Title: | Control of industrial processes: contributions for analysis and implementation of controllers for processes with dead time, constraints, and modeling errors |
Author: | Silva, Lucian Ribeiro da |
Abstract: |
Os processos encontrados em ambiente industrial tipicamente apresentam características que aumentam a complexidade do projeto do sistema de controle. Essas características podem incluir atraso de transporte, dinâmicas complexas, ruído de medição, não linearidades, incertezas de modelagem, dentre outras. No contexto acadêmico da área de controle, o projeto de sistemas de controle para processos com tais características é um tema de pesquisa em constante evolução. Com o objetivo de contribuir para solucionar alguns dos problemas encontrados na indústria, este trabalho apresenta uma abordagem abrangente composta por análise comparativa entre diferentes estratégias de controle, ferramenta de simulação, e uma proposta de estrutura de controle capaz de fornecer desempenho ótimo. A análise realizada neste trabalho consiste em comparar e avaliar os tipos de controladores mais comumente utilizados na indústria, fornecendo diretrizes para que o engenheiro possa selecionar a melhor estrutura de controle com base nas características específicas do processo. A ferramenta proposta possui uma interface amigável e é capaz de comparar e validar, de maneira intuitiva e simples, o desempenho e a robustez de várias estruturas de controle usadas em aplicações industriais. Por fim, a proposta de controle apresentada consiste em uma sintonia de controle PID ótimo, para processos cuja dinâmica possa ser aproximada por modelos de primeira ou segunda ordem, seja ela estável, integradora ou instável, em conjunto com uma estrutura que permite o tratamento de restrições de entrada. A abordagem proposta também pode ser utilizada para a sintonia do controlador primário de estratégias de compensação de atraso. Essa proposta é capaz de apresentar desempenho equivalente ao de um controlador preditivo baseado em modelo, mas sem a necessidade de um otimizador on-line, o que torna a solução proposta conveniente para ser utilizada em sistemas com hardware de baixo custo. Abstract: Processes found in industry typically exhibit characteristics that increase the complexity of the control system design. These characteristics can include dead time, complex dynamics, measurement noise, non-linearities, modeling uncertainties, among others. In the academic context of control engineering, the design of control systems for processes with such characteristics is a constantly evolving research topic. With the aim of contributing to solving some of the problems found in industry, this work presents a comprehensive approach composed of a comparative analysis of different control strategies, a simulation tool, and a proposal for a control structure capable of achieving optimal performance. The analysis conducted in this work involves comparing and evaluating the most commonly used control strategies in industry, providing guidelines for the engineer to select the best control structure based on the specific characteristics of the process. The proposed tool has a user-friendly interface and is capable of intuitively and simply comparing and validating the performance and robustness of various control structures used in industrial applications. Finally, the proposed control approach consists of an optimal PID control tuning for processes whose dynamics can be approximated by first or second-order models, whether they are stable, integrating, or unstable, along with a structure that allows for handling input constraints. The proposed approach can also be used for tuning the primary controller of dead-time compensation strategies. This proposed method is capable of delivering performance equivalent to a model predictive controller, but without the need for an online optimizer, which makes the proposed solution convenient to be used in systems with low-cost hardware. |
Description: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2023. |
URI: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251472 |
Date: | 2023 |
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PEAS0433-T.pdf | 1.728Mb |
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