monitoring of the control system MPC of the oil-water-gas three-phase separation process, offering an appropriate solution and providing subsidies for implementations in real industrial systems.Em controle avançado de processos, o controlador preditivo ou MPC (Model Predictive Control) pode ser considerado como a mais importante inovação dos últimos anos e a ferramenta padrão para aplicações industriais, devido ao fato do MPC manter a planta operando dentro das suas restrições de forma mais lucrativa. Entretanto, como todo algoritmo de controle, o MPC depois de algum tempo em operação dificilmente funciona como quando fora inicialmente projetado. Desta forma, com o objetivo de manter os benefícios dos sistemas MPC por um longo período de tempo, seu desempenho precisa ser monitorado e avaliado durante a operação. Esta tarefa requer a presença de ferramentas efetivas e confiáveis para detectar quando o desempenho do controlador estiver abaixo do desejável, para definir a necessidade, ou não, de um recomissionamento do sistema. Destarte, aborda-se neste trabalho o desenvolvimento de técnicas para monitoramento e avaliação de desempenho de controladores preditivos multivariáveis, sendo desenvolvidas duas novas ferramentas: LQG benchmark Modificado e IHMC benchmark. Os resultados obtidos a partir de simulações numéricas foram satisfatórios e coerentes com a literatura técnica aplicada no desenvolvimento dos avaliadores, os quais foram utilizados no monitoramento do sistema de controle MPC do processo de separação trifásica água-óleo-gás, oferecendo assim uma solução apropriada e fornecendo subsídios para implementações em sistemas industrias reais.application/pdfporEngenharia elétricaControladores elétricosControladores PIDSistemas lineares de controleTeoria do controleControle H2Controlador preditivoAvaliação de desempenho de controladoresControle preditivo multivariávelLQG benchmark modificadoIHMPC benchmarkÍndice de desempenhoControl theoryElectric controllersElectric engineeringH2 ControlLinear control systemsPID controllersPredictive controlPerformance evaluation of controllersMultivariable predictive controlLQG benchmark modifiedIHMPC benchmarkPerformance indexCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAAvaliação de desempenho de controladores preditivos multivariáveisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPós-Graduação em Engenharia Elétricainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSinstname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)instacron:UFSORIGINALRODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdfapplication/pdf3055818https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/5044/1/RODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf6f8b629b7f99f46dc5e3e10c71df6776MD51TEXTRODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf.txtRODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf.txtExtracted texttext/plain193460https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/5044/2/RODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf.txta9cb8ca87caac555b51ce81884d7d8d7MD52THUMBNAILRODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf.jpgRODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1312https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/5044/3/RODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf.jpg194408a496044c77826113e2bab5ef4eMD53riufs/50442017-11-27 21:37:57.131oai:oai:ri.ufs.br:repo_01:riufs/5044Repositório InstitucionalPUBhttps://ri.ufs.br/oai/requestrepositorio@academico.ufs.bropendoar:2017-11-28T00:37:57Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)false |
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