Avaliação de critérios de desempenho de controladores preditivos.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Barros, Rafael Lopes Duarte
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Avaliação de desempenho; Controle preditivo; Performance assessment; Predictive control
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-31072013-003811/

O atual ambiente de alta competitividade do Mercado tem levado os produtores a operar com margens de lucro cada vez mais restritas. Nesse sentido, é imperativa a racionalização dos custos de produção, bem como a otimização dos processos produtivos. Diante de tal cenário, o controle preditivo baseado em modelos tem sido apresentado como uma poderosa alternativa para a obtenção dos objetivos acima mencionados. Sendo assim, é essencial que seja estabelecida uma metodologia de análise, baseada em critérios claros, acompanháveis e mensuráveis. Atualmente, encontram-se disponíveis no mercado distintas metodologias e suas respectivas ferramentas de suporte, as quais auxiliam na realização de tais análises. Quando se observa o número de soluções de controle avançado disponíveis, juntamente com as metodologias e ferramentas de análise de desempenho disponíveis, nota-se que existe um amplo espectro de possíveis combinações a ser avaliado. O objetivo desse trabalho é estudar algumas dessas combinações. São aqui avaliados o desempenho de controladores preditivos, à luz de algumas das consagradas técnicas de avaliação, bem como a própria efetividade e aplicabilidade de tais técnicas. São utilizados e analisados os seguintes controles avançados: Controlador Preditivo Generalizado (GPC); Controlador Multivariável Robusto; e Controlador ESSMPC. Para a avaliação de desempenho, serão utilizadas e estudadas as seguintes técnicas: Controller Performance Index (CPI); Cp e Cpk; e Índice de Yu e Qin. Os resultados mostraram que o Controlador Robusto Multivariável apresentou desempenho similar ao ESSMPC e ambos apresentaram desempenho melhor que o GPC. Todos os algoritmos apresentaram maior sensibilidade às mudanças nos pesos das variáveis controladas e menor nos pesos das manipuladas. No caso da inserção de erros, os algoritmos apresentam sensibilidade maior até 35% de erro. Após tal valor, a diferença de desempenho não é tão significativa. Além disso, o Cp, Cpk e Índice de Yu e Qin se comportaram de forma similar, mas diferentes do CPI.